一种车联网与图像融合的前向车辆驾驶人驾驶行为预测系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能汽车领域，具体为一种车联网与图像融合的前向车辆驾驶人驾驶行为预测系统
【背景技术】
[0002]随着我国汽车保有量的快速增长，非职业驾驶员的人数也在逐步增加，间接导致了交通事故的频繁发生。针对事故发生的原因，研究人员一直致力于如何通过有效的措施降低事故的发生，其中车路协同、驾驶安全辅助等系统是提高车辆运行安全的一种有效方法。其中，如何根据道路信息合理预测驾驶员行为，并提醒驾驶员做出科学决策是驾驶安全辅助系统的关键问题。但目前国内外学者只是针对自车驾驶人驾驶行为进行预测，然而，在车辆行驶过程中，前向车辆突然制动、突然转向、突然换道等不规范驾驶行为会对后车驾驶安全有重要影响。相比之下，尚未见针对前向车辆驾驶人驾驶行为预测的研究成果。同时，目前针对驾驶人行为识别提供的不同的算法和模型缺乏对多个复杂的驾驶意图进行实时、统一识别的算法。随着汽车安全辅助系统的发展和广泛应用，针对驾驶人驾驶行为预测的实时性问题将成为迫切需要解决的问题。通过查阅资料，目前，对前向车辆驾驶人驾驶行为预测方面的应用中尚未见到报道。
【发明内容】
[0003]为了解决上述问题，本发明提出了一种车联网与图像融合的前向车辆驾驶人驾驶行为预测系统，通过TI公司视频处理器DM6437硬件平台采集道路环境信息，通过车联网通信模块接收前向车辆节气门开度信息、制动踏板位置信息、方向盘转角、方向盘角速度，基于隐马尔科夫模型理论建立前向车辆驾驶员驾驶行为预测模型，以前向车辆驾驶人在行车过程中的突然制动、突然转向(包括左转向以及右转向)、突然换道(包括左换道以及右换道)驾驶行为作为预测对象，进行前向车辆驾驶员驾驶行为预测。采用的具体技术方案如下:
[0004]—种车联网与图像融合的前向车辆驾驶人驾驶行为预测系统，包括道路环境采集摄像头、车辆参数采集及无线传输平台、视频处理器硬件平台；所述道路环境采集摄像头负责采集道路环境参数，所述道路环境参数包括道路环境中的信号灯信息、道路指示标志信息;所述车辆参数采集及无线传输平台一方面负责采集本车行驶参数，并通过车联网将本车行驶参数传输给后向车辆，另一方面负责接收前向车辆发送过来的前车行驶参数;所述视频处理器硬件平台通过对道路环境参数、前向车辆行驶参数的分析，建立前向车辆驾驶人驾驶行为预测模型，实现对前向车辆驾驶人驾驶行为的预测。
[0005]作为优选方案，所述道路环境采集摄像头采用CCD车载影像夜视摄像头，安装在车辆前挡风玻璃上。
[0006]作为优选方案，所述车辆参数采集及无线传输平台包括CAN总线通信电路、信号调理电路、车载无线通信电路、主控制器电路以及电源电路；
[0007]所述CAN总线通信电路负责实现主控制器串行通信接口与CAN总线通信接口的物理转换，并通过CAN总线通信接口与汽车CAN总线相连，用于获得节气门开度、方向盘转角、方向盘角速度信息；
[0008]所述信号调理电路一方面通过制动踏板位置传感器信号线接口与安装在汽车上的制动踏板位置传感器相连以获得制动踏板位置信息，另一方面与所述主控制器电路相连；
[0009]所述车载无线通信电路采用802.1IP车联网通信协议，并设有车载无线通信天线接口负责车车通信；
[0010]所述主控制器电路负责CAN协议解析、传感器信号模数转换、控制车车通信数据的收发，并通过车辆参数采集及无线传输平台串口通信接口与视频处理器硬件平台相连；
[0011]所述电源电路负责将系统+12V直流电源降压到+5V，为主控制器电路、CAN总线通信电路供电。
[0012]作为优选方案，所述CAN总线通信电路由TJA1050及其外围电路组成;所述信号调理电路包括阻容元件，负责滤掉干扰信号;所述车载无线通信电路由QPA5525Q及其外围电路组成;所述主控制器电路由MC9S12XS128及其外围电路组成;所述电源电路由LM2940及其外围电路组成。
[0013]作为优选方案，所述CAN总线通信电路、信号调理电路、车载无线通信电路、主控制器电路和和电源电路均设置在一块电路板上，所述电路板设置在一个长方体外壳内部，所述长方体外壳上方设有CAN总线通信凹槽、制动踏板位置传感器信号线输入凹槽、车载无线通信天线输出凹槽和车辆参数采集及无线传输平台串口通信凹槽；
[0014]所述CAN总线通信接口设置在所述CAN总线通信凹槽处;所述制动踏板位置传感器信号线接口设置在所述制动踏板位置传感器信号线输入凹槽处;所述车载无线通信天线接口设置在所述车载无线通信天线输出凹槽处;所述车辆参数采集及无线传输平台串口通信接口设置在所述车辆参数采集及无线传输平台串口通信凹槽处。
[0015]作为优选方案，所述视频处理器硬件平台包括视频解码电路、视频处理电路和电源电路；
[0016]所述视频解码电路通过道路环境采集摄像头视频线输入接口与道路环境采集摄像头相连，负责将道路环境采集摄像头采集的信号灯、道路指示标志模拟视频信号转换为数字视频信号，输出到视频处理电路；
[0017]所述视频处理电路包括DDR2存储器、FLASH存储器及视频处理器;所述DDR2存储器用于存储前向车辆驾驶行为预测算法中的数据;所述FLASH存储器用于存储前向车辆驾驶行为预测算法程序;所述视频处理器一方面负责对视频解码电路传送来的数字视频信息进行处理，另一方面通过视频处理器硬件平台串口通信接口接收车辆参数采集及无线传输平台传输过来的前车行使参数，并根据所述数字视频信息和前车行使参数建立前向车辆驾驶人驾驶行为预测模型，对前向车辆驾驶人驾驶行为进行预测；
[0018]所述电源电路负责将车载12V电源转换为视频处理器所需的3.3V、1.8V、1.2V电源。
[0019]作为优选方案，所述视频解码电路由视频解码芯片TVP5150及其外围电路组成;所述DDR2存储器采用MT47H64M16BT，所述FLASH存储器采用SG29GL256N，所述视频处理器采用DM6437ο
[0020]作为优选方案，所述视频解码电路、视频处理电路和电源电路设置在一块电路板上，所述电路板设置一个长方体外壳内部，所述长方体外壳上方设有道路环境采集摄像头视频线输入凹槽和视频处理器硬件平台串口通信凹槽；
[0021 ]所述道路环境采集摄像头视频线输入接口设置在道路环境采集摄像头视频线输入凹槽处;所述视频处理器硬件平台串口通信接口设置在视频处理器硬件平台串口通信凹槽处。
[0022]作为优选方案，所述驾驶行为预测模型为基于HMM理论建立的模型，具体为:λ=(N，M，JT，A，B)，其中，
[0023]S为前向车辆驾驶人驾驶行为状态，S= (S^S2,…Sn)，t时刻所处状态为qt，qtes，本项目状态数N = 5，其中，Si为制动行为，S2为左转向行为，S3为右转向行为，S4为左换道行为，S5为右转换道行为；
[0024]V为观测序列，V= (V1，V2，…VM)，t时刻观测事件为Ot，本项目观测值数M= 10，其中，Vl为前向车辆节气门开度，V2为前向车辆制动踏板位置，V3为前向车辆方向盘转角，V4为前向车辆方向盘角速度，V5为信号灯红灯，V6为信号灯绿灯，V7为信号灯黄灯，V8为道路左转向标志，V9为道路右转向标志，VlQ为道路直行标志；
[0025]JT为前向车辆驾驶人驾驶行为初始状态概率矢量，JT= (JT1 ,JT2,…耶)，其中JTizPQi= Si);
[0026]A为状态转移矩阵，即前向车辆驾驶人驾驶行为状态转移矩阵，A= {adNXN，其中，aij = P(qt+i = Sj qt = Si), I < i , j < N；
[0027]B为观测事件概率分布矩阵，即不同前向车辆驾驶人驾驶行在在S下各观测状态出现的概率，B= {bjk}NXM，其中，bjk = P[0t = vk I qt = Sj]，I < j < N, I < k < Mo
[0028]本发明的有益效果是:
[0029](I)基于车联网与图像融合的方法，对前向车辆驾驶人在行车过程中的突然制动、突然转向、突然换道驾驶行为进行预测，为后车驾驶员进行预警，避免交通事故的发生。
[0030](2)针对当前只针对驾驶人单一驾驶行为辨识的问题，本发明综合了前向车辆驾驶人突然制动、突然转向、突然换道的复合驾驶行为进行预测。
[0031](3)本发明利用道路环境参数和前向车辆行驶参数相结合，对前向车辆驾驶人驾驶行为进行预测，提高了预测的准确度。
[0032](4)通过隐马尔科夫HMM理论模型，结合采集的道路环境参数和前车行驶参数建立前车驾驶人驾驶行为预测模型，预测准确度高。
[0033](5)视频处理器硬件平台和车辆参数采集及无线传输平台均设在一个长方体壳内，模块