一种基于车车通信的车辆防碰撞方法
【专利摘要】一种基于车车通信的车辆防碰撞方法，包括如下步骤：1)初始化；2)计算自身位置坐标，并广播自身位置信息包；3)监听其他车辆的位置信息包，更新邻居车辆位置信息表；4)采用Kalman预测算法分别预测下一秒行驶状态，且m＝1；5)如果m＞Nm，跳到步骤1)，否则对自身车辆和车辆m的行驶数据进行预判断；6)预测水平方向和垂直方向的安全距离；7)预测两车辆间水平方向和垂直方向的距离；8)建立优化模型；9)求解优化模型，根据模型的解判断是否报警，m＝m+1，跳到步骤5)。本发明可准确计算碰撞预测时间，从而提高碰撞避免的概率，降低碰撞事故发生率、伤亡人数和经济损失。
【专利说明】
_种基于车车通信的车辆防碰撞方法
技术领域
[0001] 本发明涉及车联网领域，尤其涉及一种基于车车通信的车辆防碰撞方法。
【背景技术】
[0002] 全世界每年大约有124万人死于交通事故，2000万到5000万人经受由于交通事故 而造成的非致命伤害。按照目前的交通事故趋势，预测到2030年，交通事故将增加65%，并 将成为世界排名第五的主要死亡原因。在经济方面，由于道路交通事故受伤而引起的直接 经济损失估计为5180亿美元，其中低收入国家的经济损失占其国民生产总值的1%，中等收 入国家的占其国民生产总值1.5%，发达国家的占其国民生产总值2%。由于交通事故造成 高死亡率和严重的经济损失，联合国在2011年5月倡导一个全球计划一一"十年道路安全行 动2011-2020"，大力提倡安全驾驶。
[0003] 在中国，交通事故已成为我国公民主要死亡原因之一，严重威胁着人民群众生命 和财产的安全。虽然我国政府相关部门开展了大量卓有成效的工作，例如改善道路状况，加 大交通违法的处罚力度，加强驾驶员的安全教育等。但是由于交通管理部门缺乏大量的人 力、物力、财力，难以彻底查处和杜绝一些违规现象，违规处罚也仅具有事后惩戒作用。在交 通事故中，碰撞是交通事故的主要表现形式。根据美国高速公路安全管理局的数据显示， 79%的追尾事故是由于驾驶者的分心。如果驾驶者能提前半秒意识到危险，则事故发生率 可降到60%。奔驰公司的研究数据表明：如果驾驶者能提前ls-2s预测到未来交通风险，并 采取正确的操作，则大多数的碰撞事故可以避免。纵观上述事故原因，除提高驾驶员驾驶技 能、强化驾驶员自觉遵守交规意识之外，迫切需要车辆防碰撞方法提醒驾驶员，从而预防车 辆碰撞事故的发生。
[0004] 目前，车辆防碰撞方法研究已经取得一定的成果。如YanX.D.等评估当存在车辆闯 红灯时语音告警信息对车辆防碰撞的效果，并分析其中的偶然关系。Wang J.F.，曹昊天，尹 小琴等根据速度、加速度等车辆行驶信息，考虑驾驶者类型和自身车辆和跟随车辆的行驶 关系，提出了一种基于车辆间通信的防碰撞预警模型。迟瑞娟等通过雷达、GPS、摄像头等传 感器，采集车辆状态信息和驾驶人操作信息，分析驾驶人行为特征，并结合估计的道路曲 率，提出弯道车辆碰撞报警方法。Dabbour E.等提出在双向停车控制的农村交叉口上右转 车辆的防碰撞预警系统。该系统根据GPS数据，分析车辆转弯的实际加速度，估计不同时间 的加速度，判断接近车辆和转弯车辆间是否可能发生碰撞。如果发生碰撞，则对转弯车辆的 驾驶员发出警报。Wu C.Z.等提出一种基于模拟车载网络物理系统的车辆运动预测和碰撞 风险评估方法。该方法考虑车辆的运动或位置，驾驶者的行为和道路几何信息，预测车辆位 置和计算车辆间的实时距离，并比较安全距离的阈值，预测车辆碰撞风险。Mon Y.J.等提出 反复监督的模糊神经网络控制方法，保持车辆间距离在一个安全范围内，从而避免交通事 故的发生。Huang C.M.等基于车车通信的关系信息，计算是否会存在潜在的碰撞，即提出一 种车辆提前预警的防碰撞方法。胡鸿豪等主要考虑自身车辆和目标车辆的方位角和相对 角，计算非侧面和侧面的防碰撞模块，采用灰色模糊理论求解模块，确定目标危险度。
[0005] 目前车辆防碰撞方法往往考虑单一车辆行驶场景，考虑没有考虑车辆变道、加速 度可变等问题，即车辆行驶的位置、速度和加速度是一个具有方向性的可变矢量。同时如果 将车辆的行驶分解成多个行驶场景，分别采用对应的防碰撞方法，则该方法很难做到面面 倶到，实现难度大。
【发明内容】
[0006] 为了降低车辆间的交通事故概率，克服目前车辆防碰撞方法没有考虑现实车辆行 驶过程中加速度可变情况的不足，本发明提供一种可提前发现碰撞情况且更高效精准的基 于车车通信的车辆防碰撞方法。
[0007] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0008] 一种基于车车通信的车辆防碰撞方法，包括如下步骤：
[0009] 1)初始化:参数初始化，将车辆的行驶行为分解成水平方向和垂直方向；
[0010] 2)读取自身北斗定位模块输出的经炜度，转化为地球横坐标和纵坐标，通过无线 通信模块广播发送自身的位置信息包，并将自身车辆的位置信息采集时间和位置坐标添加 到自身车辆位置信息表中；
[0011] 3)监听其他车辆的位置信息包，如果监听到位置信息包，读取该车辆ID、信息采集 时间和位置坐标，判断是否第一次接收该车辆的位置信息包，如果第一次接收，则在邻居车 辆位置信息表中新建一个该邻居车辆ID的信息行，将位置坐标和信息采集时间存储到该信 息行中，否则将这些数据添加到已有的该邻居车辆信息行中；如果在设定时间内没有接收 到该邻居车辆的位置信息包，则表示该车辆已经离开自身车辆的通信范围，删除该车辆的 信息行；
[0012] 4)根据自身车辆位置信息表和邻居车辆位置信息表，采用Kalman预测算法分另IJ预 测水平方向和垂直方向的下一秒自身车辆和邻居车辆的位置，速度和加速度，且m=l;
[0013] 5)如果m>Nm，其中，Nm表示当前邻居车辆位置信息表中邻居车辆个数，则跳到步骤 2);否则Hf 1 ag = 0，Vf 1 ag = 0;根据自身车辆和车辆m的当前时刻数据和下一秒的预测数据， 对水平方向和和垂直方向上数据进行预判断，即分析水平和垂直方向上状态无变化情况、 同向行驶预测轨迹重合情况、相向行驶预测轨迹重合情况和反向不碰撞情况下的预测轨 迹，确定Kflag和Vflag的值;如果Hflag= = 2或Vflag= = 2，则不会发生碰撞，m=m+l，重新 跳到步骤5);如果Hflag= = 1且Vflag= = 1，则将发生碰撞，马上报警，m=m+l，重新跳到步 骤5);
[0014] 6)预测经过k时间后水平方向和垂直方向的安全距离；
[0015] 7)预测经过k时间后两车辆间水平方向的距离％⑷为
[0018] 预测经过k时间后两车辆间垂直方向的距离女W为
[0020] 其中，4 = (a;,,+1Ar'，矣:=
[0021] 8)建立优化模型（24);
[0022] min(k) (24)
[0023] s.l. 0 < 〇{[{k) < {k) A) < D{,(k) < D";； (k)
[0024] kGR+
[0025] 9)求解优化模型（24);如果模型无正实数解，则表示不发生碰撞，执行不报警操 作，m=m+l，返回步骤5)，否则获得正实数解K，即车辆的碰撞预测时间。判断K值和预先设置 的阈值Kth的大小，如果K<Kth时，执行报警操作，通过语音合成模块输出警报信号，否则执 行不报警操作，m=m+l，返回步骤5)。
[0026] 进一步，步骤5)的数据预判断方法包含如下步骤：
[0027] 5.1)获取当前t时刻自身车辆水平方向的位置、速度和加速度为，t时刻 自身车辆垂直方向的位置、速度和加速度为时亥I」车辆m水平方向的位置、速度 和加速度为[^，V心，，t时刻车辆m垂直方向的位置、速度和加速度为;获 取t+1时刻自身车辆水平方向的预测位置、速度和加速度为，t+l时刻自身 车辆垂直方向的预测位置、速度和加速度为Dt +1，^^+1，C+1f，t+l时刻车辆m水平方向的预 测位置、速度和加速度为[5^ +1,<+1，^^+1：^冲+1时刻车辆111垂直方向的预测位置、速度和加 速度为[.</+1，^+1，<.,+1]7';令两车辆水平方向和垂直方向的预测轨迹没有发生重叠，即 Hflag = 0，Vf lag = 0,其中Hflag表示两车辆水平方向的预测轨迹是否发生重叠的标志符， Vf lag表示两车辆垂直方向的预测轨迹是否发生重叠的标志符；
[0028] 5.2)当两车辆在水平方向都没有速度和加速度，即gfl = = xf,时，如果 |<-〇4,其中dth表示距离判断阈值，则两车辆的水平方向预测轨迹发生重叠，Hflag =1，跳到步骤5.6);
[0029] 5.3)在水平方向，当自身车辆和车辆m往同一方向行驶。如果在车辆m后面行驶的 自身车辆的t+1时刻预测位置在车辆m的t+1时刻预测位置的前面，即满足式(2)，则两车辆 的水平方向预测轨迹将发生重叠，Mlag = l，跳到步骤a6);
[0030] ((x^ -)x ,) > 0) & ((x：； -) x (^+1 -) < 0) (2)
[0031] 5.4)在水平方向，当自身车辆和车辆m往相向方向行驶且自身车辆当前t时刻位置 到t+1时刻预测位置的直线与车辆m当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线有重合，即满 足式(3)，则两车辆的水平位置将发生重叠，Hflag = l，跳到步骤a6);
[0032] (?, ~x^)x (xft -,)<0)& ((^ -xl)x (^+I -^+1) < 0) (3)
[0033] 5.5)在水平方向，自身车辆当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线与车辆m当 前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线不重合，且往相反方向运动，则满足式(4)，则Hflag =2,跳到步骤5.10);
[0034] ((^ -xl)x(^+1 -) > 0)& ((^+l -xZ)x -<,)< 〇) (4)
[0035] 5.6 )当两车辆在垂直方向都没有速度和加速度，即乂+1 =.vK = 乂时，如果 I乂 (,，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠 ，Vflag = l，跳到步骤5.10);
[0036] 5.7)在垂直方向，如果在车辆m后面行驶的自身车辆的t+1时刻预测位置在车辆m 的t+1时刻预测位置的前面，即满足式（5)，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠， Vflag = l，跳到步骤5.10);
[0037] (K 二)> 0)&(? _.C)x(jr二 _<+1) $ 〇) (5)
[0038] 5.8)在垂直方向，当自身车辆和车辆m往相向方向行驶且自身车辆当前t时刻位置 至ljt+l时刻预测位置的直线与车辆m当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线有重合，即满 足式(6)，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠，Vflag = l，跳到步骤5.10);
[0039] (Cvf, -yZn)X (vf, - V^+1) < 〇) & ((vf, - vf,)X (,^+1 - J7f;+1) < 〇) (6)
[0040] 5.9)在垂直方向，自身车辆当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线与车辆m当 前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线不重合，且往相反方向运动，则满足式(4)，则Vflag =2,跳到步骤alO)
[0041] ({vZ ~-C)X(yfJ+l -yZ)>〇)&((vf/+J - )x(.^I+1 -) < 0) (7)
[0042] 5.10)返回Hf lag 和 Vflag 的值。
[0043] 更进一步，所述步骤6)中，所述水平安全距离预测公式如下：
[0044] Iff (k) - BAkA + 8rk" + 8Jr + B,k ^ B{) (8)
[0045] B4=-A;/(Sa^:J (9)
[0046] 尽=-(2/K +2(7X.M 卜>/(4"哪)： f 10)
[0047] B2 = _(2(A2+tsAl/2+( ta+tr)Al)2+Al(2Vl + tsA2+tsamax+2( ta+tr)A2) )/(4amax)
[0048] +Al ( ta+tr+ts )/2
[0049] (11)
[0050] 辱(2為 + + 厂1 + G為 '2 + G"臓.)為） （12) + A2(tu + tr + ?,) + A^fa + ^.)" / 2 +1； /3)
[0051 ] B〇 = +t^/2 + ^Xl^x!2 + (C + K-)"! v\+ K + K) (13) + A2((ta + )' / 2 -h r / 3) -i- ramax / 6+?, (tu -i-tr )A2
[0052]其中，幻表示t+k时刻自身车辆和车辆m之间水平方向的安全距离估计值，k是 自变量，表示预测时间，4 =，： 4 4 g 示数据采集周期；
[0053]所述垂直方向安全距离预测公式如下：
[0054] D；；；1 (k) = CAkx + C,k' + Qk~ + Cxk + C； (14)
[0055] CX/(8"J (H)
[0056] C3 =-(2^4： +tsA^ + 2(ta+tr)Ai)/(4aimii} .(鳩
[0057] C2 = _ ( 2 ( A4+tsA3/2+ ( ta+tr ) A3 ) 2+A3 ( 2V2+tsA4+tsamax+2 ( ta+tr ) A4) ) / ( 4amax)
[0058] +A3 ( ta+tr+ts )/2
[0059] (17) C, = ~(2A4 +tsA? +(/, +tr)A-,)(V2 +t A4 /2 + tsa /2 + (/" +tr)AJt)^J{2a )
[0060] ' 1 (18) + A4(tn + tr + ts) + A,(itu + f,. )2 / 2 + rs2 / 3)
[0061 ] = +?v4 /2 + (?(i +i,.)Aa)- s (2-am., ) + V2{ta+tr +/s) (】9): + A((fa + t,.f 12 +1： / 3)/ 6 + ts (ta + tr )A4
[0062] 其中，D：：f(幻表示t+k时刻自身车辆和车辆m之间垂直方向的安全距离估计值。k是 自变量，表示预测时间，為=(4+1 + -(,+i) / Ar ,=心-心。F2 = v丨,-v丨,,。再进 一步，步骤9)的优化模型求解方法包括以下步骤：
[0063] 9.1)利用一元四次方程求根公式求解函数D:⑷=D=⑷⑷=0的正实数 根，如果没有正实数根，则表示当k>0时，函数D\(k)没有与x轴相交，代入0判断k>0区间 的函数值;如果函数值大于〇,则无解，退出且返回优化模型(24)无正实物解，否则水平方向 的解为区间k>0;如果有m个正实数解，则将这些正实数根和0从小到大排序，可得 知；％，:""本" 1+1 C A ='0 )，:分别选择-2、（Xi+Xi-0/24 = 1，? ? ?，m-l和V+2共m+1 个值代入 函数，计算函数值并判断该函数值是否小于零，从而获得水平方向的解，即区间4>x;
[0064] 9.2)利用一元四次方程求根公式求解函数〇:(々）= 〇_)-〇) = 〇的正实数 根;如果没有正实数根，则表示当k>0时，函数D%(k)没有与y轴相交，代入0判断k>0区间 的函数值;如果函数值大于〇,则无解，退出且返回模型(24)无正实物解，否则垂直方向的为 区间k多0;如果有n 2个正实数解，则将这些正实数根和0从小到大排序，可得 …，JV+1 (乃=〇 V，.分别选择-2、（yi+yi-1)/2 4 = 1，...，112-1和)'":+2共112+1个值代 入函数，计算函数值并判断该函数值是否小于零，从而获得垂直方向的解，即区间4>x;
[0065] 9.3)如果区间和(^没有交集，则退出且返回优化模型（24)无正实物解，否则计 算下确界K = inf( <i>xn <})y)，返回优化模型(24)的解K。
[0066] 本发明的技术构思为:本发明采用北斗定位模块获取自身的位置坐标，采用无线 通信模块实现车辆位置信息交换。根据自身和周围邻居车辆的位置信息，在水平和垂直两 个方向上分别采用Kalman预测算法预测下一秒的车辆位置信息，采用数据的预判断方法分 析水平和垂直方向上状态无变化情况、同向行驶预测轨迹重合情况、相向行驶预测轨迹重 合情况和反向不碰撞情况。当车辆有可能发生碰撞时，计算安全距离且建立优化模型。求解 该优化模型，获得碰撞预测时间最小值。当该最小值小于阈值，则发出报警信号，提醒驾驶 员。
[0067] 本发明的有益效果主要表现在:本发明建立考虑加速度可变情况的车辆防碰撞优 化模型，更加符合实际车辆行驶情况。同时，本发明利用车车通信技术实现车辆与周围1跳 通信范围内其他车辆的位置信息交换，可精确计算碰撞预警时间，预测碰撞事故并提醒驾 驶员，从而提高碰撞避免的概率，降低碰撞事故发生率、伤亡人数和经济损失，有一定的应 用价值。
【附图说明】
[0068]图1是本发明的工作流程框图。
[0069]图2是本发明的车辆行驶行为的水平和垂直方向分解图。
[0070] 图3是本发明的水平方向车辆状态无变化的示例图。
[0071] 图4是本发明的水平方向车辆同向行驶预测轨迹重合的示例图。
[0072] 图5是本发明的水平方向车辆相向行驶预测轨迹重合的示例图。
[0073 ]图6是本发明的水平方向车辆反向不碰撞的示例图。
【具体实施方式】
[0074]下面结合附图对本发明作进一步描述。
[0075]参照图1~图6,本发明采用北斗定位模块获取自身的位置坐标，并存储到自身车 辆位置信息表中。采用车车通信技术实现车辆与周围1跳通信范围内其他车辆的位置信息 交换，并将接收到的邻居车辆位置信息存储到邻居车辆位置信息表中。
[0076] 参照图1，一种基于车车通信的车辆防碰撞方法包括如下步骤：
[0077] 1)初始化:参数初始化，并参考图2，将车辆的行驶行为分解成水平方向和垂直方 向，则车辆的防碰撞问题转换成同一方向的防碰撞问题；
[0078] 2)读取自身北斗定位模块输出的经炜度，转化为地球横坐标和纵坐标，通过无线 通信模块广播发送自身的位置信息包，并将自身车辆的位置信息采集时间和位置坐标添加 到自身车辆位置信息表中。本步骤的地球横坐标和纵坐标计算公式如下： ,v,! =rxc〇s<^xcos/l
[0079] . (1) r' =rxcos^xsinA
[0080] 其中，XqPyB表示车辆的地球横坐标和纵坐标，r表示地球平均半径，〇表示车辆所 在的炜度，A表示车辆所在的经度；
[0081] 3)监听其他车辆的位置信息包。如果监听到位置信息包，读取该车辆ID、信息采集 时间和位置坐标。判断是否第一次接收该车辆的位置信息包。如果第一次接收，则在邻居车 辆位置信息表中新建一个该邻居车辆ID的信息行，将位置坐标和信息采集时间存储到该信 息行中，否则将这些数据添加到已有的该邻居车辆信息行中。如果在30s时间内没有接收到 该邻居车辆的位置信息包，则表示该车辆已经离开自身车辆的通信范围，删除该车辆的信 息行；
[0082] 4)根据自身车辆位置信息表和邻居车辆位置信息表，采用Kalman预测算法分别预 测水平方向和垂直方向的下一秒自身车辆和邻居车辆的位置，速度和加速度，且m=l; [0083] 5)如果m>Nm，其中Nm表示当前邻居车辆位置信息表中邻居车辆个数，则跳到步骤 2)。否则^1 &8 = 0，￥€1&8 = 0。根据自身车辆和车辆111的当前时刻数据(位置、速度和加速度） 和下一秒的预测数据，对水平方向和和垂直方向上数据进行预判断，即分析水平和垂直方 向上状态无变化情况、同向行驶预测轨迹重合情况、相向行驶预测轨迹重合情况和反向不 碰撞情况下的预测轨迹，确定Kflag和Vflag的值。如果Hflag= = 2或Vflag= = 2,则不会发 生碰撞，m = m+l，重新跳到步骤5)。如果Hflag = = 1且Vflag = = 1，则将发生碰撞，马上报 警，m=m+l，重新跳到步骤5);
[0084] 本步骤的数据预判断方法包含如下步骤：
[0085] 5.1)获取当前t时刻自身车辆水平方向的位置、速度和加速度为，t时刻 自身车辆垂直方向的位置、速度和加速度为f，t时刻车辆m水平方向的位置、速度 和加速度为<,f，t时刻车辆m垂直方向的位置、速度和加速度为[.v,k;获 取t+1时刻自身车辆水平方向的预测位置、速度和加速度为[3+1.g+1，€+1f，t+1时刻自身 车辆垂直方向的预测位置、速度和加速度为L<, +10+1，<,+]f，t+l时刻车辆m水平方向的预 测位置、速度和加速度为，t+l时刻车辆m垂直方向的预测位置、速度和加 速度为[?【/+1，巧;;令两车辆水平方向和垂直方向的预测轨迹没有发生重叠，即 Hflag = 0，Vf lag = 0,其中Hflag表示两车辆水平方向的预测轨迹是否发生重叠的标志符， Vf lag表示两车辆垂直方向的预测轨迹是否发生重叠的标志符；
[0086] 5.2)参照图3，当两车辆在水平方向都没有速度和加速度，即^11=.^，；^, +1=^^ 时，如果|4-4卜其中dth表示距离判断阈值，则两车辆的水平方向预测轨迹发生重 叠，Hflag = l，跳到步骤a6);
[0087] 5.3)参照图4,在水平方向，当自身车辆和车辆m往同一方向行驶。如果在车辆m后 面行驶的自身车辆的t+1时刻预测位置在车辆m的t+1时刻预测位置的前面，即满足式(2)， 则两车辆的水平方向预测轨迹将发生重叠，Mlag = l，跳到步骤5.6);
[0088] ((xf广) 5< (《-《+1) > 0) & ((< - xf ,) x 乾+1 - S 0) (2)
[0089] 5.4)参照图5,在水平方向，当自身车辆和车辆m往相向方向行驶且自身车辆当前t 时刻位置到t+1时刻预测位置的直线与车辆m当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线有 重合，即满足式(3)，则两车辆的水平位置将发生重叠，Hflag = l，跳到步骤5.6);
[0090] (?, -x：：^)x (xf, - ) < 0) & ((xZ - xl) x (x^+1 - x,^) < 0) (3)
[0091] 5.5)参照图6,在水平方向，自身车辆当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线与 车辆m当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线不重合，且往相反方向运动，则满足式(4)， 则Hf lag = 2，跳到步骤5 ? 10);
[0092] (5 -4)補操-〇(巧+1 -<3 〇) (4)
[0093] 5.6 )当两车辆在垂直方向都没有速度和加速度，即乂+1 = %,= 乂时，如果 |< -尤卜4，:则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠，Vflag = l，跳到步骤5.10);
[0094] 5.7)在垂直方向，如果在车辆m后面行驶的自身车辆的t+1时刻预测位置在车辆m 的t+1时刻预测位置的前面，即满足式（5)，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠， Vflag = l，跳到步骤5.10);
[0095] (Cvf, -yl+l)x (vf, - v^+1) > 0)& ((yZ - vf,,) >： (,^+1 - y^t+l) < 0) (5)
[0096] 5.8)在垂直方向，当自身车辆和车辆m往相向方向行驶且自身车辆当前时刻位置 至ljt+l时刻预测位置的直线与车辆m当前时刻位置到t+1时刻预测位置的直线有重合，即满 足式(6)，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠，Vflag = l，跳到步骤5.10);
[0097] av,^ -y；5 Jx(v.5 - y4f：+1 )<〇)?&(( ^ - v^)x(vs5+1 - v,^) <0) (6)
[0098] 5.9)在垂直方向，自身车辆当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线与车辆m当 前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线不重合，且往相反方向运动，则满足式(4)，则Vflag =2,跳到步骤5.10);
[0099] (Cvf, -yl)X ^ - yZ )>0)&((yfJ+l- yf4)x(v^+1- fmi) < 〇) (?)
[0100] 5.10)返回Hf lag 和 Vf lag 的值。
[0101] 6)预测经过k时间后水平方向和垂直方向的安全距离。本步骤的水平方向安全距 离预测公式如下：
[0102] D''f (k) = BAk' + B:ks + 8:k: + B,k + B:) (8)
[0103] 喿二-</(&/,,,.,、） （9)
[0104] =-(24為+2(L+4)4)/(4a腿） (l〇)
[0105] B2 = _ ( 2 ( A2+tsAl/2+ ( ta+tr ) Al ) 2+Al ( 2Vl + tsA2+tsamax+2 ( ta+tr ) A2 ) ) / ( 4amax )
[0106] +Al ( ta+tr+ts )/2
[0107] (11) A =-(.2為. + 44+(人+04XK為/'2 + 0諷/2 + ((,+〔.)為))/'(2flinax) L〇108 J V + A(fa + fr +ts)+ A ((A, +trY 12 + t~ / 3)
[0109] +iAi / 2 + f ?ma / 2 + (/" /(2flmaJ+FL(?fl +/s) (.1.3) + A-,({ta+t..y 12 +r H) + r am^ / 6 +ta (fa + tr )A2
[0110] 其中，/_C⑷表示t+k时刻自身车辆和车辆m之间水平方向的安全距离估计值。k是 自变量，表示预测时间，A = (S二 + ?二 - 4 - ,為=< - <。K = - v:[,，A T表 示数据采集周期；
[0111] 本步骤的垂直方向安全距离预测公式如下：
[0112] /)；；;' (k) = + 〇￡ + C2k2 + C\k + C, (!+i
[0113] C4=-4/(8amax) (15):
[0114] C3 =-(2A3A4 + 2(ta +tr)Ai)l (4ajnax) (16)
[01 15] C2 = _(2(A4+tsA3/2+(ta+tr)A3)2+A3(2V2+t sA4+tsamax+2(ta+tr)A4) )/(4amax)
[0116] +A3(ta+tr+ts)/2
[0117] (17) Ct =-(2A4+tsA3 +{ta+tr)A.,)(V1 +tsA4 / 2 + tsamax /2 + (r +fr)4t))/(2?imx) " + A4(tu + tr + ts) + A,((tu + tr f i 2 + t；/3)
[0119] €〇： = -(K + KA > 2 + l2 + {ta+tt )AJ- i(2anax) + F2(^ +tr +tj (叫 + MiL +tyffl +1; i3) + 1；a^ /6 + / (ld + t,.)A4
[0120] 其中，Z)：：f(幻表示t+k时刻自身车辆和车辆m之间垂直方向的安全距离估计值。k是 自变量，表不预测时间，為=+ <广-?,丨,,J / ，為=.<厂 二v[厂4 ^
[0121 ] 7)以车辆m作为参考物，计算自身车辆的相对水平加速度a(k);
[0122] a{k) = (afr+l + a^i r - aft - a^t+l)k / Ar + af, -a^t = A{k + A, (20)
[0123] 计算t时刻的自身车辆相对水平速度g=v=-vf,，对水平变加速度a(k)进行定积 分计算，获得预测水平速度v(k)为
[0125]计算t时刻的相对水平距离为A ，则对v(k)进行定积分，获得经过k时间 后两车辆间水平方向的距离A〃,(々）为
[0127]同理，获得经过k时间后两车辆间垂直方向的距离为
[0129] 8)建立优化模型（24);
[0130] min(k)(24)
[0131] S,t. 0 < D；； [k) < D：f (k),0< D：: (k) < D：；! (k)
[0132] kGR+
[0133] 9)求解优化模型（24)。如果模型无正实数解，则表示不发生碰撞，执行不报警操 作，m=m+l，返回步骤5)，否则获得正实数解K，即车辆的碰撞预测时间。判断K值和预先设置 的阈值K th的大小。如果K<Kth时，执行报警操作，通过语音合成模块输出警报信号，否则执 行不报警操作，m=m+l，返回步骤5)。本步骤的优化模型求解方法包括以下步骤：
[0134] 9.1)利用一元四次方程求根公式求解函数D:(々）=/〇)-〇) = 0的正实数 根。如果没有正实数根，则表示当k>0时，函数D\(k)没有与x轴相交，代入0判断k>0区间 的函数值。如果函数值大于〇,则无解，退出且返回优化模型(24)无正实物解，否则水平方向 的解为区间k>0。如果有m个正实数解，则将这些正实数根和0从小到大排序，可得 々兩，…,x S|+l C 6=0 )，分别选择-2、（xi+xi-i)/2，i = l，...，m-l和V+2共ni+1 个值代入 函数，计算函数值并判断该函数值是否小于零，从而获得水平方向的解，即区间4>x。
[0135] 9.2)利用一元四次方程求根公式求解函数D:(幻=〇!.,(》）-/〇:) = 〇的正实数 根。如果没有正实数根，则表示当k>0时，函数D%(k)没有与y轴相交，代入0判断k>0区间 的函数值。如果函数值大于〇,则无解，退出且返回模型(24)无正实物解，否则垂直方向的解 为区间k多0。如果有n 2个正实数解，则将这些正实数根和0从小到大排序，可得 (.乃.=〇 )，分别选择-2、（yi+yi-1)/24 = 1，...，112-1和>1?2+.2.共112+1个值代 入函数，计算函数值并判断该函数值是否小于零，从而获得垂直方向的解，即区间4>x。
[0136] 9.3)如果区间和(^没有交集，则退出且返回优化模型（24)无正实物解，否则计 算下确界K = inf( <i>xn <})y)，返回优化模型(24)的解K。
【主权项】
1. 一种基于车车通信的车辆防碰撞方法，其特征在于:所述方法包括如下步骤： 1) 初始化:参数初始化，将车辆的行驶行为分解成水平方向和垂直方向； 2) 读取自身北斗定位模块输出的经炜度，转化为地球横坐标和纵坐标，通过无线通信 模块广播发送自身的位置信息包，并将自身车辆的位置信息采集时间和位置坐标添加到自 身车辆位置信息表中； 3) 监听其他车辆的位置信息包，如果监听到位置信息包，读取该车辆ID、信息采集时间 和位置坐标，判断是否第一次接收该车辆的位置信息包，如果第一次接收，则在邻居车辆位 置信息表中新建一个该邻居车辆ID的信息行，将位置坐标和信息采集时间存储到该信息行 中，否则将这些数据添加到已有的该邻居车辆信息行中；如果在设定时间内没有接收到该 邻居车辆的位置信息包，则表示该车辆已经离开自身车辆的通信范围，删除该车辆的信息 行； 4) 根据自身车辆位置信息表和邻居车辆位置信息表，采用Kalman预测算法分别预测水 平方向和垂直方向的下一秒自身车辆和邻居车辆的位置，速度和加速度，且m=l; 5) 如果m>Nm，其中，Nm表示当前邻居车辆位置信息表中邻居车辆个数，则跳到步骤2); 否则Hflag = O，Vflag = O;根据自身车辆和车辆m的当前时刻数据和下一秒的预测数据，对 水平方向和和垂直方向上数据进行预判断，即分析水平和垂直方向上状态无变化情况、同 向行驶预测轨迹重合情况、相向行驶预测轨迹重合情况和反向不碰撞情况下的预测轨迹， 确定Hflag和Vflag的值;如果Hflag= = 2或Vflag= = 2,则不会发生碰撞，m=m+l，重新跳 到步骤5);如果Hf lag= = 1且Vf lag= = 1，则将发生碰撞，马上报警，m=m+l，重新跳到步骤 5)； 6) 预测经过k时间后水平方向和垂直方向的安全距离； 7) 预测经过k时间后两车辆间水平方向的距离1^你)为 其中，预测经过k时间后两车辆间垂直方向的距离把,(幻为8) 建立优化模型 min(k) keR. 9) 求解优化模型（24);如果模型无正实数解，则表示不发生碰撞，执行不报警操作，m = m+1，返回步骤5)，否则获得正实数解K，即车辆的碰撞预测时间；判断K值和预先设置的阈值 Kth的大小，如果K<Kth时，执行报警操作，通过语音合成模块输出警报信号，否则执行不报 警操作，m=m+l，返回步骤5)。2. 如权利要求1所述基于车车通信的车辆防碰撞方法，其特征在于:所述步骤5)中，所 述数据预判断方法包含如下步骤： 5.1) 获取当前t时刻自身车辆水平方向的位置、速度和加速度为[xg，vKf，t时刻自 身车辆垂直方向的位置、速度和加速度为LvL，Of，t时刻车辆m水平方向的位置、速度 和加速度为，t时刻车辆m垂直方向的位置、速度和加速度为; 获取t+Ι时刻自身车辆水平方向的预测位置、速度和加速度为[€ +1^+1,€+1f，t+l时刻自 身车辆垂直方向的预测位置、速度和加速度为[〗^ +1，<+1,〇+1；^，t+l时刻车辆m水平方向的 预测位置、速度和加速度为，t+l时刻车辆m垂直方向的预测位置、速度和 加速度为;令两车辆水平方向和垂直方向的预测轨迹没有发生重叠，即 Hflag = O，Vf Iag = O，其中Hf lag表示两车辆水平方向的预测轨迹是否发生重叠的标志符， Vf lag表示两车辆垂直方向的预测轨迹是否发生重叠的标志符； 5.2) 当两车辆在水平方向都没有速度和加速度，即^+1 = = xf,时，如果 其中dth表示距离判断阈值，则两车辆的水平方向预测轨迹发生重叠 ，Hflag =1，跳到步骤5.6); 5.3) 在水平方向，当自身车辆和车辆m往同一方向行驶，如果在车辆m后面行驶的自身 车辆的t+Ι时刻预测位置在车辆m的t+Ι时刻预测位置的前面，即满足式(2)，则两车辆的水 平方向预测轨迹将发生重叠 ，Hflag = I,跳到步骤a6);(2) 5.4) 在水平方向，当自身车辆和车辆m往相向方向行驶且自身车辆当前t时刻位置到t+ 1时刻预测位置的直线与车辆m当前t时刻位置到t+Ι时刻预测位置的直线有重合，即满足式 (3)，则两主無的A平份罟熄发生重叠 = I _跳？丨丨击3娶沾）.(3) 5.5) 在水平方向，自身车辆当前t时刻位置到t+Ι时刻预测位置的直线与车辆m当前t时 刻位置到t+Ι时刻预测位置的直线不重合，且往相反方向运动，则满足式(4)，则Hflag = 2， 跳到步骤5.10);(4) 5. 6)当两车辆在垂直方向都没有速度和加速度，即j/；1 =Zwt1 时，如果 I冗-乂^ I，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠 ，Vflag = I，跳到步骤5.10); 5.7) 在垂直方向，如果在车辆m后面行驶的自身车辆的t+Ι时刻预测位置在车辆m的t+1 时刻预测位置的前面，即满足式(5)，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠，Vflag=I, 跳到步骤5.10);(5) 5.8) 在垂直方向，当自身车辆和车辆m往相向方向行驶且自身车辆当前t时刻位置到t+ 1时刻预测位置的直线与车辆m当前t时刻位置到t+Ι时刻预测位置的直线有重合，即满足式 (6 )，则两车辆的垂直方向预测轨迹将发生重叠 ，Vf lag = 1，跳到步骤5.10);後)： 5.9) 在垂直方向，自身车辆当前t时刻位置到t+1时刻预测位置的直线与车辆m当前t时 刻位置到t+Ι时刻预测位置的直线不重合，且往相反方向运动，则满足式(4)，则Vflag = 2， 跳到步骤alO):(7) 5.10) 返回Hf lag 和 Vf lag 的值。3. 如权利要求1或2所述的基于车车通信的车辆防碰撞方法，其特征在于:所述步骤6) 中，所述水平方向的安全距离预测公式如下：其中，代7(幻表示t+k时刻自身车辆和车辆m之间水平方向的安全距离估计值，k是自变 量，表示预测时间表示数 据采集周期； 所述垂直方向安全距离预测公式如下：其中，Df (A)表示t+k时刻自身车辆和车辆m之间垂直方向的安全距离估计值，k是自变 量，表示预测时间，為=(C+1 +心-心-) / ΔΓ ,為=心-心，K = vL - V,(,,。4. 如权利要求1或2所述的基于车车通信的车辆防碰撞方法，其特征在于:所述步骤9) 中，所述优化模型求解方法包括如下步骤： 9.1) 利用一元四次方程求根公式求解函数乾斤)=〇)-%严调=0的正实数根;如 果没有正实数根，则表示当k>0时，函数D/(k)没有与x轴相交，代入O判断k>0区间的函数 值;如果函数值大于〇,则无解，退出且返回优化模型(24)无正实物解，否则水平方向的解为 区间k彡0;如果有m个正实数解，则将这些正实数根和0从小到大排序，可得~七，…4" |+1，X1 =〇,分别选择-2、（xi+xi-i)/2，i = l，…，m-l和气+2共ηι+1个值代入函数，计算函数值并 判断该函数值是否小于零，从而获得水平方向的解，即区间Φχ; 9.2) 利用一元四次方程求根公式求解函数β: (A·) = D.「,(幻-A:/⑷=0的正实数根；如 果没有正实数根，则表示当k>0时，函数没有与y轴相交，代入0判断k>0区间的函数 值;如果函数值大于〇,则无解，退出且返回模型（24)无正实物解，否则垂直方向的为区间k 多〇;如果有n2个正实数解，则将这些正实数根和0从小到大排序，得= 别选择-2、（yi+yi-i)/2，i = l, . . . ,Π2-1和·)7? + 2共m+l个值代入函数，计算函数值并判断该 函数值是否小于零，从而获得垂直方向的解，即区间Φχ; 9.3) 如果区间φχ和(^没有交集，则退出且返回优化模型（24)无正实物解，否则计算下 确界K = ?η?·(φχηφγ)，返回优化模型(24)的解K。
【文档编号】G08G1/16GK105894856SQ201610304499
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年5月10日
【发明人】任条娟, 陈友荣, 陈俊洁, 万锦昊, 张瑞
【申请人】浙江树人大学