CN115230684A - 一种前向防碰撞方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种前向防碰撞方法及系统，方法包括：获取融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；根据本车的行驶曲率以及融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；根据融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿的风险；计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；将第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设的碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。本发明可以提高切入或横穿工况障碍物检测性能，减少事故发生率。

Description

一种前向防碰撞方法及系统

技术领域

本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及一种前向防碰撞方法及系统。

背景技术

传统的前向防碰撞系统的传感器配置方案为前向摄像头与前向毫米波雷达。该配置方案的横向观测区域较小，面对障碍物切入/横穿场景和本车车辆转向时，无法很好预测障碍物与本车的相对运动，容易误触发或者迟触发。在障碍物有遮挡的情况下，上述传感器配置方案无法及时获取有遮挡障碍物运动信息，尤其是本车高速行驶时无法及时对本车进行制动，以完全避免鬼探头事故发生。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种前向防碰撞方法及系统，以提高切入或横穿工况障碍物检测性能，减少事故发生率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种前向防碰撞方法，包括：

步骤S1，根据本车前向摄像头、前向雷达及前向角雷达获得的障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；

步骤S2，根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；

步骤S3，根据本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；同时根据所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警；

步骤S4，计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；

步骤S5，将所述第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设的碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

获取本车前向宽角摄像头下的障碍物列表信息、获取本车前向毫米波雷达的障碍物列表信息、获取本车前向角毫米波雷达的障碍物列表信息；

由障碍物融合单元对前述障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息至少包括障碍物类型、障碍物宽度和高度、障碍物横向速度和纵向速度、障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离、障碍物中心点与本车中轴线的横向距离。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

获取本车前向宽角摄像头下的障碍物列表信息、获取本车前向毫米波雷达的障碍物列表信息、获取本车前向角毫米波雷达的障碍物列表信息；

由障碍物融合单元对前述障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息至少包括障碍物类型、障碍物宽度和高度、障碍物横向速度和纵向速度、障碍物纵向速度变化率、障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离、障碍物中心点与本车中轴线的横向距离。

进一步地，所述步骤S2计算本车的行驶曲率的方式如下：

其中，ρ为本车的行驶曲率，v_{x_ego}为本车纵向速度，v_{y_ego}为本车横向速度，ω为本车横摆角变化率；

当

进一步地，所述步骤S3具体包括：

步骤S31，计算修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差；

步骤S32，根据所述修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上。

进一步地，所述步骤S31计算修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差y_est的方式为：

其中，x为根据步骤S1得到的障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离，y为根据步骤S1得到的障碍物中心点与本车中轴线的横向距离。

进一步地，所述步骤S32判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上具体是：

如果

则判定障碍物处在本车预计行驶轨迹上；否则判定障碍物不在本车预计行驶轨迹上；其中，w_ego为本车宽度，w_obj为障碍物宽度，b为预设的障碍物判断系数。

进一步地，所述步骤S3根据融合后的障碍物信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警，具体包括：

如果以下条件同时成立，则判定存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，在车载终端上进行预警；否则判定不存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，不进行预警：

本车前进过程中车速高于预设的预警阈值；

在设定的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差范围内存在静态障碍物；

静态障碍物的类型为车辆；

静态障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离小于或等于预设的阈值。

进一步地，所述设定的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差范围内具体是

w_ego为本车宽度；所述静态障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离小于或等于预设的阈值中，所述预设的阈值具体是v_{x_ego}*2.5s。

进一步地，所述步骤S4计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间T₁的方式为：

当所述本车的纵向速度大于处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度，且所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态为减速状态时，通过下式计算所述T₁：

当所述本车的纵向速度大于所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度，且所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态不为减速状态时，通过下式计算所述T₁：

当所述本车的纵向速度不大于处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度时，令所述T₁为TTC'；

其中，v_{x_obj}为根据步骤S1得到的障碍物纵向速度，a_{x_obj}为根据步骤S1得到的障碍物纵向速度变化率，TTC'为预设的碰撞时间标定值。

进一步地，所述步骤S4还包括：

步骤S41，计算本车与处在非本车预计行驶轨迹上的潜在目标观测区内所有障碍物的碰撞时间；

步骤S42，如果步骤S41计算出的碰撞时间在设定的连续多个周期均小于或等于预设的阈值，则判定对应的障碍物属于切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物；

步骤S43，选取本车与所述潜在目标障碍物的碰撞时间的最小值作为第二碰撞时间，并在所述第二碰撞时间小于所述第一碰撞时间时，将目标障碍物切换为所述最小值对应的障碍物；

所述步骤S5以所述第二碰撞时间作为最终的碰撞时间。

进一步地，所述步骤S41具体包括：

选取处在非本车预计行驶轨迹上，同时满足-sgn(v_{y_obj})*sgn(y_est)*|v_{y_obj}|≥0.5且x≤v_{x_ego}*2.5s的障碍物列入潜在目标观测区，计算本车与潜在目标观测区的所有障碍物的碰撞时间T₂：

当所述本车的纵向速度与潜在目标观测区内的障碍物的纵向速度之差的绝对值不大于预设的纵向速度阈值时，判定所述障碍物的纵向速度约等于本车的纵向速度，通过下式计算所述T₂：

当所述本车的纵向速度与潜在目标观测区内的障碍物的纵向速度之差大于预设的纵向速度阈值时，通过下式计算所述T₂：

否则，通过下式计算所述T₂：

其中，v_{y_obj}为障碍物横向速度，v_{x_obj}为障碍物纵向速度，w_obj为障碍物宽度。

进一步地，所述步骤S5具体包括：将最终的碰撞时间分别与预设的一级碰撞风险阈值、二级碰撞风险阈值、三级碰撞风险阈值比较，如果小于或等于预设的一级碰撞风险阈值，触发紧急制动；如果小于或等于预设的二级碰撞风险阈值，触发点刹提醒；如果小于或等于预设的三级碰撞风险阈值，触发报警提醒。

进一步地，所述步骤S3还包括：

根据本车前向宽角摄像头获得的本车所在车道的车道线曲率ρ₂，对根据所述步骤S2计算的本车的行驶曲率ρ₁进行修正；并根据修正后的本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上。

进一步地，对本车的行驶曲率ρ₁进行修正的具体方式为：

当有车道线曲率ρ₂输入时，如果

则修正后的本车的行驶曲率ρ＝ρ₁，其中，所述步骤S1还包括获取本车的航向角，θ为根据步骤S1得到的本车的航向角，a为判断阈值；

否则：ρ＝∈*ρ₁+(1-∈)*ρ₂，其中，∈是根据车道线检测准确度预设的系数。

本发明还提供一种前向防碰撞系统，包括：

前向摄像头、前向雷达及前向角雷达，分别用于获取本车的障碍物列表信息；

障碍物融合单元，用于对获得的本车的障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；

控制单元，用于根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；还用于根据本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；同时根据所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警；还用于计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；并将所述第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。

实施本发明具有如下有益效果：增加了前向角毫米波雷达，前向摄像头采用宽角摄像头，扩大了系统横向检测区域，提高切入和横穿工况障碍物检测性能；增加了鬼探头提示的系统设计，改善传统前向防撞系统设计，有助于减少非V2X方案下的鬼探头事故发生率；根据本车的行驶曲率以及融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上，提高车辆在弯道和换道情景下目标障碍物选择的准确率；优化系统目标障碍物切换方法，避免目标障碍物频繁切换，造成系统误触发或延迟触发。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一一种前向防碰撞方法的流程示意图。

图2是本发明实施例一一种前向防碰撞方法的具体流程示意图。

图3是本发明实施例一中计算修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差的原理示意图。

图4是本发明实施例一中对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区的示意图。

图5是本发明实施例一中切换目标障碍物的示意图。

图6是本发明实施例一中坐标关系示意图。

具体实施方式

以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。

请参照图1所示，本发明实施例一提供一种前向防碰撞方法，包括：

步骤S1，根据本车前向摄像头、前向雷达及前向角雷达获得的障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；

步骤S2，根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；

步骤S3，根据本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；同时根据所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警；

步骤S4，计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；

步骤S5，将所述第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。

具体地，请结合图2所示，本实施例增加了前向角毫米波雷达，并且前向摄像头采用宽角摄像头，扩大了横向检测区域，提高切入和横穿工况障碍物检测性能。步骤S1具体包括：获取本车前向宽角摄像头下的障碍物列表信息、获取本车前向毫米波雷达的障碍物列表信息、获取本车前向角毫米波雷达的障碍物列表信息；然后由障碍物融合单元对前述障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，包括障碍物类型、障碍物宽度和高度、障碍物横向速度和纵向速度、障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离、障碍物中心点与本车中轴线的横向距离、障碍物航向角、障碍物置信度等。

步骤S2从本车惯性传感器IMU处获取本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率的方式如下：

其中，ρ为本车的行驶曲率，v_{x_ego}为本车纵向速度，单位是m/s；v_{y_ego}为本车横向速度，单位是m/s；ω为本车横摆角变化率，单位是rad/s；

当

这种情况表示本车处于直道行驶，没有行驶曲率。

对ρ进行n个周期的均值滤波，本实施例中，该周期设为20ms，n的取值范围为10-50，本实施例优选n＝25。

步骤S2获得本车的行驶曲率后，步骤S3根据本车的行驶曲率和步骤S1得到的融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，对障碍物是否在车辆预计行驶轨迹上进行判断，具体方式如下：

步骤S31，按下式计算修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差y_est(单位是m)：

其中，x为根据步骤S1得到的障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离，单位是m；y为根据步骤S1得到的障碍物中心点与本车中轴线的横向距离，单位是m。其原理如图3所示。

可以理解的是，在上述当

时，无需对障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差进行修正，即y_est＝y。

步骤S32，根据修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；具体的判断方式为：

如果

则判定障碍物处在本车预计行驶轨迹上；否则判定障碍物不在本车预计行驶轨迹上；

其中，w_ego为本车宽度，单位是m；w_obj为障碍物宽度，单位是m；b为预设的障碍物判断系数，取值范围为0.75–1.2，本实施例优选b＝0.9。

作为对现有技术的改进，本实施例还增加了自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险预警机制，以改善传统前向防撞系统设计，有助于减少非V2X方案下的鬼探头事故发生率。请结合图4所示，可以理解的是，行人或非机动车自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹即俗称的“鬼探头”，通常是指在本车前方或侧前方有车辆或其他静态障碍物遮挡驾驶员视线，形成本车驾驶员的视野盲区，行人或非机动车从被遮挡的本车驾驶员的视野盲区(如图4中箭头所指的梯形区域)突然切入或横穿至本车预计行驶轨迹。

步骤S3将根据融合后的障碍物信息，判断是否存在自本车视野盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，具体方式为：

如果(1)本车前进过程中车速高于预设的预警阈值；(2)在设定的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差范围内存在静态障碍物；(3)静态障碍物的类型为车辆(包括小车、货车、卡车、客车等)；(4)静态障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离小于或等于预设的阈值；四项条件同时成立，则判定存在自本车视野盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，在车载终端上进行预警，包括文字提示，或行人动画闪现图标。否则，判定不存在自本车视野盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，不进行预警。

需要说明的是，第(1)项预设的预警阈值v_warn的取值范围为1m/s–5m/s,本实施例优选v_warn＝4m/s；第(2)项在设定的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差范围内存在静态障碍物，具体是指在

内存在静态障碍物；第(4)项静态障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离小于或等于预设的阈值，具体是指x≤v_{x_ego}*2.5s。

本实施例设置自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险预警机制的目的还在于，能够在判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上的同时，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，可以尽早对驾驶员进行警示，无需等待步骤S4、S5计算碰撞时间再进行报警或制动，更加可靠地消除“鬼探头”这类交通安全隐患。

步骤S3判定障碍物处在本车预计行驶轨迹上后，步骤S4将计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间T₁：

当所述本车的纵向速度大于处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度，且所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态为减速状态时，通过下式计算所述T₁：

当所述本车的纵向速度大于所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度，且所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态不为减速状态时，通过下式计算所述T₁：

当所述本车的纵向速度不大于处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度时，令所述T₁为TTC'；

其中，v_{x_obj}为根据步骤S1得到的障碍物纵向速度，a_{x_obj}为根据步骤S1得到的障碍物纵向速度变化率，TTC'为预设的碰撞时间标定值，单位为秒(s)，TTC'取值范围为5.0s–20.0s，本实施例优选TTC′＝10s，TTC'可以用来限制T₁的最大值。需要说明的是，所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态是否为减速状态，根据a_{x_obj}与相应的预设阈值A的比较结果而定，如果a_{x_obj}<-A，则所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态为减速状态，否则不为减速状态(可以理解的是，不为减速状态包括处于匀速行驶状态)。作为一种示例，本实施例的A设置为1m/s²。

可以理解的是，在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物根据步骤S1获得的障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离确定。将第一碰撞时间T₁作为最终的碰撞时间TTC(Time To Collision)，即：TTC＝T₁。

然后将TTC值与预设的一级碰撞风险阈值、二级碰撞风险阈值、三级碰撞风险阈值比较，如果分别小于或等于相应的预设碰撞风险阈值，则分别触发紧急制动(对应一级碰撞风险)、点刹提醒(对应二级碰撞风险)、报警提醒(对应三级碰撞风险)。

请再结合图5所示，作为本实施例的进一步改进，本实施例还同时监控并判断处在本车预计行驶轨迹之外的目标观测区内的障碍物是否属于切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物。

由此，步骤S4还包括：

步骤S41，计算本车与处在非本车预计行驶轨迹上的潜在目标观测区内所有障碍物的碰撞时间；

步骤S42，如果步骤S41计算出的碰撞时间在设定的连续多个周期均小于或等于预设的阈值，则判定对应的障碍物属于切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物；

步骤S43，选取本车与所述潜在目标障碍物的碰撞时间的最小值作为第二碰撞时间，并在所述第二碰撞时间小于所述第一碰撞时间时，将目标障碍物切换为所述最小值对应的障碍物；

步骤S5将以该第二碰撞时间作为最终的碰撞时间。

具体地，步骤S41包括：

请同时结合图6所示，选取处在非本车预计行驶轨迹上，同时满足-sgn(v_{y_obj})*sgn(y_est)*|v_{y_obj}|≥0.5且x≤v_{x_ego}*2.5s的障碍物列入潜在目标观测区(考虑了v_yobj的方向和障碍物向本车切入的方向，v_{y_obj}为障碍物横向速度)，计算本车与潜在目标观测区的所有障碍物的碰撞时间T₂：

当所述本车的纵向速度与潜在目标观测区内的障碍物的纵向速度之差的绝对值不大于v_same时，即|v_{x_ego}-v_{x_obj}|≤v_same，判定所述障碍物的纵向速度约等于本车的纵向速度，通过下式计算所述T₂：

当所述本车的纵向速度与潜在目标观测区内的障碍物的纵向速度之差大于v_same，即(v_{x_ego}-v_{x_obj})>v_same时，通过下式计算所述T₂：

否则，通过下式计算所述T₂：

其中，v_{y_obj}为障碍物横向速度，v_{x_obj}为障碍物纵向速度，w_obj为障碍物宽度，v_same为预设的纵向速度阈值，v_same的取值范围为1.0m/s–2.5m/s，本实施例优选v_same＝2.0m/s。

如果T₂连续5个周期小于或等于T_cut-in，则判定属于切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物；选取最小的T₂作为第二碰撞时间，并在T₂<T₁时，将目标障碍物切换为所述最小的T₂对应的障碍物——第一潜在目标障碍物，并将该第二碰撞时间作为最终的碰撞时间TTC，即：TTC＝T₂。T_cut-in的取值范围为2.0s–2.5s，本实施例优选T_cut-in＝2.0s。

然后同样将TTC值与预设的一级碰撞风险阈值、二级碰撞风险阈值、三级碰撞风险阈值比较，如果分别小于或等于相应的预设碰撞风险阈值，则分别触发紧急制动(对应一级碰撞风险)、点刹提醒(对应二级碰撞风险)、报警提醒(对应三级碰撞风险)。

由上可知，本实施例增加了目标障碍物的切换机制，通过计算本车与处在本车预计行驶轨迹之外的目标观测区内的所有障碍物的碰撞时间，判断是否存在切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物，并在判定存在切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物时，如果第二碰撞时间比第一碰撞时间小，则将目标障碍物切换为第二碰撞时间对应的障碍物，由此优化了目标障碍物切换方法，避免目标障碍物频繁切换，造成系统误触发或延迟触发。同时，以比第一碰撞时间小的第二碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设的碰撞风险阈值比较，也将进一步减小碰撞风险。

进一步地，为避免因车辆运动造成本车的行驶曲率频繁抖动，本实施例还将根据IMU算得的本车的初始行驶曲率ρ₁和本车所在车道的车道线曲率ρ₂，对本车的行驶曲率进行修正。

具体地，首先获取本车前向宽角摄像头下的车道线信息，包括本车所在车道的车道线曲率ρ₂。

当有车道线曲率ρ₂输入时，如果

代表驾驶员可能正在进行换道的操作，修正后的本车的行驶曲率ρ以ρ₁为准，即：

ρ＝ρ₁

其中，步骤S1还包括获取本车的航向角，θ即为根据步骤S1得到的本车的航向角，单位为゜；在图6所示的本车坐标系下，θ可能为负值，因此前述换道判断时以θ的绝对值进行；a为判断阈值，取值范围为5.0–6.5，本实施例优选a＝6.0；

否则：

ρ＝∈*ρ₁+(1-∈)*ρ₂

其中，∈是根据车道线检测准确度预设的系数，取值范围为0.1–0.9，本实施例优选∈＝0.4。

然后对ρ进行n个周期的均值滤波；如前所述，该周期设为20ms，n的取值范围为10-50，本实施例优选n＝25。

当没有道路曲率输入时，即处于直道行驶，则本车的行驶曲率ρ以ρ₁为准，即：ρ＝ρ₁。

相应于本发明实施例一一种前向防碰撞方法，本发明实施例二还提供一种前向防碰撞系统，包括：

前向摄像头、前向雷达及前向角雷达，分别用于获取本车的障碍物列表信息；

障碍物融合单元，用于对获得的本车的障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；

控制单元，用于根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；还用于根据本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；同时根据所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警；还用于计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；并将所述第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。

有关本实施例的工作原理和过程，参见前述本发明实施例一的说明，此处不再赘述。

通过上述说明可知，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：增加了前向角毫米波雷达，前向摄像头采用宽角摄像头，扩大了系统横向检测区域，提高切入和横穿工况障碍物检测性能；增加了鬼探头提示的系统设计，改善传统前向防撞系统设计，有助于减少非V2X方案下的鬼探头事故发生率；根据本车的行驶曲率以及融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上，提高车辆在弯道和换道情景下目标障碍物选择的准确率；优化系统目标障碍物切换方法，避免目标障碍物频繁切换，造成系统误触发或延迟触发。

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的权利范围，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 (15)

1.一种前向防碰撞方法，其特征在于，包括：

步骤S1，根据本车前向摄像头、前向雷达及前向角雷达获得的障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；

步骤S2，根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；

步骤S3，根据本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；同时根据所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警；

步骤S4，计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；

步骤S5，将所述第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设的碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。

2.根据权利要求1所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

获取本车前向宽角摄像头下的障碍物列表信息、获取本车前向毫米波雷达的障碍物列表信息、获取本车前向角毫米波雷达的障碍物列表信息；

由障碍物融合单元对前述障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息至少包括障碍物类型、障碍物宽度和高度、障碍物横向速度和纵向速度、障碍物纵向速度变化率、障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离、障碍物中心点与本车中轴线的横向距离。

3.根据权利要求1或2所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S2计算本车的行驶曲率的方式如下：

其中，ρ为本车的行驶曲率，v_{x_ego}为本车纵向速度，v_{y_ego}为本车横向速度，ω为本车横摆角变化率；

当

4.根据权利要求3所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

步骤S31，计算修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差；

步骤S32，根据所述修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上。

5.根据权利要求4所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S31计算修正后的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差y_est的方式为：

其中，x为根据步骤S1得到的障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离，y为根据步骤S1得到的障碍物中心点与本车中轴线的横向距离。

6.根据权利要求5所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S32判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上具体是：

如果

则判定障碍物处在本车预计行驶轨迹上；否则判定障碍物不在本车预计行驶轨迹上；其中，w_ego为本车宽度，w_obj为障碍物宽度，b为预设的障碍物判断系数。

7.根据权利要求5所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S3根据融合后的障碍物信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警，具体包括：

如果以下条件同时成立，则判定存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，在车载终端上进行预警；否则判定不存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，不进行预警：

本车前进过程中车速高于预设的预警阈值；

在设定的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差范围内存在静态障碍物；

静态障碍物的类型为车辆；

静态障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离小于或等于预设的阈值。

8.根据权利要求7所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述设定的障碍物中心点距离本车中轴线的横向偏差范围内具体是

w_ego为本车宽度；所述静态障碍物中心点与本车前保险杠的纵向距离小于或等于预设的阈值中，所述预设的阈值具体是v_{x_ego}*2.5s。

9.根据权利要求3所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S4计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间T₁的方式为：

当所述本车的纵向速度大于处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度，且所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态为减速状态时，通过下式计算所述T₁：

当所述本车的纵向速度大于所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度，且所述处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的行驶状态不为减速状态时，通过下式计算所述T₁：

当所述本车的纵向速度不大于处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的纵向速度时，令所述T₁为TTC′；

其中，v_{x_obj}为根据步骤S1得到的障碍物纵向速度，a_{x_obj}为根据步骤S1得到的障碍物纵向速度变化率，TTC′为预设的碰撞时间标定值。

10.根据权利要求9所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

步骤S41，计算本车与处在非本车预计行驶轨迹上的潜在目标观测区内所有障碍物的碰撞时间；

步骤S42，如果步骤S41计算出的碰撞时间在设定的连续多个周期均小于或等于预设的阈值，则判定对应的障碍物属于切入本车预计行驶轨迹的潜在目标障碍物；

步骤S43，选取本车与所述潜在目标障碍物的碰撞时间的最小值作为第二碰撞时间，并在所述第二碰撞时间小于所述第一碰撞时间时，将目标障碍物切换为所述最小值对应的障碍物；

所述步骤S5以所述第二碰撞时间作为最终的碰撞时间。

11.根据权利要求10所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S41具体包括：

选取处在非本车预计行驶轨迹上，同时满足-sgn(v_{y_obj})*sgn(y_est)*|v_{y_obj}|≥0.5且x≤v_{x_ego}*2.5s的障碍物列入潜在目标观测区，计算本车与潜在目标观测区的所有障碍物的碰撞时间T₂：

当所述本车的纵向速度与潜在目标观测区内的障碍物的纵向速度之差的绝对值不大于预设的纵向速度阈值时，判定所述障碍物的纵向速度约等于本车的纵向速度，通过下式计算所述T₂：

当所述本车的纵向速度与潜在目标观测区内的障碍物的纵向速度之差大于预设的纵向速度阈值时，通过下式计算所述T₂：

否则，通过下式计算所述T₂：

其中，v_{y_obj}为障碍物横向速度，v_{x_obj}为障碍物纵向速度，w_obj为障碍物宽度为。

12.根据权利要求1或10所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：将最终的碰撞时间分别与预设的一级碰撞风险阈值、二级碰撞风险阈值、三级碰撞风险阈值比较，如果小于或等于预设的一级碰撞风险阈值，触发紧急制动；如果小于或等于预设的二级碰撞风险阈值，触发点刹提醒；如果小于或等于预设的三级碰撞风险阈值，触发报警提醒。

13.根据权利要求3所述的前向防碰撞方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：

根据本车前向宽角摄像头获得的本车所在车道的车道线曲率ρ₂，对根据所述步骤S2计算的本车的行驶曲率ρ₁进行修正；并根据修正后的本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上。

14.根据权利要求13所述的前向防碰撞方法，其特征在于，对本车的行驶曲率ρ₁进行修正的具体方式为：

当有车道线曲率ρ₂输入时，如果

则修正后的本车的行驶曲率ρ＝ρ₁，其中，所述步骤S1还包括获取本车的航向角，θ为根据步骤S1得到的本车的航向角，a为判断阈值；

否则：ρ＝∈*ρ₁+(1-∈)*ρ₂，其中，∈是根据车道线检测准确度预设的系数。

15.一种前向防碰撞系统，其特征在于，包括：

前向摄像头、前向雷达及前向角雷达，分别用于获取本车的障碍物列表信息；

障碍物融合单元，用于对获得的本车的障碍物列表信息进行融合，得到融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息；

控制单元，用于根据从本车惯性传感器获取的本车横摆角变化率和本车横纵向车速，计算本车的行驶曲率；还用于根据本车的行驶曲率以及所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断障碍物是否处在本车预计行驶轨迹上；同时根据所述融合后的本车坐标系下的障碍物列表信息，判断是否存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险，并在存在自对本车驾驶员视野形成遮挡的盲区切入或横穿至本车预计行驶轨迹的风险时在车载终端上进行预警；还用于计算本车与处在本车预计行驶轨迹上距离本车最近的障碍物的第一碰撞时间；并将所述第一碰撞时间作为最终的碰撞时间与预设碰撞风险阈值进行比较，并根据比较结果触发防撞报警或制动控制。

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