CN113470432A - 基于v2v的车辆内轮差区域危险预警方法、系统及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于V2V的车辆内轮差区域危险预警系统、方法及车辆，包括安装在转弯车辆上的车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块以及安装在检测车辆上的第二车载OBU、车端摄像头、第二车端计算单元。本发明通过在转弯车辆和检测车辆上分别配置相应的功能模块单元，通过传感器感知到转弯车辆内轮差区域内存在弱势交通参与者和障碍物，克服自身车辆检测盲区的问题。在遇到危险时，通过V2V技术进行通信，除能够及时对车辆驾驶员进行危险预警，大大降低车辆在行驶过程中内轮差区域内的交通事故发生率。
Description
技术领域
本发明用于车联网以及车辆安全管理技术领域，具体涉及车辆内轮差区域危险预警技术。
背景技术
随着经济的飞速发展和机动车保有量快速增加，截至2019年底，全球机动车保有量达12.9亿辆，其中中国3.48亿辆，每年死于车祸有125万人，其中中国6.3万人，道路交通安全形势十分严峻。
车辆在转弯过程中，转向侧的前、后轮的运动轨迹不重合。在转弯过程中如果只注意前轮能够通过，不注意内轮差区域的存在，就很容易发生交通事故。同时，坐在驾驶室的驾驶员对后视镜的可视范围有限，出现视觉盲区，内轮差处于驾驶员的视觉盲区。因此，内轮差是车辆转弯行驶过程中不可消除的属性，在一定的危险道路和驾驶条件下，会造成人员伤亡和财产损失。
图4是车辆转弯时内轮差示意图，作为车辆转弯过程中的重大安全隐患，我们一是要对内轮差进行数学建模，建立车辆转弯过程中内轮差区域的数学模型；二是由于检测盲区的存在，我们通过其他车辆的感知单元进行针对内轮差区域内的行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者和障碍物进行准确检测；三是通过V2V设备进行车辆和车辆间的信息交互，为车辆驾驶员和自动驾驶提供预警。
目前，对内轮差区域内的监测和报警大多是利用车辆的传感器进行检测并对驾驶员进行预警，比如专利文献CN108528337A公开了一种基于视频投影的内轮差智能预警系统及智能预警方法，这类预警存在车辆传感器精度和种类有限，检测精度有限，同时难以对内轮差区域内的弱势交通参与者进行有效预警的问题。也有通过V2I的方法进行路侧和车辆间的通信，比如采用专利文献CN105788365A公开的V2I与摄像头结合的交通路口车祸预防系统实现方法，该方法是在交通路口中央设置一个中央控制器，能实时接收距离交通路口100m范围内的所有汽车的信息和路口行人的信息。每辆汽车都配备有一个信息采集节点，采集的信息包括汽车的型号、车牌、速度等。并且能实时将这些数据传送给交通路口的中央控制器。控制器接收到车辆和行人的信息后进行处理，并把危险状况反馈给汽车。但是该方法没有对车辆内轮差区域进行建模，无法实时准确反应内轮差区域内的危险，容易造成误报和漏报。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于V2V的车辆内轮差区域危险预警方法、系统及车辆，目的在于为驾驶员驾驶过程和自动驾驶决策过程提供内轮差区域安全预警。
本发明的技术方案如下：
一种基于V2V的车辆内轮差区域危险预警系统，其包括安装在转弯车辆上的车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块以及安装在检测车辆上的第二车载OBU、车端摄像头、第二车端计算单元。
所述转弯车辆行驶数据单元，用于实时获取车辆行驶速度、方向盘转角及转向方向、车辆高精度定位数据以及车辆的前后轮距离。
所述第一车载OBU，用于与第二车载OBU进行通信和信息交互。
所述第一车端计算单元，用于根据第一车载OBU接收到的信息结合自身车辆的行驶数据建立车辆轮迹模型，得到车辆内轮差区域，并与从检测车辆收到的检测结果进行对比，分析车辆内轮差区域内是否有弱势交通参与者及障碍物；所述弱势交通参与者包括行人、小型机动车、小型非机动车等。
所述第二车载OBU，用于与第一车载OBU进行通信和信息交互。
所述车载摄像头，用于实时检测转弯车辆内轮差区域内是否存在弱势交通参与者和障碍物。
所述第二车端计算单元，用于实时处理第二车载OBU收到的信息，实时处理车载摄像头数据，判断画面内是否有弱势交通参与者，利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，并将轮迹产生的内轮差区域与处理车载摄像头输出的结果进行对比，当内轮差区域内存在弱势交通参与者或障碍物时，将预警信息通过第二检测车辆OBU发送到转弯车辆的第一车载OBU；
所述车端预警模块，用于在车辆内轮差区域内存在弱势交通参与者及障碍物时提醒车辆驾驶员注意，并将此信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
本发明还提供一种基于V2V的车辆内轮差区域危险预警方法，包括：
步骤1，检测车辆的车载摄像头实时检测道路中的弱势交通参与者以及的障碍物，并将检测结果实时发送到第二车载OBU，检测结果包括弱势交通参与者或障碍物的类型及其实时位置。
步骤2，同时，检测车辆的第二车载OBU还接收转弯车辆的第一车载OBU发送的车辆基本信息和实时行驶信息；所述实时行驶信息包括车辆定位信息、车速、车辆前后轮距离、车辆方向盘转角及转向方向信息。
步骤3，检测车辆的第二车端计算单元实时处理第二车载OBU收到的以上信息，利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，并将轮迹产生的内轮差区域与检测结果进行对比，当内轮差区域内存在弱势交通参与者或障碍物时，将预警信息通过第二检测车辆OBU发送到转弯车辆的第一车载OBU。
步骤4，第一车载OBU收到预警信息后，通过车载提醒模块提醒驾驶员进行避让，并将此预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
进一步还包括，检测车辆的第二车载OBU还同时将摄像头的检测结果发送到转弯车辆的第一车载OBU中，转弯车辆计算单元结合自身车辆的行驶数据建立车辆轮迹模型，得到车辆内轮差区域，并与收到的检测结果进行对比，当存在危险时，通过车端提醒模块对驾驶员进行预警，同时将此预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
本发明还提供一种车辆，所述车辆安装有第二车载OBU、车端摄像头、第二车端计算单元。或者安装有车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块。当然最好是以上单元模块在一辆车上均安装，以在车辆处于不同的状态时，或作为转弯车辆，或作为检测车辆，实施以上的基于V2V的车辆内轮差区域危险预警方法。
本发明的有益效果在于：
本发明通过在转弯车辆和检测车辆上分别配置相应的功能模块单元，通过其他车辆的传感器感知到转弯车辆内轮差区域内存在行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者和障碍物，克服了自身车辆检测盲区的问题。
在遇到危险时，通过V2V技术进行通信，本发明除能够及时对车辆驾驶员进行危险预警，大大降低车辆在行驶过程中内轮差区域内的交通事故发生率。
同时，本发明还可以将预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端，为车辆自动驾驶感知提供信息。
附图说明
图1是本发明所述系统的构成框图；
图2是本发明所述方法的融合计算预警流程图；
图3是车辆转弯时内轮差示意图；
图4是车辆轮迹和内轮差区域建模示意图。
具体实施方式
以下结合附图进一步说明本发明的技术实现。
图1所展现的是基于V2V的车辆内轮差区域危险预警系统的构成框图，系统由安装转弯车辆上的车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块以及安装在检测车辆上的车载摄像头、第二车载OBU、第二车端计算单元构成。
所述转弯车辆行驶数据单元用于实时获取车辆行驶速度、车辆方向盘转角及转向方向、车辆高精度定位数据以及车辆的前后轮距离。
第一车载OBU用于与检测车辆的第二车载OBU进行通信和信息交互。
第一车端计算单元用于实时计算车辆内轮差区域以及分析车辆内轮差区域内是否有行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者及障碍物。
所述检测车辆的第二车载OBU用于与转弯车辆的第一车载OBU进行通信和信息交互。车载摄像头用于实时检测转弯车辆内轮差区域内是否存在行人、小型机动车、小型非机动车和障碍物。
车端预警模块用于在车辆内轮差区域内存在行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者及障碍物时提醒车辆驾驶员注意，并将预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
本发明的路侧融合计算预警流程图参照图2。
首先，检测车辆的车载摄像头实时检测道路中的行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者以及道路中的障碍物，并将检测结果实时发送到第二车载OBU中，检测结果包括弱势交通参与者或障碍物的类型及其实时位置。
同时检测车辆OBU还将接收转弯车辆的第一车载OBU发送的车辆基本信息和实时行驶信息，包括车辆定位信息、车速、车辆前后轮距离、车辆方向盘转角及转向方向信息等。
检测车辆的第二车端计算单元将实时处理车载OBU收到的以上信息，利用车辆的基本信息和实时的行驶信息，通过数学建模的方式，建立车辆行驶的轮迹模型。
建模方式可选择现有技术的各种方法。本实施例给出一种车辆轮迹建模方法，如图4所示：
以转向方向的后轮作为坐标原点，以图3右转为例，以右后轮为坐标原点，X、Y为坐标轴，前轮转向角为θ，车辆前后轮距离为L。
通过数学建模后的内轮差区域为：
然后，将轮迹产生的内轮差区域与处理摄像头数据输出的结果进行对比。
当内轮差区域内存在行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者时，会将此信息通过检测车辆OBU发送到转弯车辆车载OBU，转弯车辆车载OBU收到此预警信息后，将通过车载提醒模块提醒驾驶员进行避让，并将此预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
与此同时，检测车辆的摄像头在检测到前方的行人、小型机动车、小型非机动车等弱势交通参与者和障碍物时，也会通过检测车辆车载OBU将检测结果发送到转弯车辆车载OBU中，转弯车辆的第一计算单元也将结合自身车辆的行驶数据建立车辆轮迹模型，得到车辆内轮差区域，建模方法与前面一样，并将轮迹产生的内轮差区域与收到的摄像头检测结果进行对比，当存在危险时，将通过车端提醒模块对驾驶员进行预警，同时将此预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
本发明进一步的实施例还提供一种车辆，所述车辆安装有车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块。
所述车辆行驶数据单元，用于实时获取车辆行驶速度、方向盘转角及转向方向、车辆高精度定位数据以及车辆的前后轮距离；
所述第一车载OBU，用于与检测车辆的第二车载OBU进行通信和信息交互，接收第二检测车辆OBU发送的摄像头的检测结果、预警信息；
所述第一车端计算单元，用于根据第一车载OBU利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，实时计算车辆内轮差区域，并与收到的检测结果进行对比，分析车辆内轮差区域内是否有弱势交通参与者及障碍物；
所述车端预警模块，用于在车辆内轮差区域内存在弱势交通参与者及障碍物时，或接收到第二检测车辆OBU发送的预警信息时，提醒车辆驾驶员注意，并将此信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
另一个实施例再提供一种车辆，所述车辆安装有第二车载OBU、车端摄像头、第二车端计算单元。
所述第二车载OBU，用于与转弯车辆的第一车载OBU进行通信和信息交互；
所述车载摄像头，用于实时检测转弯车辆内轮差区域内是否存在弱势交通参与者和障碍物；
所述第二车端计算单元，用于实时处理第二车载OBU收到的信息，利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，实时处理车载摄像头数据，判断画面内是否有弱势交通参与者，并与轮迹模型产生的内轮差区域进行对比，当内轮差区域内存在弱势交通参与者或障碍物时，将预警信息通过第二检测车辆OBU发送到转弯车辆的第一车载OBU。
Claims (7)
1.一种基于V2V的车辆内轮差区域危险预警系统，其特征在于，包括安装在转弯车辆上的车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块以及安装在检测车辆上的第二车载OBU、车端摄像头、第二车端计算单元；
所述转弯车辆行驶数据单元，用于实时获取车辆行驶速度、方向盘转角及转向方向、车辆高精度定位数据以及车辆的前后轮距离；
所述第一车载OBU，用于与第二车载OBU进行通信和信息交互；
所述第一车端计算单元，用于根据第一车载OBU接收到的信息结合自身车辆的行驶数据建立车辆轮迹模型，得到车辆内轮差区域，并与从检测车辆收到的检测结果进行对比，分析车辆内轮差区域内是否有弱势交通参与者及障碍物；
所述第二车载OBU，用于与第一车载OBU进行通信和信息交互；
所述车载摄像头，用于实时检测转弯车辆内轮差区域内是否存在弱势交通参与者和障碍物；
所述第二车端计算单元，用于实时处理第二车载OBU收到的信息，利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，实时处理车载摄像头数据，判断画面内是否有弱势交通参与者，并与轮迹模型产生的内轮差区域进行对比，当内轮差区域内存在弱势交通参与者或障碍物时，将预警信息通过第二检测车辆OBU发送到转弯车辆的第一车载OBU；
所述车端预警模块，用于在车辆内轮差区域内存在弱势交通参与者及障碍物时提醒车辆驾驶员注意，并将此信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
2.根据权利要求1所述的基于V2V的车辆内轮差区域危险预警系统，其特征在于，所述弱势交通参与者包括行人、小型机动车、小型非机动车等。
3.一种基于V2V的车辆内轮差区域危险预警方法，其特征在于，
步骤1，检测车辆的车载摄像头实时检测道路中的弱势交通参与者以及的障碍物，并将检测结果实时发送到第二车载OBU，检测结果包括弱势交通参与者或障碍物的类型及其实时位置；
步骤2，同时，检测车辆的第二车载OBU还接收转弯车辆的第一车载OBU发送的车辆基本信息和实时行驶信息；
步骤3，检测车辆的车端计算单元实时处理第二车载OBU收到的以上信息，利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，并将轮迹产生的内轮差区域与检测结果进行对比，当内轮差区域内存在弱势交通参与者或障碍物时，将预警信息通过第二检测车辆OBU发送到转弯车辆的第一车载OBU；
步骤4，第一车载OBU收到预警信息后，通过车载提醒模块提醒驾驶员进行避让，并将此预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
4.根据权利要求3所述的基于V2V的车辆内轮差区域危险预警方法，其特征在于，还包括， 检测车辆的第二车载OBU还同时将摄像头的检测结果发送到转弯车辆的第一车载OBU中，转弯车辆计算单元结合自身车辆的行驶数据建立车辆轮迹模型，得到车辆内轮差区域，并与收到的检测结果进行对比，当存在危险时，通过车端提醒模块对驾驶员进行预警，同时将此预警信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
5.根据权利要求3所述的基于V2V的车辆内轮差区域危险预警方法，其特征在于，所述实时行驶信息包括车辆定位信息、车速、车辆前后轮距离、车辆方向盘转角及转向方向信息。
6.一种车辆，其特征在于，所述车辆安装有车辆行驶数据单元、第一车载OBU、第一车端计算单元、车端预警模块；
所述车辆行驶数据单元，用于实时获取车辆行驶速度、方向盘转角及转向方向、车辆高精度定位数据以及车辆的前后轮距离；
所述第一车载OBU，用于与检测车辆的第二车载OBU进行通信和信息交互，接收第二检测车辆OBU发送的摄像头的检测结果、预警信息；
所述第一车端计算单元，用于根据第一车载OBU利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，实时计算车辆内轮差区域，并与收到的检测结果进行对比，分析车辆内轮差区域内是否有弱势交通参与者及障碍物；
所述车端预警模块，用于在车辆内轮差区域内存在弱势交通参与者及障碍物时，或接收到第二检测车辆OBU发送的预警信息时，提醒车辆驾驶员注意，并将此信息发送到车辆自动驾驶感知处理终端。
7.一种车辆，其特征在于，所述车辆安装有第二车载OBU、车端摄像头、第二车端计算单元；
所述第二车载OBU，用于与转弯车辆的第一车载OBU进行通信和信息交互；
所述车载摄像头，用于实时检测转弯车辆内轮差区域内是否存在弱势交通参与者和障碍物；
所述第二车端计算单元，用于实时处理第二车载OBU收到的信息，利用车辆的基本信息和实时行驶信息，通过数学建模建立车辆行驶的轮迹模型，实时处理车载摄像头数据，判断画面内是否有弱势交通参与者，并与轮迹模型产生的内轮差区域进行对比，当内轮差区域内存在弱势交通参与者或障碍物时，将预警信息通过第二检测车辆OBU发送到转弯车辆的第一车载OBU。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113470432A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114495575A (zh) * | 2022-01-04 | 2022-05-13 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种大型车辆靠近提醒的方法、装置及设备 |
| TWI831511B (zh) * | 2022-12-09 | 2024-02-01 | 逢甲大學 | 前方車輛的盲區預警系統 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104477094A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-01 | 贵州大学 | 一种挂车转弯安全预警系统 |
| CN104843060A (zh) * | 2015-05-29 | 2015-08-19 | 郑州机械研究所 | 基于直角坐标和极坐标的后轮循迹转向控制方法和汽车 |
| CN105869438A (zh) * | 2016-04-12 | 2016-08-17 | 深圳市中天安驰有限责任公司 | 一种车辆防碰撞预警系统 |
| CN207676504U (zh) * | 2018-01-05 | 2018-07-31 | 曾思齐 | 一种车辆拐弯内轮差智能预警系统 |
| CN108528337A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-09-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于视频投影的内轮差智能预警系统及预警方法 |
| CN110194160A (zh) * | 2018-02-27 | 2019-09-03 | 丰田自动车株式会社 | 自动驾驶系统 |
| JP2019147459A (ja) * | 2018-02-27 | 2019-09-05 | トヨタ自動車株式会社 | 車両走行制御システム |
| CN110733426A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-01-31 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种视线盲区监测方法、装置、设备及介质 |
| US20200062277A1 (en) * | 2018-08-27 | 2020-02-27 | Mando Corporation | System for controlling host vehicle and method for controlling host vehicle |
| CN111277956A (zh) * | 2018-12-05 | 2020-06-12 | 汉能移动能源控股集团有限公司 | 车辆盲区信息的采集方法及装置 |
| CN111443348A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-07-24 | 厦门华厦学院 | 基于数学模型的障碍检测系统 |
| CN111547053A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-18 | 江铃汽车股份有限公司 | 基于车路协同的自动驾驶控制方法及系统 |
| CN114627678A (zh) * | 2020-11-26 | 2022-06-14 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 内轮差区域的安全监控方法、介质、监控设备及监控系统 |
-
2021
- 2021-06-28 CN CN202110715637.9A patent/CN113470432A/zh active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104477094A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-01 | 贵州大学 | 一种挂车转弯安全预警系统 |
| CN104843060A (zh) * | 2015-05-29 | 2015-08-19 | 郑州机械研究所 | 基于直角坐标和极坐标的后轮循迹转向控制方法和汽车 |
| CN105869438A (zh) * | 2016-04-12 | 2016-08-17 | 深圳市中天安驰有限责任公司 | 一种车辆防碰撞预警系统 |
| CN207676504U (zh) * | 2018-01-05 | 2018-07-31 | 曾思齐 | 一种车辆拐弯内轮差智能预警系统 |
| JP2019147459A (ja) * | 2018-02-27 | 2019-09-05 | トヨタ自動車株式会社 | 車両走行制御システム |
| CN110194160A (zh) * | 2018-02-27 | 2019-09-03 | 丰田自动车株式会社 | 自动驾驶系统 |
| CN108528337A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-09-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于视频投影的内轮差智能预警系统及预警方法 |
| US20200062277A1 (en) * | 2018-08-27 | 2020-02-27 | Mando Corporation | System for controlling host vehicle and method for controlling host vehicle |
| CN111277956A (zh) * | 2018-12-05 | 2020-06-12 | 汉能移动能源控股集团有限公司 | 车辆盲区信息的采集方法及装置 |
| CN110733426A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-01-31 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种视线盲区监测方法、装置、设备及介质 |
| CN111443348A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-07-24 | 厦门华厦学院 | 基于数学模型的障碍检测系统 |
| CN111547053A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-18 | 江铃汽车股份有限公司 | 基于车路协同的自动驾驶控制方法及系统 |
| CN114627678A (zh) * | 2020-11-26 | 2022-06-14 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 内轮差区域的安全监控方法、介质、监控设备及监控系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114495575A (zh) * | 2022-01-04 | 2022-05-13 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种大型车辆靠近提醒的方法、装置及设备 |
| TWI831511B (zh) * | 2022-12-09 | 2024-02-01 | 逢甲大學 | 前方車輛的盲區預警系統 |
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