CN106864405A - 一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，利用视觉、雷达及传感器判断车辆与前方障碍物的相对运动状态，并基于刚体运动学的碰撞预测模型判断碰撞发生的可能强度与可能角度，进而动态调整智能安全气囊的点爆时刻及点爆强度，在碰撞不可避免发生时，提前预判可能的碰撞形态，更为精确地给出安全气囊控制信号，为驾驶员的安全提供更好的保护，既提供了碰撞可能发生形态的预测结果，同时也使得对智能安全气囊的点爆控制动态可调。

Description

一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法

技术领域

本发明属于汽车被动安全领域，具体涉及一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置及主动调控方法。

背景技术

伴随着对智能驾驶技术研究的不断深入，搭载有雷达、摄像头及传感器的智能汽车不仅可以实现自动控制，并且可以通过环境感知技术与相对运动状态信息，为驾驶员提供可靠的安全防护。安全气囊作为车辆在交通事故中保护驾驶员的有效装置之一，其智能化的发展趋势一方面面向于乘员体征检测，另一方面则面向于不同碰撞形态下的动态调控。近年来，智能型安全气囊的研究致力于开发一种能够最大限度地保护乘员的安全气囊系统。

然而，传统安全气囊的点爆控制依赖于碰撞过程中的车辆减速度，并且需要一定的碰撞速度和碰撞角度(只有车辆的正前方大约60°之内的位置发生碰撞且速度高于30km/h，安全气囊才会被引爆)。但实际交通环境中，存在很多种碰撞形态，当车辆的碰撞角度或速度并没有满足气囊点爆的阈值时，由于气囊并未及时弹开或点爆强度不足，会失去对驾驶员的保护作用。

智能安全气囊的关键技术之一是先进的传感系统和电子运算系统，其功能为在事故发生的短时间内提供诸如碰撞强度、碰撞方位、乘员身高、体重、位置、是否系安全带等可靠的碰撞环境信息，通过提前预判碰撞形态，主动调控安全气囊的点爆特性，使对安全气囊的点爆控制更为精准，进而改善传统安全气囊在碰撞过程中由于车辆减速度尚未达到阈值而无法弹开的弊端，提升不同碰撞形态下的被动安全性，为驾驶员提供更为有效的保护。

发明内容

本发明针对传统安全气囊在碰撞过程中由于车辆减速度尚未达到阈值而无法弹开的弊端，提出一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，利用视觉、雷达及传感器判断车辆与前方障碍物的相对运动状态，并基于刚体运动学的碰撞预测模型判断碰撞发生的可能强度与可能角度，进而动态调整智能安全气囊的点爆时刻及点爆强度，在碰撞不可避免发生时，提前预判可能的碰撞形态，更为精确地给出安全气囊控制信号，为驾驶员的安全提供更好的保护，既提供了碰撞可能发生形态的预测结果，同时也使得对智能安全气囊的点爆控制动态可调。

本发明目的实现由以下技术方案完成：

一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，包括以下步骤：

步骤一、在车辆上加装摄像头、雷达及传感器来探测前方障碍物与本车的相对运动状态信息；

步骤二、根据前方障碍物与本车的相对运动状态信息建立基于刚体运动学的碰撞预测模型；

步骤三、将所述步骤一采集的前方障碍物与本车的相对运动状态信息输入所述步骤二建立的基于刚体运动学的碰撞预测模型，估算本车与前方障碍物的可能碰撞角度、可能碰撞速度及可能碰撞强度，判断碰撞是否可规避；

步骤四、在碰撞不可规避时，根据所述步骤三估算的可能碰撞强度和可能碰撞角度，对安全气囊点爆时刻触发阈值进行主动调控，控制安全气囊点爆时刻。

所述的一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，其中，步骤三基于刚体运动学的碰撞预测模型，估算本车与前方障碍物的可能碰撞角度、可能碰撞速度及可能碰撞强度，判断碰撞是否可规避，包括以下过程：

以本车前端搭载的雷达坐标系为基准坐标系，建立横向坐标轴X和纵向坐标轴Y，前方障碍物为运动车辆时，基于刚体运动学的碰撞预测模型基本参数如下：

车宽均为a，车周半径均为r，前方运动车辆在当前速度方向上的运动轨迹为L(t)，L(t)与横向坐标轴X的截距为W，夹角为α(t)，前方运动车辆与本车的当前直线距离为R(t)，速度方向角为θ(t)；则经过时间dt后，前方运动车辆与本车下一时刻的直线距离为R(t+dt)，速度方向角为θ(t+dt)；前方运动车辆当前位置P(t)为[R(t),θ(t)]，前方运动车辆运动到下一时刻位置P(t+dt)为[R(t+dt),θ(t+dt)]；

当时，本车与前方运动车辆发生侧碰；

本车与前方运动车辆发生碰撞时的可能碰撞速度V_T为：

其中，ΔL为本车与前方运动车辆的相对运动距离，

本车与前方运动车辆发生碰撞的碰撞强度P为：

P_x＝S×V_T

其中，S为前方运动车辆的雷达反射面积；

设车辆与障碍物发生碰撞的碰撞强度值阈值范围为P∈(-1280，+1280)，当P_x∈P，α(x)∈α(t)时,判断本车与前方运动车辆碰撞不可规避。

本发明的有益效果在于：

通过设计一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，根据刚体运动学的碰撞预测模型结合视觉、雷达及传感器采集的实时车辆相对状态信息，在交通事故不可规避时，通过提前预测碰撞的可能形态、可能强度及可能角度，主动调控安全气囊的点爆时刻及点爆强度，使对安全气囊的点爆控制更为精准，进而改善传统安全气囊在碰撞过程中由于车辆减速度尚未达到阈值而无法弹开的弊端，提升整车运行过程中的主动安全性与被动安全性，为驾驶员提供更好的保护。

附图说明

图1为本发明中基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法流程图；

图2为本发明中车辆加装摄像头、雷达及传感器位置示意图；

图3为本发明中基于刚体运动学的碰撞预测模型计算过程示意图；

图4为本发明中车辆碰撞形态预测示意图。

具体实施方式

下面将结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：

实施例：本实施例具体涉及一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，利用视觉、雷达及传感器结合刚体运动学碰撞预测模型判断碰撞可能发生的强度和角度，通过提前预测碰撞形态，动态调整安全气囊的点爆时刻及强度，在碰撞不可避免发生的瞬间，主动调控气囊的控制信号。

本发明中的基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置及主动调控方法的流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤一、在车辆上加装摄像头、雷达及传感器来探测前方障碍物(前方运动车辆)与本车的相对运动状态信息(速度、加速度和位置)；

步骤二、根据前方障碍物与本车的相对运动状态信息建立基于缸体运动学的碰撞预测模型；

步骤三、通过车辆CAN网络将所述步骤一采集的前方障碍物与本车的相对运动状态信息输入所述步骤二建立的基于刚体运动学的碰撞预测模型，估算本车与前方障碍物的可能碰撞角度、可能碰撞速度及可能碰撞强度，判断碰撞是否可规避；

步骤四、在碰撞不可规避时，根据步骤三估算的可能碰撞强度P_x和可能碰撞角度α(x)对安全气囊点爆时刻触发阈值进行主动调控，由整车控制单元的电机控制模块输出处理后的控制信号给安全气囊触发电机控制单元，最终产生一个控制安全气囊点爆时刻的信号。

本发明步骤一中加装于车辆的摄像头、雷达及传感器位置示意，如图2所示：

摄像头选取的型号为Delphi IFV 250Camera；数量为1个；体积为117*70*46mm；参数为水平45°，纵向29°；安装位置为驾驶舱内后视镜上方；使用用途为识别周围(前方)障碍物信息及特征。

雷达选取的型号为Delphi ESR 77Hz RADAR；数量为1个；体积为130*90*39mm；参数为175m，±10°，50ms；安装位置为车辆前保险杠中心嵌入；使用用途为获取周围(前方)障碍物的位置及相对位置关系。

传感器选取的型号为VD0西门子/3802020-1508Q；数量为1个；长度为100mm；安装位置为车辆变速箱内；使用用途为采集本车速度、加速度信息。

本发明步骤三中基于刚体运动学的碰撞预测模型计算过程示意如图3所示，其中：

通过摄像头和雷达可以获取周围(前方)障碍物(运动车辆)与本车的位置关系与相对运动状态，并且由视觉技术可以识别障碍物的体积并估算其刚度。进而，通过雷达获取的两车有效行驶状态信息，基于碰撞预测模型，分别估算可能碰撞角度与可能碰撞速度，并且根据障碍物的反射面积结合刚度评估，估算可能碰撞强度，通过碰撞强度值阈值对可能碰撞强度进行比较，判断碰撞是否可规避。

本发明中汽车碰撞形态预测示意如图4所示，通过碰撞预测模型的几何关系可以求得碰撞强度P与碰撞角度α(t)，具体计算方法如下：

以本车前端搭载的雷达坐标系为基准坐标系，建立横向坐标轴X和纵向坐标轴Y。假设前方障碍物为运动车辆时，其基本参数如下：

车宽均为a，车周半径均为r，前方运动车辆在当前速度方向上的运动轨迹为L(t)，L(t)与横向坐标轴X的截距为W，夹角为α(t)，前方运动车辆与本车的当前直线距离为R(t)，速度方向角为θ(t)，则经过时间dt后，前方运动车辆与本车下一时刻的直线距离为R(t+dt)，速度方向角为θ(t+dt)。

因此，当时，本车与前方车辆发生侧碰。在预测可能发生侧碰前，由两车的直线距离和速度方向角可以组成描述实时车辆相对位置关系的点对，即当前位置P(t)和运动到下一时刻位置P(t+dt)为：

[R(t),θ(t)]和[R(t+dt),θ(t+dt)]

设前方车辆在dt时间段内沿L(t)行驶距离为Δd，根据余弦定理，可得：

并且，在dt时间内车辆的平均速度V(t)及下一个dt时间内的平均速度V(t+dt)为：

和

由速度差ΔV可以求得dt时间内的加速度a为：

进而再利用余弦定理，可求得L(t)与横向坐标轴X的夹角α(t)为：

因此，两车的相对运动距离为ΔL可通过α(t)求得，即：

最终，利用直线加速度公式可以得出碰撞时的相对速度V_T，为：

将目标物的雷达反射面积S与碰撞时的相对速度V_T进行相乘，可以得到本车与障碍物发生碰撞的碰撞强度P为：

P_x＝S×V_T

根据对碰撞形态的预测，可以估算出碰撞时间与碰撞车速，并且发现碰撞角度与障碍物截距存在相关性，即截距越小，偏执程度越低，越容易发生碰撞。与此同时，碰撞强度取决于碰撞发生时的动量变化程度，这与目标物的质量、刚度和两者的相对速度有关，并且不同的碰撞角度会导致碰撞强度的改变。在对障碍物刚度的预测过程中，由雷达和视觉综合标定、判断障碍物特征，其原理是利用毫米波的雷达反射面大小来近似估计目标物的体积大小，再由摄像头通过影像结合分类标准，识别障碍物种类进而对障碍物的刚度做出预测。

根据道路安全相关法律及车辆安全行驶相关标准，设定车辆与障碍物碰撞过程中的相对速度最高限制值为80m/s，即288km/h,这一限制值基本囊括了绝大多数的碰撞形式；同时设定障碍物反射面积最大值为4m×4m，即16m²，则两者相乘估算车辆与障碍物发生碰撞的碰撞强度阈值范围为P∈(-1280，+1280)，其中“±”表示速度方向。

因此，根据采集的前方障碍物与本车的相对运动状态信息，基于建立的刚体运动学碰撞预测模型，可以估算出本车与前方障碍物的可能碰撞强度P_x与可能碰撞角度α(x)，当P_x∈P，α(x)∈α(t)时，判断碰撞不可规避。

本发明步骤四中，在碰撞不可规避时，即当P_x∈P，α(x)∈α(t)时，可以根据碰撞预测结果的P_x和α(x)对安全气囊点爆时刻触发阈值进行主动调控，将预测结果发送至整车控制单元，由整车控制单元的电机控制模块输出处理后的控制信号给安全气囊触发电机控制单元，最终产生一个控制安全气囊点爆时刻的信号。在此需要说明，碰撞强度阈值指的是用于判断会不会发生碰撞(即碰撞是否不可规避)使用的阈值，当P_x∈P，判断会发生碰撞，但不是所有的碰撞都会触发安全气囊引爆；因此可以通过进一步的主动调控，即对安全气囊点爆时刻触发阈值进行主动调控，安全气囊点爆时刻触发阈值指的是碰撞不可规避时，用于判断何时触发安全气囊点爆使用的阈值，也就是设计Px的阈值范围，只有在碰撞不可规避时，且同时也在安全气囊点爆时刻触发阈值范围内时，安全气囊才引爆。也就是说，当碰撞不可规避时，将模型预测结果与安全气囊点爆触发阈值进行判断，当碰撞强度大于安全阈值时，安全气囊即时弹开；当碰撞强度小于安全阈值时，安全气囊不弹开。

Claims (2)

1.一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、在车辆上加装摄像头、雷达及传感器来探测前方障碍物与本车的相对运动状态信息；

步骤二、根据前方障碍物与本车的相对运动状态信息建立基于刚体运动学的碰撞预测模型；

步骤三、将所述步骤一采集的前方障碍物与本车的相对运动状态信息输入所述步骤二建立的基于刚体运动学的碰撞预测模型，估算本车与前方障碍物的可能碰撞角度、可能碰撞速度及可能碰撞强度，判断碰撞是否可规避；

步骤四、在碰撞不可规避时，根据所述步骤三估算的可能碰撞强度和可能碰撞角度，对安全气囊点爆时刻触发阈值进行主动调控，控制安全气囊点爆时刻。

2.如权利要求1所述的一种基于碰撞形态预测的智能安全气囊装置主动调控方法，其特征在于，所述步骤三基于刚体运动学的碰撞预测模型，估算本车与前方障碍物的可能碰撞角度、可能碰撞速度及可能碰撞强度，判断碰撞是否可规避，包括以下过程：

以本车前端搭载的雷达坐标系为基准坐标系，建立横向坐标轴X和纵向坐标轴Y，前方障碍物为运动车辆时，基于刚体运动学的碰撞预测模型基本参数如下：

车宽均为a，车周半径均为r，前方运动车辆在当前速度方向上的运动轨迹为L(t)，L(t)与横向坐标轴X的截距为W，夹角为α(t)，前方运动车辆与本车的当前直线距离为R(t)，速度方向角为θ(t)；则经过时间dt后，前方运动车辆与本车下一时刻的直线距离为R(t+dt)，速度方向角为θ(t+dt)；前方运动车辆当前位置P(t)为[R(t)，θ(t)]，前方运动车辆运动到下一时刻位置P(t+dt)为[R(t+dt)，θ(t+dt)]；

当时，本车与前方运动车辆发生侧碰；

本车与前方运动车辆发生碰撞时的可能碰撞速度V_T为：

$V_T=\sqrt{2a\mathrm{\Δ}L}$

其中，ΔL为本车与前方运动车辆的相对运动距离，

本车与前方运动车辆发生碰撞的碰撞强度P为：

P_x＝S×V_T

其中，S为前方运动车辆的雷达反射面积；

设车辆与障碍物发生碰撞的碰撞强度值阈值范围为P∈(-1280，+1280)，当P_x∈P，α(x)∈α(t)时,判断本车与前方运动车辆碰撞不可规避。