CN111231827A - 一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置和方法,利用毫米波雷达探测车辆与前方障碍物相对距离和速度;CCD工业相机采集前方路面信息,提取纹理和颜色特征,预测前方路面属性类型,辨识其附着力系数;投影灯根据控制单元计算出的临界安全距离,在前方路面显示不同颜色的图像,当车辆前方无障碍物或与障碍物的距离大于1.5倍临界安全距离,则在前方路面投影绿色图像;当与障碍物的距离小于1.5倍且大于1.2倍临界安全距离,则为预警距离,在路面投影黄色图像;当与障碍物的距离小于1.2倍临界安全距离,则为制动安全距离,在路面投影红色图像;声光报警器在障碍物进入1.2倍临界安全距离以内时,发出警报提醒驾驶员采取制动。
Description
技术领域
本发明涉及一种汽车在雨雾天气中行驶时使用灯光照射投影来提示碰撞风险区域的装置和方法,属于行驶安全技术领域。
背景技术
随着我国道路的快速建设,汽车保有量也不断增长,道路交通安全问题日益严重。而汽车在雨雾天气条件下,由于道路湿滑,能见度较低,驾驶员的视距错觉,所以更容易发生交通事故,甚至导致人员伤亡等后果。
现有技术中,公开号为CN203267899U的专利提供了“一种雾天行车系统”,包括信号发射模块、信号接收器、雷达探测器、能见度检测仪、中央控制器、显示器和语音报警器。使得车辆在雾天行驶时,探测其与前方车辆的间隔距离信息,并接收前方车辆所发送的加速度信息,发出语音警报。该系统的不足之处在于系统构成复杂,需要的模块较多,经济成本高,未考虑下雨道路湿滑情况,且要求周围车辆也安装各种接收器和探测器。
公开号为CN108791038A的专利提供了“一种基于投影技术的智能车灯系统及控制方法”,包括车载工控机、第一单线激光雷达、第二单线激光雷达、第一摄像头、第二摄像头、第一可投影灯、第二可投影灯和交换机等。通过激光雷达和摄像头获取障碍物位置和影像信息,投影灯投影行驶轨迹和方向。该方法的不足之处在于设备经济成本高,未考虑下雨道路湿滑和雾天能见度低的情况,且激光雷达易受雨雪雾等恶劣环境的干扰较大,未使用安全距离模型。
发明内容
本发明的目的是实现车辆在雨雾天气条件下,通过灯光显示车辆前方碰撞风险区域,以提高行车的安全系数。其中本发明所提出的安全距离模型能够合理计算出车辆与前方障碍物在当前路面条件下最佳的制动安全距离,并提醒驾驶员注意适时采取制动措施。
具体方案如下:
本发明提供的一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置,包括控制单元、毫米波雷达、CCD工业相机、投影灯和声光报警器。
控制单元分别连接有毫米波雷达、CCD工业相机、投影灯、声光报警器和制动器;
毫米波雷达安装在车头位置,用于探测车辆与前方障碍物的相对距离和相对速度;
CCD工业相机安装在车头位置,采集前方路面图像信息,提取其纹理和颜色特征,建立隐马尔可夫模型对其进行建模,预测前方路面属性类型,辨识其附着力系数;
投影灯安装在车头位置,根据控制单元计算出的预警距离、制动安全距离和临界安全距离,在前方路面显示不同颜色的图像,当车辆前方无障碍物或与障碍物的距离大于1.5倍临界安全距离,则在前方路面投影绿色矩形区域;当与障碍物的距离小于1.5倍临界安全距离大于1.2倍临界安全距离,且相对距离呈减小的趋势,则为预警距离,在路面投影黄色矩形区域;当与障碍物的距离小于1.2倍临界安全距离,则为制动安全距离,在路面投影红色矩形区域;
声光报警器在障碍物进入1.2倍临界安全距离以内时,会发出警报提醒驾驶员注意采取制动措施,且警报随着障碍物的距离越近越强烈;
进一步,当车辆与障碍物距离小于临界安全距离,且驾驶员未进行正确操作时,控制单元会临时获取车辆控制权,进行紧急制动操作。
一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的方法,包括如下步骤:
步骤1:获取车辆自身信息;
步骤2:CCD工业相机采集前方路面信息,辨识出路面附着系数;
步骤3:毫米波雷达探测车辆前方障碍物的相对距离和相对速度;
步骤4:计算出当前状态下的临界安全距离;
步骤5:当车辆前方无障碍物或与障碍物的距离大于1.5倍临界安全距离,则在前方路面投影绿色矩形区域;当与障碍物距离小于1.5倍临界安全距离大于1.2倍临界安全距离,且相对距离呈减小趋势时,投影灯在前方路面碰撞风险区域投影的颜色由绿色变为黄色;当与障碍物距离小于1.2倍临界安全距离时,投影的颜色由黄色变为红色,且车内声光警报器发出警报;
步骤6:当与障碍物距离小于临界安全距离且驾驶员未采取正确操作时,控制单元临时控制制动器进行制动。
进一步,步骤1中所述的车辆自身信息通过车身传感器与GPS获取,所获取信息包括:车辆速度,车辆加速度,车轮中心速度,车轮角速度,车轮纵向力,车轮法向力,车轮滚动半径,车辆当前位置。
进一步,步骤2中所述的CCD工业相机采集前方路面信息,辨识出路面附着系数,具体过程是使用Matlab软件提取所采集图像的纹理特征和颜色特征,纹理特征参数包括能量、熵、惯性矩和相关性,颜色特征参数包括色调、饱和度和亮度。再根据车身传感器测算出的当前路面附着系数和滑移率,建立隐马尔可夫模型对其进行建模,预测前方路面所属类型,以此对其附着力系数进行辨识。
进一步,步骤3中所述的车辆前方障碍物是指自车所在的车道前方的障碍物或自车预行驶轨迹上的障碍物,不包括非预行驶轨迹上的其他车辆。
进一步,步骤4中所述的临界安全距离模型为:
其中:ar-max=μg
式中:Smust―临界安全距离,vr―自车速度,ar-max―自车最大制动减速度,Tbr―主动制动时的制动时间,vr-f―相对速度,vf―前车速度,af―前车加速度,d0―两车静止时保持的最小安全距离,g―重力加速度,μ―路面附着力系数。
其中,前车速度与前车加速度可由传感器获取的相对速度、相对加速度、自车速度与自车加速度计算得到。
进一步,步骤5中所述的碰撞风险区域为自车所在的车道前方安全距离内的区域或自车预行驶轨迹上安全距离内的区域。
进一步,步骤6中所述驾驶员正确操作为驾驶员采取紧急制动或转动方向盘换道避撞。
本发明的有益效果:
本发明的一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置和方法,实时的获取车辆自身信息和路面附着力系数,通过毫米波雷达探测车辆前方障碍物的相对距离和相对速度,从而得到自身信息和环境信息。以此来计算出当前状态下的安全距离,根据车辆行驶路径、车头的投影灯和安全距离之间的模型,控制单元控制投影灯所需投影的范围和颜色,在车辆前方显示出碰撞风险区域和需要注意的预警范围,当碰撞风险区域内出现其他车辆或行人等障碍物时,投影的颜色会根据所设定的条件变成穿透性强的黄色或红色警示颜色,从而达到使本车辆周围的其他车辆或行人直观地注意到本车辆的效果,同时车内声光报警器也发出提醒,且在驾驶员未做出及时操作时,对车辆进行制动操作。实现了本车辆与其他车辆和行人间的信息交互,实现了对危险的提前预警,还实现了在驾驶员未正确操作时的车辆主动避撞控制;
本发明考虑了下雨天气条件下,道路湿滑,路面附着力系数降低,使用CCD工业相机实时检测当前路面附着力系数来调整制动安全距离;
本发明考虑到设备经济成本问题,未采用激光雷达和过多的传感器,在完全达到要求的条件下,降低了设备经济成本。
附图说明
图1为本发明的方法流程图;
图2为六种典型路面的μ-S曲线图;
图3为当前路面的拟合μ-S曲线图;
图4为本发明的系统框图;
图5为本发明的车头部位部分硬件设备布局图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供了一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置和方法,如图1所示,为本发明的方法流程图,包括以下几个步骤:
步骤1:汽车传感器获取当前车辆自身的信息。
所述的车辆自身信息通过车身传感器与GPS获取,获取的信息包括:车辆速度,车辆加速度,车轮中心速度,车轮角速度,车轮纵向力,车轮法向力,车轮滚动半径,车辆当前位置。
步骤2:CCD工业相机采集前方路面信息。
CCD工业相机通过采集车辆前方路面图像信息,使用Matlab软件编程提取其纹理和颜色特征,纹理特征参数包括能量E、熵S、惯性矩J和相关性L,颜色特征参数包括色调T、饱和度S和亮度B。
再根据车身传感器测算出当前路面附着系数μ1和滑移率S,计算式为:
式中:FX―车轮纵向力,FZ―车轮法向力,v·―车轮中心速度,w―车轮角速度,r―车轮滚动半径。
根据当前路面附着系数μ1和滑移率S,在图3中定位出点(μ1,S),再根据与曲线R1、R2的距离比例,拟合出曲线R3。其中,曲线R1、R2是图2六种典型路面的μ-S曲线图中两条任意相邻的曲线。
建立隐马尔可夫模型对其进行建模,以纹理特征参数、颜色特征参数和当前路面的拟合μ-S曲线为输入,输出为前方路面的属性类型及其附着系数曲线,并将实时的路面附着力系数用于安全距离模型的计算。
步骤3:毫米波雷达探测与障碍物的相对距离和相对速度。
所述的障碍物为自车所在的车道前方的障碍物或自车预行驶轨迹上的障碍物,不包括非预行驶轨迹上的其他车辆。
步骤4:计算当前状态下的安全距离。
所述的安全距离,包括预警距离、制动安全距离和临界安全距离,其临界安全距离模型为:
其中:ar-max=μg
式中:Smust―临界安全距离,vr―自车速度,ar-max―自车最大制动减速度,Tbr―主动制动时的制动时间,vr-f―相对速度,vf―前车速度,af―前车加速度,d0―两车静止时保持的最小安全距离,g―重力加速度,μ―路面附着力系数。
其中,前车速度与前车加速度可由传感器获取的相对速度、相对加速度、自车速度与自车加速度计算得到。
步骤5:判断障碍物是否在安全距离以内。
如果判断出车辆与障碍物的距离小于1.5倍临界安全距离大于1.2倍临界安全距离,且相对距离呈减小趋势时,则投影灯在碰撞风险区域内投影黄色灯光,提醒驾驶员提高注意力;如果与障碍物的距离小于1.2倍临界安全距离时,投影的颜色由黄色变为红色,同时声光报警器发出警报,提醒驾驶员要采取正确的操作应对可能的碰撞风险。如果与障碍物的距离大于1.5倍临界安全距离,则车辆正常行驶,投影灯在碰撞风险区域内投影绿色灯光。
步骤6:当障碍物在临界安全距离以内时,再判断驾驶员是否及时采取正确的操作。
如果驾驶员未采取紧急制动或转动方向盘换道避撞,则控制单元临时控制制动器进行制动。
如图4和图5所示,分别为本发明的系统框图和本发明的车头部位部分硬件设备布局图。其中,其系统和硬件设备包括毫米波雷达、CCD工业相机、投影灯、车身传感器、声光报警器、制动器和控制单元。
毫米波雷达探测自车与障碍物的相对距离和相对速度,将其安装在车辆头部车牌照下方,且毫米波雷达抗干扰能力强,在雨雾天气条件下受影响较小。CCD工业相机采集路面信息,辨识出路面附着力系数,用于计算安全距离,将CCD工业相机安装在车辆头部毫米波雷达下方,对准前方路面。车身传感器是车辆自身所安装的一些传感器,可以获取车辆速度、车辆加速度和车辆当前位置信息。
投影灯是用来将不同颜色灯光投影到车辆前方路面,以显示车辆前方碰撞风险区域,安装在车辆头部车牌照上方。声光警报器是安装在驾驶室内,当障碍物出现在碰撞风险区域内时,用以提醒驾驶员采取应对操作的装置。
制动器是车辆自身的制动系统部件,在驾驶员未采取紧急制动或转动方向盘换道避撞时,接收控制单元的控制,进行临时的紧急制动。
控制单元是接收毫米波雷达、CCD工业相机和车身传感器所获取的输入信息,同时计算处理这些信息,并将控制信号输出到投影灯、声光报警器和制动器。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明,它们并非用以限制本发明的保护范围,凡未脱离本发明技术所创的等效方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置,其特征在于,包括控制单元、毫米波雷达、CCD工业相机、投影灯、声光报警器;控制单元分别连接毫米波雷达、CCD工业相机、投影灯、声光报警器;
所述毫米波雷达安装在车头位置,用于探测车辆与前方障碍物的相对距离和相对速度;
所述CCD工业相机安装在车头位置,采集前方路面图像信息,提取其纹理和颜色特征,控制单元利用隐马尔可夫模型对其进行建模,预测前方路面属性类型,辨识其附着力系数;
所述投影灯安装在车头位置,根据控制单元计算出的预警距离、制动安全距离和临界安全距离,在前方路面显示不同颜色的图像:当车辆前方无障碍物或与障碍物的距离大于1.5倍临界安全距离,则在前方路面投影绿色矩形区域;当与障碍物的距离小于1.5倍临界安全距离大于1.2倍临界安全距离,且相对距离呈减小的趋势,则为预警距离,在路面投影黄色矩形区域;当与障碍物的距离小于1.2倍临界安全距离,则为制动安全距离,在路面投影红色矩形区域;
声光报警器在障碍物进入1.2倍临界安全距离以内时,会发出警报提醒驾驶员注意采取制动措施,且警报随着障碍物的距离越近越强烈。
2.根据权利要求1所述的一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的装置,其特征在于,当车辆与障碍物距离小于临界安全距离,且驾驶员未进行正确操作时,控制单元临时获取车辆控制权,进行紧急制动操作。
4.一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:获取车辆自身信息;
步骤2:采集前方路面信息,得出路面附着系数;
步骤3:探测车辆前方障碍物的相对距离和相对速度;
步骤4:计算出当前状态下的临界安全距离;
步骤5:当车辆前方无障碍物或与障碍物的距离大于1.5倍临界安全距离,则在前方路面投影绿色矩形区域;当与障碍物距离小于1.5倍临界安全距离大于1.2倍临界安全距离,且相对距离呈减小趋势时,投影灯在前方路面碰撞风险区域投影的颜色由绿色变为黄色;当与障碍物距离小于1.2倍临界安全距离时,投影的颜色由黄色变为红色,且车内声光警报器发出警报。
5.根据权利要求4所述的一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的方法,其特征在于,还包括:当与障碍物距离小于临界安全距离且驾驶员未采取正确操作时,控制单元临时控制制动器进行制动。
6.根据权利要求4所述的一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的方法,其特征在于,步骤1中所述的车辆自身信息通过车身传感器与GPS获取,所获取信息包括:车辆速度,车辆加速度,车轮中心速度,车轮角速度,车轮纵向力,车轮法向力,车轮滚动半径,车辆当前位置。
7.根据权利要求4所述的一种雨雾天气显示车辆前方碰撞风险区域的方法,其特征在于,步骤2中所述的采集前方路面信息由CCD工业相机实现,辨识出路面附着系数的具体过程是使用Matlab软件提取所采集图像的纹理特征和颜色特征,纹理特征参数包括能量、熵、惯性矩和相关性,颜色特征参数包括色调、饱和度和亮度;再根据车身传感器测算出的当前路面附着系数和滑移率,建立隐马尔可夫模型,预测前方路面所属类型,以此对其附着力系数进行辨识。
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