一种换道过程越线时刻预测装置及其预测方法
【专利摘要】本发明属于换道过程越线时刻预测【技术领域】，公开了一种换道过程越线时刻预测装置及其预测方法。该换道过程越线时刻预测装置，包括：车载CAN总线、数据处理单元、安装在车辆前挡风玻璃正中央上方的视觉传感器、以及安装在车辆变速器上的车速传感器；所述车速传感器电连接车载CAN总线，所述数据处理单元分别电连接车载CAN总线和视觉传感器。
【专利说明】一种换道过程越线时刻预测装置及其预测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于换道过程越线时刻预测【技术领域】，特别涉及一种换道过程越线时刻预测装置及其预测方法。
【背景技术】
[0002]目前，换道预警系统通常采用先进传感器对交通环境进行监测，当换道过程存在危险时对驾驶员进行预警。换道预警系统重点关注换道过程中自车与换道目标车辆后方其他车辆的相对运动关系，只有当换道车辆从本车道越过车道线进入到目的车道时，才有可能与目标车道后方的车辆发生交通冲突。由此可见，准确的预测换道过程越线时刻是换道预警系统重点需要解决的问题。
[0003]换道轨迹是车辆在进行变换车道时，在道路平面上经过的路径。换道越线时刻是车辆在换道时达到所有越过车道线的时刻，因此，要想确定换道越线时刻，需先得到换道轨迹。目前，一些研究人员将车道变换轨迹当作圆弧或者是正弦曲线处理，或者利用具有连续曲率的多项式轨迹模型来代替圆弧轨迹模型计算车辆换道过程中在纵向方向和横向方向上的位置等。部分研究人员对实际换道过程的越线时刻分布进行了讨论，但没有涉及到越线时刻预测方法。总体而言，目前还缺乏有效的真实换道过程越线时刻预测方法。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提出一种换道过程越线时刻预测装置及其预测方法，该换道过程越线时刻预测装置投资少，适合规模化推广。该换道过程越线时刻预测方法具有智能化、自动化、无需操作、可靠性高的特点。
[0005]为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
[0006]技术方案一:
[0007]一种换道过程越线时刻预测装置，包括:车载CAN总线、数据处理单元、安装在车辆前挡风玻璃正中央上方的视觉传感器、以及安装在车辆变速器上的车速传感器；
[0008]所述车速传感器电连接车载CAN总线，所述数据处理单元分别电连接车载CAN总线和视觉传感器。
[0009]本技术方案的特点和进一步改进在于:
[0010]所述视觉传感器朝向车辆前方路面，所述视觉传感器为汽车碰撞预警系统(AWS)中的视觉传感器，所述视觉传感器的测量精度为5cm，测量范围为±635cm，输出频率为IOHz。
[0011]所述数据处理单元封装在金属盒中，并安装在车辆驾驶室操控台下方；所述数据处理单元通过I/o接口分别电连接车载CAN总线和视觉传感器，所述数据处理单元的数据采样频率为IOHz。
[0012]所述车速传感器为磁电式车速传感器，所述车速传感器的采样精度为0.01km/ho
[0013]所述数据处理单元的输出端电连接有显示屏，所述显示屏安装在车辆仪表盘上。[0014]技术方案二:
[0015]一种换道过程越线时刻预测方法，基于上述一种换道过程越线时刻预测装置，包括以下步骤:
[0016]原始数据采集:令车辆预先多次向左/右侧车道进行换道，在每次换道过程中，数据处理单元采集时间参数，视觉传感器检测车辆与左/右车道线的横向距离发送至数据处理单元；同时，车速传感器将实时车速通过车载CAN总线发送至数据处理单元；
[0017]建立车辆换道拟合关系数据库:对于车辆向左/右侧车道进行换道，首先，根据换道时车速的不同，将数据处理单元采集的原始数据进行分组，得到车辆向左/右换道拟合关系数据库；原始数据包括:在原始数据采集中获得的车辆与左/右车道线的横向距离、以及对应的采集时间，所述车辆向左/右换道拟合关系数据库包括各组原始数据；
[0018]实测数据采集:当车辆进行向左/右侧车道换道时，数据处理单元采集时间参数，视觉传感器检测车辆与左/右车道线的横向距离，将车辆与左/右车道线的横向距离发送至数据处理单元；同时，车速传感器将实时车速通过车载CAN总线发送至数据处理单元；
[0019]获取预测越线时刻所需横向位移拟合关系式:在车辆开始换道之后的设定时间段内，对数据处理单元采集的实测数据进行M次多项式拟合，得出M次多项式和的拟合曲线，M为大于3的自然数，所述设定时间段的起点为换道开始时刻，所述实测数据包括在实测数据采集中获取的车辆与左/右车道线的横向距离、以及与其对应的采集时间；在车辆向左/右换道拟合关系数据库中，每组原始数据分为位于对应的设定时间段内的前段原始数据、以及位于对应的设定时间段之后的后段原始数据，分别对各组前段原始数据进行M次多项式拟合，得到若干个M次多项式以及对应的若干个拟合曲线；在所述若干个拟合曲线中，获取与4的拟合曲线最接近的拟合曲线Lw、以及与拟合曲线Lw对应的M次多项式fw;在车辆向左/右换道拟合关系数据库中，获取与所述M次多项式fw对应的前段原始数据Dwf、以及与前段原始数据Dwf对应的后段原始数据Dwb ;将后段原始数据Dwb和数据处理单元在设定时间段内采集的实测数据组合，形成预测数据，然后对所述预测数据进行M次多项式拟合，得到越线时刻预测关系式y=f(t)，y表示车辆与左/右车道线的横向距离，t表示换道越线时刻；
[0020]确定换道越线时刻:在设定时间段之后的任一时刻，将数据处理单元获取的车辆与左/右车道线的横向距离，代入越线时刻预测关系式y=f (t)中，得出换道越线时刻。
[0021]本技术方案的特点和进一步改进在于:
[0022]在建立车辆换道拟合关系数据库的过程中，在得到各组原始数据之后，对每组原始数据进行M次多项式拟合，从而得到车辆向左/右换道拟合关系数据库，所述车辆向左/右换道拟合关系数据库包括不同车速条件下对应的车辆向左/右换道横向位移拟合曲线、不同车速条件下对应的车辆向左/右换道横向位移拟合多项式、以及各组原始数据。
[0023]将显示屏电连接数据处理单元的输出端，在进行数据处理之后，将车辆在换道过程中的越线时刻发送至显示屏。
[0024]本发明的有益效果为:该换道过程越线时刻预测装置投资少，适合规模化推广。该换道过程越线时刻预测方法具有智能化、自动化、无需操作、可靠性高的特点。
【专利附图】
【附图说明】[0025]图1为本发明的视觉传感器和数据处理单元的位置示意图；
[0026]图2为本发明的一种换道过程越线时刻预测装置的电路连接示意图。
【具体实施方式】
[0027]下面结合附图对本发明作进一步说明:
[0028]为了对车辆在换道过程的越线时间进行准确的预测，在本发明实施例中，首先需要进行相关器件的安装，器件安装的具体过程如下:
[0029]参照图1，为本发明的视觉传感器和数据处理单元的位置示意图。视觉传感器I采用汽车碰撞预警系统(AWS)中的视觉传感器，其测量精度为5cm，测量范围为±635cm。视觉传感器I安装在汽车前挡风玻璃正中央的上方，水平安装，镜头朝向车辆行驶方向的路面。该视觉传感器I基于机器视觉原理对车辆与车道线的距离进行实时测量，输出参数包括车辆与左侧车道线距离dL (对应车辆向左侧的车道换道)、车辆与右侧车道线距离dR (对应车辆向右侧的车道换道)。
[0030]数据处理单元2封装在金属盒中，它通过导线与外界进行信号传输。在本发明实施例中，数据处理单元2采用ARM9处理器，其具体型号为S3C2410。该ARM9处理器安装在车辆驾驶室操控台下方。
[0031]车速传感器安装在车辆的变速器上，车速传感器为磁电式车速传感器，该车速传感器的采样精度为0.0ikm/ho车速传感器可以利用车辆自身携带的车速传感器，有利于降低成本。例如，车速传感器为磁电式车速传感器，其米样精度为0.01km/h。车速传感器的输出端与车载CAN总线4电连接，用于将采集到的车速信号传输至车载CAN总线4上。
[0032]参照图2，为本发明的一种换道过程越线时刻预测装置的电路连接示意图。车速传感器电连接车载CAN总线4，数据处理单元2分别电连接车载CAN总线4和视觉传感器
I。本发明实施例中，为了便于实现数据传输，还可以设置CAN转RS485串口协议转换器3，将RS485智能CAN转换器3固定安装在驾驶室操控台下方空闲处，用于获取车辆CAN总线上的车速数据。车载CAN总线4电连接CAN转RS485串口协议转换器3的输入端，ARM9处理器通过I/O接口分别电连接CAN转RS485串口协议转换器3的同相端和反相端。ARM9处理器和车载CAN总线4也可以采用如下连接方式:将ARM9处理器的I/O接口依次通过CAN控制器、CAN收发器连接车载CAN总线4。
[0033]在对换道越线时刻进行预测时，由于车道变换本身持续的时间比较短，因此，视觉传感器I的采样频率和ARM9处理器的处理速率必须满足换道预警换道越线时刻预测装置的要求。本发明实施例中采用的视觉传感器I的采样频率为10Hz，即视觉传感器I每秒钟可以输出10次车辆距车道线的距离。ARM9处理器的处理频率设置为10Hz，即换道越线时刻预测装置每秒钟能进行10次的越线时刻预测，符合换道越线时刻预测装置的要求，且车道线传感器和处理器的工作频率一致，不会出现处理滞后的现象。
[0034]以车辆向左换道为例，按照以上过程完成器件安装后，就需要按照以下步骤进行换道过程越线时刻的预测:
[0035]首先需要进行原始数据采集。由于换道越线的参考对象是车道线，因此基于车辆与车道线距离参数即可准确表达车辆换道越线时刻。本发明实施例中，采用视觉传感器对换道过程中车辆与车道线距离进行测量，该视觉传感器基于机器视觉原理对车辆与车道线的距离进行实时测量，输出参数包括车辆与左车道线距离。车速传感器采集的车辆实时行驶速度被发送至车载CAN总线4上。这样，令车辆预先多次向左侧车道进行换道，在每次换道过程中，数据处理单元采集时间参数，视觉传感器检测车辆与左车道线的横向距离发送至数据处理单元；同时，车速传感器将实时车速通过车载CAN总线发送至数据处理单元。
[0036]然后建立车辆换道拟合关系数据库，对于车辆向左侧车道进行换道，首先，根据换道时车速的不同，将数据处理单元采集的原始数据进行分组；原始数据包括:在原始数据采集中获得的车辆与左车道线的横向距离、以及对应的采集时间。本发明实施例中，在得到各组原始数据之后，对每组原始数据进行M次多项式拟合，从而得到车辆向左换道拟合关系数据库，所述车辆向左换道拟合关系数据库包括不同车速条件下对应的车辆向左换道横向位移拟合曲线、不同车速条件下对应的车辆向左换道横向位移拟合多项式、以及各组原始数据。M的大小与拟合曲线的真实程度密切相关，为了保证拟合多项式的准确度，M取大于3的自然数，例如，在本发明实施例中，M取7。
[0037]根据上述过程，可以得到各种典型车速条件下车辆向左换道横向位移拟合曲线、车辆向左换道横向位移拟合多项式、以及各组原始数据。我们对车辆向左换道横向位移拟合曲线与车辆换道过程实际的横向位移曲线进行对比，可以发现，在各种车速条件下，两者的拟合系数均达到0.999以上，拟合误差被控制在很小的范围内，所有拟合曲线的走势很好的表征了车辆换道过程实际的横向位移的变化趋势，这表明基于7次多项式拟合的车辆向左换道横向位移拟合曲线能正确地表征实际换道轨迹。因此，通过大量实车试验，利用视觉传感器采集不同车速条件下换道过程中本车与车道线之间的横向距离和时间参数，并分别对每一次换道过程的参数进行7次多项式拟合，分别绘制7次拟合多项式的曲线。另外需要说明的是，对于在相同车速条件下拟合结果相似或者重合的拟合曲线，将这些拟合曲线单独筛选出来，从中挑选能代表该组曲线走势的换道轨迹，按照上述方法重复挑选拟合曲线，直到拟合曲线均被挑选完成。
[0038]然后进行实测数据采集:其具体过程如下:当车辆进行向左侧车道换道时，数据处理单元采集时间参数，视觉传感器检测车辆与左车道线的横向距离，将车辆与左车道线的横向距离发送至数据处理单元；同时，车速传感器将实时车速通过车载CAN总线发送至数据处理单元。
[0039]然后获取预测越线时刻所需横向位移拟合关系式:在对某一次的换道时刻进行预测时，需要根据在该次换道过程中一段时间的实测数据，来进行换道越线时刻预测。具体过程如下:在车辆开始换道之后的设定时间段内，对数据处理单元采集的实测数据进行7次多项式拟合，得出7次多项式和的拟合曲线，设定时间段的起点为换道开始时刻。在本发明实施例中，在设定时间段内数据处理单元采集的实测数据是预测换道越线时刻的依据之一。对于安装换道预警系统的车辆，从车辆开始换道到换道预警系统识别出车辆换道为需要耗费一定的时间，即从车辆开始发生横向位移到换道预警系统识别出换道行为之间存在时间延迟，设定某次换道开始时刻为h，换道预警系统识别出车道变换行为的时刻为h，可以将设定时间段设为从时刻h到时刻h的时间段。
[0040]上述实测数据包括在实测数据采集中获取的车辆与左车道线的横向距离、以及与其对应的采集时间；例如，车辆在换道开始时与左车道线的横向距离为0.6m，与之对应的采集时间为Os ;当车辆在换道开始后0.2s，车辆与左车道线的横向距离为0.5m，那么与之对应的采集时间为0.2s。在车辆向左换道拟合关系数据库中，根据设定时间段的设置，将每组原始数据分为位于对应的设定时间段内的前段原始数据、以及位于对应的设定时间段之后的后段原始数据。例如设定时间段为0.8s，则前端原始数据指在换道开始后0.8s内采集到的原始数据，而后段原始数据指在换道开始后0.8s至换道越线时刻所采集的原始数据。前段原始数据是进行换道越线时刻预测的依据之一。
[0041]分别对各组前段原始数据进行7次多项式拟合，得到若干个7次多项式以及对应的若干个拟合曲线；在该若干个拟合曲线中，选出与4的拟合曲线最接近的拟合曲线1^、以及与拟合曲线Lw对应的7次多项式fw ;在车辆向左换道拟合关系数据库中，获取与上述7次多项式fw对应的前段原始数据Dwf、以及与前段原始数据Dwf对应的后段原始数据Dwb ;将后段原始数据Dwb和数据处理单元在设定时间段内采集的实测数据组合，形成预测数据。在预测数据中，后段原始数据Dwb是历史数据，数据处理单元在设定时间段内采集的实测数据是车辆在进行本次换道时的实测数据。然后对上述预测数据进行7次多项式拟合，得到越线时刻预测关系式y=f(t)，y表示车辆与左车道线的横向距离，t表示换道越线时刻。
[0042]确定换道越线时刻:从车辆运动过程而言，换道过程的越线时刻受两个因素的影响:一是车辆与车道线的距离，车辆与车道线的距离对于换道冲突时刻存在重要影响。换道过程中车辆相对于车道线发生持续的横向位移，从当前时刻起，车辆发生一定横向位移后车辆将压到车道线。其次是车辆在换道过程中横向位移与时间之间的关系。对于某次换道，如果已知车辆在换道过程中横向位移与时间之间的函数关系式，只要将车辆与车道线距离代入该函数关系式，即可求解换道越线时刻。因此，可以将车辆在换道过程中的轨迹看成是以车辆纵向和横向为坐标轴的曲线，在分析该轨迹时，研究人员通常将车辆的纵向加速度取为0，即车辆在换道过程中纵向车速保持稳定，另一方面，即使换道过程中纵向车速发生一定变化，但换道过程中车身与车道线夹角通常较小，从而使得车辆纵向速度的变化对横向速度影响很小，因此，可以设定在换道时车辆纵向速度基本不变，则纵向位移y可表示成以时间为自变量的函数，则换道过程中横向位移可表示成以纵向位移为自变量的函数，从而横向位移变成以时间为自变量的函数。越线时刻预测关系式y=f(t)就表示了横向位移与时间的对应关系。因此，在获得越线时刻预测关系式y=f(t)之后，在本次换道过程中，在设定时间段之后，数据处理单元实时得到车辆与左车道线的横向距离，将该车辆与左车道线的横向距离代入越线时刻预测关系式y=f (t)中，得出换道越线时刻。
[0043]在本发明实施例中，当车辆进行向右侧车道换道时，其换道越线时间的预测方法与车辆进行向左侧车道换道时的换道越线时间的预测方法类似，在此不再重复。
[0044]综上所述，本发明的基本原理是通过使用视觉传感器来采集本车与本车所在车道左右车道线的横向距离、以及对应的时间参数，通过大量实车试验得到足够多的距离和时间参数，并以时间为自变量对换道过程进行7次多项式拟合，建立车辆换道拟合关系数据库，根据该车辆换道拟合关系数据库，获得越线时刻预测关系式。在实际应用时，从驾驶员开始换道到换道预警系统识别出驾驶员换道意图之间有一定的时间延迟，系统通过检测驾驶员的换道意图，当识别到驾驶员开始换道时，对此时刻之前的延迟时间段内的本车与车道线横向距离和时间参数进行7次多项式拟合，将拟合结果与车辆换道拟合关系数据库对应阶段的拟合曲线比较，找出最接近的拟合曲线，从而获得越线时刻预测关系式。
[0045]显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【权利要求】
1.一种换道过程越线时刻预测装置，其特征在于，包括:车载CAN总线(4)、数据处理单元(2)、安装在车辆前挡风玻璃上方的视觉传感器(I)、以及安装在车辆变速器上的车速传感器； 所述车速传感器电连接车载CAN总线(4)，所述数据处理单元(2)分别电连接车载CAN总线(4)和视觉传感器(I)。
2.如权利要求1所述的一种换道过程越线时刻预测装置，其特征在于，所述视觉传感器(I)朝向车辆前方路面，所述视觉传感器(I)的测量精度为5cm，测量范围为±635cm，输出频率为IOHz。
3.如权利要求1所述的一种换道过程越线时刻预测装置，其特征在于，所述数据处理单元(2)封装在金属盒中；所述数据处理单元(2)通过I/O接口分别电连接车载CAN总线(4)和视觉传感器(1)，所述数据处理单元(2)的数据采样频率为10Hz。
4.如权利要求1所述的一种换道过程越线时刻预测装置，其特征在于，所述车速传感器为磁电式车速传感器，所述车速传感器的采样精度为0.01km/ho
5.如权利要求1所述的一种换道过程越线时刻预测装置，其特征在于，所述数据处理单元(2 )的输出端电连接有显示屏，所述显示屏安装在车辆仪表盘上。
6.一种换道过程越线时刻预测方法，基于权利要求1所述的一种换道过程越线时刻预测装置，其特征在于，包括以下步骤: 原始数据采集:令车辆预先多次向左/右侧车道进行换道，在每次换道过程中，数据处理单元采集时 间参数，视觉传感器检测车辆与左/右车道线的横向距离发送至数据处理单元；同时，车速传感器将实时车速通过车载CAN总线发送至数据处理单元； 建立车辆换道拟合关系数据库:对于车辆向左/右侧车道进行换道，首先，根据换道时车速的不同，将数据处理单元采集的原始数据进行分组，得到车辆向左/右换道拟合关系数据库；原始数据包括:在原始数据采集中获得的车辆与左/右车道线的横向距离、以及对应的采集时间； 实测数据采集:当车辆进行向左/右侧车道换道时，数据处理单元采集时间参数，视觉传感器检测车辆与左/右车道线的横向距离，将车辆与左/右车道线的横向距离发送至数据处理单元；同时，车速传感器将实时车速通过车载CAN总线发送至数据处理单元； 获取预测越线时刻所需横向位移拟合关系式:在车辆开始换道之后的设定时间段内，对数据处理单元采集的实测数据进行M次多项式拟合，得出M次多项SfdPf1的拟合曲线，M为大于3的自然数，所述设定时间段的起点为换道开始时刻，所述实测数据包括在实测数据采集中获取的车辆与左/右车道线的横向距离、以及与其对应的采集时间；在车辆向左/右换道拟合关系数据库中，每组原始数据分为位于对应的设定时间段内的前段原始数据、以及位于对应的设定时间段之后的后段原始数据，分别对各组前段原始数据进行M次多项式拟合，得到若干个M次多项式以及对应的若干个拟合曲线；在所述若干个拟合曲线中，获取与的拟合曲线最接近的拟合曲线Lw、以及与拟合曲线Lw对应的M次多项式fw ;在车辆向左/右换道拟合关系数据库中，获取与所述M次多项式fw对应的前段原始数据Dwf、以及与前段原始数据Dwf对应的后段原始数据Dwb ;将后段原始数据Dwb和数据处理单元在设定时间段内采集的实测数据组合，形成预测数据，然后对所述预测数据进行M次多项式拟合，得到越线时刻预测关系式y=f(t)，y表示车辆与左/右车道线的横向距离，t表示换道越线时刻； 确定换道越线时刻:在设定时间段之后的任一时刻，将数据处理单元获取的车辆与左/右车道线的横向距离，代入越线时刻预测关系式y=f(t)中，得出换道越线时刻。
7.如权利要求6所述的一种换道过程越线时刻预测方法，其特征在于，在建立车辆换道拟合关系数据库的过程中，在得到各组原始数据之后，对每组原始数据进行M次多项式拟合，从而得到车辆向左/右换道拟合关系数据库，所述车辆向左/右换道拟合关系数据库包括不同车速条件下对应的车辆向左/右换道横向位移拟合曲线、不同车速条件下对应的车辆向左/右换道横向位移拟合多项式、以及各组原始数据。
8.如权利要求6所述的一种换道过程越线时刻预测方法，其特征在于，将显示屏电连接数据处理单元的输出端，在进行数据处理之后，将车辆在换道过程中的越线时刻发送至显示屏。·
【文档编号】B60W40/10GK103587528SQ201310475750
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年10月12日 优先权日:2013年10月12日
【发明者】王畅, 鲁玉萍, 徐远新, 石涌泉 申请人:长安大学