基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng)

趙樹恩，屈 賢，李玉玲

（重慶交通大學(xué)機(jī)電與汽車工程學(xué)院，重慶 400074）

基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng)

趙樹恩，屈 賢，李玉玲

（重慶交通大學(xué)機(jī)電與汽車工程學(xué)院，重慶 400074）

為了解決車輛彎道行駛安全問題，在虛擬儀器LabVIEW開發(fā)環(huán)境下設(shè)計(jì)了一套基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng).通過分析影響車輛行駛安全性的人、車、路、環(huán)境等因素，運(yùn)用層次分析法和權(quán)的最小平方法建立基于人-車-路-環(huán)境的車輛行駛安全度靜態(tài)綜合評(píng)價(jià)體系；引入安全系數(shù)k，結(jié)合車輛行駛安全臨界車速和車輛行駛安全度評(píng)價(jià)模型，構(gòu)建基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警模型，運(yùn)用TruckSim仿真驗(yàn)證了模型的有效性.在虛擬儀器LabVIEW開發(fā)環(huán)境下，設(shè)計(jì)了一套車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng)，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證.結(jié)果表明：該預(yù)警系統(tǒng)可對(duì)駛?cè)霃澋狼矣形ｋU(xiǎn)的車輛進(jìn)行預(yù)警，能有效提高車輛行駛安全性.

行駛安全；彎道；虛擬儀器；預(yù)警系統(tǒng)

車輛在彎道行駛時(shí)，往往會(huì)因?yàn)檐囁龠^高而發(fā)生車輛側(cè)翻、側(cè)滑等危險(xiǎn)狀況.據(jù)統(tǒng)計(jì)，70%以上的重特大交通事故均發(fā)生在視距不良、路側(cè)險(xiǎn)要、技術(shù)指標(biāo)較低的彎道路段上［1］.因此，對(duì)車輛轉(zhuǎn)彎安全性進(jìn)行研究可有效提高車輛行駛安全性，減少交通事故的發(fā)生.

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)車輛安全預(yù)警進(jìn)行了大量研究，取得了較豐碩的研究成果.張德兆等［2］結(jié)合彎道曲率、駕駛員特性及車輛動(dòng)力學(xué)性能等參數(shù)計(jì)算彎道最大安全車速，通過引入風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)預(yù)估函數(shù)對(duì)彎道車輛的安全狀態(tài)進(jìn)行判斷，但未考慮環(huán)境因素對(duì)車輛安全性的影響.余貴珍等［3］研究了車輛彎道防側(cè)翻預(yù)警算法，通過硬件在環(huán)駕駛模擬試驗(yàn)臺(tái)對(duì)該算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證.郭烈等［4］結(jié)合安全車速和車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了直道制動(dòng)減速階段的速度控制器，試驗(yàn)結(jié)果表明：該控制器可以有效避免側(cè)翻側(cè)滑等危險(xiǎn)狀況.于志新［5］建立了重型車三自由度車輛模型，設(shè)計(jì)了一套重型車輛側(cè)翻預(yù)警系統(tǒng)，驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效可靠性.Lee等［6］基于地圖數(shù)據(jù)庫和車輛定位設(shè)備研究了一種彎道車速控制系統(tǒng).上述研究很少有人考慮人、車、環(huán)境等因素對(duì)車輛行駛安全性的影響，不能較準(zhǔn)確地對(duì)車輛行駛安全狀態(tài)預(yù)警.

本文結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)原理和基于人-車-路-環(huán)境的車輛行駛安全度，建立基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警模型，在此基礎(chǔ)上，基于虛擬儀器設(shè)計(jì)車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng).

1　基于人-車-路-環(huán)境的車輛行駛安全度綜合評(píng)價(jià)

1.1車輛行駛安全度評(píng)價(jià)體系

人、車、路、環(huán)境是影響車輛行駛安全度的四大主要因素，它們之間既相互關(guān)聯(lián)又相互制約.考慮到影響因素的不確定性和復(fù)雜性，對(duì)影響車輛行駛安全度的人、車、路、環(huán)境等因素進(jìn)行多層次分析，通過對(duì)車輛行駛安全性影響因素的分析和文獻(xiàn)［7］建立如表1所示的多層次車輛行駛安全度綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.

表1　車輛行駛安全度綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Level hierarchical structure of vehicle driving safety degree

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化

駕駛員行為特性受駕駛員心理、生理綜合條件的影響最為重要.根據(jù)癥狀自評(píng)量表SCL90［8］，將駕駛員行為特性分為5個(gè)等級(jí)：1級(jí)代表駕駛員沒有焦慮、疲勞癥狀；2級(jí)表示有點(diǎn)癥狀，但表現(xiàn)并不明顯；3級(jí)表示有癥狀，表現(xiàn)程度為輕到中度；4級(jí)表示有癥狀，其程度為中到嚴(yán)重；5級(jí)表示癥狀的頻度和強(qiáng)度十分嚴(yán)重.車輛因素包括車輛輪胎性能、轉(zhuǎn)向助力特性、車輛類型等.按胎壓將車輛輪胎特性分為5個(gè)等級(jí)，按轉(zhuǎn)向助力壓力將轉(zhuǎn)向助力特性分為5個(gè)等級(jí)，按車輛尺寸將車輛類型分為大貨車、大客車、小貨車、小客車和轎車等5類.道路指標(biāo)包括側(cè)向附著系數(shù)和路面寬度2部分.根據(jù)《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》［9］和《公路路線設(shè)計(jì)規(guī)范》［10］，則各評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的評(píng)分準(zhǔn)則見表2.

1.3基于權(quán)的最小平方法的綜合評(píng)價(jià)模型

1.3.1綜合評(píng)價(jià)模型

人-車-路-環(huán)境對(duì)車輛行駛安全度的影響是相互獨(dú)立的.因此，采用線性模型對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

1.3.2權(quán)重系數(shù)的確定

本文采用權(quán)的最小平方法確定權(quán)重，該方法是由Chu等［11］于1979年提出的層析分析法中一種較新的排序方法，其基本思想是用對(duì)判斷矩陣（非一致矩陣）A=（aij）在約束條件∑ωi=1，ωi＞0下，用極小化解ωθ=（ω1ω2ω3… ωm）T作為排序權(quán)向量［11］.

構(gòu)造拉格朗日函數(shù)L（ω，λ）

表2　評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分準(zhǔn)則Table 2 Scoring criteria of evaluation index

對(duì)式（3）進(jìn)行整理，用矩陣形式表示為

與式（4）結(jié)合，整理可得ωθ為

式（5）求權(quán)重的方法稱為權(quán)的最小平方法，其中

判斷矩陣（非一致矩陣）A=（aij），采用Saaty教授［13］提出的“1～9標(biāo)度法”來構(gòu)造.判別標(biāo)準(zhǔn)見表3.

以影響車輛行駛安全的人、車、路、環(huán)境4個(gè)因素作為準(zhǔn)則層評(píng)判因子，采用權(quán)的最小平方法對(duì)各影響因素進(jìn)行權(quán)重分配.根據(jù)表3，對(duì)指標(biāo)重要性兩兩比較，得判斷矩陣為

表3　“1～9”評(píng)判標(biāo)度準(zhǔn)則Table 3 “1～9”evaluation criteria scale

利用式（6）求出矩陣C，及其逆矩陣為

所以則基于權(quán)的最小平方法的準(zhǔn)則層各影響因素權(quán)重分配為

同理，可得指標(biāo)層評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分配，如表4所示.

表4　各指標(biāo)因素權(quán)重分配Table 4 Weight distribution of factors

1.3.3評(píng)價(jià)模型的確定

結(jié)合以上分析，則基于權(quán)的最小平方法構(gòu)建的車輛行駛安全度綜合評(píng)價(jià)模型為

式中xi為駕駛員、車輛、道路、環(huán)境等因素的評(píng)分.

駕駛員因素評(píng)價(jià)模型

車輛因素評(píng)價(jià)模型

道路因素評(píng)價(jià)模型為

環(huán)境因素評(píng)價(jià)模型為

夜間行駛條件比白天差，為了更準(zhǔn)確地表現(xiàn)夜間環(huán)境條件，在白天環(huán)境基礎(chǔ)上乘以系數(shù)0.8.式中：為駕駛員行為特性評(píng)分；為駕駛員水平評(píng)分；為車輛輪胎特性評(píng)分；為轉(zhuǎn)向助力特性評(píng)分；為車輛類型評(píng)分；為側(cè)向附著系數(shù)評(píng)分；為路面寬度評(píng)分.

2　基于人車環(huán)境協(xié)同的安全預(yù)警模型

2.1基于車輛動(dòng)力學(xué)的彎道行駛安全車速

2.1.1側(cè)滑極限工況下的車速計(jì)算

當(dāng)?shù)孛嫣峁┑哪Σ亮Σ蛔阋云胶廛囕v重力和離心力的側(cè)向合力時(shí)，汽車就會(huì)發(fā)生側(cè)滑.圖1為汽車在有橫坡路面轉(zhuǎn)彎行駛時(shí)的車輛受力圖.

當(dāng)汽車有向外側(cè)滑移的傾向時(shí)，路面法向和切向平衡方程［14］為

式中：N1、N2為車輪垂直力；m為汽車總質(zhì)量；g為重力加速度；Ff為側(cè)向附著力；Fj為轉(zhuǎn)向時(shí)所受離心力.其中

式中：v為汽車轉(zhuǎn)向速度；R為汽車轉(zhuǎn)向半徑；φy為側(cè)向附著系數(shù).

側(cè)滑發(fā)生的臨界條件為

聯(lián)合式（12）（13）（14）得側(cè)滑臨界速度為

由于橫坡角度很小，用橫坡度值代替坡度角，tan θ=sin θ=ih.則

式中ih為橫坡度值.

2.1.2側(cè)翻極限工況下的車速計(jì)算

如圖1所示，汽車在彎道轉(zhuǎn)彎時(shí)，當(dāng)內(nèi)側(cè)車輪N1=0時(shí)，汽車將發(fā)生翻滾，則

將式（13）代入式（17），則在有橫坡路面轉(zhuǎn)彎時(shí)發(fā)生側(cè)翻的臨界速度為

式中：b為汽車軸距；hg為質(zhì)心高度.

結(jié)合式（16）（18），則基于車輛動(dòng)力學(xué)的車輛彎道行駛安全速度模型為

2.2基于人車環(huán)境協(xié)同的安全預(yù)警模型

考慮到車輛行駛安全性受駕駛員、車輛、道路和環(huán)境等因素的綜合影響，本文在基于車輛動(dòng)力學(xué)的安全行駛速度模型的基礎(chǔ)上，引入一個(gè)能夠反映車輛行駛安全靜態(tài)綜合因素的安全系數(shù)k，從而實(shí)現(xiàn)車輛行駛安全度靜、動(dòng)態(tài)影響因素的協(xié)同與耦合.安全系數(shù)k是運(yùn)用SAS軟件［15-16］進(jìn)行逐步回歸分析得到的.具體操作步驟為：1）制作變量間的散點(diǎn)圖，尋求變量間的相關(guān)性；2）確定變量間可能的函數(shù)形式；3）對(duì)變量進(jìn)行回歸分析，確定回歸方程.經(jīng)過大量模擬驗(yàn)算及驗(yàn)證，最后確定k值為

式中y是由式（7）得出車輛安全行駛安全度.結(jié)合式（19）（20），可得基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警模型為

3　預(yù)警模型驗(yàn)證

本文運(yùn)用商業(yè)軟件TruckSim對(duì)車輛安全預(yù)警模型進(jìn)行仿真分析［17-18］，選取客車為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，設(shè)定仿真環(huán)境為天氣狀況晴朗、路面干燥；駕駛員具有3 a駕駛經(jīng)驗(yàn)，身體健康，依據(jù)癥狀自評(píng)量表SCL90評(píng)估，駕駛員心理、生理狀況欠佳，為3級(jí)；車型選擇客車，車齡6 a，各方面性能一般；平坦瀝青路面，雙向二車道，行駛道路彎道居多.客車和道路的主要參數(shù)如表5所示.

通過構(gòu)建2條由200 m直道和2個(gè)半徑不相同的彎道組成的瀝青路面環(huán)形跑道對(duì)車輛行駛安全車速仿真分析，其中彎道半徑分別設(shè)置半徑為40、60 m.圖2為彎道半徑為40 m的道路模型.

速度勻速變化的客車在通過環(huán)形跑道時(shí)車輛發(fā)生側(cè)偏、側(cè)翻的速度即為仿真得到的車輛臨界安全車速.圖3為車輛速度變化圖.圖4為車輛偏離軌道的橫向位移l變化圖.

表5　道路和車輛的主要參數(shù)Table 5 Main structural parameters of vehicle and road

從圖3、4可以看出，車輛駛?cè)霃澋篮螅囕v嚴(yán)重偏移車道線，發(fā)生側(cè)滑危險(xiǎn).

通過軟件仿真得到車輛橫向失穩(wěn)的閾值與基于車輛動(dòng)力學(xué)模型（式（19））和基于人車環(huán)境協(xié)同的預(yù)警模型（式（21））求出的閾值見表6.

從表6可以看出，預(yù)警模型計(jì)算的車輛安全臨界速度相對(duì)動(dòng)力學(xué)模型計(jì)算的速度相對(duì)保守，預(yù)警時(shí)能夠給駕駛員提供充足的反應(yīng)及操作時(shí)間.相對(duì)于仿真速度模型，預(yù)警模型計(jì)算的安全臨界速度與其相近，模型具有有效性和可靠性.

表6　速度閾值比較Table 6 Speed comparison

4　預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

結(jié)合安全預(yù)警模型，在虛擬儀器LabVIEW開發(fā)環(huán)境下，設(shè)計(jì)了一套基于人車環(huán)境協(xié)同的車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng).該系統(tǒng)包括前面板設(shè)計(jì)和后面板程序框圖搭建.其中，前面板主要包括參數(shù)設(shè)置、控制按鈕、數(shù)據(jù)顯示等模塊；程序框圖用于放置圖形化代碼，表述程序運(yùn)行狀態(tài)，主要包括車輛行駛安全度模塊、安全車速計(jì)算模塊、預(yù)警模塊等.預(yù)警系統(tǒng)的程序框圖如圖5所示.

針對(duì)上述仿真條件，將駕駛員信息、車輛基本參數(shù)、道路環(huán)境等參數(shù)信息輸入預(yù)警系統(tǒng)前面板.車輛在半徑為40 m的轉(zhuǎn)彎安全行駛和危險(xiǎn)行駛時(shí)對(duì)應(yīng)的前面板分別如圖6、7所示.

從圖6可以看出，車輛實(shí)際行駛速度55 km/h小于安全車速61.4 km/h，顯示屏提示“車輛行駛安全！”報(bào)警燈不報(bào)警，顯示為綠色.

從圖7可以看出，車輛實(shí)際行駛速度62 km/h大于安全車速61.4 km/h，顯示屏提示“車速過高，危險(xiǎn)！請(qǐng)減速慢行！”，報(bào)警燈報(bào)警，顯示為紅色.綜上所述，設(shè)計(jì)的預(yù)警系統(tǒng)可實(shí)時(shí)顯示安全車速，準(zhǔn)確對(duì)車輛行駛安全狀態(tài)進(jìn)行判斷預(yù)警.

5　結(jié)論

1）運(yùn)用車輛動(dòng)力學(xué)原理建立車輛彎道行駛安全臨界速度模型，引入安全系數(shù)k，結(jié)合基于權(quán)的最小平方法的車輛行駛安全度，建立了基于人車環(huán)境協(xié)同的彎道車輛安全行駛預(yù)警模型.

2）結(jié)合安全預(yù)警模型，在虛擬儀器LabVIEW環(huán)境下設(shè)計(jì)了車輛彎道行駛安全預(yù)警系統(tǒng).仿真結(jié)果表明：該預(yù)警系統(tǒng)可給予駕駛員危險(xiǎn)警示，具有較好的可操作性，對(duì)減少交通事故的發(fā)生具有較大的現(xiàn)實(shí)意義.

［1］董紅召.車路集成環(huán)境下車輛防撞預(yù)警安全狀態(tài)判別模型的研究［J］.汽車工程，2011，33（9）：778-780. DONG H Z.A research on safety status identification modelforvehiclecollisionwarningundervehicle infrastructureintegrationcondition［J］.Automotive Engineering，2011，33（9）：778-780.（in Chinese）

［2］張德兆，王建強(qiáng)，李升波，等.基于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)預(yù)估的彎道防側(cè)滑超速預(yù)警系統(tǒng)［J］.公路交通科技，2009，26（增刊1）：44-48. ZHANG D Z，WANG J Q，LI S B，et al.Risk prediction based curve anti-sideslip speed warning system［J］. Journal of Highway and TransportationResearchand Development，2009，26（Suppl 1）：44-48.（in Chinese）

［3］余貴珍，李芹.車輛彎道行駛側(cè)傾穩(wěn)定性分析與側(cè)翻預(yù)警研究［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，40（4）：574-579. YU G Z，LI Q.Roll stability and early-warning of vehicle driving in the curve［J］.Journal of Beijing University of Technology，2014，40（4）：574-579.（in Chinese）

［4］郭烈，黃曉慧.汽車彎道防側(cè)滑/側(cè)翻控制器設(shè)計(jì)［J］.大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，53（4）：579-585. GUO L，HUANGXH.Sideslip/rolloveravoidance controller design for vehicle driving on curve lane［J］. Journal of Dalian University of Technology，2013，53 （4）：579-585.（in Chinese）

［5］于志新.重型車輛側(cè)翻預(yù)警系統(tǒng)的開發(fā)［J］.計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2012，20（9）：2523-2528. YU Z X.Development of rollver warning system for heavyduty vehicles［J］.Computer Measurement Control，2012，20（9）：2523-2528.（in Chinese）

［6］LEE Y H，DENG W.A simulation study of vehicle curve speed control system［C］∥2006 International Mechanical Engineering Congress and Exposition.New York：ASME，2006：163-171.

［7］陳紅，周繼彪.公路隧道運(yùn)行環(huán)境安全評(píng)價(jià)指標(biāo)與方法［J］.長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，33（4）：55-56. CHEN H，ZHOU J B.Safety evaluation indexes and method for traffic environment of highway tunnels［J］. Journal of Changan University（Natural Science Edition），2013，33（4）：55-56.（in Chinese）

［8］吳曠懷.道路工程［M］.北京：中國(guó)建筑工業(yè)出版社，2012：121-135.

［9］ABUT H，HANSEN J.DSP for In-vehicle and mobile systems［M］.Boston，USA：Springer，2005：179-193.

［10］中建標(biāo)公路委員會(huì).公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：JTG B01—2014［S］.北京：人民交通出版社，2014.

［11］CHU A T W，KALABA R E，SPINGARN K.Comparison of two methods for determine the weights of belonging to fuzzy sets［J］.Journal of Optimization Theory and Application，1979，27（4）：531-538.

［12］中交第一公路勘察設(shè)計(jì)研究院.公路路線設(shè)計(jì)規(guī)范：JTG_D20-2006［S］.北京：人民交通出版社，2006.

［13］SAATY T L.Fundamentals of decision making and priority theory［M］.Pittsburgh：RWS Publication，2000.

［14］杜棟，龐慶華.現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法與案例精選［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2008：101-110.

［15］余志生.汽車?yán)碚摚跰］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2009：205-300.

［16］馮力.回歸分析方法原理［M］.北京：中國(guó)金融出版社，2004：180-215.

［17］宋馬良.基于單目視覺的彎道行車預(yù)警研究［D］.昆明：昆明理工大學(xué)，2013. SONG M L.Research on curve driving warning based on monocular vision［D］.Kunming：Kunming University of Science and Technology，2013.（in Chinese）

［18］NAKAOLA M，PONGSATHOM R，NAGAI M.Study on forwardcollisionwarningsystemadaptedtodriver characteristicsandroadenvironment［C/OL］∥International Conference on Control，Automation and Systems 2008.［S.l.］：IEEE，2008：2890-2895［2015-10-14］.http：∥ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails. jsp？arnumber=4694250.Doi.10.1109/ICCAS.1008. 4694250.

（責(zé)任編輯 鄭筱梅）

Curve Driving Safety Warning System for Vehicle With Driver-vehicle-environment Synergy

ZHAO Shuen，QU Xian，LI Yuling
（College of Mechanical&Automobile Engineering，Chongqing JiaoTong University，Chongqing 400074，China）

To solve the driving safety warning problem of vehicle on curve roads，a driving safety warning system of vehicle on curve roads based on driver-vehicle-environment synergy was designed with LabVIEW.The multi-level static comprehensive evaluation index system for driving safety was established by AHP and weighted least squares method.Meanwhile，the static factors of driver，vehicles，roads，environment impacting on safety were considered.The safety speed on curve based on vehicle dynamics and safety degree evaluation model were combined by the safety coefficient k.Then，the warning model based on driver-vehicle-environment synergy was built.The validity of model was verified with TruckSim.Finally，the driving safety warning system of vehicle on curve roads based on LabVIEW was designed.Besides，the system was simulated.The results show that the warning system can judge and warn whether the vehicle is in safe or not when driving on curved roads.And it can improve the safety of the vehicle effectively.

driving safety；curve；virtual instrument； warning system

U 46

A

0254-0037（2016）01-0112-07

10.11936/bjutxb2015020042

2015-02-27

重慶市科委科研資助項(xiàng)目（cstc2014jcyjA6007）；國(guó)家博士后基金資助項(xiàng)目（2014M562259，XM2014084）；山地城市交通系統(tǒng)與安全重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目（KTSS201305）

趙樹恩（1972—），男，教授，主要從事車輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)及綜合控制、道路交通安全技術(shù)方面的研究，E-mail：zse0916@163.com