[發明專利]基于駕駛人類型的車輛追尾預警方法有效
| 申請號: | 201310512563.4 | 申請日: | 2013-10-25 |
| 公開(公告)號: | CN103531042A | 公開(公告)日: | 2014-01-22 |
| 發明(設計)人: | 金立生;頊美姣;牛清寧;咸化彩;楊冬梅;秦彥光;黃樂明;林楠;張義花;李玲;李科勇 | 申請(專利權)人: | 吉林大學 |
| 主分類號: | G08G1/16 | 分類號: | G08G1/16;G08G1/01 |
| 代理公司: | 長春吉大專利代理有限責任公司 22201 | 代理人: | 齊安全;胡景陽 |
| 地址: | 130012 吉*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 駕駛人 類型 車輛 追尾 預警 方法 | ||
技術領域
本發明屬于智能車輛安全輔助駕駛領域的一種預警方法,更確切地說,本發明涉及一種基于駕駛人類型的車輛追尾預警方法。
背景技術
近年來,隨著道路交通汽車行業的高速發展,機動車保有量和駕駛人數進一步增長,避免交通事故或減輕事故造成的傷害成為各國政府和社會亟待解決的問題。駕駛安全輔助系統作為降低交通事故的重要手段之一,得到了越來越多的重視。據有關統計,汽車追尾是道路交通事故的主要形式之一,約占總碰撞事故起數的23%,而追尾預警系統作為降低追尾碰撞風險的有效途徑,具有非常重要的意義和廣闊的應用前景。
目前的車輛追尾預警方法,都是基于單一特征參數進行設計的,而且沒有考慮到不同類型駕駛人駕駛習慣,然則不同年齡、性別、性格、種族、駕齡的駕駛人之間存在的顯著性差異大大降低了現有車輛追尾預警方法的準確性,因此,考慮多特征參數的且適用于不同駕駛人追尾預警系統是目前面臨的一項重大挑戰。
發明內容
本發明針對現有車輛追尾預警方法沒有考慮到不同類型駕駛人駕駛習慣,預警準確性低,通用性差的問題,提出了一種基于駕駛人類型的車輛追尾預警方法,融合跟車時距、碰撞時間、相對速度和相對距離四個特征參數且充分考慮不同類型駕駛人的駕駛風格和反應能力,首先根據駕駛風格和應急反應能力對駕駛人進行分類,并以多參數作為標準判斷當前跟車狀態,針對不同危險程度進行不同等級的預警,提高了車輛追尾預警的準確性。
本發明采用如下技術方案實現:
一種基于駕駛類型的車輛追尾預警方法,包括以下步驟:
步驟一、應急反應能力測試:在被測駕駛人駕駛車輛前,判斷駕駛人的應急反應能力,利用反應時間測試器測試被測駕駛人的反應時間,獲得應急反應能力測試數據;
步驟二、駕駛行為監測:分別利用相應傳感器實時獲取被測駕駛人操作參數以及被測車輛與前車間距離、相對速度,形成駕駛行為監測數據;
步驟三、駕駛人類型分類:利用無監督式聚類分析方法,根據被測駕駛人的應急反應能力測試數據和駕駛行為監測數據,基于預設的反應能力分類規則和駕駛風格隸屬度函數確定駕駛人類型;
步驟四、危險等級實時檢測:利用碰撞時間、跟車時距、與前車的相對速度和距離,選擇適用于被測駕駛人的駕駛人類型的危險等級判斷方程,將被測車輛當前行車危險等級分為安全狀態、危險狀態和非常危險狀態,比較三種狀態的狀態判別值,判斷被測車輛當前行車危險等級。
步驟五、預警觸發:根據當前危險狀態判斷是否啟動報警機制以及是否介入輔助制動系統。
根據本發明所述的技術方案,所述應急反應能力測試步驟具體指:在被測駕駛人駕駛車輛前,利用反應時間測試器測試駕駛人反應時間,反應時間測試器啟動后,其顯示輸出窗口中會顯示移動畫面,要求被測駕駛人觀察該移動畫面的運動狀態,一旦發現其運動明顯減速,立即按下反應時間測試器上的確認按鈕,反應時間測試器隨即輸出被測駕駛人反應時間,即獲得被測駕駛人的應急反應能力測試數據。
根據本發明所述的技術方案,所述駕駛行為監測步驟具體包括以下步驟:
1)分別利用雷達傳感器、車速傳感器、加速度傳感器、節氣門開度傳感器、制動壓力傳感器、方向盤轉角傳感器,采集被測車輛與前車間距離、相對速度、當前車速、加速度、節氣門開度、制動壓力信號及轉向盤轉角;
2)利用卡爾曼濾波器對采集到的全部參數進行濾波處理。
根據本發明所述的技術方案,所述駕駛人類型分類步驟具體包括以下步驟:
1)根據步驟一測得的反應時間將被測駕駛人反應類型分為靈敏型、正常型和遲鈍型,駕駛人反應能力分類規則如下:駕駛人反應時間服從于正態分布,X~N(1.31,0.612),經過對數轉換得到不同百分位對應的反應時間,可將駕駛人分為三個等級:
a.如反應時間為0~0.49s,則該駕駛人反應類型為靈敏型;
b.如反應時間為0.49~1.87s,則該駕駛人反應類型為正常型;
c.如反應時間大于1.87s,則該駕駛人反應類型為遲鈍型;
2)根據步驟二得到的駕駛行為監測數據將駕駛人駕駛風格類型分為激進型、正常型和謹慎型,駕駛風格分類方法如下:利用無監督式聚類分析方法,基于模糊聚類,選擇模糊C均值算法,計算各駕駛人對不同聚類的隸屬程度,將具有相似操縱行為的駕駛人歸入同一聚類;
3)綜合前述兩種分類模式,可將駕駛人分為9個子類:激進靈敏型、正常靈敏型、謹慎靈敏型、激進正常型、正常正常型、謹慎正常型、激進遲鈍型、正常遲鈍型、謹慎遲鈍型。
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