劉勝利
中共孟津縣紀(jì)律檢查委員會(huì) 河南 孟津 471100
先進(jìn)汽車駕駛輔助系統(tǒng)這是一種可以將人-車-路三者做為閉環(huán)系統(tǒng),有效的使用當(dāng)前現(xiàn)代信息技術(shù),來擴(kuò)展駕駛員的感知能力,從而通過路況以及車況的綜合信息來對安全隱患問題進(jìn)行有效的便是,這在當(dāng)前只能交通領(lǐng)域是一個(gè)研究的重點(diǎn)。
對于FCW系統(tǒng)來講,這是一個(gè)集預(yù)警,緊急避撞功能于一體的控制系統(tǒng),可以很好的實(shí)現(xiàn)其防碰撞預(yù)警的功能,它的主要關(guān)鍵點(diǎn)便是:設(shè)計(jì)的防撞預(yù)警策略可以很好的滿足駕駛員的特性,并且還能滿足不同風(fēng)格的駕駛習(xí)慣。因此我們需要構(gòu)建精確的車輛動(dòng)力學(xué)模型,在進(jìn)行設(shè)計(jì)的控制器標(biāo)準(zhǔn)中需要有著很好的實(shí)時(shí)性以及穩(wěn)定性。因此,為了能夠使得設(shè)計(jì)達(dá)成標(biāo)準(zhǔn),設(shè)計(jì)的自適應(yīng)FCW系統(tǒng)總體方案如圖1所示。
從圖1當(dāng)中我們可以知道,F(xiàn)CW算法它能夠很好的提高系統(tǒng)效能以及系統(tǒng)的指令接受度。當(dāng)即將發(fā)生危險(xiǎn)的時(shí)候,報(bào)警系統(tǒng)頻繁干擾正常駕駛從而起到報(bào)警的作用,固定不變的跟車模型參數(shù)以及報(bào)警啟動(dòng)邏輯無法適應(yīng)駕駛?cè)说男袨椴▌?dòng)性以及個(gè)體差異性,因此為了很好的使得FWC系統(tǒng)穩(wěn)定的工作,我們應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)的關(guān)注FCW算法的操作。
在帶有自適應(yīng)功能的FCW算法中它有著兩個(gè)方面的特點(diǎn):第一、內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型不能進(jìn)行固定,而是需要駕駛?cè)藛T調(diào)整。通過不同的參數(shù)數(shù)據(jù)調(diào)整,從而才能使得變得穩(wěn)定,另外還相應(yīng)的會(huì)受到交通環(huán)境,疲勞狀態(tài)等因素的影響,使得駕駛員的個(gè)體存在波動(dòng)性。第二、內(nèi)部固定啟動(dòng)閥值也是需要進(jìn)行調(diào)整的,當(dāng)駕駛員的應(yīng)激反應(yīng)特點(diǎn)受到了路況因素的影響,從而使得對于風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避能力也在不斷的進(jìn)行變化。
對于系統(tǒng)來講,如何有效的收集數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)參數(shù),在這個(gè)系統(tǒng)的框架中將在線數(shù)據(jù)分為了三個(gè)方面:第一、危險(xiǎn)辨識數(shù)據(jù),這是一種當(dāng)FCW預(yù)警開始運(yùn)作時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),這一種數(shù)據(jù)越多,那么就說明內(nèi)部闡述以及啟動(dòng)閥值較為穩(wěn)定。第二、漏警數(shù)據(jù),這是一種當(dāng)FCW沒有正確的檢測到后面跟車風(fēng)險(xiǎn)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。第三、誤警數(shù)據(jù),當(dāng)出現(xiàn)假警報(bào)的時(shí)候產(chǎn)生的數(shù)據(jù),我們都知道,在汽車當(dāng)中頻繁的出現(xiàn)假警報(bào)會(huì)干擾到駕駛員的操作,因此當(dāng)前出現(xiàn)誤警數(shù)據(jù)的發(fā)生時(shí),我們需要對閥值進(jìn)行重新評估。
對于風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)序列來講,當(dāng)制動(dòng)的時(shí)候可以收集到所有的RP值便可以進(jìn)行對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新的預(yù)測,從而獲得風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)序列,并且當(dāng)決定最后的RP值時(shí)候,會(huì)使得序列重新開始,從而生成一個(gè)新的序列。
制動(dòng)信號和警告信號這兩個(gè)信號是系統(tǒng)當(dāng)中最為重要的信息,可以用來評估和匹配當(dāng)前的設(shè)置參數(shù),在實(shí)際操作過程當(dāng)中,當(dāng)熟不B=1的時(shí)候,可以保障啟動(dòng)閥值的合理性。并且對于應(yīng)用信息來講,它是用來衡量數(shù)據(jù)B的混亂記錄,當(dāng)混亂的程度越比,內(nèi)部B值的比率就越高。
首先我們需要在Carsim系統(tǒng)當(dāng)中構(gòu)建出可以模擬車輛運(yùn)行的過程,從而在一定的程度上反映出系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)特性并且滿足模型精確性要求的車輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬。當(dāng)我們在進(jìn)行離線仿真設(shè)計(jì)算法的時(shí)候,需要應(yīng)用到Carsim系統(tǒng)中的路面數(shù)據(jù),并且為了可以全面的平復(fù)反饋改進(jìn)后的FCW算法以及有效的驗(yàn)證修改之后的指標(biāo),當(dāng)我們在對離線方針操作進(jìn)行執(zhí)行的時(shí)候,這此時(shí)制動(dòng)信號不會(huì)被認(rèn)作為邏輯警報(bào)。在本篇文章當(dāng)中我們提出了FCW算法的輸入是調(diào)整指標(biāo)THW以及TTCI的結(jié)果,并不是在一個(gè)車道上只考慮到駕駛員行為的傳統(tǒng)指標(biāo)。因此提出了預(yù)警算法的觀點(diǎn),僅僅是為了能夠在最大的限度上考慮模型參數(shù)以及啟動(dòng)閥值的自我調(diào)整,因此我們可以把它看做為自適應(yīng)預(yù)警裝置。
對于FCW參數(shù)的調(diào)整都是基于在線數(shù)據(jù)流來進(jìn)行操作的,它的主要邏輯過程如下:首先,我們需要判斷啟動(dòng)閥值內(nèi)部的參數(shù)設(shè)置是否合理,假設(shè)它符合當(dāng)前駕駛員的制動(dòng)行為,那么就代表著閥值以及模型參數(shù)兩者數(shù)據(jù)都不需要進(jìn)行調(diào)整。反之,系統(tǒng)將會(huì)找尋最佳的閥值參數(shù)來進(jìn)行操控。接著,我們還需要確定風(fēng)險(xiǎn)評估模型的參數(shù)內(nèi)部設(shè)置是否有效,如果有效的話,那么當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)評估模型參數(shù)就會(huì)不受到改變繼續(xù)保持形式,如果參數(shù)的設(shè)置不合理,那么便需要對模型參數(shù)以及啟動(dòng)閥值進(jìn)行修改,并且還需要對前期的數(shù)據(jù)進(jìn)行清除操作。
在對性能進(jìn)行定義的時(shí)候,我們需要對其內(nèi)部的每一幀實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類,接著按照FCW評價(jià)的方法來對其性能指標(biāo)進(jìn)行定義,在這些指標(biāo)當(dāng)中有著:適應(yīng)率,預(yù)警正確率,危險(xiǎn)辨識率,安全辨識率,誤警率等等。
對于這一些指標(biāo)我們需要保障有著很好的預(yù)警正確率,當(dāng)算法在出現(xiàn)警報(bào)的時(shí)候,駕駛員也可以進(jìn)行剎車操作,這樣就會(huì)在一定的程度上使得系統(tǒng)可以在主動(dòng)安全中發(fā)揮出作用,并且在一定程度上為了使得駕駛員在駕駛的過程中不會(huì)受到干擾,我們還需要在算法當(dāng)中加入一個(gè)高安全辨識率以及低誤警率。
從圖2當(dāng)中我們可以了解到三中算法模式的性能比較,在所有的性能指標(biāo)當(dāng)中,我們可以看出模式1它不同于其他的兩種模式,對于FCW產(chǎn)品的概念來講,它在早期的階段便需要進(jìn)行研究以及優(yōu)化,內(nèi)部的指標(biāo)修改或者是自適應(yīng)預(yù)警都需要進(jìn)一步的加強(qiáng),從而避免發(fā)生誤警率。在比較當(dāng)中的所有性能中,整合兩種模式3無疑是三中模式當(dāng)中最好的,對于模式3來講,為了進(jìn)一步的加強(qiáng)精確度,它內(nèi)部當(dāng)中的安全辨識率提高到了百分之九十以上。
圖2 三中算法模型的性能比較
在本篇文章當(dāng)中,我們對FCW算法的特點(diǎn)進(jìn)行了有效的分析和探討,打破了傳統(tǒng)FCW算法使用固定跟車模型以及固定報(bào)警啟動(dòng)閥值的局限,從而有效的實(shí)現(xiàn)了跟車模型參數(shù)可以在線進(jìn)行調(diào)整的概念,這就在一定的程度上使得內(nèi)部FCW系統(tǒng)可以很好的適應(yīng)駕駛員的個(gè)體差異性以及行為波動(dòng)性,并且在隨著系統(tǒng)使用時(shí)間的不斷增加,系統(tǒng)對于駕駛員行為的使用性也逐漸被提高,在一定的程度上使得誤警率也變得降低,因此可以很好的匹配駕駛員當(dāng)前的駕駛行為。另外我們還可以通過對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行擴(kuò)大,使得驗(yàn)證的結(jié)果能夠進(jìn)一步的有效提高,在不久的將來,這一種方法評估風(fēng)險(xiǎn)感知以及FCW算法可以在復(fù)雜的交通環(huán)境進(jìn)行更加的適應(yīng),這也是未來需要重點(diǎn)研究的方向。