示，图左部的S辆车， 两辆并行的车与两辆前后行驶的车之间的物理距离相同，但是将每辆车的中屯、点抽象成圆 点，再来计算圆点之间的距离，差别很大，如图右部所示。
[0039]所W本发明将车辆抽象成长方形，判断长方形任意两点间的距离是否小于安全距 离，从而判断是否存在碰撞危险。所有车辆可W通过VANETs广播协议广播车辆的轨迹信息 (实际上是车辆长方形的轨迹信息），该样可计算未来某时刻两车任意点之间的最小间距。
[0040] 该种用最小间距判断是否有碰撞危险的方式稍显复杂，并将耗费过多的CPU计算 能力。因此，本发明将每辆车的边界往外扩充一个适当的值，得到一个安全边界（虚边界）， 如图4所示。只要两辆车的安全边界重叠，则认为两辆车的真实边界的最小间距小于安全 距离阔值，即存在碰撞危险，因此，将向驾驶员报警。采用安全边界判断是否可能碰撞，大大 减小了判断过程的计算工作量，也显得更加实用。
[0041] 要预测未来可能的碰撞需要预测车辆轨迹，但预测车辆的轨迹并不是一个确定的 任务，因为它取决于每个驾驶员的意图和开车习惯。根据车辆动力学知识，我们可W在一 定误差范围内预测车辆的运动轨迹。本发明利用车辆的历史行驶数据分析驾驶员的行为习 惯并通过电子地图信息辅助动力学的轨迹预测，能够得到很精确的运动轨迹。指定一个真 实车辆轨迹预测的模型，根据车辆运行的当前状态来预测车辆未来的轨迹是本发明碰撞预 警的基础。
[0042] 直道轨迹模型：
[0043] 本模型仅预测车辆按照直线或者准直线行驶的轨迹，也就是说，不考虑转弯、变道 等情况，汽车在运动过程中，大部分时间都可W使用本模型处理。本模型仅需要考虑车辆位 置、形状、速度及加速度等信息，不考虑前轮转向角信息。如图5所示。
[0044] 在可预测的未来n秒内，本模型将车辆看成恒加速运动。根据物理学原理，如果已 知车辆当前的加速度为a，速度为V，未来的t(t<n)时刻相对当前位置的位移S(单位m) 为：
[0045]
公式1
[0046] 弯道轨迹模型：
[0047]当车辆转弯或变道时，前轮有一定转向角，此时需要用弯道轨迹模型预测未来轨 迹。
[004引如图6所示的W车辆驱动轴中点为参考的运动模型，Mk和MW为参考点运动的两 个连续位置，Xk、Xw为后轴中点的速度方向，即车辆的纵向，0巧车辆初始的方向角，0为 车的转向中屯、，那么可W得到：
[0049] A = Rj ?〇 公式2
[0050] 其中A是tk到tw时间内车所走过的的距离，《是车辆的横向角速度，Ri是车辆 的后轮的转弯半径。
[0051] 在汽车的整个模型，如图7所示。其中L表示汽车的轴间距，e表示轮距的一半， 表示汽车的转角，而表示汽车后轮的转弯半径，中间的方向轮为虚轮。由图中所示的几 何关系可W得到：
[0052]
公式3
[0053] 将公式2代入公式3可W得到：
[0054]
公式4
[00巧]将图6中反映的情况运用到整车的模型中去，当已知转角的情况下，用虚轮的转 角近似等于前轮的转角，当后轮中点运动经过A时，汽车各个轮经过的距离和转角情况如 图8所示。
[0056] 从图8的汽车模型的几何关系中，很容易就能得到W下的结果：
[0057]ARl=? 巧i-e)公式 5
[0058]ARE=?〇?i+e)公式 6
[0059]其中A咕表示汽车左后轮行驶的距离，A R,表示汽车右后轮行驶的距离，A1表示 汽车虚轮行驶的距离。
[0060] 由公式5和6可W得到：
[0061]
[0062] 那么只要能测量出汽车两个后轮的行驶距离，就可W得出A和《的值，因此在汽 车两个后轮上分别安装上两个测速反馈，就能够得到想要的结果。
[0063] 结合W上可W得到：
[0064]
[0065] 公式8所表示的模型就是基于后轮差速的运动模型，只要给出一开始汽车的位置 和方位角，就能够根据已知的几何关系递推的算出汽车的后轴中点任何时刻的位置。
[0066] 数字地图及历史数据辅助的轨迹模型：
[0067] 在车辆运动模型中，交叉路口可能进行的操作有；直行、右转、左转。如果可能，借 助电子地图判断车辆行驶的车道，或者根据前轮偏转角，判断车辆的行驶方向。如果车辆 转弯，则捜索历史数据中该交叉路口的行驶习惯信息，有则使用，否则捜索相似路口（根据 道路宽度、车辆速度等信息捜索）的历史数据，根据该些历史数据，判断出驾驶员的行为习 惯，辅助预测未来n秒的行驶轨迹。
[0068] 用数字地图可W帮助判断什么时候转弯和转弯的终止条件，用车辆行驶的历史数 据可W知道用户的驾驶习惯和平时的路线规律。下面，本发明分两种场景介绍如何结合车 辆行驶历史数据和数字地图预测车辆轨迹。
[0069] 1.)直道上的变道预测
[0070] 在直道（无交叉路口）上行驶时，驾驶员只能做两种操作；往前直行或变道。往前 直行的轨迹预测相对简单，不需要历史数据的辅助，该里不考虑。当驾驶员变道时，此时预 测系统检测到前轮转向角超过一定角度，即认为即将变道。
[0071] 变道时，预测系统从历史数据中捜索同一路段上驾驶员的行驶习惯，和车辆发出 的转向灯信号分析预测未来某一时刻的前轮转向角等信息。
[0072] 如果历史数据中无该路段的信息，则捜索相似路段的历史数据，再进行预测。
[007引 2.)交叉路口预测
[0074] 交叉路口可能进行的操作有：直行、右转、左转。可借助电子地图判断车辆行驶的 车道，W此辅助判断行驶方向。如果电子地图不支持此种判断，则首先判断车辆在路口的前 轮转向角，然后预测驾驶员的行驶路线。此后，根据历史数据，预测未来某一时刻的前轮转 向角等信息。
[0075] 如果历史数据中无该交叉路口的信息，则捜索相似路口（根据道路宽度、车辆速 度等信息捜索）的历史数据，再进行预测。
[0076] 上述预测算法都是预测本车辆的轨迹，从而能预测出车辆未来某时刻在地图上所 处的位置，也就是车辆安全边界四个顶点的坐标。如果能接收到其它车辆发送过来的未来 某时刻的位置信息，就能预测是否会发生碰撞。
[0077] 本系统需要使用VA肥T通信，发送车辆从现在开始第0、tl、t2、……、tm时刻的 安全边界四个顶点的位置信息。
[0078] 本车辆收到周围车辆的信息后，使用插值算法即可预测其它车辆未来n秒内任何 时刻的位置，再与本车辆同一时刻的位置比较，判断安全边界是否重叠，从而判断是否碰 撞。
[0079] 下面W-个具体的实施例来进一步说明本发明。
[0080] 本实施例是一种基于车联网技术的快速碰撞检测及预警方法，车辆的车载终端W 固定频率从车载控制器获取本车信息和行驶数据、W及经绅度数据，通过实时无线通信与 周边车辆交换各自的信息。该些信息包括：本车信息、经绅度坐标、地面航向角、车辆转向 角、加速度、速度、W及预测轨迹信息，所述方法包括W下步骤：
[0081] (1)根据所述本车接受经绅度设备的位置等信息获得车辆的安全边界；
[0082] (2)通过车联网环境（VANTEs)下各个车辆的广播数据，本车辆获取经绅度坐标、 地面航向角、加速度、速度，并借助数字地图的道路信息和车辆行驶的历史数据信息来建立 基于车辆的整体车型的运动模型，本车计算预测本车和邻居车辆的轨迹路线，把车辆未来 3s的轨迹信息由每隔0. 2s的车辆位置信息和时间信息组成，一共为15个数据包，通过广播 协议交换数据。
[0083] (3)判断邻居车辆在未来轨迹的位置，是否在相同时刻，邻居车辆和本车辆未来的 安全边界有重叠。
[0084] (4)如果步骤（3)有重叠，通过动画与语音提示驾驶员碰撞的危险，让驾驶员全视 角感知周围的车辆环境，促其做出正确选择。
[0085] (5)若步骤（3)没有重叠，说明没有危险，车载设备正常显示本车和周围车辆的位 置。
[008引所述步骤（1)中根据本车信息来勾画出车辆的边界轮廓（如图4)的方法为：
[0087] 若获得经绅度设备的坐标点为0(Lat0,LonO)如图9所示，该里假设经绅度 坐标在车辆的几何中屯、，根据车辆的具体参数即车辆的安全边界的长（2L(米