CN114582165A - 一种基于v2x协作式变道安全辅助预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种基于协作式变道安全辅助预警方法，包括以下步骤：步骤S1，主车HV开启转向灯，表示车辆具有变道的行驶意图；步骤S2，主车车辆获取周围联网车辆信息，并按方位筛选出周围目标车辆，同时根据自身采集信息及标定信息建立主车车辆边缘模型；步骤S3，根据主车车辆尺寸标定计算其左右盲区范围；步骤S4，检测目标车辆是否进入盲区范围内，如果盲区范围内有车辆进入，则向驾驶员发出注意后侧来车预警提醒。本发明可以实时检测车辆出现变道需求时盲区车辆状态，可准确的获取车辆边缘信息和状态信息，为车辆变道预警提供良好的准确性，同时通过车车协同的方式反馈至目标车辆，提高变道的舒适度和安全性。

Description

一种基于V2X协作式变道安全辅助预警方法及系统

技术领域

本发明涉及交通辅助预警领域，具体涉及一种基于V2X协作式变道安全辅助预警系统，以及一种利用此辅助预警系统的预警方法。

背景技术

随着智能汽车保有量逐渐增加，发生道路交通事故的概率逐渐升高，特别是针对一些事故高发场景，如车辆变道过程中，由于驾驶员无法对视觉盲区物体状态判断，通过智能化设备感知和共享可有效感知并告知驾驶员，降低事故发生概率。

目前，为保证车辆行驶安全，大多车辆均在车尾安装短距超声波雷达，但是该设备只能探测后侧3米左右的盲区，无法对车辆侧方以及后方较大范围内提供良好的盲区检测，在车辆快速追上时，无法为驾驶员提供准确的预警警示功能。

现有的车辆换道预警方法主要通过雷达检测车后侧方区域盲区来为驾驶员提供辅助预警服务，驾驶员结合后视镜观测来判断车辆是否能够顺利实现变道需求。但雷达对车辆侧方盲区检测能力有限，当车辆在发生变道行驶过程中容易发生侧碰事故。如专利CN112319365A通过获取本车车速、位置和传感器获取后方车辆位置等信息，将不同车速情况下的变道需求加入到变道安全距离预警中，但其考虑的仅仅是车辆的简单的位置关系，并未考虑车身长宽相关信息，完全解决车辆视觉盲区的安全隐患；如专利CN106428001A通过车辆后方装毫米波雷达检测车后方目标物位置信息，以及结合自身状态信息综合判断，为车辆提供辅助预警，但毫米波雷达也无法准确获取目标物体长宽等信息，在车辆侧方位重要的视觉盲区无法实现准确的检测，存在一定的未监测盲区。

上述方法为现有主要解决车辆视觉盲区变道预警的主要方法，通过雷达探测目标物体的位置和状态信息对本车驾驶员发出相应的预警信息，但是这种方法受限于传感其设备安装的约束和目标物体检测的可靠性，在预警的准确性上都存在一定的误差，无法满足高精度准确性要求。

发明内容

根据背景技术提出的问题，本发明的目的在于为车车环境下提供一种基于V2X的协作式变道安全辅助系统作为辅助变道预警装置，在车辆出现变道需求时，通过V2X信息交互，利用自身车辆信息和目标车辆相关信息为驾驶员提供变道辅助预警，接下来对本发明做进一步地阐述。

一种基于协作式变道安全辅助预警方法，包括以下步骤：

步骤S1，主车HV开启转向灯，表示车辆具有变道的行驶意图；

步骤S2，主车车辆获取周围联网车辆信息，并按方位筛选出周围目标车辆，同时根据自身采集信息及标定信息建立主车车辆边缘模型；

步骤S3，根据主车车辆尺寸标定计算其左右盲区范围；

步骤S4，检测目标车辆是否进入盲区范围内，如果盲区范围内有车辆进入，则向驾驶员发出注意后侧来车预警提醒，并向后侧来车发出变道需求申请，并根据算法判断后侧车辆加速或减速让道，让主车顺利完成变道。

进一步地，步骤S2中构建主车车辆边缘模型时包括以下步骤：

步骤S21，构建车辆矩形模型，建立基于车辆长宽的边缘矩形模型，以车辆边缘建立八个边缘点，分别为S1-S8，其中S1，S3，S5，S7为车辆四角的边缘点，S2，S4，S6，S8为车辆中轴线上的四个点，以该八个点作为车辆边缘的参考点；

步骤S22，车辆边缘参考点的计算，以S1点为例，车辆运动的航向角为θ，S1点位于车辆左侧，其位于GPS采集点的左上角，故S1相对正北角为：

δ＝θ+(360-γ)；

通过标记车辆天线所在位置即可获得采集点到车辆边缘的距离，故S1到采集的距离为：

经纬度转换，通过采集的位置推算得到各个边缘点的GPS位置信息：

首先，参考采集点位置通过墨卡托投影坐标转换成墨卡托投影坐标系，将经纬度转换成墨卡托坐标系和墨卡托坐标系转换成经纬度坐标系转换方法如下：

地理坐标系墨卡托投影坐标系转换：

X＝2π*R_earth*lon/180；

y＝2π*R_earth*In(tan((90+lat)*π/360))/(π/180)；

墨卡托投影坐标系地理坐标系转换：

lon＝180*x/2π*R_earth；

式中：R_earth为赤道半径，取值为6378137m；(lon，lat)为经纬度坐标。

其次，同以边缘点S1为例，通过GPS坐标采集点的偏移即可计算得到边缘点的坐标，计算方法如下：

x_S1＝x+L_s1*cos(δ)；

y_S1＝y+L_s1*sin(δ)；

得到S1(x_S1，y_S1)在墨卡托坐标系中的坐标后，再通过墨卡托中标系转成地理S1′(lon_S1，lat_S1)，用于计算车辆之间的碰撞距离；

最后，车辆中心点可通过S1和S5取中点即可计算得到中心点center_pos；同理，车辆边缘中点可以通过车辆边缘两点取中点即可得到边缘中点S2，S4，S6，S8的坐标位置。

进一步地，对于步骤S3中盲区位置的标定，设定线E和J平行于车辆左右侧边缘，设定线C平行于车辆前缘并位于第九十五百分位眼椭圆的中心，设定线B平行于试验车辆后缘，所述线E、J、C、B所围区域为盲区范围。

进一步地，盲区范围的四边形盲区区域的位置计算如下：

车体中心点位置为center_pos(lon，lat)，中心点距离车头的距离length/2，如果length_CD＞length/2，说明人眼球位置车辆的中心点在之前，则中心点位置距离人眼球的纵向距离为distv2c＝length_CD-length/2，否则纵向距离为distv2c＝length/2-length_CD，根据纵向距离即可计算得到中心点到左右侧盲区顶点的距离；

leftdist₁＝sqrt(distv2c²+(width+|GE|)²)；

leftx1＝x_center+leftdist₁*sin(heading+(360-leftgamma₁))；

lefty1＝y_center+leftdist₁*cos(heading+(360-leftgamma₁))；

式中，width为车辆宽度，heading为车辆航向角，|GE|为图4中G、E平行线水平距离，(x_center，y_center)为车辆中心点经过墨卡托转换后的车辆的坐标，将坐标(leftx1，lefty1)再次通过墨卡托转换即可得到盲区第一个点的位置坐标(leftblind1_lon，leftblind1_lat)；

通过上述方法即可得到在车辆左侧盲区位置中四边形顶点的位置(left_blind_node1,left_blind_node2,left_blind_node3,left_blind_node4)和右侧盲区四边形顶点位置(right_blind_node1,right_blind_node2,right_blind_node3,right_blind_node4)，即可构成盲区范围的四边形盲区区域。

进一步地，对于步骤S4中盲区变道预警，包括以下步骤：

S41，根据主车HV与远车RV之间的航向角信息，根据转向灯信息筛选出与本车同向行驶的邻车道车辆；

S42，通过获取远车RV的车辆列表构建远车RV的车体边缘模型；

S43，计算远车车辆的边缘点是否进入本车盲区范围内，从具有干扰隐患的车辆边缘点依次进行计算，判断目标车辆边缘点是否进入盲区位置；

S44，当车体中所有车辆的边缘点均不在范围内，则说明远车车辆未进入本车盲区内，不为驾驶员提供辅助预警，当检测到远车车辆中某个点在盲区范围内时，则说明该车辆将进入本车盲区范围内，此时为本车提供驾驶员发出侧后方来车提醒，同时通过V2X的方式向远车车辆发送VIR请求变道消息，并根据算法判断车辆给与远车加速通过或减速让行建议；同时远车收到请求消息后，解析消息集内容，判断收到的消息是否包含本车ID，如果为本车的驾驶建议，在显示屏上通过图像和语音系统为驾驶员提供提醒服务。

S45，本车HV完成变道后方向灯关闭，结束协作式变道通行。

进一步地，步骤S44中，目标车辆边缘点是否进入盲区位置可通过单点引射线法判断，获取该边缘点穿越盲区区域是否为奇数，如果为奇数则表明车辆的边缘点在盲区区域内或在边缘线上，当穿越的点数为偶数时，车辆边缘点则不在区域内。

一种基于V2X协作式变道安全辅助预警系统，具备车辆车载单元OBU，对本车周围的其他车辆进行监测，包括：

高精定位模块，高精定位信息采集；

惯导定位模块，用于实时获取自身车辆状态信息，包括速度和航向角；

车载终端V2X无线通信模块，用于将采集得到车辆自身状态数据，通过V2X方式发送基本安全消息集(BasicSafetyMessage，BSM)至附近其他车辆；

车载设备处理单元模块，用于根据采集的附近车辆信息与自身车辆信息，进行综合分析处理得到是否对车辆变道需求发出预警提醒；

应用电子控制系统，用于采集车辆CAN总线中的车辆数据，以及将本车处理后的信息通过显示屏反馈至用户，同时可将请求变道信息通过请求消息VIR消息集发送至附近目标车辆并提醒显示，以实现协作式变道。

有益效果：与现有技术相比，本发明装置通过利用车路协同V2X技术，实时获取主车周边车辆信息，为主车提供丰富精准的数据基础，通过高精定位信息，准确分析车辆之间的位置关系，为主车变道提供预警提醒，提升道路车辆驾驶安全性。本发明装置不受限于雷达安装位置和准确率的影响，且本发明装置可在不同车速情况下调整车辆盲区范围，具有良好的灵活性和普适性。

附图说明

图1：本发明的基于V2X协作式变道安全辅助预警系统的结构图；

图2：本发明利用辅助预警系统的预警方法的流程图；

图3：建立车辆边缘模型示意图；

图4：车辆左右侧盲区位置的标定示意图；

图5：目标车辆进入车辆视觉盲区的示意图。

具体实施方式

接下来结合附图1-5对本发明的一个具体实施例来做详细地阐述。

现有装置以本车在路段中开始转向灯为前提下为上述预定范围进行设定，据此，在本车HV(Host Vehicle)想要变道至相邻车道时，其他车辆RV(Remote Vehicle)进入本车HV左右侧盲区范围时，在该种情况下希望对驾驶员提供注意提醒服务。当其他车辆RV未进入本车HV盲区范围内时，本装置将不会触发对驾驶员提供预警提醒服务。本发明的目的在于为车车环境下提供一种基于V2X的协作式变道安全辅助预警系统作为辅助变道预警装置，在车辆出现变道需求时，通过自身车辆信息和目标车辆相关信息为驾驶员提供变道辅助预警。

参考附图1，所述协作式变道安全辅助预警系统，具备车辆车载单元OBU(On boardUnit)，所述的OBU车载单元对本车周围的其他车辆进行监测。其中，所述车载设备OBU包括：

高精定位模块，高精定位信息采集；

惯导定位模块，用于实时获取自身车辆状态信息，包括速度和航向角等；

车载终端V2X无线通信模块，用于将采集得到车辆自身状态数据，通过V2X方式发送基本安全消息集(Basic Safety Message，BSM)至附近其他车辆；

车载设备处理单元模块，用于根据采集的附近车辆信息与自身车辆信息，进行综合分析处理得到是否对车辆变道需求发出预警提醒；

应用电子控制系统，用于采集车辆CAN总线中的车辆数据，以及将本车处理后的信息通过显示屏反馈至用户，同时可将请求变道信息通过请求消息VIR(Vehicle IntentionAndRequest)消息集发送至附近目标车辆并提醒显示，以实现协作式变道。

参考附图2，本发明提供了一种基于协作式变道安全辅助预警系统的辅助预警方法，具体实时方案流程如下：

步骤S1，主车HV开启转向灯，表示车辆具有变道的行驶意图；

步骤S2，主车车辆获取周围联网车辆信息，并按方位筛选出周围目标车辆，同时根据自身采集信息及标定信息建立主车车辆边缘模型；

步骤S3，根据主车车辆尺寸标定计算其左右盲区范围；

步骤S4，检测目标车辆是否进入盲区范围内，如果盲区范围内有车辆进入，则向驾驶员发出注意后侧来车预警提醒，并向后侧来车发出变道需求申请，并根据算法判断后侧车辆加速或减速让道，让主车顺利完成变道。

当车辆只使用车载天线模块获取车辆位置信息时，只能获取到车辆单点GPS信息，这种方法在精度上无法为驾驶员提供准确的预警精度，误报率将会极高，本发明为提高车辆对盲区车辆预警精度，通过建立车辆边缘模型以提高安全预警精度。

建立车辆边缘模型时，需要对车辆的长length、宽width和高height等信息进行标定，同时需要标定车辆安装的外置天线安装位置距离车辆左侧边缘的距离Distleft和车辆前头边缘的距离Disthead。

参考附图3，步骤S2中构建主车车辆边缘模型的方法如下：

步骤S21，构建车辆矩形模型

建立基于车辆长宽的边缘矩形模型，以车辆边缘建立八个边缘点，分别为S1-S8，其中S1，S3，S5，S7为车辆四角的边缘点，S2，S4，S6，S8为车辆中轴线上的四个点，以该八个点作为车辆边缘的参考点。

步骤S22，车辆边缘参考点的计算

以S1点为例，车辆运动的航向角为θ，S1点位于车辆左侧，其位于GPS采集点的左上角，故S1相对正北角为：

δ＝θ+(360-γ)；

通过标记车辆天线所在位置即可获得采集点到车辆边缘的距离，故S1到采集的距离为：

经纬度转换，已知车辆的长宽信息和各个点的角度和位置关系，可以通过采集的位置推算得到各个边缘点的GPS位置信息，计算方法如下：

首先，参考采集点位置通过墨卡托投影坐标转换成墨卡托投影坐标系，将经纬度转换成墨卡托坐标系和墨卡托坐标系转换成经纬度坐标系转换方法如下：

地理坐标系墨卡托投影坐标系转换：

x＝2π*R_earth*lon/180；

y＝2π*R_earth*ln(tan((90+lat)*π/360))/(π/180)；

墨卡托投影坐标系地理坐标系转换：

lon＝180*x/2π*R_earth；

式中：R_earth为赤道半径，取值为6378137m；(lon，lat)为经纬度坐标。

其次，同以边缘点S1为例，通过GPS坐标采集点的偏移即可计算得到边缘点的坐标，计算方法如下：

x_S1＝x+L_s1*cos(δ)；

y_s1＝y+L_s1*sin(δ)；

得到S1(x_S1，y_S1)在墨卡托坐标系中的坐标后，再通过墨卡托中标系转成地理S1′(lon_S1，lat_S1)，用于计算车辆之间的碰撞距离。

最后，车辆中心点可通过S1和S5取中点即可计算得到中心点center_pos；同理，车辆边缘中点可以通过车辆边缘两点取中点即可得到边缘中点S2，S4，S6，S8的坐标位置。

对于步骤S3中盲区位置的标定，通过上述方法实现了对车辆边缘参考点的计算，再根据《道路车辆盲区监测(BSD)系统性能要求及试验方法》GBT39265-2020，对不同车辆类型的车辆实现对车辆的盲区范围内标定。

参考附图4，其中E和J表示的是车辆左右侧平行于车体的边缘线；该车的左右盲区分别分布在距离车辆左右侧0.5m和3.0m位置，即F，G和K，L线；线C平行于车辆前缘，并位于第九十五百分位眼椭圆(参考《人类工效学车辆驾驶员眼睛位置》GB/T36606-2018)的中心，眼椭圆中心位置距离车前方距离可通过国标《机动车及挂车分类》GB/T15089-2001对车辆分类成非机动车类，N1和/M1类和N2/N3/M2/M3类，根据不同车辆类型标定车辆距离车辆前缘距离；线B平行于试验车辆后缘，位于试验车辆后缘后部3.0m处，该值可根据实测情况进行调整，如附图4所示，通过对车辆盲区位置的标定即可得到车辆左右侧盲区位置的标定，如图中阴影位置所示。

如附图4所示，车体中心点位置为center_pos(lon，lat)，车长为length，车宽为width，中心点距离车头的距离length/2，人眼球距离车头的纵向距离为length_CD，如果length_CD＞length/2，说明人眼球位置车辆的中心点在之前，则中心点位置距离人眼球的纵向距离为distv2c＝length_CD-length/2，否则纵向距离为distv2c＝length/2-length_CD，根据纵向距离即可计算得到中心点到左右侧盲区顶点的距离。如计算左侧盲区①点所示：

leftdist₁＝sqrt(distv2c²+(width+|GE|)²)；

leftx1＝x_center+leftdist₁*sin(heading+(360-leftgamma₁))；

lefty1＝y_center+leftdist₁*cos(heading+(360-leftgamma₁))；

式中，heading为车辆航向角，|GE|为图4中G、E平行线水平距离，(x_center，y_center)为车辆中心点经过墨卡托转换后的车辆的坐标，将坐标(leftx1，lefty1)再次通过墨卡托转换即可得到盲区第一个点的位置坐标(leftblind1_lon，leftblind1_lat)。

通过上述方法即可得到在车辆左侧盲区位置中四边形顶点的位置(left_blind_nodel，left_blind_node2，left_blind_node3，left_blind_node4)和右侧盲区四边形顶点位置(right_blind_nodel，right_blind_node2，right_blind_node3，right_blind_node4)，即可构成盲区范围的四边形盲区区域。

对于步骤S4中盲区变道预警，通过上述方法得到车辆左右侧边缘位置的盲区区域，通过对本车位置和航向等信息的不断更新实现实时的车辆盲区位置标定，当盲区目标车辆进入车辆视觉盲区位置时即可为驾驶员发出左后侧方或右后侧方盲区预警信息提醒。盲区预警判断方法为检测目标车辆的边缘点是否进入至车辆盲区范围内，如果有，则对驾驶员发出侧后方来车提醒，如果没有，则不发出预警提醒。具体判断方法为：

S41，根据主车HV与远车RV之间的航向角信息，根据转向灯信息筛选出与本车同向行驶的邻车道车辆；

S42，通过获取远车RV的车辆列表，及相关信息，构建远车的车体边缘模型；

S43，计算远车车辆的边缘点是否进入本车盲区范围内，从具有干扰隐患的车辆边缘点依次进行计算，判断目标车辆边缘点是否进入盲区位置，可通过单点引射线法判断该边缘点穿越盲区区域是否为奇数，如果为奇数则表明车辆的边缘点在盲区区域内或在边缘线上，当穿越的点数为偶数时，车辆边缘点则不在区域内；

S44，当车体中所有车辆的边缘点均不在范围内，则说明远车车辆未进入本车盲区内，不为驾驶员提供辅助预警，当检测到远车车辆中某个点在盲区范围内时，则说明该车辆将进入本车盲区范围内，此时，为本车提供驾驶员发出侧后方来车提醒，同时通过V2X的方式向远车车辆发送VIR请求变道消息，并根据算法判断车辆给与远车加速通过或减速让行建议，同时远车收到请求消息后，解析消息集内容，判断收到的消息是否包含本车ID，如果为本车的驾驶建议，在显示屏上通过图像和语音系统为驾驶员提供提醒服务。

S45，本车HV完成变道后方向灯关闭，结束协作式变道通行。

例如附图5中所示，通过筛选出盲区范围内存在影响变道的风险车辆，根据转向灯类型，再次筛选出左右侧盲区车辆，确定盲区车辆后，广播出VIR请求变道消息，如车辆HV向右变道，在请求变道消息内容中会包含RV2的消息请求协作变道内容，RV2收到VIR请求消息，并解析得到自身协作式变道服务，而RV1则收到变道消息内容，解析内容后不是针对自身请求，则不需要做出反应。

本发明通过车路协同环境下V2X车辆之间的信息实时交互，获取实时获取车辆状态信息，通过计算车辆边缘点和车辆盲区标定，可以准确判断车辆后侧方盲区内是否有车辆，为车辆提供准确的预警建议。辅助驾驶员顺利变道，保证车辆行驶安全，降低道路事故发生几率。

本发明可以实时检测车辆出现变道需求时盲区车辆状态，只需要通过获取车辆高精定位、车辆速度、尺寸及相关标定信息等数据，即可准确的获取车辆边缘信息和状态信息，为车辆变道预警提供良好的准确性，同时通过车车协同的方式反馈至目标车辆，提高变道的舒适度和安全性。

本发明装置通过利用车路协同V2X技术，实时获取主车周边车辆信息，为主车提供丰富精准的数据基础，通过高精定位信息，准确分析车辆之间的位置关系，为主车变道提供预警提醒，提升道路车辆驾驶安全性。本发明装置不受限于雷达安装位置和准确率的影响，且本发明装置可在不同车速情况下调整车辆盲区范围，具有良好的灵活性和普适性。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于协作式变道安全辅助预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，主车HV开启转向灯，表示车辆具有变道的行驶意图；

步骤S2，主车车辆获取周围联网车辆信息，并按方位筛选出周围目标车辆，同时根据自身采集信息及标定信息建立主车车辆边缘模型；

步骤S3，根据主车车辆尺寸标定计算其左右盲区范围；

步骤S4，检测目标车辆是否进入盲区范围内，如果盲区范围内有车辆进入，则向驾驶员发出注意后侧来车预警提醒，并向后侧来车发出变道需求申请，并根据算法判断后侧车辆加速或减速让道，让主车顺利完成变道。

2.根据权利要求1所述的辅助预警方法，其特征在于，所述步骤S2中构建主车车辆边缘模型包括以下步骤：

步骤S21，构建车辆矩形模型，建立基于车辆长宽的边缘矩形模型，以车辆边缘建立八个边缘点，分别为S1-S8，其中S1，S3，S5，S7为车辆四角的边缘点，S2，S4，S6，S8为车辆中轴线上的四个点，以该八个点作为车辆边缘的参考点；

步骤S22，车辆边缘参考点的计算，以S1点为例，车辆运动的航向角为θ，S1点位于车辆左侧，其位于GPS采集点的左上角，故S1相对正北角为：

δ＝θ+(360-γ)；

通过标记车辆天线所在位置即可获得采集点到车辆边缘的距离，故S1到采集的距离为：

经纬度转换，通过采集的位置推算得到各个边缘点的GPS位置信息：

首先，参考采集点位置通过墨卡托投影坐标转换成墨卡托投影坐标系，将经纬度转换成墨卡托坐标系和墨卡托坐标系转换成经纬度坐标系转换方法如下：

地理坐标系墨卡托投影坐标系转换：

x＝2π*R_earth*lon/180；

y＝2π*R_earth*ln(tan((90+lat)*π/360))/(π/180)；

墨卡托投影坐标系地理坐标系转换：

lon＝180*x/2π*R_earth；

式中：R_earth为赤道半径，取值为6378137m；(lon，lat)为经纬度坐标。

其次，同以边缘点S1为例，通过GPS坐标采集点的偏移即可计算得到边缘点的坐标，计算方法如下：

x_S1＝x+L_s1*cos(δ)；

y_S1＝y+L_s1*sin(δ)；

得到S1(x_S1，y_S1)在墨卡托坐标系中的坐标后，再通过墨卡托中标系转成地理S1′(lon_S1，lat_S1)，用于计算车辆之间的碰撞距离；

最后，车辆中心点可通过S1和S5取中点即可计算得到中心点center_pos；同理，车辆边缘中点可以通过车辆边缘两点取中点即可得到边缘中点S2，S4，S6，S8的坐标位置。

3.根据权利要求2所述的辅助预警方法，其特征在于，对于步骤S3中盲区位置的标定，设定线E和J平行于车辆左右侧边缘，设定线C平行于车辆前缘并位于第九十五百分位眼椭圆的中心，设定线B平行于试验车辆后缘，所述线E、J、C、B所围区域为盲区范围。

4.根据权利要求3所述的辅助预警方法，其特征在于，四边形盲区区域的位置计算如下：

车体中心点位置为center_pos(lon，lat)，车长为length，车宽为width，中心点距离车头的距离length/2，人眼球距离车头的纵向距离为length_CD，如果length_CD＞length/2，说明人眼球位置车辆的中心点在之前，则中心点位置距离人眼球的纵向距离为distv2c＝length_CD-length/2，否则纵向距离为distv2c＝length/2-length_CD，根据纵向距离即可计算得到中心点到左右侧盲区顶点的距离；

leftdist₁＝sqrt(distv2c²+(width+|GE|)²)；

leftx1＝x_center+leftdist₁*sin(heading+(360-leftgamma₁))；

lefty1＝y_center+leftdist₁*cos(heading+(360-leftgamma₁))；

式中，heading为车辆航向角，|GE|为图4中G、E平行线水平距离，(x_center，y_center)为车辆中心点经过墨卡托转换后的车辆的坐标，将坐标(leftx1，lefty1)再次通过墨卡托转换即可得到盲区第一个点的位置坐标(leftblind1_lon，leftblind1_lat)；

通过上述方法即可得到在车辆左侧盲区位置中四边形顶点的位置(left_blind_node1，left_blind_node2，left_blind_node3，left_blind_node4)和右侧盲区四边形顶点位置(right_blind_node1，right_blind_node2，right_blind_node3，right_blind_node4)，即可构成盲区范围的四边形盲区区域。

5.根据权利要求1所述的辅助预警方法，其特征在于，步骤S4中盲区变道预警包括以下步骤：

S41，根据主车HV与远车RV之间的航向角信息，根据转向灯信息筛选出与本车同向行驶的邻车道车辆；

S42，通过获取远车RV的车辆列表构建远车RV的车体边缘模型；

S43，计算远车车辆的边缘点是否进入本车盲区范围内，从具有干扰隐患的车辆边缘点依次进行计算，判断目标车辆边缘点是否进入盲区位置；

S44，当车体中所有车辆的边缘点均不在范围内，则说明远车车辆未进入本车盲区内，不为驾驶员提供辅助预警，当检测到远车车辆中某个点在盲区范围内时，则说明该车辆将进入本车盲区范围内，此时为本车提供驾驶员发出侧后方来车提醒，同时通过V2X的方式向远车车辆发送VIR请求变道消息，并根据算法判断车辆给与远车加速通过或减速让行建议；同时远车收到请求消息后，解析消息集内容，判断收到的消息是否包含本车ID，如果为本车的驾驶建议，在显示屏上通过图像和语音系统为驾驶员提供提醒服务。

S45，本车HV完成变道后方向灯关闭，结束协作式变道通行。

6.根据权利要求5所述的辅助预警方法，其特征在于，步骤S44中，目标车辆边缘点是否进入盲区位置可通过单点引射线法判断，获取该边缘点穿越盲区区域是否为奇数，如果为奇数则表明车辆的边缘点在盲区区域内或在边缘线上，当穿越的点数为偶数时，车辆边缘点则不在区域内。

7.一种基于V2X协作式变道安全辅助预警系统，具备车辆车载单元OBU，对本车周围的其他车辆进行监测，其特征在于，包括：

高精定位模块，高精定位信息采集；

惯导定位模块，用于实时获取自身车辆状态信息，包括速度和航向角；

车载终端V2X无线通信模块，用于将采集得到车辆自身状态数据，通过V2X方式发送基本安全消息集(BasicSafetyMessage，BSM)至附近其他车辆；

车载设备处理单元模块，用于根据采集的附近车辆信息与自身车辆信息，进行综合分析处理得到是否对车辆变道需求发出预警提醒；

应用电子控制系统，用于采集车辆CAN总线中的车辆数据，以及将本车处理后的信息通过显示屏反馈至用户，同时可将请求变道信息通过请求消息VIR消息集发送至附近目标车辆并提醒显示，以实现协作式变道。

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