一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法及系统，其方法包括：获取自身车辆和周围车辆的运动、位置和空间数据，并根据其分别构建自身车辆及其周围车辆的轨迹模型；根据所述自身车辆及其周围车辆的轨迹模型生成一个或多个第一场景图，并从所述第一场景图提取存在轨迹碰撞的第二场景图；基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，对所述第二场景图进行辨识，并根据辨识结果发出碰撞预警。本发明专利技术通过非车道的轨迹预测模型，实现了在越野道路等非结构路面下的多种碰撞安全策略下的周向防碰预警。周向防碰预警。周向防碰预警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法及系统


[0001]本专利技术属于涉及车辆驾驶安全领域，具体涉及一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法。

技术介绍

[0002]在交通安全问题上，以车辆碰撞事故造成的伤亡最为严重。在车辆碰撞事故中，除了前向碰撞之外，侧向碰撞也占有较大的比例。发生原因不仅包括疲劳驾驶、超速等违章驾驶，还有驾驶环境带来的客观因素。其中越野道路等非结构性路面几何条件(不平度、松软度)以及物理条件(车道线不清晰、障碍物遮挡视线)的限制，常常引发安全事故。因此实现防碰撞安全预警在行车过程中非常必要的。
[0003]目前，行车防碰撞预警算法主要分为两大类。第一类是前向碰撞预警算法，主要应用于前向跟车场景。这一类主要通过车头时距以及车道线位置预测前车驾驶意图，再通过碰撞风险识别算法触发预警，以提醒驾驶人保持车距或执行避碰操作。比如Yang等人提出的方法(W.Yang，B.Wan and X.Qu，＂A Forward Collision Warning System Using Driving Intention Recognition of the Front Vehicle and V2V Communication，＂IEEE Access，vol.8，pp.11268－11278，2020.)。这类算法无法处理侧向碰撞场景问题，因此存在误报和漏报的问题。另一类算法是侧向碰撞预警算法。这类算法目前主要解决交叉路口和侧向切入场景带来的侧向碰撞预警问题。这类主要通过获取车辆变道意图来得到轨迹预测模型。基于轨迹预测模型得到当下的碰撞预警指标，再与设定的预警阀值比较，实现防碰撞预警。如Lyu等的方法(N.Lyu，J.Wen，Z.Duan and C.Wu，＂Vehicle Trajectory Prediction and Cut－In Collision Warning Model in a Connected Vehicle Environment，＂IEEE Trans onIntelligent Transportation Systems，vol.23，no.2，pp.966－981，Feb.2022.)。尽管第二类算法弥补了第一类算法在侧向碰撞预警的不足，但仍面临一些挑战：1)这类算法实现的是基于车道线的轨迹预测方法。无法处理车道线和车道边界不清晰或缺失下的非结构性路面的情况，因此这些方法对于非结构路面下的碰撞预警问题没有考虑到。2)由于结构性路面可以准确得到临车相对路线和位置关系，因此多采用的是传统粒子模型。该模型忽略了车辆几何尺寸对碰撞时间及其带来的对预警精度的影响，因此在越野道路等非结构路面下使用十分受限，无法提供充分的安全预警。

技术实现思路

[0004]为解决非结构路面下的周向防碰撞的问题，在本专利技术的第一方面，提供了一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，包括：获取自身车辆和周围车辆的运动、位置和空间数据，并根据其分别构建自身车辆及其周围车辆的轨迹模型；根据所述自身车辆及其周围车辆的轨迹模型生成一个或多个第一场景图，并从所述第一场景图提取存在轨迹碰撞的第二场景图；基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，对所述第二场景图进行辨识，并根据辨识结果发出碰撞预警。
[0005]在本专利技术的第二方面，提供了一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警系统，包括：获取模块，用于获取自身车辆和周围车辆的运动、位置和空间数据，并根据其分别构建自身车辆及其周围车辆的轨迹模型；生成模块，用于根据所述自身车辆及其周围车辆的轨迹模型生成一个或多个第一场景图，并从所述第一场景图提取存在轨迹碰撞的第二场景图；辨识模块，用于基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，对所述第二场景图进行辨识，并根据辨识结果发出碰撞预警。
[0006]在本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术在第一方面提供的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法。
[0007]在本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术在第一方面提供的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法。
[0008]本专利技术的有益效果是：
[0009]1.由于考虑到了非车道的轨迹预测模型，以及可以越野道路等非结构路面下的轨迹，并根据轨迹预测碰撞时间，从而实现在越野道路等非结构路面下或常规路面的碰撞安全预警；因此，相比于现有的碰撞预警算法，本专利技术实现了一种通用性的防碰撞预警方法；
[0010]2.由于采用多传感数值解析的方式实现车辆矩形模型下的轨迹预测，提高了碰撞安全预警的精度，算法实时性好；
[0011]3.基于碰撞时间、相对空间位置和安全余量进行碰撞决策，计算危险时刻并输出驾驶员建议，实现非结构路面下的周向防碰撞预警。
附图说明
[0012]图1为本专利技术的一些实施例中的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法的基本流程图；
[0013]图2为本专利技术的一些实施例中的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法的具体流程图；
[0014]图3为本专利技术的一些实施例中的场景边界辨识示意图；
[0015]图4为本专利技术的一些实施例中的越野道路曲线轨迹侧向碰撞场景图；
[0016]图5为本专利技术的一些实施例中的越野道路曲线轨迹等效碰撞示意图；
[0017]图6为本专利技术的一些实施例中的曲线轨迹航向角变化示意图；
[0018]图7为本专利技术的一些实施例中的场景仿真结果示意图；
[0019]图8为本专利技术的一些实施例中的基于非结构性路面的周向防碰撞预警系统结构图；
[0020]图9为本专利技术的一些实施例中的电子设备结构图
具体实施方式
[0021]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0022]参考图1或图2，在本专利技术的第一方面，提供了一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，包括：S100.获取自身车辆和周围车辆的运动、位置和空间数据，并根据其分别构建自身车辆及其周围车辆的轨迹模型；S200.根据所述自身车辆及其周围车辆的轨迹模型生成一个或多个第一场景图，并从所述第一场景图提取存在轨迹碰撞的第二场景图；S300.基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，对所述第二场景图进行辨识，并根据辨识结果发出碰撞预警。
[0023]作为以下实施例中的步骤S200和步骤S300的基础，步骤S100具体包括：S101.通过安装在车辆上的视觉和激光雷达传感器采集周围环境数据，获得周围车辆(包括一个或多个目标车辆)的运动、位置和空间大小参数。
[0024]Track
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，其特征在于，包括：获取自身车辆和周围车辆的运动、位置和空间数据，并根据其分别构建自身车辆及其周围车辆的轨迹模型；根据所述自身车辆及其周围车辆的轨迹模型生成一个或多个第一场景图，并从所述第一场景图提取存在轨迹碰撞的第二场景图；基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，对所述第二场景图进行辨识，并根据辨识结果发出碰撞预警。2.根据权利要求1所述的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，其特征在于，所述根据所述自身车辆及其周围车辆的轨迹模型生成一个或多个第一场景图，并从所述第一场景图提取存在轨迹碰撞的第二场景图包括：根据自身车辆及其周围车辆的轨迹模型，以及阿克曼转向原理，生成一个或多个第一场景图；根据自身车辆及其周围车辆的轨迹模型是否存在碰撞点，以及当前自身车辆位置与碰撞点的距离，从所述一个或多个第一场景图筛选出第二场景图。3.根据权利要求2所述的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，其特征在于，所述根据自身车辆及其周围车辆的轨迹模型是否存在碰撞点，以及当前自身车辆位置与碰撞点的距离，从所述一个或多个第一场景图筛选出第二场景图包括：从所述一个或多个第一场景图筛选出满足如下条件的第二场景图：自身车辆及其周围车辆的轨迹模型存在碰撞点，且当前自身车辆位置与碰撞点的距离达到预设值；基于所述第二场景图，确定所有存在与自身车辆发生碰撞风险的目标车辆，并预测其与自身车辆达到碰撞点的未来等效偏航角。4.根据权利要求1所述的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，其特征在于，所述基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，对所述第二场景图进行辨识，并根据辨识结果发出碰撞预警包括：基于笛卡尔坐标系下的双安全边界线模型，辨识所述第二场景图中碰撞场景的类型；所述双安全边界线模型表示为：其中，c为当前车辆预测轨迹曲率，e为模拟车道线半宽度，y为当前车辆预测的纵坐标；根据辨识后的所述碰撞场景的类型和预设预警时间，向自身车辆的驾驶员发出不同的碰撞预警。5.根据权利要求4所述的基于非结构性路面的周向防碰撞预警方法，其特征在于，所述根据辨识后的所述碰撞场景的类型和预设预警时间，向自身车辆的驾驶员发出碰撞预警包括：若碰撞场景被辨识为前向碰撞场景，则根据如下方法计算碰撞时间：其中，TTC
f
表示前向碰撞场景的碰撞时间，y
i
表示第i个目标车辆的相对于自身车辆的
纵坐标；v
r
...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋宝，王康，周向东，唐小琦，许峻铭，张宏超，王小柏，卢慧锋，杨承博，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：