CN112319441A - 一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统及方法 - Google Patents

一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统及方法 Download PDF

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周斯加
关超华
陈志军
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Abstract

本发明提供一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，包括云平台、信息采集装置以及刹车控制器；信息采集装置获取城市道路的环境信息以及每一个行驶车辆的车辆信息；云平台接收环境信息及车辆信息，计算出每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号，实现驱动相连的刹车系统进行制动，用以降低车速。实施本发明，不仅能在车辆遇到紧急情况时或超出安全距离时进行主动刹车，还能解决因驾驶员存在视野盲区而导致交通事故产生的问题。

Description

一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统及方法
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统及方法。
背景技术
随着家用车的普及化，汽车的数量越来越多，随之出现的交通事故也层出不穷。由于刹车不及时或刹车时间过长，容易造成严重的交通事故，因此对制动系统的要求也越来越高。
然而，现有的车辆在遇到紧急情况时或超出安全距离时，无法进行主动刹车，同时因驾驶员存在视野盲区而导致交通事故产生的问题无法被解决。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统及方法，不仅能在车辆遇到紧急情况时或超出安全距离时进行主动刹车，还能解决因驾驶员存在视野盲区而导致交通事故产生的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，包括云平台、设置于城市道路上的信息采集装置以及安装于城市道路上每一个行驶车辆上的刹车控制器；其中，
所述信息采集装置与所述云平台相连，用于获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息；其中，所述环境信息包括城市道路的车流量及障碍物；所述车辆信息包括行驶图像、车速和车辆质心坐标；
每一个刹车控制器的一端均与所述云平台相连，另一端均与相应行驶车辆上预置的刹车系统相连，均用于在接收到刹车信号后，对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速；
所述云平台，用于接收城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号。
其中，所述信息采集装置包括GPS传感器、摄像头以及车速传感器；其中，
所述GPS传感器有多个；多个所述GPS传感器分别设置于城市道路的相应交叉路口和交通事故易发地点，用于获取城市道路的坐标、城市道路上的障碍物的坐标以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆质心坐标；
所述摄像头有多个；多个所述摄像头分别设置于城市道路的交叉路口和交通事故易发地点，并沿城市道路的轴向对准城市道路，用于获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像；
所述车速传感器有多个；多个所述车速传感器沿城市道路的轴向进行间隔设置，用于获取城市道路上每一个行驶车辆的车速。
其中，所述信息采集装置、所述云平台及每一个行驶车辆上的刹车控制器之间均通过V2X技术进行通信。
其中，所述制动距离由制动增加时段距离和制动持续时段距离组成；其中，
所述制动距离通过公式
Figure BDA0002739694440000021
来表示；S1为制动增加时段距离，且
Figure BDA0002739694440000022
S2为制动持续时段距离，且
Figure BDA0002739694440000023
v0为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内的初始速度；v1为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内逐渐减慢后的最终速度；g为重力加速度，固定为9.8m/s2；ψ为路面阻力系数。
本发明实施例还提供了一种基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法其在前述的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统上实现，包括以下步骤：
信息采集装置获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，并发送给云平台；其中，所述环境信息包括城市道路上的车流量及障碍物；所述车辆信息包括行驶图像、车速和车辆质心坐标；
所述云平台在接收到所述信息采集装置发送的城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息时，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号，使相应行驶车辆上的刹车控制器在接收到刹车信号后对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速。
其中，所述云平台计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离是采用预设的单目视觉测距几何模型计算出来的。
其中，所述采用预设的单目视觉测距几何模型计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离的具体步骤包括：
获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像，并区别出每一个行驶车辆的前方车辆，且进一步对每一个行驶车辆的行驶图像及各自对应前方车辆的行驶图像均通过矩形框分别进行框选；
根据每一个矩形框的信息，得到每一个矩形框的像素点坐标；
使用几何关系，将像平面坐标点推导出道路平面坐标，得到每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标；
通过欧式距离公式，对每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标进行计算，得到每一个行驶车辆各自与前方车辆的实际距离。
其中，所述方法进一步包括：
所述云平台采用所述预设的单目视觉测距几何模型，确定每一个行驶车辆的车辆方位。
其中，所述制动距离由制动增加时段距离和制动持续时段距离组成；其中，
所述制动距离通过公式
Figure BDA0002739694440000031
来表示；S1为制动增加时段距离，且
Figure BDA0002739694440000032
S2为制动持续时段距离，且
Figure BDA0002739694440000033
v0为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内的初始速度；v1为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内逐渐减慢后的最终速度；g为重力加速度，固定为9.8m/s2；ψ为路面阻力系数。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明通过云平台接收信息采集装置发送的城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，计算出每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及每一个行驶车辆的制动距离，并进一步筛选出实际距离小于对应制动距离的行驶车辆下发刹车信号，使相应行驶车辆上的刹车控制器在接收到刹车信号后对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速，不仅能在车辆遇到紧急情况时或超出安全距离时进行主动刹车，还能解决因驾驶员存在视野盲区而导致交通事故产生的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提出的一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，包括云平台1、设置于城市道路上的信息采集装置2以及安装于城市道路上每一个行驶车辆上的刹车控制器3；其中，
信息采集装置2通过V2X技术与云平台1相连，用于获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息；其中，环境信息包括城市道路的车流量及障碍物；车辆信息包括行驶图像、车速和车辆质心坐标；
每一个刹车控制器3的一端均通过V2X技术与云平台1相连，另一端均与相应行驶车辆上预置的刹车系统(未图示)相连，均用于在接收到刹车信号后，对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速；
云平台1，用于接收城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号。
应当说明的是，云平台1计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离是采用预设的单目视觉测距几何模型计算出来的，具体步骤包括：(1)获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像，并区别出每一个行驶车辆的前方车辆，且进一步对每一个行驶车辆的行驶图像及各自对应前方车辆的行驶图像均通过矩形框分别进行框选；(2)根据每一个矩形框的信息，得到每一个矩形框的像素点坐标；(3)使用几何关系，将像平面坐标点推导出道路平面坐标，得到每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标；(4)通过欧式距离公式，对每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标进行计算，得到每一个行驶车辆各自与前方车辆的实际距离。
同时，云平台1采用所述预设的单目视觉测距几何模型，确定每一个行驶车辆的车辆方位。以及，云平台1采用所述预设的单目视觉测距几何模型计算出每一个行驶车辆各自与前方障碍物之间的实际距离，该计算方式与计算每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离相似，在此不再赘述。
在本发明实施例中，每一个行驶车辆的制动距离均由两个部分组成，即由制动增加时段距离和制动持续时段距离组成。
1)在制动力增加阶段t1时间内速度由v0减慢至v1这段时间的制动增加时段距离S1：
Figure BDA0002739694440000061
Figure BDA0002739694440000062
Figure BDA0002739694440000063
Figure BDA0002739694440000064
Figure BDA0002739694440000065
其中，
Figure BDA0002739694440000066
是路面对汽车的平均摩檫阻力，m为汽车的总质量,v0为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内的初始速度；v1为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内逐渐减慢后的最终速度；g为重力加速度，固定为9.8m/s2；ψ为路面阻力系数。
2)在制动力持续阶段t2时间内速度由v1减慢至零这段时间的制动持续时段距离S2为：
Figure BDA0002739694440000067
Figure BDA0002739694440000068
因此，得到制动距离S为：
Figure BDA0002739694440000069
在本发明实施例中，信息采集装置2包括GPS传感器M1、摄像头M2以及车速传感器M3；其中，
GPS传感器M1有多个；多个GPS传感器M1分别设置于城市道路的相应交叉路口和交通事故易发地点，用于获取城市道路的坐标、城市道路上的障碍物的坐标以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆质心坐标；
摄像头M2有多个；多个摄像头M2分别设置于城市道路的交叉路口和交通事故易发地点，并沿城市道路的轴向对准城市道路，用于获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像；
车速传感器M3有多个；多个车速传感器M3沿城市道路的轴向进行间隔设置，用于获取城市道路上每一个行驶车辆的车速。
本发明实施例中的一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统的工作原理为，信息采集装置2获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，并发送给云平台1；该云平台1在接收到信息采集装置2发送的城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息时，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，并筛选出任一实际距离小于对应制动距离的行驶车辆下发刹车信号，使相应行驶车辆上的刹车控制器在接收到刹车信号后对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速，从而通过云平台可以实时监控路过车辆周围的环境，不仅能在车辆遇到紧急情况时或超出安全距离时进行主动刹车，还能在在驾驶区域的盲区出现障碍物时，解决因驾驶员存在视野盲区而导致交通事故产生的问题。
如图2所示，为本发明实施例中，提供的一种基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法其在前述的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统上实现，包括以下步骤：
步骤S1、信息采集装置获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，并发送给云平台；其中，所述环境信息包括城市道路上的车流量及障碍物；所述车辆信息包括行驶图像、车速和车辆质心坐标；
步骤S2、所述云平台在接收到所述信息采集装置发送的城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息时，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号，使相应行驶车辆上的刹车控制器在接收到刹车信号后对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速。
其中，所述云平台计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离是采用预设的单目视觉测距几何模型计算出来的。
其中，所述采用预设的单目视觉测距几何模型计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离的具体步骤包括：
获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像，并区别出每一个行驶车辆的前方车辆，且进一步对每一个行驶车辆的行驶图像及各自对应前方车辆的行驶图像均通过矩形框分别进行框选；
根据每一个矩形框的信息，得到每一个矩形框的像素点坐标；
使用几何关系，将像平面坐标点推导出道路平面坐标，得到每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标；
通过欧式距离公式，对每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标进行计算，得到每一个行驶车辆各自与前方车辆的实际距离。
其中，所述方法进一步包括：
所述云平台采用所述预设的单目视觉测距几何模型，确定每一个行驶车辆的车辆方位。
其中，所述制动距离由制动增加时段距离和制动持续时段距离组成；其中，
所述制动距离通过公式
Figure BDA0002739694440000081
来表示；S1为制动增加时段距离，且
Figure BDA0002739694440000082
S2为制动持续时段距离，且
Figure BDA0002739694440000083
v0为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内的初始速度；v1为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内逐渐减慢后的最终速度；g为重力加速度，固定为9.8m/s2；ψ为路面阻力系数。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明通过云平台接收信息采集装置发送的城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，计算出每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及每一个行驶车辆的制动距离，并进一步筛选出实际距离小于对应制动距离的行驶车辆下发刹车信号，使相应行驶车辆上的刹车控制器在接收到刹车信号后对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速，不仅能在车辆遇到紧急情况时或超出安全距离时进行主动刹车，还能解决因驾驶员存在视野盲区而导致交通事故产生的问题。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (9)

1.一种基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，其特征在于，包括云平台、设置于城市道路上的信息采集装置以及安装于城市道路上每一个行驶车辆上的刹车控制器；其中，
所述信息采集装置与所述云平台相连，用于获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息；其中，所述环境信息包括城市道路的车流量及障碍物；所述车辆信息包括行驶图像、车速和车辆质心坐标；
每一个刹车控制器的一端均与所述云平台相连，另一端均与相应行驶车辆上预置的刹车系统相连，均用于在接收到刹车信号后，对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速；
所述云平台，用于接收城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号。
2.如权利要求1所述的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，其特征在于，所述信息采集装置包括GPS传感器、摄像头以及车速传感器；其中，
所述GPS传感器有多个；多个所述GPS传感器分别设置于城市道路的相应交叉路口和交通事故易发地点，用于获取城市道路的坐标、城市道路上的障碍物的坐标以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆质心坐标；
所述摄像头有多个；多个所述摄像头分别设置于城市道路的交叉路口和交通事故易发地点，并沿城市道路的轴向对准城市道路，用于获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像；
所述车速传感器有多个；多个所述车速传感器沿城市道路的轴向进行间隔设置，用于获取城市道路上每一个行驶车辆的车速。
3.如权利要求1所述的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，其特征在于，所述信息采集装置、所述云平台及每一个行驶车辆上的刹车控制器之间均通过V2X技术进行通信。
4.如权利要求1所述的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统，其特征在于，所述制动距离由制动增加时段距离和制动持续时段距离组成；其中，
所述制动距离通过公式
Figure FDA0002739694430000021
来表示；S1为制动增加时段距离，且
Figure FDA0002739694430000022
S2为制动持续时段距离，且
Figure FDA0002739694430000023
v0为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内的初始速度；v1为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内逐渐减慢后的最终速度；g为重力加速度，固定为9.8m/s2；ψ为路面阻力系数。
5.一种基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法，其特征在于，其在如权利要求1-4中任一项所述的基于智能汽车网联化的电子制动辅助刹车系统上实现，包括以下步骤：
信息采集装置获取城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息，并发送给云平台；其中，所述环境信息包括城市道路上的车流量及障碍物；所述车辆信息包括行驶图像、车速和车辆质心坐标；
所述云平台在接收到所述信息采集装置发送的城市道路的环境信息以及城市道路上每一个行驶车辆的车辆信息时，计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆或前方障碍物之间的实际距离，以及城市道路上每一个行驶车辆的制动距离，且进一步筛选出与前方车辆和/或与前方障碍物之间的实际距离小于对应制动距离的行驶车辆，并给所筛选的每一个行驶车辆上的刹车控制器均下发刹车信号，使相应行驶车辆上的刹车控制器在接收到刹车信号后对相连的刹车系统进行制动，用以降低车速。
6.如权利要求5所述的基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法，其特征在于，所述云平台计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离是采用预设的单目视觉测距几何模型计算出来的。
7.如权利要求6所述的基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法，其特征在于，所述采用预设的单目视觉测距几何模型计算出城市道路上每一个行驶车辆各自与前方车辆之间的实际距离的具体步骤包括：
获取城市道路上每一个行驶车辆的行驶图像，并区别出每一个行驶车辆的前方车辆，且进一步对每一个行驶车辆的行驶图像及各自对应前方车辆的行驶图像均通过矩形框分别进行框选；
根据每一个矩形框的信息，得到每一个矩形框的像素点坐标；
使用几何关系，将像平面坐标点推导出道路平面坐标，得到每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标；
通过欧式距离公式，对每一个行驶车辆的平面坐标及各自对应前方车辆的平面坐标进行计算，得到每一个行驶车辆各自与前方车辆的实际距离。
8.如权利要求7所述的基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
所述云平台采用所述预设的单目视觉测距几何模型，确定每一个行驶车辆的车辆方位。
9.如权利要求5所述的基于智能汽车网联化的电子制动刹车辅助方法，其特征在于，所述制动距离由制动增加时段距离和制动持续时段距离组成；其中，
所述制动距离通过公式
Figure FDA0002739694430000031
来表示；S1为制动增加时段距离，且
Figure FDA0002739694430000032
S2为制动持续时段距离，且
Figure FDA0002739694430000033
v0为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内的初始速度；v1为行驶车辆在制动力增加阶段t1时间内逐渐减慢后的最终速度；g为重力加速度，固定为9.8m/s2；ψ为路面阻力系数。
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