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基于多源信息检测的车辆防撞预警技术研究

王盈盈  
【摘要】:随着汽车产业和高速公路的飞速发展,我国汽车保有量不断增长,交通事故也频繁发生。为了增强车辆安全性、减少交通事故发生并降低伤亡率,汽车主动安全受到越来越多研究人员的高度重视。车辆防撞预警技术是通过分析和预知可能出现的事故或意外并采取相应的措施从而实现汽车防碰撞的驾驶辅助技术。因此,深入研究汽车防撞预警技术,能够让驾驶员减轻心理负担,有利于提高驾驶安全。目前,大部分学者的研究重点是防止车道偏离和安全车距保持这两个方面,然而分析驾驶员的驾驶精神状态对车辆防撞预警技术也非常重要。因此,本文在对车道偏离检测和安全车距保持研究的基础上,提出基于方向盘转角参数的驾驶员疲劳驾驶行为分析,进一步增强车辆安全性,实现基于多源信息检测的车辆防撞技术。本文从人—车—路三个方面,针对车道偏离检测、疲劳驾驶行为分析及汽车纵向车间距检测等多个方面分别展开详细研究。首先对车道偏离检测技术详细研究,提出TLC纵向偏离算法,并建立车道偏离预警算法模型,将路面区域划分成4个等级区域,从而实现分级预警,以直线道路上车辆按曲线轨迹向左偏离为例,在CARSIM和MATLAB/SIMULINK中联合仿真分析,并开展车道偏离预警算法可靠性的实车试验验证。其次设计完整的试验方案,获取驾驶员不同驾驶状态下的方向盘转角信号,分别对清醒驾驶和疲劳驾驶两种状态下方向盘转角特性及转向熵进行分析,对方向盘转角是否能作为疲劳驾驶的判断依据进行验证,最终确定疲劳驾驶行为的判断方法。接着分析车辆行驶时的制动过程,对最简单的制动安全距离模型进行改进,综合考虑两车行驶状态,建立纵向行车最小安全距离模型,利用CARSIM和MATLAB/SIMULINK联合仿真,分别对前车匀速运动、加速运动及减速运动或制动停车三种情况下两车的车速及车间距变化进行分析,从而验证纵向行车最小安全距离模型的有效性。最后建立联合卡尔曼滤波算法模型,以自车与前车的纵向车间距作为状态变量,将毫米波雷达与摄像机进行信息融合,并在MATLAB中进行仿真,仿真结果表明融合值更趋近于两车的实际车间距,有效的提升了系统的精确度。


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