基于VANET的汽车防碰撞系统预警算法研究

发布时间：2020-09-22 11:13

　　 汽车的碰撞事故一直是道路交通事故的主要形式,如何采用技术手段降低碰撞事故的发生率一直是汽车安全领域内的重要课题。传统的防碰撞预警系统以前碰撞预警系统为主,这是一种基于刺激-反应式机理的系统。随着短程无线通讯技术的迅猛发展,研发基于VANET的协作式汽车防碰撞预警系统成为新的方向。相较于传统的前碰撞预警系统,协作式防碰撞预警系统由于驾驶双方均参与避撞,理论上可使得避撞成功率大大提高。本文对基于VANET的汽车防碰撞系统预警算法做了较为系统的探索性研究,将其分为状态估计、轨迹预测、危险识别与预警提示四个部分,并分别做了相应研究。汽车运动状态的估计是基于VANET的汽车防碰撞预警系统算法的基础工作,由于车载传感器存在测量误差,因此需通过滤波算法获得汽车运动状态的真实估计。本文利用Carsim\Simulink联合仿真的方式模拟了该过程,首先在Carsim中设计好车辆参数、行驶工况以及驾驶员控制形式,以此模拟汽车运动的真实过程;随后利用Carsim/Simulink联合仿真的方法,依据协作式防碰撞预警系统所允许的最大误差为Carsim输出的真实状态添加噪声,根据状态方程用M语言编写扩展卡尔曼滤波程序,并将其导入S-function中;最后运行模型,将滤波后的值与真值进行对比,验证了方法的有效性。对轨迹预测的研究是结合危险识别来展开的,提出动态安全边界的概念,结合安全距离逻辑算法,对汽车0.8s后状态进行预测。预测的原理为在使用扩展卡尔曼滤波获得汽车运动状态真实估计后,继续利用状态方程进行预测迭代,得到汽车于0.8s后的预测状态。将其与真实轨迹进行比对,分析了误差产生的原因,提出了一个改进的方向。预警提示的研究目的是基于传统防碰撞预警系统预警提示时机无法适应驾驶员驾驶特性而展开的,在VANET的背景下,获取车辆实时驾驶数据成为可能。通过对汽车驾驶数据进行分析,可以越来越准确的确定驾驶员驾驶特性,此结果可作为后验的调整预警时机的依据。以某车联网公司所提供的19位驾驶员的真实驾驶数据为样本,利用因子分析与K-means聚类方法实现驾驶员驾驶特性的识别,作为对基于VANET的汽车防碰撞预警系统进行后验预警的示例性研究。本文较为系统的对基于VANET的汽车防碰撞系统预警算法做了探索性研究,对研发基于VANET的汽车防碰撞预警系统具有一定的理论参考意义。
【学位单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U463.6
【部分图文】：

3.2 技术路线：基于 VANET 的汽车防碰撞系统预警算法是从状态估计算法，到轨迹预测与危险识别算法，最后到预警提示算法的完整过程，对状态估计算法与轨测算法利用模拟的方式进行了示例性研究，对预警提示算法利用某车联网提供的驾驶数据进行了示例性研究，技术路线如图 1-1 所示。

基于 VANET 的汽车防碰撞预警系TT 概念Vehicle Ad-hoc Network），又被称为车辆自组织网络口标准和短程无线通信技术，使车辆成为该网络中车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与人之间的交流通动的特点。由具有建立无线通信和自组织成协作网织网络，可以使道路行驶更安全（通过避免碰撞），，避免交通堵塞，增加道路通行能力）[8]18。

图 2-2 基于 VANET 的汽车防碰撞预警系统模型算法撞系统预警算法是汽车防碰撞系统的核心，传统前通过自治传感器测得与前车之间的相对距离与相对间或安全距离与时间阈值或距离阈值进行比对的方 VANET 的汽车防碰撞系统预警算法，则是车载计算数据（位置、速度、加速度、横摆角速度…）开始别的全部过程。具体而言，应包括汽车运动状态估预警提示四大部分。状态的估计是预警算法的基础工作。由于车载传感并非汽车运动状态的真值，而是受到各类未知噪声某种技术手段对观测数据进行滤波来得到汽车运动的。因此对于汽车运动状态的准确估计是进行汽车

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本文编号：2824307