基于多源信息檢測(cè)的車輛防撞預(yù)警技術(shù)研究

孫華偉 茍春梅 董靜

新疆交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 新疆烏魯木齊市 831401

隨著汽車產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，我國(guó)汽車數(shù)量越來(lái)越多，交通事故發(fā)生率也明顯升高。為了使車輛安全性得到保證，最大限度減少各類交通事故發(fā)生率，人們?cè)谄囍鲃?dòng)安全方面重視度越來(lái)越高。車輛防撞預(yù)警技術(shù)屬于駕駛輔助技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中主要是通過(guò)對(duì)事故和意外的分析并采取相應(yīng)措施。研究汽車防撞預(yù)警技術(shù)，能夠很大程度上減輕駕駛?cè)藛T心理負(fù)擔(dān)和壓力，使駕駛安全性有明顯提高。當(dāng)前學(xué)者研究的重點(diǎn)集中在安全車距保持和防止車道偏離等方面，做好駕駛員精神狀態(tài)分析，能夠使車輛防撞預(yù)警技術(shù)水平有明顯提高。多源信息檢測(cè)主要是指在車道偏離檢測(cè)和安全車距保持基礎(chǔ)上，從方向盤轉(zhuǎn)角參數(shù)角度出發(fā)，分析駕駛員疲勞駕駛行為，使車輛安全性有明顯提高，本文就此展開了研究分析。

1 車輛防撞預(yù)警技術(shù)

1.1 車道偏離檢測(cè)

車道偏離預(yù)警系統(tǒng)即LDWS，在實(shí)際應(yīng)用中主要是指通過(guò)分析當(dāng)前車道車輛位置以及車輛狀態(tài)參數(shù)，掌握車輛偏離車道風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)弱，以此提醒駕駛員，使車輛行駛安全性得到提高。

LDWS包含有傳感器、ECU、預(yù)警裝置和車載電腦四個(gè)主要組成結(jié)構(gòu)，傳感器主要采集車輛狀態(tài)參數(shù)以及獲取相應(yīng)圖像，獲取車道邊界線信息，ECU判斷車量位置，當(dāng)車輛前輪存在有偏離車道風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，將警報(bào)命令發(fā)送至預(yù)警裝置，進(jìn)而發(fā)送警報(bào)。

車道偏離檢測(cè)需要提前做好相關(guān)區(qū)域的劃分，包含有安全區(qū)域、過(guò)渡區(qū)域、警戒區(qū)域、危險(xiǎn)區(qū)域和預(yù)警區(qū)域等不同類型，其中安全區(qū)域指車輛內(nèi)兩條最早預(yù)警線間，車輛未出現(xiàn)偏離車道風(fēng)險(xiǎn)，安全行駛；過(guò)渡區(qū)域主要是指接近車道線內(nèi)側(cè)，處于車道線與最早預(yù)警線之間，在這一區(qū)域，如果車輛處于行駛狀態(tài)，

偏離車道風(fēng)險(xiǎn)非常小，但是需要保持精力集中，避免有偏離車道安全隱患出現(xiàn)，設(shè)置過(guò)渡區(qū)域可提醒駕駛員盡早駛?cè)氚踩珔^(qū)域；警戒區(qū)域設(shè)置在車道線外側(cè)，如果車身行駛至警戒區(qū)域，雖然短時(shí)間內(nèi)不會(huì)有危險(xiǎn)出現(xiàn)，但是因?yàn)轳偝鲕嚨?，存在有非常大危險(xiǎn)性，駕駛員不能長(zhǎng)時(shí)間行駛在警戒區(qū)域；危險(xiǎn)區(qū)域至警戒區(qū)域外，車身幾乎進(jìn)入相鄰車道，非常容易發(fā)生碰撞，危險(xiǎn)性最大；預(yù)警區(qū)域，包含危險(xiǎn)區(qū)域、警戒區(qū)域和過(guò)渡區(qū)域，預(yù)警線之外的所有區(qū)域都屬于預(yù)警區(qū)域。

1.2 疲勞駕駛行為分析

疲勞駕駛行為監(jiān)測(cè)方法有三種：第一，基于生理特征監(jiān)測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中需要包含有腦電圖、肌電圖、心電圖等，在實(shí)際應(yīng)用中需要駕駛員身體與監(jiān)測(cè)裝置相互接觸，這種方式會(huì)一定程度上影響到駕駛員的駕駛操作，使駕駛員產(chǎn)生不適感，進(jìn)而出現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)；第二，基于面部特征監(jiān)測(cè)方法，在實(shí)際應(yīng)用中利用圖像傳感器對(duì)駕駛員面部特征進(jìn)行采集，以此對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，包含駕駛員眼睛、嘴巴、頭部位置等，圖像獲取方面容易受到光線和環(huán)境等干擾，同樣會(huì)影響到監(jiān)測(cè)效果準(zhǔn)確性和有效性，面部定位難度大，準(zhǔn)確率無(wú)法得到保證；第三，基于駕駛行為監(jiān)測(cè)，這種監(jiān)測(cè)方式主要是監(jiān)測(cè)剎車踏板以及方向盤操作，通過(guò)相關(guān)參數(shù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛狀態(tài)的分析判斷。

綜合這些因素分析考慮，本次選擇基于駕駛行為監(jiān)測(cè)方法，能夠滿足非接觸式、全天候、實(shí)時(shí)性要求，在駕駛員駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面有著非常好的應(yīng)用效果。

1.3 汽車縱向車間距檢測(cè)

為了更好地實(shí)現(xiàn)汽車防撞，需要通過(guò)對(duì)前方車輛的識(shí)別，并實(shí)時(shí)判斷自車與前方車輛距離分析是否會(huì)出現(xiàn)碰撞風(fēng)險(xiǎn)。汽車縱向車間距檢測(cè)主要應(yīng)用車間距檢測(cè)系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確判斷前后兩車間距，與系統(tǒng)設(shè)置的安全距離相對(duì)比，判斷車輛行駛的危險(xiǎn)狀態(tài)，及時(shí)發(fā)出報(bào)警信息。

2 基于多源信息檢測(cè)的車輛防撞預(yù)警技術(shù)

2.1 信息融合技術(shù)

信息融合出現(xiàn)在上世紀(jì)七十年代，最早應(yīng)用在軍事方面。有專家認(rèn)為，信息融合主要是利用傳感器、信息庫(kù)等方面所獲取的信息，通過(guò)集成、濾波等方式形成表示架構(gòu)在獲取決策和解釋信息的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)控制和目標(biāo)追蹤。

根據(jù)不同的抽象層次，信息融合可分為數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合三個(gè)級(jí)別，第一，數(shù)據(jù)級(jí)融合，數(shù)據(jù)級(jí)融合在實(shí)際應(yīng)用中融合處理所獲取的信息，發(fā)現(xiàn)其中存在的特征，準(zhǔn)確識(shí)別和判斷數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)精度能夠得到保證，數(shù)據(jù)損失少，但是數(shù)據(jù)處理量大，需要較長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理時(shí)間，抗干擾能力差；第二，特征級(jí)融合，傳感器提取特征向量后將特征向量融合，在多傳感器目標(biāo)跟蹤和識(shí)別方面有廣泛應(yīng)用，可四線對(duì)數(shù)據(jù)的壓縮，有非常好實(shí)時(shí)性，但是容易發(fā)生數(shù)據(jù)丟失，融合性能無(wú)法得到保證；第三，決策級(jí)融合，傳感器提取特征向量后將特征向量融合，這種融合方式會(huì)損失非常多數(shù)據(jù)，精度無(wú)法得到保證，但是有非常好的抗干擾能力和實(shí)時(shí)性。

在信息融合過(guò)程中，傳感器會(huì)接收到信息，信息在經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的分析處理后，能夠產(chǎn)生特征向量，在滿足融合要求情況進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)信息的交互。第一，信息獲取，通過(guò)不同方式獲取所需要的信息，A/D轉(zhuǎn)換器在接收到信息后需要將非電信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，再將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為I/O端口所接收的信號(hào)；第二，數(shù)據(jù)預(yù)處理，信號(hào)在采集后，往往會(huì)夾雜有噪音，信息融合之前需要使噪音比有適當(dāng)提高，在信號(hào)處理過(guò)程中包含有濾波、野點(diǎn)剔除等方式；第三，特征提取，按照一定方式提取所需要的信息特征；第四，融合計(jì)算，結(jié)合具體的融合對(duì)象和數(shù)據(jù)特征選擇針對(duì)性的融合方法。

2.2 聯(lián)合卡爾曼濾波算法

聯(lián)合卡爾曼濾波在數(shù)據(jù)處理方面包含有分配過(guò)程，不同卡爾曼濾波器與傳感器之間相互對(duì)應(yīng)，在獲取最佳估計(jì)后實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的綜合處理，獲取系統(tǒng)最優(yōu)估計(jì)。

2.3 基于信息融合的車輛防撞檢測(cè)技術(shù)

現(xiàn)有的汽車周圍目標(biāo)檢測(cè)多應(yīng)用單個(gè)傳感器，這種檢測(cè)方式在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法使車輛防撞信息檢測(cè)可靠性得到有效保證，受到行車環(huán)境復(fù)雜性大因素影響，部分條件下很難適應(yīng)，容易有誤警、漏警等情況出現(xiàn)。本次信息的檢測(cè)包含有智能攝像機(jī)和毫米波雷達(dá)兩個(gè)傳感器，毫米波雷達(dá)在實(shí)際應(yīng)用中可直接測(cè)距，攝像機(jī)測(cè)距利用基于機(jī)器視覺(jué)的跟蹤測(cè)距系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)測(cè)距。汽車縱向車距的檢測(cè)需要獲取自身與前車車距數(shù)據(jù)，雷達(dá)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車輛前方環(huán)境狀況的有效感知，但是在實(shí)際應(yīng)用中容易受到干擾，機(jī)器視覺(jué)方式信息獲取量大，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物體紋理和顏色的準(zhǔn)確解析，但是在測(cè)距方面，與雷達(dá)相比存在有非常大誤差。將毫米波雷達(dá)與攝像機(jī)數(shù)據(jù)相融合開發(fā)的車輛防撞檢測(cè)技術(shù)，可以將兩種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)充分融合，提高整個(gè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

毫米波雷達(dá)與攝像機(jī)信息融合在實(shí)際應(yīng)用中首先需要保證兩者數(shù)據(jù)的有效融合，兩者數(shù)據(jù)融合有時(shí)間融合和空間融合兩個(gè)方面內(nèi)容：在時(shí)間融合方面，不同傳感器采樣頻率存在有明顯差異性，所采集的信息很難保證為同一時(shí)刻，傳感器數(shù)據(jù)時(shí)間方面同步性可通過(guò)時(shí)間融合實(shí)現(xiàn)，同步獲取攝像機(jī)圖像信息和毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)信息，使兩者在時(shí)間方面的同步性得到保證；在空間融合方面，在獲取攝像機(jī)外部參數(shù)約束方程后，可獲取攝像機(jī)、雷達(dá)、車輛坐標(biāo)等方面信息，通過(guò)攝像機(jī)模型將雷達(dá)掃描點(diǎn)投射至相應(yīng)圖像坐標(biāo)，通過(guò)這種方式將空間數(shù)據(jù)有效融合在一起，實(shí)現(xiàn)不同坐標(biāo)系之間的有效統(tǒng)一，減少系統(tǒng)計(jì)算時(shí)間，提高系統(tǒng)實(shí)用性。毫米波雷達(dá)與攝像機(jī)各自有不同優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)相融合方式，可實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)誤警率和冗余報(bào)警率的有效控制。

3 結(jié)語(yǔ)

基于多源信息檢測(cè)的車輛防撞預(yù)警技術(shù)研究，受到車輛運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境復(fù)雜性、軟件條件、硬件條件等因素影響和限制，在研究過(guò)程中還存在有一定的不足，必須要更加深入的研究和改善。首先，當(dāng)檢測(cè)到車輛存在有偏離車道趨勢(shì)且駕駛員處于清醒駕駛狀態(tài)時(shí)，判斷自車換道趨勢(shì)，考慮換道時(shí)相鄰車道其他車輛行駛狀態(tài)，本次研究中未涉及有這一方面研究；其次，針對(duì)疲勞駕駛行為的研究，本次研究方法過(guò)于簡(jiǎn)單，在之后的研究中，還需要尋找更多的樣本參數(shù)加以論證，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員駕駛狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷；最火，本次基于制動(dòng)減速建立縱向行車最小安全距離模式，雖然對(duì)兩車行駛狀態(tài)進(jìn)行了考慮分析，但是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于簡(jiǎn)單，部分參數(shù)的選擇未能對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境變化和駕駛意圖有充分考慮，在之后研究中還需要不斷完善。