CN115384489B - 一种用于公交车的智能碰撞缓解方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于公交车的智能碰撞缓解系统及方法,车速高于预定速度时,通过感知模块监测前车、障碍物及周围环境信息;通过预测模块对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车等;通过决策控制器对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;基于决策控制器所判断的结果,对车辆发送相应的指令。本专利可主动降速、保护乘客安全、降低碰撞风险,提高行车安全。
Description
技术领域
本发明涉及碰撞缓解领域,具体涉及一种用于公交车的智能碰撞缓解方法。
背景技术
随着交通事业的不断发展,交通事故已成为全球范围内日益严重的公共安全问题。据统计,70%~90%的交通事故是由于驾驶员操作失误所致。若在交通事故发生前给驾驶员发出警报,驾驶员及时采取相应的措施,则可避免90%的碰撞事故。碰撞缓解系统的使用能有效减少驾驶员误操作,避免车辆碰撞事故的发生,并降低碰撞带来的伤害,对提高行车安全具有十分重要的意义。
因此,本专利公开一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,可主动降速、保护乘客安全、降低碰撞风险,提高行车安全。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,这将在具体实施方式部分中进一步详细说明;本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征,更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
为至少部分地解决上述问题,本发明提供一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100,车速高于预定速度时,通过感知模块监测前车、障碍物及周围环境信息;
S200,通过预测模块对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;
S300,通过决策控制器对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;
S400,基于决策控制器所判断的结果,对车辆发送相应的指令。
优选的是,所述S100包括:
S101,通过毫米波雷达单元获取目标数据,以特定数据包的形式传输,并且实时解包以获得目标的数量、位置、距离、速度、加速度的目标状态信息;通过视觉感知单元获取自车周围的环境信息;
S102,对毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据信息进行预处理,剔除空目标和无效目标,保证目标和环境感知的准确性;
S103,将毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据进行融合,获取实时监测数据,包括前方障碍物的位置、目标与自身车辆的距离以及相对速度。
优选的是,所述S200包括:
S201,分析驾驶员的操作行为,所述操作行为包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度的行为;
S202,获取道路结构信息、主车传感器监测的车辆自身状态信息、目标之间的交互信息;
S203,基于道路结构信息、目标之间的交互信息,将获取的数据信息进行融合,对感知到的目标做出意图预测;基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
优选的是,所述S300包括:
S301,接收感知到的综合信息,所述综合信息包括目标意图预测的数据信息、自身车辆的行进轨迹预测信息和地图信息;
S302,动作规划模块基于所述综合信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断。
优选的是,所述S400包括:
S401,根据动作规划模块对车辆自身与目标障碍物是否可能发生碰撞的判断结果,由行为决策模块对车辆执行器发出指令,所述指令包括声光报警提醒、请求减速度控制、正常行驶;
S402,依据判断结果,如是,通过声光报警提醒驾驶员,车辆控制系统发出请求减速度控制指令,车辆执行器进行有效的降低驱动功率或者提升制动功率处理,行车记录视频和必要的总线数据存储到本地以及远程服务器;如否,由驾驶员正常操作行驶。
一种用于公交车的智能碰撞缓解系统,其特征在于,包括:
感知模块,所述感知模块用于监测前车、障碍物及周围环境信息;
预测模块,所述预测模块用于对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;
决策控制器,所述决策控制器用于对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断,并依据判断结果对车辆发送相应的指令。
优选的是,所述感知模块包括:
毫米波雷达单元,所述毫米波雷达单元用于监测自身车辆周围目标的数量、位置、距离、速度、加速度的目标状态信息;
视觉感知单元,所述视觉感知单元用于获取自车周围的环境信息;
数据融合单元,所述数据融合单元用于将毫米波雷达获取的目标状态信息和视觉感知系统获取的自车周围的环境信息进行融合,提高数据的准确性。
优选的是,所述预测模块包括:
行为意图预测单元,所述行为意图预测单元用于长期对驾驶员的操作行为进行监控,所述操作行为包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度行为,预测驾驶员的某种行为接下来的操作;
未来轨迹预测单元,用于结合感知模块所获取的信息,包括道路结构信息,目标之间的交互信息,对目标进行意图预测,并基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
优选的是,所述决策控制器包括:
动作规划模块,所述动作规划模块基于目标意图预测信息、车辆自身的行进轨迹预信息以及地图信息,判断碰撞发生的可能性,规划车辆自身接下来的运动情况;
行为决策模块,基于动作规划模块所规划的车辆自身接下来的运动情况对车辆执行器发出指令,其中,所述车辆执行器与车辆发动机、制动器连接并由车辆执行器控制。
优选的是,包括防误踩油门系统,所述防误踩油门系统包括:信息分析器、指令执行机构、信息传感器;所述信息传感器与车辆油门踏板连接,获取驾驶员踩油门踏板时的数据信息;将获取的数据信息通过数据线传输至所述信息分析器,所述信息分析器对数据进行分析,当车辆车速较低或车辆准备起步时,如监测到前方0.5米-3米内存在障碍物,驾驶员1秒内深踩油门踏板时,所述信息分析器发送不响应驱动指令至所述指令执行机构执行,当前方障碍物远离超出3米或驾驶员正常加速时功能解除。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
对车辆周边范围内的障碍物识别和监控,声光报警提醒驾驶员,主动降速,保护乘客安全,降低碰撞风险,有效减少刮蹭、碰撞、陷落等事故的发生,提升行车安全。
本发明提供一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种用于公交车的智能碰撞缓解方法的流程图;
图2为本发明实施例中一种用于公交车的智能碰撞缓解系统的框图;
图3为本发明实施例中一种用于公交车的智能碰撞缓解系统的预测模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100,车速高于预定速度时,通过感知模块监测前车、障碍物及周围环境信息;
S200,通过预测模块对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;
S300,通过决策控制器对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;
S400,基于决策控制器所判断的结果,对车辆发送相应的指令。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是在车速高于10km/h时,开启碰撞缓解功能,通过感知模块监测前车、障碍物及周围环境信息;通过预测模块对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;通过决策控制器对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;基于决策控制器所判断的结果,对车辆发送相应的指令。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案感知模块识别周围环境,有助于降低碰撞缓解系统判断的漏检率,预测模块通过预测目标意图,行进轨迹,有助于提高碰撞缓解系统判断的准确性,决策控制器作为碰撞缓解系统的核心,需要根据周围环境、车辆信息、行进轨迹信息进行综合判断,以达到减低车辆行驶中发生碰撞的可能性,提高行车安全。
在另一实施例中,所述S100包括:
S101,通过毫米波雷达单元获取目标数据,以特定数据包的形式传输,并且实时解包以获得目标的数量、位置、距离、速度、加速度的目标状态信息;通过视觉感知单元获取自车周围的环境信息;
S102,对毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据信息进行预处理,剔除空目标和无效目标,保证目标和环境感知的准确性;
S103,将毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据进行融合,获取实时监测数据,包括前方障碍物的位置、目标与自身车辆的距离以及相对速度。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是通过毫米波雷达单元获取目标数据,以特定数据包的形式传输,并且实时解包以获得目标的数量、位置、距离、速度、加速度等目标状态信息;通过视觉感知单元获取自车周围的环境信息;对毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据信息进行预处理,剔除空目标和无效目标,保证目标和环境感知的准确性;
所述数据融合单元根据毫米波雷达单元检测车辆形成的矩形框投影到像素坐标系下,所述视觉感知单元检测形成的矩形框同时投影到像素坐标系下,由两个检测矩形框之间的交并比来判断自身车辆前方是否存在车辆;
若两感知单元检测到的矩形框交并比为60%-100%,输出视觉感知单元检测的类别与位置信息以及毫米波雷达单元检测的状态信息;
若毫米波雷达单元与视觉感知单元检测的矩形框吻合度为40%-60%,仍认为目标依然存在,将视觉感知单元检测得到的类别信息以及毫米波雷达单元检测的位置、速度等状态信息进行融合输出;
若毫米波雷达单元与视觉感知单元检测的矩形框吻合度为0%-40%,利用传感器融合方法,实现优势互补,分别对视觉感知单元和毫米波雷达单元的检测结果给出不同的权值,提高该场景下的目标检测精度,输出加权融合后的结果;
若毫米波雷达单元与视觉感知单元检测的矩形框吻合度为0,若视觉感知单元未检测到目标,毫米波雷达单元检测到目标,则依据毫米波雷达单元的检测结果,输出毫米波雷达单元检测目标的状态信息以及类别信息;若视觉感知单元检测到目标,毫米波雷达单元未检测到目标,则判定视觉感知单元检测错误;若视觉感知单元和毫米波雷达单元均未检测到目标,则不输出检测结果,默认前方无目标;
将毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据进行融合,获取实时监测数据,包括前方障碍物的位置、目标与自身车辆的距离以及相对速度。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案毫米波雷达单元有助于测量周围车辆的速度信息,周围车辆与自身车辆的距离信息,视觉感知单元可以提供丰富的信息,包括被监测物体的类别、距离信息、速度信息、朝向信息、同时也能够给出抽象层面的语义信息,包括交通灯、交通标志的语义信息,为碰撞缓解系统提供大量信息,提高判断的准确性,为提高行车安全性提供基础。
在另一实施例中,所述S200包括:
S201,分析驾驶员的操作行为,所述操作行为包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度行为;
S202,获取道路结构信息、主车传感器监测的车辆自身状态信息、目标之间的交互信息;
S203,基于道路结构信息、目标之间的交互信息,将获取的数据信息进行融合,对感知到的目标做出意图预测;基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是通过行为意图预测单元分析驾驶员的操作行为,包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度行为;并根据驾驶员的行为预测某种行为接下来的操作;未来轨迹预测单元首先获取道路结构信息、主车传感器监测的车辆自身状态信息、目标之间的交互信息;基于道路结构信息、目标之间的交互信息,将获取的数据信息进行融合,对感知到的目标做出意图预测;基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案行为意图预测单元和未来轨迹预测单元有助于预测周围车辆的行车轨迹,自身车辆行进轨迹,为碰撞缓解系统提供更加全面的信息,增加行车的安全性。
在另一实施例中,所述S300包括:
S301,接收感知到的综合信息,所述综合信息包括目标意图预测的数据信息、自身车辆的行进轨迹预测信息和地图信息;
S302,动作规划模块基于所述综合信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是接收感知到的综合信息,所述综合信息包括目标意图预测的数据信息、自身车辆的行进轨迹预测信息和地图信息;动作规划模块基于所述综合信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案动作规划模块有助于接收基于上述的信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断,对接下来的动作进行安全规划,在事故发生前为驾驶员提供警报,提高行车安全。
在另一实施例中,所述S400包括:
S401,根据动作规划模块对车辆自身与目标障碍物是否可能发生碰撞的判断结果,由行为决策模块对车辆执行器发出指令,所述指令包括声光报警提醒、请求减速度控制、正常行驶;
S402,依据判断结果,如是,通过声光报警提醒驾驶员,车辆控制系统发出请求减速度控制指令,车辆执行器进行有效的降低驱动功率或者提升制动功率处理,行车记录视频和必要的总线数据存储到本地以及远程服务器;如否,由驾驶员正常操作行驶。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是根据动作规划模块对车辆自身与目标障碍物是否可能发生碰撞的判断结果,由行为决策模块对车辆执行器发出指令,所述指令包括声光报警提醒、请求减速度控制、正常行驶;依据判断结果,如是,通过声光报警提醒驾驶员,车辆控制系统发出请求减速度控制指令,车辆执行器进行有效的降低驱动功率或者提升制动功率处理,行车记录视频和必要的总线数据存储到本地以及远程服务器;如否,由驾驶员正常操作行驶。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案行为决策模块对车辆执行器发出指令,在车辆可能发生碰撞时,发出请求减速度控制指令,在驾驶员未发现事故时对车辆进行制动,保护乘客安全。
一种用于公交车的智能碰撞缓解系统,其特征在于,包括:
感知模块,所述感知模块用于监测前车、障碍物及周围环境信息;
预测模块,所述预测模块用于对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;
决策控制器,所述决策控制器用于对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断,并依据判断结果对车辆发送相应的指令。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是在车速高于10km/h时,开启碰撞缓解功能,通过感知模块监测前车、障碍物及周围环境信息;通过预测模块对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;通过决策控制器对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;基于决策控制器所判断的结果,对车辆发送相应的指令。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案感知模块识别周围环境,有助于降低碰撞缓解系统判断的漏检率,预测模块通过预测目标意图,行进轨迹,有助于提高碰撞缓解系统判断的准确性,决策控制器作为碰撞缓解系统的核心,需要根据周围环境、车辆信息、行进轨迹信息进行综合判断,以达到减低车辆行驶中发生碰撞的可能性,提高行车安全。
在另一实施例中,所述感知模块包括:
毫米波雷达单元,所述毫米波雷达单元用于监测自身车辆周围目标的数量、位置、距离、速度、加速度的目标状态信息;
视觉感知单元,所述视觉感知单元用于获取自车周围的环境信息;
数据融合单元,所述数据融合单元用于将毫米波雷达单元获取的目标状态信息和视觉感知单元获取的自车周围的环境信息进行融合,提高数据的准确性。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是通过毫米波雷达单元获取目标数据,以特定数据包的形式传输,并且实时解包以获得目标的数量、位置、距离、速度、加速度的目标状态信息;通过视觉感知单元获取自车周围的环境信息;对毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据信息进行预处理,剔除空目标和无效目标,保证目标和环境感知的准确性;将毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据进行融合,获取实时监测数据,包括前方障碍物的位置、目标与自身车辆的距离以及相对速度;
所述数据融合单元根据毫米波雷达单元检测车辆形成的矩形框投影到像素坐标系下,所述视觉感知单元检测形成的矩形框同时投影到像素坐标系下,由两个检测矩形框之间的交并比来判断自身车辆前方是否存在车辆;
若两感知单元检测到的矩形框交并比为60%-100%,输出视觉感知单元检测的类别与位置信息以及毫米波雷达单元检测的状态信息;
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上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案毫米波雷达单元有助于测量周围车辆的速度信息,周围车辆与自身车辆的距离信息,视觉感知单元可以提供丰富的信息,包括被监测物体的类别、距离信息、速度信息、朝向信息、同时也能够给出抽象层面的语义信息,包括交通灯、交通标志的语义信息,为碰撞缓解系统提供大量信息,提高判断的准确性,为提高行车安全性提供基础。
在另一实施例中,所述预测模块包括:
行为意图预测单元,所述行为意图预测单元用于长期对驾驶员的操作行为进行监控,所述操作行为包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度行为,预测驾驶员的某种行为接下来的操作;
未来轨迹预测单元,用于结合感知模块所获取的信息,包括道路结构信息,目标之间的交互信息,对目标进行意图预测,并基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是通过行为意图预测单元分析驾驶员的操作行为,所述操作行为包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度行为;并根据驾驶员的行为预测某种行为接下来的操作;未来轨迹预测单元首先获取道路结构信息、主车传感器监测的车辆自身状态信息、目标之间的交互信息;基于道路结构信息、目标之间的交互信息,将获取的数据信息进行融合,对感知到的目标做出意图预测;基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案行为意图预测单元和未来轨迹预测单元有助于预测周围车辆的行车轨迹,自身车辆行进轨迹,为碰撞缓解系统提供更加全面的信息,增加行车的安全性。
在另一实施例中,所述决策控制器包括:
动作规划模块,所述动作规划单元基于目标意图预测信息、车辆自身的行进轨迹预信息以及地图信息,判断碰撞发生的可能性,规划车辆自身接下来的运动情况;
行为决策模块,基于动作规划模块所规划的车辆自身接下来的运动情况对车辆执行器发出指令,其中,所述车辆执行器与车辆发动机、制动器连接并由车辆执行器控制。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是通过动作规划模块接收感知到的目标意图预测的数据信息、自身车辆的行进轨迹预测信息和地图信息,并基于接收的信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;行为决策模块基于周围环境、周围车辆及障碍物的相关信息并结合自身车辆的行进轨迹预测信息,利用算法,选择动作,当动作被选定之后将会受到安全规则的约束,当其不满足安全规则时,即自身汽车的行驶速度大于前方车辆且违反了最小安全距离时,很容易发生出现碰撞,为此最小安全距离应该满足以下公式:
式中,表示最小安全距离,表示自身车辆当前行驶速度,表示前方车辆行驶速度,t表示安全时间,表示自身车辆最大加速度,表示下确界函数;当自身车辆与前车的相对距离小于最小安全距离时,行为决策模块会使得自身车辆选择一个相对安全的动作指令;
基于动作规划模块的判断结果,如是,通过声光报警提醒驾驶员,车辆控制系统发出请求减速度控制指令,车辆执行器进行有效的降低驱动功率或者提升制动功率处理,行车记录视频和必要的总线数据存储到本地以及远程服务器;如否,由驾驶员正常操作行驶。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案动作规划模块有助于接收基于上述的信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断,对接下来的动作进行安全规划,在事故发生前为驾驶员提供警报,提高行车安全。行为决策模块对车辆执行器发出指令,在车辆可能发生碰撞时,发出请求减速度控制指令,在驾驶员未发现事故时对车辆进行制动,保护乘客安全。
在另一实施例中,包括防误踩油门系统,所述防误踩油门系统包括:信息分析器、指令执行机构、信息传感器;所述信息传感器与车辆油门踏板连接,获取驾驶员踩油门踏板时的数据信息;将获取的数据信息通过数据线传输至所述信息分析器,所述信息分析器对数据进行分析,当车辆车速较低或车辆准备起步时,如监测到前方0.5米-3米内存在障碍物,驾驶员1秒内深踩油门踏板时,所述信息分析器发送不响应驱动指令至所述指令执行机构执行,当前方障碍物远离超出3米或驾驶员正常加速时功能解除。
上述技术方案的工作原理为:本实施例采用的方案是当车辆车速较低或者车辆准备起步时,通过感知模块监测到前方3米内存在车辆或者障碍物,信息传感器将油门踏板信息传输到信息分析器,信息分析器获取到驾驶员1秒内深踩油门踏板时,信息分析器会发送不响应驱动指令至指令执行机构,由指令执行机构执行,感知模块监测到前方障碍物超过3米或驾驶员正常加速时信息分析器不发送指令,防误踩油门功能解除。
上述技术方案的有益效果为:采用本实施例提供的方案防误踩油门系统有助于屏蔽危险状态下驾驶员的加速操作,保证行车安全。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (4)
1.一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100,车速高于预定速度时,通过感知模块监测前车、障碍物及周围环境信息;
S200,通过预测模块对目标进行意图预测,以及对自身车辆行进轨迹进行预测,所述目标包括车辆、行人、自行车;
S300,通过决策控制器对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断;
S400,基于决策控制器所判断的结果,对车辆发送相应的指令;
所述S400包括:
S401,根据动作规划模块对车辆自身与目标障碍物是否可能发生碰撞的判断结果,由行为决策模块对车辆执行器发出指令,所述指令包括声光报警提醒、请求减速度控制、正常行驶;
自身汽车的行驶速度大于前方车辆且违反了最小安全距离时,很容易发生出现碰撞,为此最小安全距离应该满足以下公式:
式中,表示最小安全距离,表示自身车辆当前行驶速度,表示前方车辆行驶速度,t表示安全时间,表示自身车辆最大加速度,表示下确界函数;当自身车辆与前车的相对距离小于最小安全距离时,行为决策模块会使得自身车辆选择一个相对安全的动作指令;
S402,依据判断结果,如是,通过声光报警提醒驾驶员,车辆控制系统发出请求减速度控制指令,车辆执行器进行有效的降低驱动功率或者提升制动功率处理,行车记录视频和必要的总线数据存储到本地以及远程服务器;如否,由驾驶员正常操作行驶。
2.根据权利要求1所述的一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,其特征在于,所述S100包括:
S101,通过毫米波雷达单元获取目标数据,以特定数据包的形式传输,并且实时解包以获得目标的数量、位置、距离、速度、加速度的目标状态信息;通过视觉感知单元获取自车周围的环境信息;
S102,对毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据信息进行预处理,剔除空目标和无效目标,保证目标和环境感知的准确性;
S103,将毫米波雷达单元和视觉感知单元获取的数据进行融合,获取实时监测数据,包括前方障碍物的位置、目标与自身车辆的距离以及相对速度。
3.根据权利要求1所述的一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,其特征在于,所述S200包括:
S201,分析驾驶员的操作行为,所述操作行为包括加速、减速、开关转向灯、开关双闪、方向盘调整角度行为;
S202,获取道路结构信息、主车传感器监测的车辆自身状态信息、目标之间的交互信息;
S203,基于道路结构信息、目标之间的交互信息,将获取的数据信息进行融合,对感知到的目标做出意图预测;基于驾驶员的操作行为和车辆自身状态信息,对自身车辆的行进轨迹进行预测。
4.根据权利要求1所述的一种用于公交车的智能碰撞缓解方法,其特征在于,所述S300包括:
S301,接收感知到的综合信息,所述综合信息包括目标意图预测的数据信息、自身车辆的行进轨迹预测信息和地图信息;
S302,动作规划模块基于所述综合信息,对自身车辆与目标障碍物是否可能发生碰撞进行判断。
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