專利名稱：一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及車輛檢測(cè)領(lǐng)域，特別涉及一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)， 車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)用于智能車輛技術(shù)的決策支持系統(tǒng)，其目的在于 提高車輛駕駛的舒適性和安全性。
技術(shù)背景安全問題是當(dāng)今汽車界研究的重要問題之一[王衛(wèi)東，"國外汽車安全新理念和安全技術(shù)新進(jìn)展"，上海汽車，2006年09， pp40-42。]。據(jù) 國家公安部統(tǒng)計(jì)，僅在2006年一年內(nèi)，全國共發(fā)生道路交通事故378781 起，造成89455人死亡、機(jī)動(dòng)車駕駛員交通違法、違規(guī)導(dǎo)致死亡76350 人。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全世界平均每分鐘就會(huì)有一人死于交通事故。伴隨 著汽車技術(shù)的發(fā)展，道路交通日益呈現(xiàn)出車輛高速化、駕駛?cè)藛T非職業(yè) 化和車流密集化的趨勢(shì)。頻繁的交通事故、慘重的人員傷亡和巨大的財(cái) 產(chǎn)損失，使汽車安全問題成為一個(gè)社會(huì)性問題。車輛的安全問題可以從 三個(gè)面解決①限制車輛數(shù)量的增加；②增修、拓寬道路；③應(yīng)用 主動(dòng)安全技術(shù)。前兩種解決方案都有局限性，日本率先釆取了第③解決 方案，將安全保障技術(shù)應(yīng)用于汽車上，使汽車逐步智能化，提高了汽車 的安全性，給汽車制造商帶來了豐厚的利潤[劉衛(wèi)平黃富元等車輛安 全輔助駕駛系統(tǒng)概述汽車運(yùn)用2005年第ll期]。從20世紀(jì)80年代開始出現(xiàn)了一批前沿的汽車電子技術(shù)，如ABS及ESP、 TCS等。這些技術(shù)的出現(xiàn)完善了汽車的底盤操控性能，在一定程 度上提高了汽車行駛的安全性。汽車行駛的過程是人、車、路三者之間相互適應(yīng)的過程。在人、車、 路閉環(huán)系統(tǒng)中，駕駛員是最不可靠的因素，駕駛員的操縱行為直接關(guān)系 到整個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。據(jù)統(tǒng)計(jì)，95%的道路交通事故涉及到人的因素，70%的道路交通事故 完全是駕駛員產(chǎn)生的[母國勇，陳明偉.基于事故統(tǒng)計(jì)的道路交通安全現(xiàn) 狀及對(duì)策研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化，2005，(Z1)]，駕駛員的錯(cuò)誤操縱行為是引起 道路交通事故的主要原因。因此，近年來基于彌補(bǔ)駕駛員感官不足或操 縱決策失誤的汽車輔助駕駛系統(tǒng)成為汽車安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，出現(xiàn)了 諸如碰撞預(yù)警系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、車道保持系統(tǒng)、車道偏離預(yù) 警系統(tǒng)等汽車輔助駕駛系統(tǒng)。國際上很多汽車生產(chǎn)廠家和研究機(jī)構(gòu)都致 力于汽車輔助駕駛系統(tǒng)的研究開發(fā)，如美國的PATH計(jì)劃、IVI計(jì)劃、 DEMO計(jì)劃；日本的IVHS計(jì)劃、VICS計(jì)劃、IVS計(jì)劃、ASV計(jì)劃； 歐洲的PROMETHEUS計(jì)劃、ADAS計(jì)劃、E-Safe計(jì)劃、ERTICO計(jì) 劃等。 發(fā)明內(nèi)容本系統(tǒng)發(fā)明目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種車輛行駛智能預(yù) 警系統(tǒng)，提高車輛駕駛的舒適性和安全性。本發(fā)明釆用的技術(shù)方案是 一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)，特別是-該系統(tǒng)包括情景模式選擇模塊、信息采集模塊、安全預(yù)警推理機(jī)模塊 、推理規(guī)則的約簡生成模塊、預(yù)警結(jié)果輸出模塊；a、所述情景模式選擇模塊，用于用戶對(duì)駕駛的情景模式進(jìn)行選擇， 所述情景模式選擇模塊還包括普通情景模式選擇子模塊、自定義情景模式輸入子模塊和情景模式確定子模塊，其中所述普通情景模式選擇子模塊，用于用戶選擇設(shè)定好的行車模式，包括高速公路模式、鬧市模式和鄉(xiāng)間模式；所述自定義情景模式輸入子模塊用于用戶設(shè)定自定義的行車模式， 包括行車道路設(shè)定、天氣狀況設(shè)定、駕駛員情況設(shè)定；所述情景模式確定子模塊用于確定行車情景模式的選擇，并將結(jié) 果發(fā)送給后續(xù)模塊；b、 所述信息采集模塊，用于實(shí)時(shí)接收車輛行駛信息，包括智能汽車 視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、車內(nèi)空氣檢測(cè)與控制實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員疲 勞監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員控制命令，并將信息做格式化處理，然后 傳送到下一功能模塊；所述信息采集模塊還包括信息接收子模塊和信息 格式化處理子模塊，其中所述信息接收子模塊，用于實(shí)時(shí)接收車輛內(nèi)外部信息，包括車輛視 覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員疲勞檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、車內(nèi)空氣檢測(cè)與 控制實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息等；所述信息格式化處理子模塊，對(duì)接收到的信息進(jìn)行歸一化處理，并 將其導(dǎo)入事先制訂好的數(shù)據(jù)表中，為推理做準(zhǔn)備；c、 所述安全預(yù)警推理機(jī)模塊，用于特定情景模式下實(shí)時(shí)駕駛安全情 況推理，針對(duì)沒有選擇情景模式的用戶，采用默認(rèn)情景模式，根據(jù)用戶 的情景模式選擇結(jié)果和實(shí)時(shí)信息的情況，對(duì)當(dāng)前的駕駛安全情況做出推理，判斷危險(xiǎn)與否以及危險(xiǎn)的程度；所述安全預(yù)警推理機(jī)模塊還包括推 理規(guī)則導(dǎo)入子模塊、格式化信息接收子模塊、基于規(guī)則推理子模塊、推 理結(jié)果輸出子模塊，其中所述推理規(guī)則導(dǎo)入子模塊，用于導(dǎo)入與所選行車情景模式對(duì)應(yīng)的推所述格式化信息接收子模塊，用于接收信息采集模塊傳過來的格式化實(shí)時(shí)信息，并傳遞給基于規(guī)則推理子模塊；所述基于規(guī)則推理子模塊，用于根據(jù)所導(dǎo)入的推理規(guī)則，對(duì)接收的格式化實(shí)時(shí)信息進(jìn)行推理，并得出相應(yīng)的推理結(jié)果；所述推理結(jié)果輸出子模塊，用于將推理結(jié)果輸出到下一模塊；d、所述推理規(guī)則的約簡生成模塊用于推理規(guī)則的約簡和生成，由粗糙集算法完成，所述推理規(guī)則的約簡生成模塊還包括差別矩陣形成子模塊、輸入數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析子模塊、條件屬性約簡子模塊、決策規(guī)則約簡子模塊；所述差別矩陣形成子模塊，用于建立差別矩陣，將輸入數(shù)據(jù)中的所 有相關(guān)信息的差別信息濃縮進(jìn)一個(gè)矩陣當(dāng)中；所述輸入數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析子模塊，用于判斷輸入數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)與否， 為屬性約簡和規(guī)則約簡做準(zhǔn)備；所述條件屬性約簡子模塊，用于在保持預(yù)測(cè)能力不變的情況下，求 得最佳屬性約簡，去掉冗余屬性；所述決策規(guī)則約簡子模塊，用于簡化推理規(guī)則，包括去掉重復(fù)的規(guī) 則和從整體上進(jìn)行屬性約簡e、所述預(yù)警結(jié)果輸出模塊，用于預(yù)警結(jié)果的輸出，根據(jù)預(yù)警結(jié)果的不同，選擇不同的警告圖片和警告聲音提醒用戶注意，所述預(yù)警結(jié)果輸出模塊還包括預(yù)警結(jié)果接收子模塊、行車安全狀況等級(jí)判斷子模塊、分 級(jí)預(yù)警警告輸出子模塊；所述預(yù)警結(jié)果接收子模塊，用于推理結(jié)果的接受，并傳遞給下一子 模塊；所述行車安全狀況等級(jí)判斷子模塊，用于將推理結(jié)果匹配到對(duì)應(yīng)的 行車安全狀況，是安全、注意、危險(xiǎn)、停車級(jí)別；所述分級(jí)預(yù)警警告輸出子模塊，用于根據(jù)行車安全狀況等級(jí)，輸出 對(duì)應(yīng)的聲音和光學(xué)提示。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明公開了一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)， 系統(tǒng)包括情景模式選擇模塊、信息采集模塊、安全預(yù)警推理機(jī)模塊、推 理規(guī)則的約簡生成模塊、預(yù)警結(jié)果輸出模塊。情景模式選擇模塊，用于 用戶對(duì)駕駛的情景模式進(jìn)行選擇；信息采集模塊，用于實(shí)時(shí)接收車輛行 駛信息；安全預(yù)警推理機(jī)模塊，用于特定情景模式下實(shí)時(shí)駕駛安全情況 推理，判斷危險(xiǎn)與否以及危險(xiǎn)的程度；推理規(guī)則的約簡和生成模塊，用 于推理規(guī)則的約簡和生成，由粗糙集算法完成；預(yù)警結(jié)果輸出模塊，用 于預(yù)警結(jié)果的輸出。 一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)預(yù)警結(jié)果的不同， 選擇不同的警告圖片和警告聲音提醒用戶注意。本發(fā)明可以提高車輛駕 駛的舒適性和安全性，具有重要的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。


圖l是一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)的主流程圖。圖2是情景模式選擇模塊流程圖。圖3是信息采集模塊流程圖。圖4是安全預(yù)警推理機(jī)模塊流程圖。圖5是推理規(guī)則的約簡生成模塊流程圖。圖6是預(yù)警結(jié)果輸出模塊流程圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步解釋圖1是一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)的主流程圖。其中，開始(步 驟100);然后進(jìn)行情景模式選擇(步驟110);信息采集開始(步驟120); 利用安全預(yù)警推理機(jī)進(jìn)行安全預(yù)警推理(步驟130);輸出預(yù)警結(jié)果(步 驟140);判斷是否中斷預(yù)警程序？(步驟150);如果是，程序退出(步 驟160);如果否，程序繼續(xù)采集信息(步驟120)，保持對(duì)車輛行駛安 全的監(jiān)測(cè)預(yù)警。圖2是情景模式選擇模塊流程圖。其中，情景模式選擇開始(步驟111);判斷是否是自定義情景模式(步驟112);如果否，進(jìn)行普通情景模式選擇(步驟113);如果是，進(jìn)行自定義情景模式輸入(步驟114); 確定情景模式(步驟115);情景模式選擇結(jié)束(步驟116)。圖3是信息采集模塊流程圖。其中，信息采集開始(步驟121);接 收車輛行駛信息(步驟122);對(duì)采集的信息進(jìn)行格式化處理(步驟123);信息采集結(jié)束(步驟124)。圖4是安全預(yù)警推理機(jī)模塊流程圖。其中，推理機(jī)啟動(dòng)(步驟131); 導(dǎo)入與實(shí)際情況對(duì)應(yīng)的推理規(guī)則(步驟132);格式化信息輸入推理機(jī)(驟133);推理機(jī)進(jìn)行基于規(guī)則的推理(步驟134);得出推理結(jié)果并輸出(步驟135)。圖5是推理規(guī)則的約簡生成模塊流程圖。其中，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入(步 驟151);進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理(步驟152)，主要是數(shù)據(jù)歸一化處理；進(jìn)行 數(shù)據(jù)離散化處理(步驟153)，主要是將連續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化；生成差 別矩陣(步驟154)，所有有關(guān)信息的差別信息濃縮進(jìn)一個(gè)矩陣；進(jìn)行輸 入數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析(步驟155);進(jìn)行條件屬性約簡(步驟156);進(jìn)行 決策規(guī)則約簡(步驟157);生成最終的決策規(guī)則(步驟158);輸出到預(yù)警推理機(jī)(步驟159)。圖6是預(yù)警結(jié)果輸出模塊流程圖。其中，預(yù)警結(jié)果輸出開始(步驟141);接收預(yù)警結(jié)果(步驟142);進(jìn)行行車安全狀況等級(jí)判斷(步驟143);輸出分級(jí)預(yù)警警告(步驟144);預(yù)警結(jié)果輸出結(jié)束(步驟145)。實(shí)施例一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)的具體實(shí)施如下所示1. 車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)啟動(dòng)，彈出情景模式選擇對(duì)話框，用戶根 據(jù)實(shí)際需要選擇情景模式，包括普通情景模式和自定義情景模式。普通情景模式包括高速公路模式、鬧市模式、鄉(xiāng)間模式；自定義情景模式是用戶自己設(shè)定的行車模式，包括行車道路設(shè)定、天氣狀況設(shè)定、駕駛員情況設(shè)定等；2. 系統(tǒng)根據(jù)情景模式選擇情況，向推理機(jī)導(dǎo)入相應(yīng)的推理規(guī)則，信息釆集模塊啟動(dòng)。系統(tǒng)開始實(shí)時(shí)接收車輛行駛信息，包括智能汽車視覺 系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、車內(nèi)空氣檢測(cè)與控制實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員疲勞測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員控制命令等，并將信息做格式化處理；
3. 采集到的實(shí)時(shí)信息每隔一段時(shí)間，被送入安全預(yù)警推理機(jī)，進(jìn)行 特定情景模式下實(shí)時(shí)駕駛安全情況推理，針對(duì)沒有選擇情景模式的用 戶，采用默認(rèn)情景模式。根據(jù)用戶所選情景模式下的推理規(guī)則和實(shí)時(shí)信 息的情況，對(duì)當(dāng)前的駕駛安全情況做出推理，判斷危險(xiǎn)與否以及危險(xiǎn)的 程度；
4. 針對(duì)推理機(jī)的輸出結(jié)果，系統(tǒng)選擇不同的警告圖片和警告聲音提 醒用戶注意；
5. 除非用戶中斷系統(tǒng)運(yùn)行，系統(tǒng)將保持對(duì)車輛行駛安全的監(jiān)測(cè)預(yù)警。
權(quán)利要求
1、一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)包括情景模式選擇模塊、信息采集模塊、安全預(yù)警推理機(jī)模塊、推理規(guī)則的約簡生成模塊、預(yù)警結(jié)果輸出模塊；a、所述情景模式選擇模塊，用于用戶對(duì)駕駛的情景模式進(jìn)行選擇，所述情景模式選擇模塊還包括普通情景模式選擇子模塊、自定義情景模式輸入子模塊和情景模式確定子模塊，其中所述普通情景模式選擇子模塊，用于用戶選擇設(shè)定好的行車模式，包括高速公路模式、鬧市模式和鄉(xiāng)間模式；所述自定義情景模式輸入子模塊用于用戶設(shè)定自定義的行車模式，包括行車道路設(shè)定、天氣狀況設(shè)定、駕駛員情況設(shè)定；所述情景模式確定子模塊用于確定行車情景模式的選擇，并將結(jié)果發(fā)送給后續(xù)模塊；b、所述信息采集模塊，用于實(shí)時(shí)接收車輛行駛信息，包括智能汽車視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、車內(nèi)空氣檢測(cè)與控制實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員控制命令，并將信息做格式化處理，然后傳送到下一功能模塊；所述信息采集模塊還包括信息接收子模塊和信息格式化處理子模塊，其中所述信息接收子模塊，用于實(shí)時(shí)接收車輛內(nèi)外部信息，包括車輛視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、駕駛員疲勞檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息、車內(nèi)空氣檢測(cè)與控制實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息；所述信息格式化處理子模塊，對(duì)接收到的信息進(jìn)行歸一化處理，并將其導(dǎo)入事先制訂好的數(shù)據(jù)表中，為推理做準(zhǔn)備；c、所述安全預(yù)警推理機(jī)模塊，用于特定情景模式下實(shí)時(shí)駕駛安全情況推理，針對(duì)沒有選擇情景模式的用戶，采用默認(rèn)情景模式，根據(jù)用戶的情景模式選擇結(jié)果和實(shí)時(shí)信息的情況，對(duì)當(dāng)前的駕駛安全情況做出推理，判斷危險(xiǎn)與否以及危險(xiǎn)的程度；所述安全預(yù)警推理機(jī)模塊還包括推理規(guī)則導(dǎo)入子模塊、格式化信息接收子模塊、基于規(guī)則推理子模塊、推理結(jié)果輸出子模塊，其中所述推理規(guī)則導(dǎo)入子模塊，用于導(dǎo)入與所選行車情景模式對(duì)應(yīng)的推理規(guī)則；所述格式化信息接收子模塊，用于接收信息采集模塊傳過來的格式化實(shí)時(shí)信息，并傳遞給基于規(guī)則推理子模塊；所述基于規(guī)則推理子模塊，用于根據(jù)所導(dǎo)入的推理規(guī)則，對(duì)接收的格式化實(shí)時(shí)信息進(jìn)行推理，并得出相應(yīng)的推理結(jié)果；所述推理結(jié)果輸出子模塊，用于將推理結(jié)果輸出到下一模塊；d、所述推理規(guī)則的約簡生成模塊用于推理規(guī)則的約簡和生成，由粗糙集算法完成，所述推理規(guī)則的約簡生成模塊還包括差別矩陣形成子模塊、輸入數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析子模塊、條件屬性約簡子模塊、決策規(guī)則約簡子模塊；所述差別矩陣形成子模塊，用于建立差別矩陣，將輸入數(shù)據(jù)中的所有相關(guān)信息的差別信息濃縮進(jìn)一個(gè)矩陣當(dāng)中；所述輸入數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析子模塊，用于判斷輸入數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)與否，為屬性約簡和規(guī)則約簡做準(zhǔn)備；所述條件屬性約簡子模塊，用于在保持預(yù)測(cè)能力不變的情況下，求得最佳屬性約簡，去掉冗余屬性；所述決策規(guī)則約簡子模塊，用于簡化推理規(guī)則，包括去掉重復(fù)的規(guī)則和從整體上進(jìn)行屬性約簡；e、所述預(yù)警結(jié)果輸出模塊，用于預(yù)警結(jié)果的輸出，根據(jù)預(yù)警結(jié)果的不同，選擇不同的警告圖片和警告聲音提醒用戶注意，所述預(yù)警結(jié)果輸出模塊還包括預(yù)警結(jié)果接收子模塊、行車安全狀況等級(jí)判斷子模塊、分級(jí)預(yù)警警告輸出子模塊；所述預(yù)警結(jié)果接收子模塊，用于推理結(jié)果的接受，并傳遞給下一子模塊；所述行車安全狀況等級(jí)判斷子模塊，用于將推理結(jié)果匹配到對(duì)應(yīng)的行車安全狀況，是安全、注意、危險(xiǎn)、停車級(jí)別；所述分級(jí)預(yù)警警告輸出子模塊，用于根據(jù)行車安全狀況等級(jí)，輸出對(duì)應(yīng)的聲音和光學(xué)提示。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)包括情景模式選擇模塊、信息采集模塊、安全預(yù)警推理機(jī)模塊、推理規(guī)則的約簡生成模塊、預(yù)警結(jié)果輸出模塊。情景模式選擇模塊，用于用戶對(duì)駕駛的情景模式進(jìn)行選擇；信息采集模塊，用于實(shí)時(shí)接收車輛行駛信息；安全預(yù)警推理機(jī)模塊，用于特定情景模式下實(shí)時(shí)駕駛安全情況推理，判斷危險(xiǎn)與否以及危險(xiǎn)的程度；推理規(guī)則的約簡和生成模塊，用于推理規(guī)則的約簡和生成，由粗糙集算法完成；預(yù)警結(jié)果輸出模塊，用于預(yù)警結(jié)果的輸出。一種車輛行駛智能預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)預(yù)警結(jié)果的不同，選擇不同的警告圖片和警告聲音提醒用戶注意。本發(fā)明可以提高車輛駕駛的舒適性和安全性，具有重要的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。
文檔編號(hào)B60W30/00GK101327795SQ20081012644
公開日2008年12月24日 申請(qǐng)日期2008年6月27日 優(yōu)先權(quán)日2008年6月27日
發(fā)明者孫丙宇, 張曉明, 檀敬東, 王儒敬 申請(qǐng)人:中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院