[發明專利]一種基于雙模式協作的車輛避撞系統

有效

• 申請號: 201310666635.0
• 申請日: 2013-12-10
• 公開（公告）號: CN103693040A
• 公開（公告）日: 2014-04-02
• 發明（設計）人: 于繼明;陳碩;陳繼光
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: B60W30/09
• 分類號: B60W30/09
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

技術領域

本發明屬于車輛避撞系統技術領域，尤其涉及一種基于雙模式協作的車輛避撞系統。?

背景技術

目前，設計車輛避撞系統的目的在于在危險將要發生的時刻給出警報，或直接控制車輛避開撞擊，其中車輛自適應巡航控制（ACC，adaptive?cruise?control）是一類具有主動避撞功能的控制系統，然而在該類避撞系統的模型建立的過程中需要考慮到很多復雜的因素，譬如基本的車輛位移與速度特征、所在道路的交通擁擠程度，以及道路本身的特征（如直道、T字路口、十字路口）等，這些復雜的因素給嘗試以經典數學建模分析問題的思路與方法帶來了一定的困難，并導致大部分的ACC模型系統只能在較為簡單的道路交通工況上使用。?

近年來很多研究者嘗試以模糊數學、人工神經網絡或是這兩者的結合來建立模型分析問題，這一研究方向已經取得了一定的成果，但仍然存在一些難以避免的問題，比如模糊數學機制雖然能夠較好的適應人類的感知與行為以及對一些難以精確量化的工況采用模糊化的方式量化，但由于其本身特性所限制，而難以對復雜工況做出較好的刻畫；人工神經網絡下的建模雖然具有較好的自學習特性以適應駕駛員駕駛習慣，但其必須事先進行模式學習訓練且在自身模型的收斂速度方面存在較為緩慢的問題，另外它在復雜工況的刻畫上還具有與模糊數學模型相同的缺陷。?

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種基于雙模式協作的車輛避撞系統，旨在解決傳統的模糊數學機制存在的由于本身特性所限制，而難以對復雜工況做出較好的刻畫；人工神經網絡下的建模須事先進行模式學習訓練且在自身模型的收斂速度方面存在較為緩慢的問題。?

本發明實施例是這樣實現的，一種基于雙模式協作的車輛避撞系統，該基于雙模式協作的車輛避撞系統包括：過濾機制單元、神經網絡機制單元、檢驗機制單元、精確模型單元、第一輸出機制單元，第二輸出機制單元；?

過濾機制單元，用于通過過濾判斷碰撞系統的危險的狀態；?

神經網絡機制單元，與過濾機制單元相連接，用于將描述環境的變量載入協作系統，并預測出用于避撞的轉角值；?

檢驗機制單元，與神經網絡機制單元相連接，用于通過對策結果檢驗避撞轉角值的合理性，合理的直接輸送到輸出機制單元中，不合理的輸送到精確模型單元中；?

精確模型單元，與檢驗機制單元和神經網絡機制單元相連接，用于將檢測機制的結果與精確型模型的避撞算法給出的結果進行比較，在神經網絡給出的結果不夠合理的情況下令神經網絡學習精確型模型的計算結果；?

第一輸出機制單元，與檢驗機制單元連接，用于對檢驗機制單元的避撞轉角值的合理結果進行輸出；?

第二輸出機制單元，與精確模型單元連接，用于對精確模型單元比較的結果進行輸出。?

進一步，精確模型單元的基于路面障礙精確模型建立方法為：?

第一步，要對車輛運行時的環境作出描述，車輛行駛在道路上，假設車輛?的轉角范圍為[-σ,σ]，負表示左轉，則令掃描角度為2σ，并將2σ范圍按角度平均分割為n塊，記第i塊的角度為θ_i（θ₁=0），每個方向采用微波雷達或機器視覺的方式測得最近障礙物距離為l_i；?

第二步，采用多個參數將道路情況較為精細的刻畫，車到附近車輛，附近障礙物的距離，以及車在道路中所處的位置，車到道路邊際的距離參數都會體現在中，而建模的精細程度可由n來決定；?

第三步，假設本車當前速度為v_c(≥0)，剎車加速度為a_c，最小安全距離為d_s，車輛停止時需要與障礙物保持的最小距離，司機反映時間為T_r，先為車輛尋找安全區域，安全區域內的每個方向的最小障礙距離都應當大于一個閾值，這個值由當前車速v_c以及反映時間T_r決定：?