CN113744561B - 一种车辆预警方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车辆预警方法,包括主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据主车驾驶员的疲劳度以及预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员。实施本发明,使车辆能根据监测到的驾驶员疲劳状态自动调整自身碰撞预警,提升车辆的安全性和实用性。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域,尤其涉及一种车辆预警方法及装置。
背景技术
随着车联网技术C-V2X(Cellular Vehicle to Everything,车用无线通信)的迅速发展,汽车基于C-V2X技术感知外界的能力,越来越强。相比于DSRC(Dedicated ShortRange Communication,专用短程通信)技术,C-V2X具有高可靠性、低延时、更好的远距离传输可达性特点,因此基于C-V2X的汽车主动安全越来越受到重视。比起摄像头、雷达等传统的车辆环境感知方案,C-V2X受环境变化影响小,在视线遮挡、雨天雾天等恶劣环境下仍能稳定工作。
随着车辆的普及和发展,使得汽车数量日益增多,因此检测车内驾驶员状态以防止疲劳驾驶的需求与日俱增。但是在V2X系统中,却比较少考虑如何根据驾驶员疲劳状态来调整车辆自身碰撞预警,从而提升车辆的安全性和实用性。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于,提供一种车辆预警方法及装置,使车辆能根据监测到的驾驶员疲劳状态自动调整自身碰撞预警,提升车辆的安全性和实用性。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种车辆预警方法,用于主车上,所述方法包括以下步骤:
所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;
所述主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在所述主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;
所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员。
其中,所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员的步骤,具体包括:
所述主车将自身的车辆信息和所接收的某一远车发送的车辆信息分别代入预定的离散化的运动学自行车模型中,得到所述主车的运动方程和所述发送车辆信息的远车的运动方程;
在所得到的主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程中,确定各时刻对应的车辆运行参数,以及根据所述主车驾驶员的疲劳度对迭代步长、预警时间及预警距离进行调整;
根据所述车辆运行参数以及调整后的迭代步长,迭代计算出与所述发送车辆信息的远车的运动轨迹上存在距离最近的距离点,并在迭代计算出的距离点小于等于调整后的预警距离时,得到所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的碰撞时间;
将所得到的碰撞时间与调整后的预警时间进行对比,且根据对比结果,计算所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的预警等级,并进一步将所计算的预警等级携带在预警信息内发给所述主车驾驶员。
其中,所述车辆运行参数包括两车的质心连线向量、两车的质心距离、远车相对于主车的相对运动轨迹向量、主车的行驶速度、远车的行驶速度、主车的行驶加速度和远车的行驶加速度中的至少一个。
其中,所述方法进一步包括:
所述主车若在预定周期内接收到所述发送车辆信息的远车所提供的远车驾驶员的疲劳度,则根据所述远车驾驶员的疲劳度,对所述预警等级进行调整并发给所述主车驾驶员。
其中,所述方法进一步包括:
所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,且在所述主车驾驶员的疲劳度达到所述预设阈值时,向所述主车驾驶员发出告警信号,以及向所述发送车辆信息的远车广播携带有车辆失控标识的信号。
其中,所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度的步骤,具体包括:
所述主车在检测到与所述主车驾驶员所携带有疲劳状态的便携设备匹配时,计算自身车辆质心与所述便携设备之间的距离,并在判定所计算出的距离小于等于预设距离后,接收所述便携设备发送的主车驾驶员的疲劳状态;
根据所述便携设备发送的主车驾驶员的疲劳状态,在预设的疲劳状态与疲劳度的映射表中,得到所述主车驾驶员的疲劳度。
其中,所述方法进一步包括:
所述主车基于C-V2X技术与所述便携设备通信,并待自身ID与所述便携设备绑定后,实现与所述便携设备匹配。
其中,所述方法进一步包括:
所述主车根据接收到的所述便携设备的V2X信号强度或所述便携设备预先集成的高精定位功能,计算自身车辆质心与所述便携设备之间的距离。
本发明实施例还提供了一种车辆预警装置,用于主车上,包括疲劳度检测单元、告警单元和预警单元;其中,
所述疲劳度检测单元,用于所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;
所述告警单元,用于所述主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在所述主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;
所述预警单元,用于所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员。
其中,所述预警单元包括:
车辆运动方程获取模块,用于所述主车将自身的车辆信息和所接收的某一远车发送的车辆信息分别代入预定的离散化的运动学自行车模型中,得到所述主车的运动方程和所述发送车辆信息的远车的运动方程;
参数调整模块,用于在所得到的主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程中,确定各时刻对应的车辆运行参数,以及根据所述主车驾驶员的疲劳度对迭代步长、预警时间及预警距离进行调整;
迭代计算模块,用于根据所述车辆运行参数以及调整后的迭代步长,迭代计算出与所述发送车辆信息的远车的运动轨迹上存在距离最近的距离点,并在迭代计算出的距离点小于等于调整后的预警距离时,得到所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的碰撞时间;
预警信息输出模块,用于将所得到的碰撞时间与调整后的预警时间进行对比,且根据对比结果,计算所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的预警等级,并进一步将所计算的预警等级携带在预警信息内发给所述主车驾驶员。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
1、本发明基于主车驾驶员的状态,告警或/及与远车之间发生碰撞的预警等级进行调整,使车辆能根据监测到的驾驶员疲劳状态自动调整自身碰撞预警,提升车辆的安全性和实用性;
2、本发明基于C-V2X技术对车辆的识别受天气等因素影响较小,只依赖于车辆状态数据而不依赖于道路曲率信息,从而进一步提高了行车安全性与舒适性。
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车辆预警方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的车辆预警方法基于C-V2X技术的应用场景图;
图3为本发明实施例提供的车辆预警方法中步骤S3所涉及行车运动方程的参量关系示意图;
图4为本发明实施例提供的车辆预警方法中步骤S3所涉及第一时刻主车和远车的相对运动关系示意图;
图5为本发明实施例提供的车辆预警方法中步骤S3所涉及n时刻主车和远车的相对运动关系示意图;
图6a~6b为本发明实施例提供的车辆预警方法中步骤S3所涉及主车和远车的相对方位示意图;
图7为本发明实施例提供的车辆预警装置的结构示意图。
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,提供的一种车辆预警方法,用于主车上,所述方法包括以下步骤:
步骤S1、所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;
具体过程为,首先,主车基于C-V2X技术或其它通信技术(如蓝牙等)与便携设备(如智能手环、手表等)通信,并通过自身ID与便携设备绑定后,实现与便携设备匹配;其中,便携设备内置有生命体征检测功能,可以监测携带者的呼吸、脉搏、体温等生命体征参数,并根据上述生命体征参数来评估携带者的疲劳状态;例如,疲劳状态包括健康、轻微疲劳、中度疲劳、重度疲劳和深度疲劳等五个状态。
其次,主车在检测到与主车驾驶员所携带有疲劳状态的便携设备匹配时,计算自身车辆质心与便携设备之间的距离,并在判定所计算出的距离小于等于预设距离(如主车车辆宽度的一半)后,接收便携设备发送的主车驾驶员的疲劳状态;应当说明的是,若基于C-V2X技术,则主车根据接收到的便携设备的V2X信号强度RSSI来计算自身车辆质心与便携设备之间的距离,或者根据便携设备预先集成的高精定位功能来计算自身车辆质心与便携设备之间的距离。
最后,根据便携设备发送的主车驾驶员的疲劳状态,在预设的疲劳状态与疲劳度的映射表中,得到主车驾驶员的疲劳度M;其中,预设的疲劳状态与疲劳度的映射表中每一个疲劳度都会对应一个疲劳状态并被赋予一个数值。例如,健康状态的疲劳度M为1、轻微疲劳的疲劳度M为2、中度疲劳的疲劳度M为3、重度疲劳的疲劳度M为4和深度疲劳的M疲劳度为5。
步骤S2、所述主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在所述主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;
具体过程为,首先,主车基于C-V2X技术或其它通信技术(如雷达、摄像头等)周期性(如120S)来接收远车的车辆信息;其中,车辆信息用于表征车辆的行驶状态(例如行驶速度、行驶加速度、偏航角和车速方向角等),还可以表征车辆的物理属性信息(例如质心坐标、前轮轴线、后轮轴线和前轮转角等)。在一个实施例中,如图2所示,主车和远车基于C-V2X技术通信,该C-V2X技术的通信信息包括V2V(vehicle to vehicle,即车车通信)信息和V2I(vehicle to infrastructure,车和路边单元通信)信息,使得主车周期性接收行驶道路周边路侧单元(如移动基站)发送的V2I信息以及远车发送的V2V信息(包括车辆信息和车辆的运动特征),同时主车还周期性的广播自身的V2V信息(包括车辆信息和车辆的运动特征)。
其次,主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,即不存在与远车出现碰撞的预警等级,此时若主车驾驶员的疲劳度M达到预设阈值(如5),即主车驾驶员处于深度疲劳状态,则主车会通过CAN总线向中控界面发送包含告警画面和/或告警声音等告警信号给主车驾驶员,用以车辆预警来提醒主车驾驶员注意行车安全。
步骤S3、所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员。
具体过程为,第一步、由于车辆运行参数包括主车和远车的质心连线向量、主车和远车的质心距离、远车的相对运动轨迹向量、主车的行驶速度和远车的行驶速度中的至少一个,因此将上述获取到的主车的车辆信息带入运动学自行车模型,得到主车的运动方程,并将所接收的某一远车发送的车辆信息带入运动学自行车模型,得到发送车辆信息的远车的运动方程。
在一个实施例中,运动学自行车模型可以通过如下公式或公式变形进行表达:
如图3所示,x和y分别表示车辆在GPS提供的惯性坐标下的质心坐标,v代表车辆的行驶速度,a表示车辆的行驶加速度,在运动学自行车模型中车辆的行驶加速度与车辆的行驶速度保持相同的方向。ψ是车辆的偏航角,β为车速方向角,lr和lf分别表示车辆质心坐标与其后轮轴线和前轮轴线的垂直距离。δf表示车辆的前轮转角,该角度可由方向盘转角乘以传动比计算得到,由于大部分车辆的后轮都无法转向,故假设δr为0。
将主车的车辆信息和远车的车辆信息分别代入上述离散化的运动学自行车模型,得到主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程,这里以A代表主车,B代表发送车辆信息的远车。
可选地,主车A在t时刻的运动方程可以用下述公式或公式变形进行表达:
当n=0时:
同样的,发送车辆信息的远车B在t时刻的运动方程可以用下述公式或公式变形进行表达:
当n=0时:
本申请实施例中的下标A和B分别代表主车A和发送车辆信息的远车B相应的参数,坐标A(xA,yA)和坐标B(xB,yB)分别代表主车A和发送车辆信息的远车B的质心坐标。
第二步、在所得到的主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程中,确定各时刻对应的车辆运行参数,以及根据主车驾驶员的疲劳度对迭代步长、预警时间及预警距离进行调整;
在一个实施例中,如图4和图5所示,以A点作为相对运动的参考点保持静止,通过矢量法计算B点相对A的运动轨迹,此时车辆运行参数中相对运动的速度和加速度表达式如下:
其中Δt为时间间隔。
同时,以为单位时间步长,迭代计算远车在tn时刻相对主车的距离,其中,M为主车驾驶员的疲劳度,Δt0为默认迭代时间步长,随着驾驶员疲劳状态的增加,迭代步长减少,从而增加迭代次数提示精度(最大迭代步数也会增加);以为预警时间,其中,tw0为初始预警时间,随着驾驶员疲劳程度越高,反应时间也越短,相应的预警时间也越短;以为预警距离,其中,Rw0为初始预警距离,随着驾驶员疲劳程度越高,碰撞距离也越短,相应的预警距离也越短。
应当说明的是,初始预警距离Rw0的计算方法如下:首先,根据主车的质心坐标、主车的前轮轴线和主车的后轮轴线,将主车周围区域进行多区域划分;其次,根据主车的车头方向和远车的车头方向,确定远车相对于主车的车头方向夹角;最后,根据远车的质心坐标在各区域中的分布和车头方向夹角,确定初始预警距离Rw0。
在一个实施例中,子区域、初始预警距离确定公式和车头方向夹角的对应关系如下表1所示:
表1
其中,所有Rw0的计算公式如下:
Rw0=Rw6=Lf,A+Lr,B
Rw0=Rw7=Lf,A+Lf,B
Rw0=Rw11=Lr,A+Lf,B
Rw0=Rw12=Lr,A+Lr,B
其中,θref为车头方向夹角。Lf,A为主车的质心坐标与主车的前轮轴线的垂直距离,Lr,A为主车的质心坐标与主车的后轮轴线的垂直距离,Lf,B为远车的质心坐标与远车的前轮轴线的垂直距离,Lr,B为远车的质心坐标与远车的后轮轴线的垂直距离,WA为主车的宽度,WB为远车的宽度;ΔL为预留距离。
如图6a~6b所示,在主车质心A点上建立新的坐标系,X轴正方向保持与主车车头方向同向,可以得到相对主车的新坐标系,并借此划分出相对主车的方位并计算出远车相对主车的夹角。新坐标系的角度设置以逆时针为正,Y轴正方向为0°,图6b中所示远车与主车的车头方向角夹角θrel为120°。为了计算两车刚好相撞的距离,将两车都视为矩形,宽度分别为WA和WB,Lf与Lr的定义与运动学自行车模型中的定义一致。
以远车位于主车右前方为例,两车在车辆A的右上角C点接触,|AB|为两车质心连线距离,很明显有|AB|<|AC|+|BC|。因此,出于安全考虑,采用|AC|+|BC|作为预警距离Rw0。因为|AC|是常数且|BC|的最大值为得到根据两车车头方向夹角的不同,得到
然而,如果预警距离过大,系统会产生一些不必要的预警和误报,例如车辆A和车辆B在相邻车道同向行驶(或逆向行驶,两车车头方向夹角小于等于30°依然视为同向行驶,逆向行驶同理),车辆B相对于车辆A在其右侧,此时预警距离应使用两车横向距离,即同样地,根据两车车头方向
其中ΔL是一个防刮蹭的预留距离,其可以由用户自己定义,可选地,其可以设为1米。需要说明的是,两车逆向行驶同理。
第三步、根据车辆运行参数以及调整后的迭代步长,迭代计算出与发送车辆信息的远车的运动轨迹上存在距离最近的距离点,并在迭代计算出的距离点小于等于调整后的预警距离时,得到主车与发送车辆信息的远车间发生碰撞的碰撞时间;
在一个实施例中,如图4和图5所示,根据运动学自行车模型,车辆加速度的数值是算法系统输入量,即在迭代算法中为常数,但是加速度的方向会有变化,且相对加速度的方向和车辆相对速度的方向不一定同向,所以在图4和图5中使用画出向量
其中,
其中,
使用如下五个条件去判断是否已找到DCPAmin:
DCPAn-1≤DCPAn
如果以上任何一个条件满足,立即停止迭代计算并会返回和DCPAmin=DCPAn作为迭代计算的最终值。应当注意的是,如果最后两个条件有一个满足,即DCPAn-1≤DCPAn或成立,则会使用第(n-1)步时刻的值作为最终值并设置n=n-1为之后的计算服务。如果以上条件一直不满足,则迭代计算会持续运行直到达到最大迭代步数n=Nmax,其中Nmax=Nmax0*M,M为主车驾驶员疲劳度,*为乘法运算,Nmax0为默认初始最大迭代步数。
可以理解的是,上述找到DCPAmin的五个条件可以依次表示为:(1)当前时刻的主车A和发送车辆信息的远车B的质心距离小于等于调整后的预警距离;(2)当前时刻的发送车辆信息的远车B的相对运动轨迹向量的绝对值大于或等于当前时刻的主车A和发送车辆信息的远车B的质心距离;(3)每一时刻的发送车辆信息的远车B的相对运动轨迹向量的绝对值的和值,大于或等于当前时刻的主车A和发送车辆信息的远车B的质心距离;(4)前一时刻主车A的投影距离小于或等于当前时刻的主车A的投影距离;(5)发送车辆信息的远车B在当前时刻相对于前一时刻的相邻运动轨迹向量,与前一时刻主车A和发送车辆信息的远车B的质心连线向量的夹角为钝角或直角。
设置碰撞时间ttc(time to collision)如下方式计算:
定义常数tw作为预警时间(略大于主车驾驶员反应速度,数值由系统用户定义),如果返回值满足DCPAmin≤Rw且ttc≤tw,则表示发送车辆信息的远车B和主车A以当前运动参数行驶时间ttc之后,两车的相对距离会小于或等于预警距离。
应当说明的是,由于车辆运行参数能够描述主车和远车的运动轨迹状态,车辆信息用于表征车辆的行驶状态和物理属性信息,筛选规则包括根据车辆运行参数之间的相互关系,因此能够根据通过主车的车辆信息和远车的车辆信息确定的车辆运行参数,并采用预设的筛选规则对车辆运行参数之间的相互关系进行判定,从而从多个远车中筛选出具有预警等级的待预警车辆,以进行预警。
其中,筛选规则中可以包括第一筛选规则、第二筛选规则、第三筛选规则中的任意一个,也可以包括任意两个的组合,还可以包括上述三个,对此本实施例不做限定。
第一筛选规则包括,两车的质心距离大于预设的初筛半径,该初筛半径可以为预先设定的,例如其可以是根据道路情况设定。该第一筛选规则可以用公式或该公式变形的进行表达,其中为两车的质心连线向量,A和B分别代表两车的质心坐标;R为预设的初筛半径,该初筛半径R可以是根据经验设定的(如200m、300m、500m等),也可以是根据车辆所处的实际道路情况或者筛选需求进行调整得的。
第二筛选规则包括:两车的质心连线向量与两车的相对运动轨迹向量的夹角为钝角或直角,且两车的质心距离大于预设的预警半径。当两车的质心连线向量与两车的相对运动轨迹向量的夹角为锐角的时候,即认为两车存在碰撞的可能,当两车的质心连线相量与相对运动轨迹向量的夹角为钝角或者直角,可以判断其中一辆车正在远离另外一辆,因此碰撞的可能性小。可选地,两车的质心连线向量与两车的相对运动轨迹向量的夹角是否为钝角或直角可以通过二者的向量乘积是否小于等于0判断,若小于0,则夹角为钝角,若等于0,则夹角为直角,若大于零,则为锐角,当等于-1的时候,则表明两个向量方向完全相反,即公式或者该公式的变形进行判断,其中为B车相对于A车的相对运动轨迹向量。另外还可以将两车的质心连线向量的绝对值,即两车的质心距离与预设的预警距离进行比较,当两车的质心距离大于预警距离时,则认为两车距离较远,碰撞的可能性较小,当两车的质心距离小于或等于预警距离时,则认为两车距离较近,碰撞的可能性较大。判断质心距离与预设的预警距离的方式可以通过公式或其变形得到,其中Rw0表示预警距离。可选地,上述预设的预警距离的确定方法可以是人为设定,也可以是参考初筛半径设置,对此本实施例不做限定。
第三筛选规则包括:主车的行驶速度大于预设的安全时速阈值,远车相对于主车的相对行驶速度大于所述安全时速阈值,其中,安全时速阈值可以是人为设定的,或者依据道路情况设定的,例如其可以设置为10KM/h。当主车的行驶速度小于或等于安全时速阈值的时候,且远车相对于主车的相对行驶速度小于或等于安全时速阈值的时候,则认为该速度下两车发生碰撞的可能性比较小;当主车的行驶速度大于安全时速阈值的时候,车辆行驶较快,或者远车相对于主车的相对行驶速度大于安全时速阈值的时候,则认为两车发生碰撞的可能性比较大。在第三筛选条件中,关于两车的质心距离大于预警半径的描述,可以参考第二筛选条件中的描述。
第四步、将所得到的碰撞时间与调整后的预警时间进行对比,且根据对比结果,计算主车与发送车辆信息的远车间发生碰撞的预警等级,并进一步将所计算的预警等级携带在预警信息内发给主车驾驶员。
在一个实施例中,首先,若ttc≤tw,则根据公式或者该公式的变形确定预警等级W,其中,[]为取整运算(四舍五入),Wmax为最大预警等级,Rw0为初始预警距离,S为安全系数,DCPAmin为最短相对距离。该最短相对距离为最近距离点与发送车辆信息的远车的质心坐标的距离。可选地,最大预警等级可以为认为用户定义,其可以为正整数,例如10,即表征共有10级预警。安全系数可以随不同的碰撞场景(前向碰撞和交叉路口碰撞)的危险程度取不同的值,越危险的地方取值越大,场景的危险程度可以由用户进行定义。对于质心距离小于调整后的预警距离的情况,系统可以跳过后续的迭代过程,直接设置ttc=0,使得计算出来的预警等级直接为最大预警等级。
其次,将预警等级携带在预警信息内发给主车驾驶员,该预警信息还包括主车相对方位等信息。
可以理解的是,主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,且在主车驾驶员的疲劳度M达到预设阈值(如5)时,不仅如步骤S2中向主车驾驶员发出告警信号(如通过CAN总线向中控界面发送包含告警画面和/或告警声音等告警信号),还会向发送车辆信息的远车广播携带有车辆失控标识的信号(如车辆失控这个国标V2X信号)。
在本发明实施例中,同样的,主车也可收到远车驾驶员的疲劳度,记为M′。如果远车没有该信号则默认M′=0,如果远车没有发送疲劳度但是发送了“车辆失控”这个国标V2X信号,则取M′=5,而其它值的定义和主车驾驶员的疲劳度相同,在此不再赘述。
因此,主车若在预定周期内接收到发送车辆信息的远车所提供的远车驾驶员的疲劳度或车辆失控标识信号,则根据该车辆提供的远车驾驶员的疲劳度或车辆失控标识信号,对预警等级进行调整并发给主车驾驶员。
在一个实施例中,通过公式或者该公式的变形确定预警等级W,其中,M′为发送车辆信息的远车所提供的远车驾驶员的疲劳度。对于这样的特殊情况,即在初始时刻时两车的距离已经在初始预警距离范围之内,此时直接设置ttc=0,确保计算出来的预警等级是最大预警等级此时,实际预警距离计算公式为,加入了本车和远车驾驶员疲劳等级的影响。
如图7所示,为本发明实施例中,提供的一种车辆预警装置,用于主车上,包括疲劳度检测单元110、告警单元120和预警单元130;其中,
所述疲劳度检测单元110,用于所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;
所述告警单元120,用于所述主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在所述主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;
所述预警单元130,用于所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员。
其中,所述预警单元130包括:
车辆运动方程获取模块1301,用于所述主车将自身的车辆信息和所接收的某一远车发送的车辆信息分别代入预定的离散化的运动学自行车模型中,得到所述主车的运动方程和所述发送车辆信息的远车的运动方程;
参数调整模块1302,用于在所得到的主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程中,确定各时刻对应的车辆运行参数,以及根据所述主车驾驶员的疲劳度对迭代步长、预警时间及预警距离进行调整;
迭代计算模块1303,用于根据所述车辆运行参数以及调整后的迭代步长,迭代计算出与所述发送车辆信息的远车的运动轨迹上存在距离最近的距离点,并在迭代计算出的距离点小于等于调整后的预警距离时,得到所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的碰撞时间;
预警信息输出模块1304,用于将所得到的碰撞时间与调整后的预警时间进行对比,且根据对比结果,计算所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的预警等级,并进一步将所计算的预警等级携带在预警信息内发给所述主车驾驶员。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
1、本发明基于主车驾驶员的状态,告警或/及与远车之间发生碰撞的预警等级进行调整,使车辆能根据监测到的驾驶员疲劳状态自动调整自身碰撞预警,提升车辆的安全性和实用性;
2、本发明基于C-V2X技术对车辆的识别受天气等因素影响较小,只依赖于车辆状态数据而不依赖于道路曲率信息,从而进一步提高了行车安全性与舒适性。
值得注意的是,上述装置实施例中,所包括的各个功能单元模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
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 (8)
1.一种车辆预警方法,用于主车上,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;
所述主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在所述主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;
所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员;
其中,所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员的步骤,具体包括:
所述主车将自身的车辆信息和所接收的某一远车发送的车辆信息分别代入预定的离散化的运动学自行车模型中,得到所述主车的运动方程和所述发送车辆信息的远车的运动方程;
在所得到的主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程中,确定各时刻对应的车辆运行参数,以及根据所述主车驾驶员的疲劳度对迭代步长、预警时间及预警距离进行调整;
根据所述车辆运行参数以及调整后的迭代步长,迭代计算出与所述发送车辆信息的远车的运动轨迹上存在距离最近的距离点,并在迭代计算出的距离点小于等于调整后的预警距离时,得到所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的碰撞时间;
将所得到的碰撞时间与调整后的预警时间进行对比,且根据对比结果,计算所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的预警等级,并进一步将所计算的预警等级携带在预警信息内发给所述主车驾驶员。
2.如权利要求1所述的车辆预警方法,其特征在于,所述车辆运行参数包括两车的质心连线向量、两车的质心距离、远车相对于主车的相对运动轨迹向量、主车的行驶速度、远车的行驶速度、主车的行驶加速度和远车的行驶加速度中的至少一个。
3.如权利要求1所述的车辆预警方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
所述主车若在预定周期内接收到所述发送车辆信息的远车所提供的远车驾驶员的疲劳度,则根据所述远车驾驶员的疲劳度,对所述预警等级进行调整并发给所述主车驾驶员。
4.如权利要求1所述的车辆预警方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,且在所述主车驾驶员的疲劳度达到所述预设阈值时,向所述主车驾驶员发出告警信号,以及向所述发送车辆信息的远车广播携带有车辆失控标识的信号。
5.如权利要求1所述的车辆预警方法,其特征在于,所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度的步骤,具体包括:
所述主车在检测到与所述主车驾驶员所携带有疲劳状态的便携设备匹配时,计算自身车辆质心与所述便携设备之间的距离,并在判定所计算出的距离小于等于预设距离后,接收所述便携设备发送的主车驾驶员的疲劳状态;
根据所述便携设备发送的主车驾驶员的疲劳状态,在预设的疲劳状态与疲劳度的映射表中,得到所述主车驾驶员的疲劳度。
6.如权利要求5所述的车辆预警方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
所述主车基于C-V2X技术与所述便携设备通信,并待自身ID与所述便携设备绑定后,实现与所述便携设备匹配。
7.如权利要求6所述的车辆预警方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
所述主车根据接收到的所述便携设备的V2X信号强度或所述便携设备预先集成的高精定位功能,计算自身车辆质心与所述便携设备之间的距离。
8.一种车辆预警装置,用于主车上,其特征在于,包括疲劳度检测单元、告警单元和预警单元;其中,
所述疲劳度检测单元,用于所述主车根据主车驾驶员的疲劳状态,得到主车驾驶员的疲劳度;
所述告警单元,用于所述主车若在预定周期内未接收到任一远车发送的车辆信息,则在所述主车驾驶员的疲劳度达到预设阈值时,生成告警信号并发给主车驾驶员;
所述预警单元,用于所述主车若在预定周期内接收到某一远车发送的车辆信息,确定主车与发送车辆信息的远车之间发生碰撞的预警等级,且进一步根据所述主车驾驶员的疲劳度以及所述预警等级,生成预警信息并发给主车驾驶员;
其中,所述预警单元包括:
车辆运动方程获取模块,用于所述主车将自身的车辆信息和所接收的某一远车发送的车辆信息分别代入预定的离散化的运动学自行车模型中,得到所述主车的运动方程和所述发送车辆信息的远车的运动方程;
参数调整模块,用于在所得到的主车的运动方程和发送车辆信息的远车的运动方程中,确定各时刻对应的车辆运行参数,以及根据所述主车驾驶员的疲劳度对迭代步长、预警时间及预警距离进行调整;
迭代计算模块,用于根据所述车辆运行参数以及调整后的迭代步长,迭代计算出与所述发送车辆信息的远车的运动轨迹上存在距离最近的距离点,并在迭代计算出的距离点小于等于调整后的预警距离时,得到所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的碰撞时间;
预警信息输出模块,用于将所得到的碰撞时间与调整后的预警时间进行对比,且根据对比结果,计算所述主车与所述发送车辆信息的远车间发生碰撞的预警等级,并进一步将所计算的预警等级携带在预警信息内发给所述主车驾驶员。
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CN114742456A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-07-12 | 中铁广州工程局集团第三工程有限公司 | 基于bim的狭小空间吊装施工方法、系统、设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9108582B1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-08-18 | International Business Machines Corporation | System and method for collaborative vehicle crash planning and sequence deployment |
CN107146412A (zh) * | 2017-06-07 | 2017-09-08 | 江苏大学 | 一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法 |
CN110646512A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-03 | 广东工业大学 | 单通道双向收发超声导波管道监测系统与成像方法 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7359841B1 (en) * | 2001-06-21 | 2008-04-15 | Hixon Technologies, Ltd. | Method and system for the efficient calculation of unsteady processes on arbitrary space-time domains |
US8527172B2 (en) * | 2010-10-20 | 2013-09-03 | GM Global Technology Operations LLC | Vehicle collision avoidance and warning system |
CN106251615B (zh) * | 2015-07-21 | 2019-10-08 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 驾驶员确定方法与装置、车载终端及调度服务器 |
CN106448259B (zh) * | 2015-08-07 | 2019-03-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种车辆预警的方法、装置及系统 |
CN105139584B (zh) * | 2015-09-30 | 2017-12-12 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种疲劳驾驶处理方法及装置 |
CN106408878A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-02-15 | 苏州清研微视电子科技有限公司 | 一种考虑驾驶人疲劳状态及反应能力的车辆防撞预警系统 |
CN108257418A (zh) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车辆碰撞预警方法及装置 |
CN106974635A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-07-25 | 上海理工大学 | 一种疲劳驾驶实时监测系统 |
CN107591025A (zh) * | 2017-08-30 | 2018-01-16 | 千寻位置网络有限公司 | 车辆行驶的预警方法及系统、服务器、汽车终端、存储器 |
CN109801511B (zh) * | 2017-11-16 | 2021-01-05 | 华为技术有限公司 | 一种碰撞预警方法及装置 |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9108582B1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-08-18 | International Business Machines Corporation | System and method for collaborative vehicle crash planning and sequence deployment |
CN107146412A (zh) * | 2017-06-07 | 2017-09-08 | 江苏大学 | 一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法 |
CN110646512A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-03 | 广东工业大学 | 单通道双向收发超声导波管道监测系统与成像方法 |
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