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    基于車車通信的前向碰撞預(yù)警策略

    2021-03-07 05:16:34邢美華唐書(shū)宇
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2021年2期
    關(guān)鍵詞:主車延時(shí)預(yù)警

    惠 飛,邢美華,郭 靜,唐書(shū)宇

    (長(zhǎng)安大學(xué)信息工程學(xué)院,西安 710064)

    (*通信作者電子郵箱xingmeihua@chd.edu.cn)

    0 引言

    近年來(lái),交通事故造成了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失,使之成為各國(guó)面臨的一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題[1]。據(jù)美國(guó)高速公路安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,NHTSA)統(tǒng)計(jì),2018年有36 560人死于車輛碰撞事故,且前向碰撞占據(jù)約30%,其中,大部分碰撞事故是人為因素造成的[2]。因此,有效檢測(cè)和避免前向碰撞的預(yù)警系統(tǒng)對(duì)提高道路安全性具有重要意義。

    前向碰撞預(yù)警(Forward Collision Warning,F(xiàn)CW)系統(tǒng)可以分為兩種:一種基于毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等傳統(tǒng)傳感器感知并獲取前方車輛信息;另一種通過(guò)車車(Vehicleto-Vehicle,V2V)通信實(shí)現(xiàn)車輛間運(yùn)動(dòng)、軌跡信息交互。盡管前者的精度較高且研究起始時(shí)間較早,但是存在一定缺陷,如:基于激光雷達(dá)的系統(tǒng)在雨、雪、霧等惡劣天氣中無(wú)法穩(wěn)定運(yùn)行[3];激光雷達(dá)系統(tǒng)和雷達(dá)系統(tǒng)的檢測(cè)都在視距(Line-Of-Sight,LOS)范圍內(nèi),并且通常是定向的[4];攝像頭在隧道中由于光線不足、天氣因素導(dǎo)致視線范圍縮小等。相對(duì)而言,車車通信方式不易受天氣、光線等影響且能實(shí)現(xiàn)對(duì)非視距車輛的感知,所以,基于車車通信的碰撞預(yù)警系統(tǒng)成為了近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。

    Zardosht等[5]提出了一種基于V2V的碰撞事故決策算法,并根據(jù)不同場(chǎng)景給駕駛員提供預(yù)警建議;Li 等[6]提出了一種基于V2V 的追尾預(yù)警系統(tǒng),該系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)感知來(lái)識(shí)別危險(xiǎn),當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到不安全的行駛速度時(shí)給駕駛員發(fā)出減速警告;Xiang 等[7]分析了專用短程通信(Dedicated Short Range Communication,DSRC)作為V2V 通信方式的優(yōu)勢(shì),并建立了一種基于車輛動(dòng)力學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多級(jí)預(yù)警系統(tǒng);王婷婷[8]提出了一種基于DSRC 和差分全球定位系統(tǒng)(Differential Global Positioning System,DGPS)的協(xié)同F(xiàn)CW 系統(tǒng),并建立了前車靜止、勻速、減速三種場(chǎng)景下的碰撞避免模型;Zhao 等[9]提出了一種基于DSRC 的多源誤差補(bǔ)償?shù)淖钚“踩嚲嗄P?,并設(shè)置了不同級(jí)別的預(yù)警策略。

    上述研究大多基于DSRC 的車車通信技術(shù)且假定延時(shí)時(shí)間內(nèi)后車勻速運(yùn)動(dòng)。無(wú)線上網(wǎng)(Wi-Fi)、DSRC、長(zhǎng)期演進(jìn)技術(shù)-車輛(Long Term Evolution-Vehicle,LTE-V)和紅外通信等無(wú)線通信技術(shù)均可用于V2V 通信[10]。目前,LTE-V 以其支持車輛應(yīng)用具有高可靠性、大帶寬[11]、全球部署、可快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化[12]等特點(diǎn)受到了廣泛關(guān)注。因此,本文設(shè)計(jì)了基于LTEV2V 通信的FCW 系統(tǒng),分析了該系統(tǒng)的主要延時(shí)時(shí)間,并建立了修正GPS誤差并考慮主(后)車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的碰撞避免模型;針對(duì)遠(yuǎn)(前)車勻速、加速、減速不同場(chǎng)景給出了相應(yīng)的預(yù)警策略,通過(guò)Matlab 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了報(bào)警策略的有效性以及考慮延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的必要性,并針對(duì)主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)加速的情形,對(duì)提出的預(yù)警策略正確避撞率進(jìn)行了驗(yàn)證。

    1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    LTE-V 包括LTE-V 集中式(LTE-V-cell)和LTE-V 分布式(LTE-V-direct)兩種模式(如圖1)。與IEEE 802.11p 相比,LTE-V-Direct 是一種新的分散式架構(gòu),它對(duì)時(shí)分-長(zhǎng)期演進(jìn)技術(shù)(Time Division Long Term Evolution,TD-LTE)物理層進(jìn)行了修改并盡可能保留其通用性以提供短距離直接通信、低延遲和高可靠性。據(jù)Chen 等[11]的研究,LTE-V 被視為基準(zhǔn)模式并可以作為DSRC 的一種替代方案。通過(guò)車輛之間的實(shí)時(shí)信息共享,每輛車都可以獲得周圍環(huán)境的當(dāng)前信息,這為道路安全和交通效率應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。LTE-V-Direct 用于在車輛之間直接交換與道路安全相關(guān)的低延遲安全服務(wù)信息。由于FCW 是典型的與安全相關(guān)的低延遲場(chǎng)景,因此本文僅關(guān)注LTE-V-Direct模式。

    圖1 LTE-V通信的兩種模式Fig.1 Two modes of LTE-V communication

    基于LTE-V 的FCW 系統(tǒng)(如圖2)可以被分為四個(gè)部分:數(shù)據(jù)采集模塊、LTE-V 設(shè)備通信模塊、算法執(zhí)行模塊以及預(yù)警與控制模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)車輛控制器局域網(wǎng)絡(luò)(Controller Area Network,CAN)、GPS 和加速度計(jì)等傳感器獲得車輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征(如經(jīng)緯度、速度、航向角、加速度等);LTE-V 設(shè)備通信模塊負(fù)責(zé)廣播和接收基本安全消息(Basic Short Message,BSM);算法執(zhí)行模塊利用主、遠(yuǎn)車信息進(jìn)行當(dāng)前危險(xiǎn)狀況判斷并給出預(yù)警策略傳送至預(yù)警與控制模塊,其中,主(后)車信息通過(guò)藍(lán)牙模塊直接獲得,而遠(yuǎn)(前)車信息通過(guò)接收遠(yuǎn)車LTE-V設(shè)備廣播的BSM獲得。

    圖2 基于LTE-V通信的FCW系統(tǒng)框架Fig.2 Framework of the FCW system based on LTE-V communication

    2 延時(shí)時(shí)間建模

    通過(guò)第1章中分析基于LTE-V通信的FCW 系統(tǒng)的整體構(gòu)成如圖3 所示,考慮系統(tǒng)中的主要延時(shí)信息獲取時(shí)間、信息傳輸時(shí)間、警告生成時(shí)間和駕駛員反應(yīng)時(shí)間對(duì)延時(shí)時(shí)間用高斯模型進(jìn)行建模。

    圖3 基于LTE-V的FCW系統(tǒng)信息傳輸流程Fig.3 Information transmission process of FCW system based on LTE-V

    2.1 數(shù)據(jù)獲取時(shí)間

    數(shù)據(jù)從CAN、GPS 和加速度計(jì)等傳感器采集并發(fā)送到車輛終端的周期為T(mén)c(單位:ms)。車載終端整合收集到的信息并采用ASN.1方式將信息編碼形成BSM。基于LTE-V通信的BSM 發(fā)送周期為T(mén)BSM(單位:ms)。信息采集周期小于BSM 的發(fā)送周期,所以將信息獲取時(shí)間表示為:

    2.2 信息傳輸時(shí)間

    LTE-V2X 通信系統(tǒng)分為基于SideLink(SL)的V2X 工作模式、基于UpLink(UL)或DownLink(DL)的V2X 工作模式以及中繼V2X工作模式[13-14]。基于SL的V2X工作模式通過(guò)PC5接口可以高效地實(shí)現(xiàn)車輛間信息的直接交換。在此模式下,信息傳輸延時(shí)指遠(yuǎn)車通過(guò)SL 鏈路發(fā)送V2X 消息到主車所需的持續(xù)時(shí)間[15]。具體來(lái)說(shuō),該傳輸延時(shí)時(shí)間Ttrans分為:

    1)遠(yuǎn)車用戶設(shè)備(User Equipment,UE)等待SL鏈路調(diào)度周期Twait;

    2)遠(yuǎn)車UE 接收SL 鏈路控制信息(Sidelink Control Information,SCI)傳輸時(shí)間TSCI;

    3)遠(yuǎn)車UE 通過(guò)SL 鏈路將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街鬈嘦E 所用時(shí)間Tdata;

    4)主車UE 解碼接收信息所需時(shí)間和主車UE 高層協(xié)議棧解碼所需時(shí)間Tprocess。

    用描述信息傳輸時(shí)延的最小單位——傳輸時(shí)間間隔(Transmission Time Interval,TTI)描述上述過(guò)程,其中一個(gè)縮短TTI 對(duì)應(yīng)0.5 ms,那么延時(shí)時(shí)間取值范圍為57.3~91.1 ms[15],用高斯分布對(duì)信息傳輸時(shí)間進(jìn)行建模,Ttrans為隨機(jī)變量,服從,按照3σ原則,有:

    2.3 警告生成時(shí)間

    主車中整個(gè)FCW 算法的執(zhí)行包括處理接收到的信息(如將接收到的BSM 消息中經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為適合算法建立的XY 平面坐標(biāo)、存儲(chǔ)一定時(shí)間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)用于擬合車輛歷史軌跡),根據(jù)處理后的信息確定遠(yuǎn)車所處車道,與主車的前后位置關(guān)系,建立碰撞避免模型給出預(yù)警策略并最終生成警告。警告產(chǎn)生的延遲指從主車接收到遠(yuǎn)車的BSM,執(zhí)行FCW 算法生成警告的時(shí)間Tgen。

    2.4 駕駛員反應(yīng)時(shí)間

    駕駛員的反應(yīng)時(shí)間Tresp指從收到警告信息至踩下制動(dòng)踏板的時(shí)間。駕駛員的反應(yīng)時(shí)間受駕駛員的狀態(tài)、車速和目標(biāo)狀態(tài)等因素影響很大,因此難準(zhǔn)確確定。根據(jù)Zhao 等[9]的駕駛員反應(yīng)時(shí)間測(cè)試實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明反應(yīng)時(shí)間閾值邊界為0.6~1.6 s。用高斯分布對(duì)駕駛員反應(yīng)時(shí)間進(jìn)行建模,Tresp為隨機(jī)變量,服從Tresp~N(μresp,σ2resp),按照3σ原則,有:

    計(jì)算出μresp=1.1,σresp=0.167。

    綜上,整個(gè)FCW系統(tǒng)的延時(shí)時(shí)間Tdelay為:

    其中:信息傳輸時(shí)間Ttrans、駕駛員的反應(yīng)時(shí)間Tresp為統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的高斯隨機(jī)變量。那么,延時(shí)時(shí)間Tdelay仍服從高斯分布(如圖4)。

    圖4 延時(shí)時(shí)間高斯分布圖Fig.4 Gaussian distribution of delay time

    3 碰撞避免模型

    為了提高預(yù)警策略的準(zhǔn)確性,首先給出主遠(yuǎn)車的基本運(yùn)動(dòng)模型,然后分析GPS 誤差并用圓概率誤差(Circular Error Probable,CEP)進(jìn)行定量表達(dá),最后確立一種修正GPS誤差并考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的碰撞避免模型。

    3.1 基本運(yùn)動(dòng)模型

    首先,確定考慮延時(shí)時(shí)間內(nèi)后車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的基本運(yùn)動(dòng)模型。假定初始時(shí)刻和主車的初始位置均為0,主、遠(yuǎn)車初始位置、速度和加速度分別記為xhv0、vhv0、ahv0、xrv0、vrv0、arv0。在延時(shí)時(shí)間Tdelay后,主車期望響應(yīng)減速度記作aERD。任意時(shí)刻主車(Host Vehicle,HV)、遠(yuǎn)車(Remote Vehicle,RV)的速度、位置表達(dá)式如下:

    記xrel0、vrel0、arel0為初始相對(duì)位置、速度以及加速度,它們滿足:

    3.2 誤差分析與修正

    GPS 誤差導(dǎo)致實(shí)際相對(duì)距離與理論相對(duì)位移有誤差,為了進(jìn)一步提高碰撞預(yù)警模型的準(zhǔn)確性,對(duì)GPS 誤差進(jìn)行分析修正。

    GPS 誤差源包括控制段誤差(如衛(wèi)星鐘差和衛(wèi)星軌道誤差)、傳輸誤差(對(duì)流層、電離層誤差)和測(cè)量誤差(接收機(jī)噪聲和多徑)[16],所以很難為GPS 誤差建立一個(gè)準(zhǔn)確的模型,一些研究將GPS 誤差假設(shè)為高斯分布[7,17],另外,還有一部分學(xué)者通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算GPS 誤差[18-19]。本文假設(shè)GPS 誤差服從高斯分布:

    其中:μ為均值,σ2為方差。由于誤差為隨機(jī)變量,所以用統(tǒng)計(jì)的方法圓概率誤差(CEP)進(jìn)行定量表達(dá)。利用圓概率誤差描述定位精度在導(dǎo)航界廣泛使用且可達(dá)到99%的置信度[20]。當(dāng)概率為99%時(shí),CEP定義為:

    式中:ξCEP取值為1.522 2;σφ為二維位置坐標(biāo)誤差的經(jīng)度方向的標(biāo)準(zhǔn)差;σλ為緯度方向的標(biāo)準(zhǔn)差。

    假定二維坐標(biāo)兩個(gè)方向具有相同的標(biāo)準(zhǔn)差,如σφ=σλ=σ,且LTE-V設(shè)備的精度要求達(dá)到1.5 m,那么1.522 2 ×(2σ)=1.5 m,σ=0.493。μ為0,通常一個(gè)GPS 接收者不會(huì)有恒定的位置偏差[7]。那么dgps的分布函數(shù)為:

    3.3 碰撞避免模型建立

    由于眾多經(jīng)典模型[8,21-24]中均假定主(后)車在延時(shí)時(shí)間內(nèi)做勻速運(yùn)動(dòng),這會(huì)導(dǎo)致主車本身加速時(shí)低估當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn),而在主車本身減速時(shí)高估風(fēng)險(xiǎn)。因此,本文基本運(yùn)動(dòng)模型中就考慮了主車在延時(shí)時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀況,又對(duì)GPS 誤差進(jìn)行了詳細(xì)的分析。最后,將總的安全車距Ds分為車輛間相對(duì)位移xrel、誤差修正項(xiàng)xcorr和車頭時(shí)距xmin。碰撞避免模型的時(shí)序分析如圖5。

    式中:Lhv、Lrv分別為主、遠(yuǎn)車車長(zhǎng);d0為車輛靜止時(shí)應(yīng)保持的最小車距。

    4 預(yù)警策略

    根據(jù)遠(yuǎn)(前)車的運(yùn)動(dòng)狀況,本文將前向碰撞預(yù)警分為遠(yuǎn)車勻速(靜止)、加速和減速三種場(chǎng)景并針對(duì)不同場(chǎng)景制定不同的預(yù)警策略。一般情況下,當(dāng)遠(yuǎn)車加速時(shí),碰撞的幾率較低,但是當(dāng)遠(yuǎn)車初始速度較小且加速度較小而此時(shí)主車速度、加速度較大時(shí)仍有碰撞的危險(xiǎn),所以將遠(yuǎn)車加速場(chǎng)景考慮在內(nèi);而減速情形又根據(jù)主車與遠(yuǎn)車減速度的相對(duì)大小分為普通減速和急減速兩種情形。

    圖5 碰撞避免模型的時(shí)序分析示意圖Fig.5 Time series analysis diagram of collision avoidance model

    4.1 遠(yuǎn)車勻速(靜止)或加速

    要避免主(后)車與遠(yuǎn)(前)車發(fā)生碰撞,則需滿足的最基本條件是主車位移小于遠(yuǎn)車位移,結(jié)合對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不可避免的誤差補(bǔ)償以及車輛停止時(shí)需保證的車頭間距,得到下述約束條件:

    由式(7)、(8)可得,車輛間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)xrel(t):

    將式(15)代入約束條件式(14),得到xsafe(t)是關(guān)于t的二次函數(shù)。進(jìn)一步轉(zhuǎn)化,可得:

    那么,通過(guò)式(16)可以得出主車制動(dòng)過(guò)程需要的減速度為:

    進(jìn)一步地,將aERD=a1代入xsafe(t)=0,得到方程的解thv:

    4.2 遠(yuǎn)車減速

    設(shè)遠(yuǎn)車制動(dòng)時(shí)間為trv,根據(jù)trv與thv的關(guān)系將遠(yuǎn)車減速場(chǎng)景分為普通減速和急減速兩種情形。遠(yuǎn)車減速至0 時(shí),trv=-vrv/arv。

    1)當(dāng)-vrv/arv≤thv,arv<0,表明此時(shí)主車先于遠(yuǎn)車減速至0,定義為普通減速情形。此時(shí)避免碰撞的約束條件同式(17),后車制動(dòng)過(guò)程需要的減速度為aERD<a1。

    2)當(dāng)-vrv/arv>thv,arv<0,表明此時(shí)遠(yuǎn)車先于主車減速至0,定義為急減速。此時(shí)避免碰撞的約束條件為:

    那么,通過(guò)式(16)可以得出主車制動(dòng)過(guò)程需要的減速度為:

    綜上,不同場(chǎng)景的預(yù)警策略為:

    其中:遠(yuǎn)車勻速(靜止)、加速、普通減速的情形的策略為aERD<a1;急減速情形的策略為aERD<a2。

    5 仿真與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證模型的可靠性,本文運(yùn)用Matlab 2016b 仿真軟件對(duì)前述場(chǎng)景的不同情況分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)合前述的延時(shí)時(shí)間建模、GPS誤差修正分析等,將仿真中必要參數(shù)的設(shè)置如表1所示。

    表1 仿真參數(shù)設(shè)置Tab.1 Simulation parameter settings

    由于延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛加速時(shí)會(huì)低估當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)、增加碰撞的可能,所以假設(shè)延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車本身在做加速運(yùn)動(dòng),并針對(duì)不同場(chǎng)景給出相應(yīng)的預(yù)警策略。圖6(a)~(d)給出了對(duì)應(yīng)于四種不同情形下的碰撞避免模型給出預(yù)警策略的例子。假定主車的初始位移一直為xhv0=0 m,圖6(a)的初始條件xrv0=25 m,vrv0=9.72 m/s,vhv0=18.06 m/s,arv0=2 m/s2,ahv0=3 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)(前)車加速的情形,此時(shí)后車有較大的初始速度和初始加速度,且在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD<a1的策略,那么此時(shí)避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-3.11 m/s2。圖6(b)的初始條件為xrv0=20 m,vrv0=11.1 m/s,vhv0=16.6 m/s,arv0=0 m/s2,ahv0=0.5 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)(前)車勻速的情形,在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD<a1的策略,避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-2.51 m/s2。圖6(c)的初始條件為xrv0=15 m,vrv0=15.3 m/s,vhv0=16.6 m/s,arv0=-3 m/s2,ahv0=0.5 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)(前)車普通減速的情形,在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD<a1的策略,避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-5.87 m/s2。圖6(d)的初始條件為xrv0=20 m,vrv0=16.6 m/s,vhv0=15.3 m/s,arv0=-5 m/s2,ahv0=0.5 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)(前)車急減速的情形,在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD<a2的策略,避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-5.31 m/s2。由位置關(guān)系曲線可以得出,采取上述預(yù)警策略計(jì)算的減速度可以避免碰撞。

    為了驗(yàn)證考慮延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(特別是主車加速的情形)的必要性,設(shè)置相同初始位置、速度、加速度條件,并對(duì)碰撞模型中的GPS誤差進(jìn)行修正,延時(shí)時(shí)間假定相同,此時(shí)主車在延時(shí)時(shí)間內(nèi)勻速還是加速為唯一對(duì)比量。接下來(lái)分別計(jì)算獲得相應(yīng)的aERD,并代入前述相對(duì)車距公式計(jì)算當(dāng)前車輛間的距離。圖7(a)~(d)分別對(duì)應(yīng)四種不同情形下的考慮與不考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛間的距離。其中,假定延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛勻速運(yùn)動(dòng),車輛間距曲線如實(shí)線所示;假定延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛勻加速運(yùn)動(dòng),車輛間距曲線如虛線所示。當(dāng)車輛間的相對(duì)距離小于臨界碰撞值,表明此時(shí)車輛會(huì)發(fā)生碰撞。圖7(a)~(d)虛線表明車輛間距離始終大于碰撞閾值,而實(shí)線表明車輛間距離會(huì)小于碰撞閾值。這意味著在此種情況下不考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)本身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)會(huì)發(fā)生碰撞,而考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的模型可以避免或減輕碰撞。

    圖6 四種情形下的速度、位置關(guān)系示意圖Fig.6 Schematic diagram of relationship between speed and position in four situations

    圖7 四種情形下不同模型車間距離比較Fig.7 Comparison of distance between vehicles of different models in four situations

    針對(duì)延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車加速運(yùn)動(dòng)的情形,初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)置如表2 所示,其中主車初始速度以1 km/h 為改變量進(jìn)行變化,將速度加入均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為0.5 的高斯噪聲來(lái)模擬速度的擾動(dòng),每組場(chǎng)景下的對(duì)應(yīng)情形分別進(jìn)行20 次重復(fù)實(shí)驗(yàn)。設(shè)N為總實(shí)驗(yàn)次數(shù),能成功避免碰撞的次數(shù)為Nsuccess,那么成功避撞率Psuccess=(Nsuccess/N)*100%。按照考慮后車本身加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)所制定的aRED,將其代入到相對(duì)運(yùn)動(dòng)公式,判斷出是否會(huì)發(fā)生碰撞并通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)計(jì)算成功避撞率。進(jìn)一步地,為了考慮延時(shí)時(shí)間對(duì)預(yù)警策略的影響,在第2 章對(duì)延時(shí)時(shí)間進(jìn)行高斯建模的基礎(chǔ)上,將延時(shí)時(shí)間設(shè)置初始值為1.19 s,然后加入均值為0、方差為0.031的高斯隨機(jī)噪聲來(lái)模擬延時(shí)時(shí)間擾動(dòng)。初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)置仍如表2 所示,其中主車初始速度以5 km/h 為改變量進(jìn)行變化,每種場(chǎng)景下的對(duì)應(yīng)情形分別進(jìn)行60次重復(fù)實(shí)驗(yàn)并計(jì)算相應(yīng)的成功避撞率。

    表2 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)設(shè)置Tab.2 Motion state parameter settings

    圖8(a)、(b)分別顯示的是在對(duì)速度加入擾動(dòng)和對(duì)延時(shí)時(shí)間加入擾動(dòng)時(shí)四種場(chǎng)景下采用本文預(yù)警策略得到的成功避撞率,其中每種場(chǎng)景下分別列出了對(duì)應(yīng)的最低值、平均值和最優(yōu)值。從平均值來(lái)看,將后車延時(shí)時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)考慮在內(nèi)并制定相應(yīng)預(yù)警策略,避撞率可以達(dá)到96%。

    圖8 四種場(chǎng)景下的成功避撞率Fig.8 Successful collision avoidance rate in four scenarios

    6 結(jié)語(yǔ)

    前向碰撞是當(dāng)前交通事故的重要原因之一。依靠車車通信實(shí)現(xiàn)非視距情況下車輛間的信息交互,可以為駕駛員提供合理的碰撞預(yù)警,從而提高道路行駛的安全性。LTE-V 通信運(yùn)用于車聯(lián)網(wǎng)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)智能交通的有效途徑,因此,本文提出了一種基于LTE-V 通信的前向碰撞預(yù)警設(shè)計(jì),主要對(duì)基于LTE-V 通信的前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的整體延時(shí)時(shí)間進(jìn)行建模,對(duì)GPS誤差進(jìn)行表達(dá),修正并建立考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的碰撞預(yù)警模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的預(yù)警策略滿足不同場(chǎng)景下的預(yù)警需求并且可以比相同初始速度、位置以及延時(shí)時(shí)間的傳統(tǒng)預(yù)警策略提供更安全的預(yù)警。鑒于理論分析和仿真驗(yàn)證的局限性,下一步將利用實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)一步修正,以深入改進(jìn)和提升對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的適應(yīng)性。

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