ACC系统用目标换道预测方法
【图文】：
5)Π表示初始化状态分布。1．2直线路段预测模型假设自车F与前方车辆H均行驶于直线路段(图2)。自车F行驶于车道1，，前方车辆H行驶于与自车所在车道相邻的车道2中。车道宽度记为W，自车与左右车道线之间的距离分别是dL和dＲ。自车F与前方车辆H之间的距离、横向距离和角度分别用r，D和α表示，前方车辆H与左侧车道线之间的距离为d，前方车辆横向和纵向速度分别为vx和vy。上述参数中，能够直接表明前方车辆H换道意图的参数是d，vx和vy。其中，参数d的表征作用最为明显。从车－路参数协同交互机理而言，车辆在换道过程中参数d将按照一定规律发生变化，而这个变化过程直接体现了前方车辆H的换道意图。换道开始后，前方车辆H的横向速度也将呈现一定特性，并且这种特性与正常行车过程中由于车身摆动而引发的横向速度存在潜在区别。除此之外，换道开始阶段参数vy也会出现一定增加或者减小的特性。基于上述分析，直线路段预测模型中采用d，vx和vy作为表征参数，实现对前方车辆H换道意图的预测。图2直线路段车辆位置关系Fig．2Ｒelationshipbetweenvehiclesinlinearsection1．3曲线路段预测模型相比于直线路段，由于受到道路曲率的影响，曲线路段中参数d不能直接获龋因此，为得到参数d，在建立曲线路段预测模型之前，首先需要对中间参数道路曲率进行测量。利用以下方法对车辆行驶过程中的道路曲率进行在线测量［9］:C=ωv=1Ｒ(1)式中:C为道路曲率，1/m;v为车辆圆周运动的车速，m/s;其中，v=Ｒβ/t，t为时间，s;β为车辆在t时间走过弧长对应的圆心角度，rad;ω为车载陀螺仪测量得到的横摆角速度，rad/s;Ｒ为道路曲率半径，m。考虑到道路平顺性及外界环境中各种干扰，将采集?
型之前，首先需要对中间参数道路曲率进行测量。利用以下方法对车辆行驶过程中的道路曲率进行在线测量［9］:C=ωv=1Ｒ(1)式中:C为道路曲率，1/m;v为车辆圆周运动的车速，m/s;其中，v=Ｒβ/t，t为时间，s;β为车辆在t时间走过弧长对应的圆心角度，rad;ω为车载陀螺仪测量得到的横摆角速度，rad/s;Ｒ为道路曲率半径，m。考虑到道路平顺性及外界环境中各种干扰，将采集到的原始数据经过卡尔曼滤波器进行在线滤波处理。得到道路曲率值后，参考直线路段的预测模型，得到曲线路段车辆之间的位置关系，如图3所示。曲线路段的预测模型中，同样采用d，vx和vy作为表征参数对前方车辆H的换道意图进行预测。图3曲线路段车辆位置关系Fig．3Ｒelationshipbetweenvehiclesincurvesection1．4参数的获取实际道路试验过程中，采用普通乘用车作为试验工具，它集成安装了车载雷达传感器、车道线识别传感器、车载陀螺仪、车载控制器局域网(controllerareanetwork，CAN)总线数据采集器等设备，实现对车辆正常驾驶过程中自车运动状态、前方车辆运动状态以及道路交通环境信息的获龋在正常道路环境下进行一系列的实车驾驶试验，获取大量数据。参考图2与图3，针对直线路段与曲线路段预测模型中所需要的参数，在试验时设计开发数据实时在线保存模块，数据采样保存频率为10Hz。参数r与α反映的是自车与前方车辆之间的位置关系，该参数由雷达传感器测量。试验中采用的雷达有效测量距离为200m，测量角度范围为90°。参数dL和dＲ来源车道线识别传感器，测量精度为5cm。自车运行速度来源于车载CAN总线，测量精度为0.01km/h。自车横摆角速度数据来源于车载陀螺仪，横摆角速度的测量精度为0.1rad/s。基于上述数据采集设
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