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基于模糊理論的智能車輛防碰撞預警系統設計

2022-02-16 12:18:52
無線互聯科技 2022年23期
關鍵詞:駕駛員

付 裕

(陜西國防工業職業技術學院,陜西 西安 710300 )

0 引言

伴隨著汽車數量的逐年增大,各類交通事故的發生頻率也隨之增高,智能駕駛逐漸進入人們視野,各類智能化信息系統利用雷達、傳感器等監測周邊車輛狀態,存在碰撞風險及時預警,以便駕駛人員提前采取措施規避風險,當出現危險而駕駛員未采取措施時,系統實施自動剎車,確保行車安全。因此,此類防碰撞預警與自動剎車系統對智能交通的推動與發展有著極大的現實意義。

1 車輛制動分析

1.1 安全狀態判斷

通常識別車輛行車是否安全的方法主要包括兩種:根據時間或距離進行判斷。根據時間判斷是通過前車狀態計算發生碰撞所需的時間,與預設的安全閾值比較,確認當前狀態是否安全,但這種方法對不同的駕駛者來說,由于風格與習慣不同不能通用;根據距離判斷是計算與前車發生碰撞的距離與預設閾值比較確認當前狀態是否安全。相對來說,距離判斷法更易兼容考慮主觀因素,更適合碰撞預警[1-2]。

1.2 剎車時間

車輛的制動時間大致可以分為3個部分:首先,預警接收后,駕駛員要有反應時間,在產生制動想法后,踩剎車到制動器產生效果也有一個制動器的反應時間t1;再次,減速度增加到線性穩定值需要一個過程,存在一個減速度增加時間t2;最后,車輛均速減速直至靜止需要一個持續的制動時間t3。

1.3 剎車距離

車輛制動行駛的長度即為制動距離,與制動時間對應也分為3個部分:首先,駕駛員反應時間及制動器反應時間產生的距離為s1;其次,減速度增加過程產生的距離s2;最后,持續制動過程產生的距離s3。

2 構建安全距離模型

2.1 制動距離計算

車輛行駛過程中,必須確保兩車之間的距離為安全間距離,以避免發生碰撞事故[3-4]。設車輛行駛速度v0為初速度,減速度最大為amax,根據上文分析拆解為如下計算步驟。

(1)反應距離s1:駕駛員及制動器反應時間t1,距離s1=v0t1。

(4)綜上,駕駛員接收預警到車輛完全停止行駛的整個制動距離。

2.2 避免追尾安全跟進距離模型

在已知前車狀態時,為保證不會發生碰撞事故,可采用制動、借道等不同方式。本文針對制動方式進行深入剖析,當A車發現前車B減速時開始減速,過程中不發生碰撞且停穩后保持安全距離,設D為安全距離,SA為A車制動距離,SB為B車制動距離,ΔS為停穩后間距,則D=SA+ΔS-SB,其中根據前車不同狀態公式可轉化為:

3 模糊理論模型參數求解

3.1 人機反應時長

駕駛員反應時間:由于駕駛員反應時長與當前自身車速有關,定義車速模糊子集為{d,z,pg,g,hg},涵蓋車速vA論域[0,200],隸屬函數為:

制動器反應時間:根據經驗,一般時長在0.2~0.45 s,本文取值0.3 s。

3.2 最大減速度

實際生活中車輛的減速度其實受很多因素影響,包括自身類型、負重情況以及路面狀態等[3-4]。本文設計過程中,假設不同車輛路況一致,最大減速度值也一致,構建最大減速度、自身車速與路況間的模糊關系以此評估最大減速度aA。設自身車速為vA,路況為lm,定義最大減速度模糊子集為{hx,x,jx,z,jd,d,hd},涵蓋減速度aA論域[0,10],隸屬函數為:

超車加速度:結合實際經驗,車輛在超車過程中最大加速度選擇0.69 m·s-2。

4 軟件系統整體結構

根據系統功能,利用Matlab的simulink和fuzzy工具進行軟件系統設計,在整體結構上設計為3大功能模塊:數據采集模塊、數據處理模塊、預警展示模塊,系統結構如圖1所示。

圖1 軟件系統結構

(1)數據采集:通過測速雷達采集自身車速、前車車速、兩車間距等初始信息,并支持人工設定天氣情況、路面狀況,以輔助系統判斷。

(2)邏輯處理:根據采集到的初始數據代入已構建的安全距離模型,判斷是否會發生碰撞,存在風險即觸發預警,提醒駕駛員注意規避。

(3)預警展示:正常情況下展示當前自身車輛狀態、前車速度、距離等相關信息,當數據處理模塊預判存在碰撞風險則指示燈及聲音告警,發出提醒[5-6]。

5 結語

本文通過分析車輛制動過程,采用安全距離判斷車輛行駛狀態是否安全,構建了行駛中避免追尾安全距離與借道超車安全距離計算模型,基于模糊理論確認相關影響參數取值。經仿真實驗證明,系統具有良好的實用性。但在實際場景中還有眾多影響因素,包括駕駛習慣、加減速度不均、天氣及路面狀況影響、相關設備誤差等,因此系統模型預警存在一定的誤判性,且超車安全距離計算時對向來車速度并未納入計算,還需在后續的研究過程中進一步優化。

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