一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本實(shí)用新型公開了一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)，由激光雷達(dá)、前車行駛信息采集攝像頭和一個視頻處理器硬件平臺組成。激光雷達(dá)采集自車與前向車輛車距、前向車輛速度、前向車輛加速度。前車行駛信息采集攝像頭采集前向車輛左轉(zhuǎn)向燈、前向車輛右轉(zhuǎn)向燈、前向車輛剎車燈、前向車輛相鄰車道內(nèi)車輛。通過對前向車輛行駛參數(shù)以及前向車輛相鄰車道內(nèi)車輛信息的分析，建立前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為預(yù)測模型，對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)前向車輛駕駛員駕駛行為和自車參數(shù)，設(shè)計避撞方案集。建立安全性和穩(wěn)定性2個評價指標(biāo)。構(gòu)建基于二維權(quán)重的避撞優(yōu)化函數(shù)，采用粒子群算法，對避撞方案進(jìn)行優(yōu)化，獲得最優(yōu)避撞方案。
【專利說明】
-種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及智能汽車領(lǐng)域，具體為一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞 系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國汽車保有量的快速增長，非職業(yè)駕駛員的人數(shù)也在逐步增加，間接導(dǎo)致 了交通事故的頻繁發(fā)生。針對事故發(fā)生的原因，研究人員一直致力于如何通過有效的措施 降低事故的發(fā)生，其中車路協(xié)同、駕駛安全輔助等系統(tǒng)是提高車輛運(yùn)行安全的一種有效方 法。其中，汽車前向防碰撞系統(tǒng)作為一種先進(jìn)的汽車安全駕駛輔助技術(shù)，一直受到國內(nèi)外學(xué) 者的關(guān)注。然而，目前汽車前向防撞系統(tǒng)主要是前向車輛的速度、加速度W及自車參數(shù)，進(jìn) 行前向避撞研究，也有學(xué)者通過結(jié)合自車駕駛員的駕駛行為進(jìn)行前向避撞研究。然而，在實(shí) 際行車過程中，前向車輛駕駛員的駕駛行為突然變化是造成碰撞的一個重要因素。因此，將 前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為引入到汽車前向防碰撞系統(tǒng)中，通過對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為 進(jìn)行預(yù)測，設(shè)計實(shí)時有效的汽車前方防碰撞系統(tǒng)，具有重要的理論意義和重大的工程應(yīng)用 價值。通過查閱資料，目前在前向避撞系統(tǒng)中引入前向車輛駕駛員駕駛行為的應(yīng)用尚未見 到報道。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為此，本發(fā)明提出了一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)，WADI公 司視頻處理器BF561作為硬件平臺，通過攝像頭采集前向車輛左轉(zhuǎn)向燈、前向車輛右轉(zhuǎn)向 燈、前向車輛剎車燈、前向車輛相鄰車道內(nèi)車輛，通過激光雷達(dá)采集自車與前向車輛車距、 前向車輛速度、前向車輛加速度。建立前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為預(yù)測模型，對前向車輛駕駛 人駕駛行為進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)前向車輛駕駛員駕駛行為和自車參數(shù)，設(shè)計了避撞方案集。同 時，考慮了自車駕駛員的縱向舒適性需求，建立了安全性和穩(wěn)定性2個評價指標(biāo)。針對前車 駕駛員駕駛行為的每一種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的避撞方案集，構(gòu)建了基于二維權(quán)重的避撞方案 優(yōu)化函數(shù)，采用粒子群優(yōu)化算法，對避撞方案進(jìn)行優(yōu)化，最終獲得最優(yōu)避撞方案。
[0004] 采用的具體技術(shù)方案如下：
[0005] -種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)，包括激光雷達(dá)、前車行駛信 息采集攝像頭和一個視頻處理器硬件平臺；所述激光雷達(dá)負(fù)責(zé)采集前向車輛與本車的距 離、前向車輛速度、前向車輛加速度;所述前車行駛信息采集攝像頭負(fù)責(zé)采集前向車輛、前 向車輛尾燈、前向車輛相鄰車道內(nèi)車輛信息;所述視頻處理器硬件平臺通過對激光雷達(dá)采 集的信息、前車行駛信息采集攝像頭采集的信息進(jìn)行分析，建立前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為 預(yù)測模型，對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果W及避撞算法進(jìn)行避撞。
[0006] 作為優(yōu)選方案，所述激光雷達(dá)采用16線激光雷達(dá)，安裝在車輛正前方。
[0007] 作為優(yōu)選方案，所述前車行駛信息采集攝像頭采用CCD車載影像夜視攝像頭，安裝 在車輛前擋風(fēng)玻璃上。
[0008] 作為優(yōu)選方案，所述視頻處理器硬件平臺包括LIN總線通信電路、CAN總線通信電 路、視頻解碼電路、視頻處理電路和電源電路;所述LIN總線通信電路、CAN總線通信電路、視 頻解碼電路均與所述視頻處理電路相連;所述電源電路為所述視頻處理器硬件平臺供電；
[0009] 所述LIN總線通信電路上設(shè)有LIN總線接口，通過LIN總線與激光雷達(dá)相連；
[0010] 所述CAN總線通信電路上設(shè)有CAN總線接口，通過CAN總線與汽車CAN總線相連，用 于讀取自車車速和加速度；
[0011] 所述視頻解碼電路上設(shè)有前車行駛信息采集攝像頭視頻線輸入接口，通過前車行 駛信息采集攝像頭視頻線與前車行駛信息采集攝像頭相連；
[0012] 所述視頻處理電路包括視頻處理器及其外圍電路，負(fù)責(zé)對前車行駛信息采集攝像 頭采集的視頻信息進(jìn)行處理，通過前車信息W及自車參數(shù)對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行 預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果設(shè)計最優(yōu)避撞方案；
[0013] 所述電源電路負(fù)責(zé)將車載12V電源轉(zhuǎn)換為視頻處理電路所需的5￥、3.3￥、1.8￥電 源，W及整個平臺所需的5V電源。
[0014] 作為優(yōu)選方案，所述LIN總線通信電路由TJA1020及其外圍電路組成，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)視 頻處理電路串行通信接口與LIN總線通信接口的物理轉(zhuǎn)換；
[0015] 所述CAN總線通信電路由SN65HVD230D及其外圍電路組成，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)視頻處理電路 串行通信接口與CAN總線通信接口的物理轉(zhuǎn)換；
[0016] 所述視頻解碼電路由視頻解碼忍片ADV7180及其外圍電路組成，負(fù)責(zé)將前車行駛 信息采集攝像頭采集的前向車輛行駛信息模擬視頻信號進(jìn)行解碼，轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號， 并輸出到視頻處理器；
[0017] 所述頻處理電路由視頻處理器BF561、孤R2存儲器MT4化C16M16A2TG、FLASH存儲器 M29W640D組成；所述孤R2存儲器MT4化C16M16A2TG用于存儲避撞算法中的數(shù)據(jù);所述FLA細(xì) 存儲器M29W640D用于存儲避撞算法中的程序;所述視頻處理器BF561負(fù)責(zé)對前車行駛信息 采集攝像頭采集的視頻信息進(jìn)行處理，通過前車信息W及自車參數(shù)對前向車輛駕駛?cè)笋{駛 行為進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果設(shè)計最優(yōu)避撞方案；
[0018] 所述電源電路由11122676、1^^38501、1?386931?及其外圍元件組成;所述11122676負(fù) 責(zé)將車載12V電源轉(zhuǎn)換為5V電源，為系統(tǒng)5V元器件供電；所述LP38501負(fù)責(zé)將車載5V電源轉(zhuǎn) 換為3.3V電源，為系統(tǒng)3.3V元器件供電；所述LP38693MP負(fù)責(zé)將車載5V電源轉(zhuǎn)換為1.8V電 源，為系統(tǒng)1.8V元器件供電。
[0019] 作為優(yōu)選方案，所述LIN總線通信電路、CAN總線通信電路、視頻解碼電路、視頻處 理電路和電源電路均設(shè)置在一塊電路板上;所述電路板設(shè)置在一個長方體外殼內(nèi)部;所述 長方體外殼上方設(shè)有LIN總線通信凹槽、前車行駛信息采集攝像頭視頻線輸入凹槽和CAN總 線通信凹槽;所述LIN總線接口設(shè)置在所述LIN總線通信凹槽處，所述CAN總線接口設(shè)置在所 述CAN總線通信凹槽處，所述前車行駛信息采集攝像頭視頻線輸入接口設(shè)置在所述前車行 駛信息采集攝像頭視頻線輸入凹槽處。
[0020] 作為優(yōu)選方案，所述前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為預(yù)測模型采用基于HMM理論，模型表 達(dá)式為 λ=(Ν，Μ，3?，Α，Β)，其中：
[0021] S為前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為狀態(tài)，S=(Si，S2,…SN)，t時刻所處狀態(tài)為qt，qtes， 本項目狀態(tài)數(shù)N = 5，其中，Si為制動行為，S2為左轉(zhuǎn)向行為，S3為右轉(zhuǎn)向行為，S4為左換道行 為，Ss為右轉(zhuǎn)換道行為；
[0022] V為觀測序列，V = (VI，V2，…VM)，t時刻觀測事件為Ot，本項目觀測值數(shù)M = 9，其中， VI為自車與前向車輛車距，V2為前向車輛速度，V3前向車輛加速度，V4為前向車輛左轉(zhuǎn)向燈， V5為前向車輛右轉(zhuǎn)向燈，V6為前向車輛剎車燈;V7為前向車輛左側(cè)臨道內(nèi)車輛數(shù)量，V8為前 向車輛右側(cè)臨道內(nèi)車輛數(shù)量，V9自車車速；
[0023] ：π為前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為初始狀態(tài)概率矢量，JT=(JTl，JT2，···JTN)，其中JTi = P(ql 二 Si);
[0024] A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，即前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，A={au}NXN，其中， au = P(qt+i = Sj |qt = Si)，l《i，j《N;
[0025] B為觀測事件概率分布矩陣，即不同前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為在S下各觀測狀態(tài)出 現(xiàn)的概率，B=化北}圓，其中，b北= P[0t = vk| qt = Sj]，j《N，
[00%]本發(fā)明還提出了一種汽車避撞算法，包括：
[0027] 首先，根據(jù)前向車輛駕駛行為的預(yù)測結(jié)果，設(shè)計避撞方案矩陣：
[0028] 其中，CU為第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧中避撞方案，i為對前向車輛駕駛員駕駛行為 的預(yù)測結(jié)果，分別為前向車輛駕駛員駕駛行為為制動行為、左轉(zhuǎn)向行為、右轉(zhuǎn)向行為、左換 道行為、右轉(zhuǎn)換道行為;j為當(dāng)前車輛采取的避撞方案，分別為左轉(zhuǎn)向、減速制動、右轉(zhuǎn)向；
[0029] 其次，針對于第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的巧巾避撞方案，通過安全性評價指標(biāo)和平穩(wěn) 性評價指標(biāo)進(jìn)行評價;所述安全性評價指標(biāo)是指預(yù)測一段時間Τρ后兩車的預(yù)測相對距離； 所述平穩(wěn)性評價指標(biāo)是指預(yù)測一段時間Τρ后的本車減速度相對于前一時刻減速度變化量 的絕對值；
[0030] 最后，設(shè)計基于二維權(quán)重的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)模型，采用粒子群算法，對避撞方案進(jìn)行 優(yōu)化，最終獲得第i種預(yù)測結(jié)果下采取的避撞方案。
[0031] 作為優(yōu)選方案，所述安全性評價指標(biāo)的表達(dá)式為:Sij = Sr+Sp+Sf,j;
[0032] 式中，Sr為當(dāng)前時刻初始兩車間距，Sp為前方目標(biāo)車輛在預(yù)測時間Τρ內(nèi)所行駛的路 程，Sf,功當(dāng)前時刻第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧巾避撞方案CU下時間Τρ后本車行駛路程；
[0033] 所述平穩(wěn)性評價指標(biāo)的表達(dá)式為：Aau = abs(au-af);
[0034] 其中，au為第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧巾避撞方案對應(yīng)的減速度值，af為車輛當(dāng)前 初始加速度。
[0035] 作為優(yōu)選方案，所述基于二維權(quán)重的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)模型表達(dá)式為：
[0036]
[0037] 其中，Li是第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的巧巾避撞方案的總的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，λι?是第i種 預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案的權(quán)重系數(shù)，λι2是第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避撞方案的 權(quán)重系數(shù)，λι3是第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案的權(quán)重系數(shù)；
[003引Sii是第i種預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時安全性評價指標(biāo)，A ail第i種預(yù)測 結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)，Si2第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避撞方案時 安全性評價指標(biāo)，A ai2第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)，Si3第i種預(yù) 測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案時安全性評價指標(biāo)，A ai3第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞 方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)；
[0039] com是第i種預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時安全性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 112 是第i種預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 121是第i種預(yù)測結(jié) 果下采取減速避撞方案時安全性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 122是第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避 撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ωι3?是第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案時安全 性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 132是第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)權(quán) 重系數(shù)。
[0040] 本發(fā)明的有益效果：
[0041] (1)將前向車輛駕駛員駕駛行為引入到避撞算法中，按照預(yù)測、判斷、決策的避撞 邏輯方式，設(shè)計了符合真實(shí)駕駛員駕駛行為的避撞方案集，能夠根據(jù)前向車輛駕駛?cè)笋{駛 行為選擇合理的避撞方案。
[0042] (2)建立了安全性和穩(wěn)定性2個評價指標(biāo)，根據(jù)評價指標(biāo)，對避撞方案集中的避撞 方案進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建了基于二維權(quán)重的避撞方案優(yōu)化函數(shù)，采用粒子群優(yōu)化算法，對避撞方 案進(jìn)行優(yōu)化，避撞效果好。
[0043] (3)基于激光雷達(dá)與機(jī)器視覺融合的方法，對前向車輛駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中的突 然制動、突然轉(zhuǎn)向、突然換道駕駛行為進(jìn)行預(yù)測，實(shí)時性強(qiáng)。
【附圖說明】
[0044] 圖1為本發(fā)明系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
[0045] 圖2為本發(fā)明視頻處理器硬件平臺配線示意圖。
[0046] 圖3為本發(fā)明視頻處理器硬件平臺電路結(jié)構(gòu)示意圖。
[0047] 圖4為本發(fā)明視頻處理器硬件平臺電路示意圖。
[004引圖中標(biāo)記：1為前車行駛信息采集攝像頭，2為視頻處理器硬件平臺，3為激光雷達(dá)， 4為CAN總線，5為前車行駛信息采集攝像頭視頻線，6為LIN總線，7為視頻處理器硬件平臺外 殼，8為CAN總線通信凹槽，9為前車行駛信息采集攝像頭視頻線輸入凹槽，10為LIN總線通信 凹槽。
【具體實(shí)施方式】
[0049]下面參照附圖并結(jié)合實(shí)例對本發(fā)明的構(gòu)思、具體工作過程行清楚完整地描述。顯 然，所描述的實(shí)施例只是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部實(shí)施例，基于本發(fā)明實(shí)施例， 本領(lǐng)域技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的其他實(shí)施例，均屬于本發(fā)明保護(hù)范 圍。
[0化0]在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語"中屯、"、"縱向橫向上"、"下"、 "前"、"后V'左'、"右V'豎曹'、"水甲V'頂'、"底V'胖V'外"等指示的方位或位置關(guān)系為 基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗 示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、w特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對 本發(fā)明的限制。
[0051] 如圖1至圖4所示，本發(fā)明提出了一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系 統(tǒng)，該前向碰撞系統(tǒng)由激光雷達(dá)3、前車行駛信息采集攝像頭1和一個視頻處理器硬件平臺2 組成。激光雷達(dá)負(fù)責(zé)采集自車與前向車輛車距、前向車輛速度、前向車輛加速度。前車行駛 信息采集攝像頭負(fù)責(zé)采集前向車輛左轉(zhuǎn)向燈、前向車輛右轉(zhuǎn)向燈、前向車輛剎車燈、前向車 輛相鄰車道內(nèi)車輛信息。通過對前向車輛行駛參數(shù)W及前向車輛相鄰車道內(nèi)車輛信息的分 析，建立前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為預(yù)測模型，對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)前 向車輛駕駛員駕駛行為和自車參數(shù)，給出了避撞方案集。建立了安全性和穩(wěn)定性2個評價指 標(biāo)。針對前車駕駛員駕駛行為的每一種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的避撞方案集，構(gòu)建了基于二維權(quán) 重的避撞方案優(yōu)化函數(shù)，采用粒子群優(yōu)化算法，對避撞方案進(jìn)行優(yōu)化，最終獲得最優(yōu)避撞方 案。
[0052] 所述激光雷達(dá)3采用16線激光雷達(dá)，安裝在車輛正前方，負(fù)責(zé)采集自車與前向車輛 車距、前向車輛速度、前向車輛加速度。
[0053] 所述前車行駛信息采集攝像頭1采用CCD車載影像夜視攝像頭，安裝在車輛前擋風(fēng) 玻璃上，負(fù)責(zé)采集前向車輛左轉(zhuǎn)向燈、前向車輛右轉(zhuǎn)向燈、前向車輛剎車燈、前向車輛相鄰 車道內(nèi)車輛信息。
[0054] 所述視頻處理器硬件平臺2有1個長方體外殼作為視頻處理器硬件平臺外殼7,如 圖2所示，在視頻處理器硬件平臺外殼7上方設(shè)有1個LIN總線通信凹槽10、1個前車行駛信息 采集攝像頭視頻線輸入凹槽9和1個CAN總線通信凹槽8。
[0055] 在視頻處理器硬件平臺外殼7內(nèi)設(shè)有1個視頻處理電路板。該視頻處理電路板由 LIN總線通信電路、CAN總線通信電路、視頻解碼電路、視頻處理電路和電源電路組成，如圖3 所示。
[0056] 該視頻處理電路板上的LIN總線通信電路上設(shè)有1個LIN總線接口，通過LIN總線6 與激光雷達(dá)相連，負(fù)責(zé)讀取自車與前向車輛車距、前向車輛速度、前向車輛加速度。該LIN總 線接口位于視頻處理器硬件平臺外殼上方的LIN總線通信凹槽10處。該視頻處理電路板上 的CAN總線通信電路上設(shè)有1個CAN總線接口，通過CAN總線4與汽車CAN總線相連，負(fù)責(zé)讀取 自車車速、自車加速度。該CAN總線接口位于視頻處理器硬件平臺外殼上方的CAN總線通信 凹槽8處。該視頻處理電路板上的視頻解碼電路上設(shè)有1個前車行駛信息采集攝像頭視頻線 輸入接口，通過前車行駛信息采集攝像頭視頻線5與前車行駛信息采集攝像頭1相連，該前 車行駛信息采集攝像頭視頻線輸入接口位于視頻處理器硬件平臺外殼上方的前車行駛信 息采集攝像頭視頻線輸入凹槽9處。該視頻處理電路板上的視頻處理電路由視頻處理器 B巧61及其外圍電路組成，負(fù)責(zé)對前車行駛信息采集攝像頭采集的視頻信息進(jìn)行處理。同時 通過前車信息W及自車參數(shù)對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果設(shè)計最 優(yōu)避撞方案。該視頻處理電路板上的電源電路負(fù)責(zé)將車載12V電源轉(zhuǎn)換為視頻處理器所需 5V、3.3V、1.8V電源，W及其他器件所需5V電源。
[0057] 如圖4所示，該視頻處理電路板上的LIN總線通信電路由TJA1020及其外圍電路組 成，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)視頻處理器串行通信接口與LIN總線通信接口的物理轉(zhuǎn)換。該視頻處理電路板 上的CAN總線通信電路由SN65HVD230D及其外圍電路組成，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)視頻處理器串行通信接 口與CAN總線通信接口的物理轉(zhuǎn)換。該視頻處理電路板上的視頻解碼電路由視頻解碼忍片 ADV7180及其外圍電路組成，負(fù)責(zé)將前車行駛信息采集攝像頭采集的前向車輛行駛信息模 擬視頻信號進(jìn)行解碼，轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號，輸出到視頻視頻處理器BF561，由視頻視頻處 理器BF561對視頻圖像進(jìn)行處理。該視頻處理電路板上的視頻處理電路由DDR2存儲器 MT48LC16M16A2TG、FLASH存儲器M29W640D及視頻處理器BF561組成。DDR2存儲器 MT48LC16M16A2TG用于存儲基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞算法中的數(shù)據(jù)。FLA甜 存儲器M29W640D用于存儲基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞算法中的程序。視頻處 理器BF561負(fù)責(zé)對對前車行駛信息采集攝像頭采集的視頻信息進(jìn)行處理。同時通過前車信 息W及自車參數(shù)對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果設(shè)計最優(yōu)避撞方 案。該視頻處理電路板上的電源電路由LM22676、LP38501、LP38693MP及其外圍元件組成。 LM22676負(fù)責(zé)將車載12V電源轉(zhuǎn)換為5V電源，為系統(tǒng)5V元器件供電。LP38501負(fù)責(zé)將車載5V電 源轉(zhuǎn)換為3.3V電源，為系統(tǒng)3.3V元器件供電。LP38693MP負(fù)責(zé)將車載5V電源轉(zhuǎn)換為1.8V電 源，為系統(tǒng)1.8V元器件供電。
[0058] 本發(fā)明所述前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為預(yù)測模型如下：
[0059] 基于HMM理論，建立前向車輛駕駛員駕駛行為HMM預(yù)測模型λ=(Ν，Μ，π，Α，Β)，其中：
[0060] 前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為狀態(tài)S: S= (Si，S2，…Sn)，t時刻所處狀態(tài)為qt，qt e S，本 項目狀態(tài)數(shù)N= 5，其中，Si為制動行為，S2為左轉(zhuǎn)向行為，S3為右轉(zhuǎn)向行為，S4為左換道行為， S5為右轉(zhuǎn)換道行為；
[0061 ] 觀測序列V:V= (VI, V2, ???VM)，t時刻觀測事件為Ot，本項目觀測值數(shù)M = 9,其中，VI 為自車與前向車輛車距，V2為前向車輛速度，V3前向車輛加速度，V4為前向車輛左轉(zhuǎn)向燈，V5 為前向車輛右轉(zhuǎn)向燈，V6為前向車輛剎車燈;V7為前向車輛左側(cè)臨道內(nèi)車輛數(shù)量，V8為前向 車輛右側(cè)臨道內(nèi)車輛數(shù)量，V9自車車速；
[0062] 3T:前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為初始狀態(tài)概率矢量，JT=(町，叫…刪），其中JTi = P(qi = Si);
[0063] A:狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，即前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，A={au}NXN，其中， au = P(qt+i = Sj |qt = Si)，l《i，j《N;
[0064] B:觀測事件概率分布矩陣，即不同前向車輛駕駛?cè)笋{駛行在在S下各觀測狀態(tài)出 現(xiàn)的概率，B=化北}圓，其中，b北= P[0t = vk| qt = Sj]，j《N，
[0065] 本發(fā)明所述基于前車駕駛行為的最優(yōu)避撞方案選擇算法如下所述：
[0066] 首先，根據(jù)駕駛員在可能發(fā)生前方追尾碰撞的緊急情況下，可能采取左轉(zhuǎn)向、減速 制動、右轉(zhuǎn)向進(jìn)行避撞，本發(fā)明根據(jù)前向車輛駕駛行為的預(yù)測結(jié)果，設(shè)計了避撞方案矩陣。 作為優(yōu)選方案，所述避撞方案矩陣表達(dá)式為：
[0067]
[0068] 其中，CU為第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧中避撞方案。為對前向車輛駕駛 員駕駛行為的預(yù)測結(jié)果，分別為前向車輛駕駛員駕駛行為為制動行為、左轉(zhuǎn)向行為、右轉(zhuǎn)向 行為、左換道行為、右轉(zhuǎn)換道行為;為當(dāng)前車輛采取的避撞方案，分別為左轉(zhuǎn)向、 減速制動、右轉(zhuǎn)向。
[0069] 其次，針對于第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的巧巾避撞方案，通過安全性評價指標(biāo)和平穩(wěn) 性評價指標(biāo)進(jìn)行評價。
[0070] ①安全性評價指標(biāo)
[0071] 安全性評價指標(biāo)是指預(yù)測一段時間Τρ后兩車的預(yù)測相對距離，則在第i種預(yù)測結(jié) 果下對應(yīng)第巧巾避撞方案CU對安全性評價指標(biāo)的屬性值即是計算經(jīng)過預(yù)測時間Τρ后兩車的 預(yù)測相對距離，表達(dá)式為：
[0072] Sij = Sr+Sp+Sfj (2)
[0073] 式中Sr為當(dāng)前時刻初始兩車間距，Sp為前方目標(biāo)車輛在預(yù)測時間Τρ內(nèi)所行駛的路 程，Sf,功當(dāng)前時刻第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧巾避撞方案CU下時間Τρ后本車行駛路程。
[0074] ②平穩(wěn)性評價指標(biāo)
[0075] 平穩(wěn)性評價指標(biāo)是指預(yù)測一段時間Τρ后的本車減速度相對于前一時刻減速度變 化量的絕對值，用于描述駕駛員控制車輛避免其運(yùn)動狀態(tài)發(fā)生急劇的變化，并盡可能保證 車輛行駛平穩(wěn)和駕乘者舒適的決策行為。則在第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧巾避撞方案CU對平 穩(wěn)性評價指標(biāo)的屬性值即是計算經(jīng)過預(yù)測時間Τρ后的本車減速度相對于前一時刻減速度 變化量的絕對值。表達(dá)式為：
[0076] Δ aij = abs(ai廣af) (3)
[0077] 其中，au為第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)第巧巾避撞方案對應(yīng)的減速度值，af為車輛當(dāng)前 初始加速度。
[0078] 最后，針對每一種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的巧巾避撞方案CU所考慮的評價指標(biāo)相對重要 程度不一樣，因此為了達(dá)到最優(yōu)避撞方案的目的，設(shè)計了基于二維權(quán)重的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)。
[0079] 作為優(yōu)選方案，所述目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)表達(dá)式為：
[0080]
[0081] 其中，Li是第i種預(yù)測結(jié)果下對應(yīng)的巧巾避撞方案的總的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，λι?是第i種 預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案的權(quán)重系數(shù)，λι2是第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避撞方案的 權(quán)重系數(shù)，λι3是第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案的權(quán)重系數(shù)。
[0082] sii第i種預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時安全性評價指標(biāo)，A ail第i種預(yù)測結(jié) 果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)，Si2第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避撞方案時安 全性評價指標(biāo)，A ai2第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)，Si3第i種預(yù)測 結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案時安全性評價指標(biāo)，A ai3第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方 案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)。
[0083] com是第i種預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時安全性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 112 是第i種預(yù)測結(jié)果下采取左轉(zhuǎn)向避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 121是第i種預(yù)測結(jié) 果下采取減速避撞方案時安全性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 122是第i種預(yù)測結(jié)果下采取減速避 撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ωι3?是第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案時安全 性評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，ω 132是第i種預(yù)測結(jié)果下采取右轉(zhuǎn)向避撞方案時平穩(wěn)性評價指標(biāo)權(quán) 重系數(shù)。
[0084] 通過建立上述優(yōu)化模型，采用粒子群優(yōu)化算法，對避撞方案進(jìn)行優(yōu)化，最終獲得第 i種預(yù)測結(jié)果下采取的最后避撞方案。
[0085] W上所述僅用于描述本發(fā)明技術(shù)方案和具體實(shí)施例，并不用于限定本發(fā)明的保護(hù) 范圍，應(yīng)當(dāng)理解，在不違背本發(fā)明實(shí)質(zhì)內(nèi)容和原則的前提下，所作任何修改、改進(jìn)或等同替 換等都將落入本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)，其特征在于，包括激光雷達(dá) (3)、前車行駛信息采集攝像頭（1)和一個視頻處理器硬件平臺（2);所述激光雷達(dá)(3)、所述 前車行駛信息采集攝像頭（1)均與所述視頻處理器硬件平臺（2)相連;所述激光雷達(dá)(3)負(fù) 責(zé)采集前向車輛與本車的距離、前向車輛速度、前向車輛加速度;所述前車行駛信息采集攝 像頭（1)負(fù)責(zé)采集前向車輛、前向車輛尾燈、前向車輛相鄰車道內(nèi)車輛信息;所述視頻處理 器硬件平臺（2)通過對激光雷達(dá)(3)采集的信息、前車行駛信息采集攝像頭（1)采集的信息 進(jìn)行分析，建立前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為預(yù)測模型，對前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為進(jìn)行預(yù)測， 并根據(jù)預(yù)測結(jié)果以及避撞算法進(jìn)行避撞。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)，其特征 在于，所述激光雷達(dá)(3)采用16線激光雷達(dá)，安裝在車輛正前方。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于前向車輛駕駛?cè)笋{駛行為的前向避撞系統(tǒng)，其特征 在于，所述前車行駛信息采集攝像頭（1)采用CCD車載影像夜視攝像頭，安裝在車輛前擋風(fēng) 玻璃上。
【文檔編號】B60W30/095GK205573939SQ201620066187
【公開日】2016年9月14日
【申請日】2016年1月22日
【發(fā)明人】何友國, 袁朝春, 陳龍, 江浩斌, 蔡英鳳
【申請人】江蘇大學(xué)