本发明涉及一种汽车主动安全系统、中央控制单元和控制方法，属于汽车安全领域。
背景技术：
社会的快速发展，汽车已经变成人们普遍使用的交通工具，为了提高车辆的行驶可靠性和安全性，通常会为车辆安装一些驾驶辅助系统，例如倒车雷达，倒车影像，前视辅助摄像头等。现有的这些驾驶辅助系统普遍存在一些局限，比如倒车雷达和倒车影像的可视范围较小，探测距离有限，单一辅助摄像头的视野也较小，且受天气影响大，左右后视镜存在视野盲区等等。
有鉴于此，本发明人对此进行研究，专门开发出一种汽车主动安全系统、中央控制单元和控制方法，本案由此产生。
技术实现要素：
本发明的目的之一是提供一种汽车主动安全系统，在车辆动作时（行驶、倒车、变道时）可全方位监测车辆周围环境并发出警示。
为了实现上述目的，本发明的解决方案是：
一种汽车主动安全系统，包括中央控制单元，以及与中央控制单元相连的雷达单元、摄像头单元和警示单元；其中，所述雷达单元包括至少3个分别设置在车辆前方、后方的雷达，所述摄像头单元包括至少1个摄像头。
作为优选，所述警示单元包括分别与中央控制单元相连的方向盘震动器、语音播报装置。
作为优选，所述雷达单元包括3个雷达，分别设置在车辆正前方、左后方和右后方。
作为优选，所述摄像头设置在车辆正前方。
作为优选，所述中央控制单元采用微处理器控制。
作为优选，所述雷达采用激光雷达或毫米波雷达。
上述汽车主动安全系统，采用多个雷达和摄像头，探测距离长、视野广，有效消除现有驾驶辅助系统的视野盲区，减小恶劣天气等复杂环境的干扰，行车过程中，有效监测车辆前方、侧方、后方的环境状况，并及时将危险信息通过警示单元传递给驾驶员，保障车辆行驶安全。
本发明的目的之二是提供一种基于上述汽车主动安全系统的中央控制单元，通过各个模块监测车辆周围环境，保障车辆行驶安全。
基于上述汽车主动安全系统的中央控制单元，包括如下模块：
数据融合模块，将雷达单元、摄像头单元采集到的数据统一至整车坐标系，并采用贝叶斯网络对前视摄像头数据和前视雷达数据进行数据融合，建立车辆周围环境地图；
车辆动、静态参量采集模块：采集整车的各个静态参量和动态参量；
干扰对象生成模块：对干扰对象姿态进行跟踪和预测，记录并保存干扰对象运行轨迹，识别干扰对象静态属性、类别，同时输出干扰对象反射截面积；
传感器自校准模块：在行车过程中，自动校准雷达和摄像头相对整车的安装位置，温度过高或者过低时，对雷达和摄像头的数值进行校准补偿；
道路拟合模块：描绘车辆运行道路；
决策执行模块，当干扰对象位于车辆的警示阈值内时，通过警示单元发出报警信号并提示车辆进行相应处理。
作为优选，所述中央控制单元还包括用于硬件自检的硬件自检模块，以及用于雷达、摄像头性能检测的传感器性能评价模块。
作为优选，所述整车静态参量包括整车质量，车辆宽度，车辆高度，侧向刚度，重心位置，转向不足梯度；所述动态参量通过can总线获取，如本车纵向速度，纵向加速度，横向速度，横向加速度，车身横摆角速度，并通过车辆运动模型估计车辆预定行驶轨迹。
本发明的目的之三是提供一种基于上述汽车主动安全系统的控制方法，在车辆动作时，控制所述汽车主动安全系统的各个动作，保障车辆行驶安全。
基于上述汽车主动安全系统的控制方法，包括如下步骤：
数据融合步骤：将雷达单元、摄像头单元采集到的数据统一至整车坐标系，并采用贝叶斯网络对前视摄像头数据和前视雷达数据进行数据融合，从而建立车辆周围环境地图；
车辆动、静态参量采集步骤：采集整车静态参量和动态参量；
传感器自校准步骤：在车辆行驶过程中，校准各个雷达和摄像头相对整车的安装位置，当温度过高或者过低时，对雷达和摄像头的数值进行校准补偿；
干扰对象生成步骤：对干扰对象姿态进行跟踪和预测，记录并保存干扰对象运行轨迹，识别干扰对象静态属性和类别，同时输出干扰对象反射截面积；
道路拟合步骤：描绘车辆运行道路，包括道路宽度，车辆相对道路位置，当前道路属性，计算并预测当前道路曲率及曲率变化率；
决策执行步骤：当干扰对象位于车辆的警示阈值区间内时，通过警示单元发出报警信号并提示车辆进行相应处理。
作为优选，所述决策执行步骤为：
在车辆行车过程时，干扰对象位于本车前方，当本车与干扰对象距离或者ttc（车辆碰撞时间）小于设定阈值时，将报警状态调整为报警，此时，语音播报装置会提示距离过近发出警示；
在车辆变更车道时，干扰对象位于本车左方和右方，且均处于本车左右侧必报警区域内，将报警状态调整为报警，此时本车打左转向灯或者右转向灯时，语音播报装置提示转向危险警告；若驾驶员转动方向盘，此时，方向盘震动器工作。
在车辆倒车过程时，干扰对象从后方驶来，其与本车的预定行驶轨迹有交叉，将报警状态调整为报警，语音播报装置会提示倒车危险警告。
作为优选，所述控制方法还包括硬件自检步骤：检查电源供电是否正常，雷达，摄像头工作是否正常，方向盘震动器和语音播报装置工作是否正常，自检合格后，进行后序步骤；
作为优选，所述控制方法还包括传感器性能评价步骤：检测各个雷达、摄像头在暴雨、大雾、冰雪天情况下的可信测量距离和测量精度，以保障雷达、摄像头的精确测量。
上述汽车主动安全系统的中央控制单元及控制方法，将多个雷达和摄像头数据融合至本车坐标系，建立车辆周围环境地图，再结合车辆动态、静态参量、干扰对象数据、道路数据等信息，行车过程中，有效监测车辆前方的环境状况，并及时将危险信息传递给驾驶员；变更车道过程中，有效监测车辆侧方和后方的环境状况，并及时将危险信息传递给驾驶员，消除后视镜盲区；倒车过程，有效监测车辆后方目标的运动状况，并及时将危险信息传递给驾驶员。保障车辆行驶安全。
以下结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细描述。
附图说明
图1为本实施例的汽车主动安全系统原理图；
图2为本实施例的雷达单元、摄像头单元安装示意图；
图3为本实施例的车辆整车坐标系示意图；
图4为本实施例的行车过程流程图；
图5为本实施例的变更车道过程流程图；
图6为本实施例的倒车过程流程图；
图7为汽车主动安全系统的控制方法流程图。
具体实施方式
如图1-2所示，一种汽车主动安全系统，包括中央控制单元1，与中央控制单元1相连的警示单元4，以及通过can总线与中央控制单元1相连的雷达单元2和摄像头单元3；其中，所述雷达单元2包括3个雷达，分别为设置在车辆正前方的前视雷达21、设置在车辆左后方的左后视雷达22，以及设置在车辆右后方的右后视雷达23。上述雷达可以采用激光雷达或毫米波雷达。所述摄像头单元3包括1个设置在车辆正前方的前视摄像头31。所述警示单元4包括方向盘震动器41和语音播报装置42。所述方向盘震动器41位于方向盘内，当有转向危险时，使方向盘震动，提醒驾驶员。所述语音播报装置42用于实时播报当前车辆行驶过程中存在的危险。中央控制单元1通过通用i/o口控制方向盘震动器41和语音播报装置42。
在本实施例中，所述中央控制单元采用微处理器控制，具体可以采用4核，主频：2ghz，ram：10mbyte的微处理器。
上述前视雷达21用于监测车辆正前方环境目标，左后视雷达22用于监测车辆左侧后方环境目标，右后视雷达23用于监测车辆右侧后方环境目标，本实施例的上述3个雷达采用如下规格的毫米波雷达，中心频率：77ghz，带宽：2ghz，最大测距：200m，测距分辨率：0.4m，测距精度：±0.1m，最大测速：70m/s，测速分辨率：0.2m/s。雷达单元2的3个雷达用于侦测视野范围内干扰对象的相对距离，相对多普勒速度及方位信息，描绘雷达视野内的车辆周围环境状况，并通过can总线将这些数据输出至中央控制单元1。
所述前视摄像头31用于监测车辆正前方环境目标，具体可以采用如下规格的前视摄像头31，分辨率：640*480像素，帧率：30fps,输入格式：rgb空间，前视摄像头31获取车辆前方的图像信息，并将处理后干扰对象的若干属性以及周围道路信息通过can总线传送给中央控制单元1。
基于上述汽车主动安全系统的中央控制单元1，包括如下模块：
硬件自检模块：用于检查电源（3个雷达，摄像头，中央控制单元的微处理器，语音播报装置，方向盘震动器内部的电源转化模块，将12v车载电源转化为1.8v，3.3v，5v的供电电源）供电是否正常，3个雷达，摄像头工作是否正常，方向盘震动器和语音播报装置工作是否正常。
数据融合模块：将雷达单元2、摄像头单元3采集到的数据统一至整车坐标系，并采用贝叶斯网络对前视摄像头31数据和前视雷达21数据进行数据融合，从而建立车辆周围环境地图。
车辆动、静态参量采集模块：获取整车静态参量和动态参量，其中整车静态参量如整车质量，车辆宽度，车辆高度，侧向刚度，重心位置，转向不足梯度等。动态参量通过can总线获取，如本车纵向速度，纵向加速度，横向速度，横向加速度，车身横摆角速度，并通过车辆运动模型估计车辆预定行驶轨迹。
传感器自校准模块：行车过程中，校准雷达单元和摄像头单元相对整车的安装位置，包括x(纵向)、y(横向)、z(竖直方向)和pitchangle(俯仰角)、rollangle(倾斜角)、yawangle(横摆角)，其中整车坐标如图3所示。当温度过高或者过低时，对雷达和摄像头的数值进行校准补偿。
干扰对象生成模块：对干扰对象姿态进行跟踪和预测，记录并保存干扰对象运行轨迹，识别干扰对象静态属性（长，宽），识别干扰对象类别（包括行人，大车，电动车，其他四类），输出干扰对象反射截面积。
道路拟合模块，描述车辆运行道路，包括道路宽度，车辆相对道路位置，计算并预测当前道路曲率及曲率变化率（采用clothoid曲线来描述道路），当前道路属性（高速，国道，普通道路）。
传感器性能评价模块：检测各个雷达，摄像头在暴雨、大雾、冰雪天情况下的可信测量距离和测量精度。
决策执行模块，当干扰对象位于车辆的警示阈值区间内，通过警示单元发出报警信号并提示车辆进行相应处理。如：
行车过程，如图4，干扰对象位于本车前方，报警启动，当本车与干扰对象距离过近或者ttc（车辆碰撞时间）小于某个阈值时，决策模块将报警状态调整为报警，此时，语音播报装置42会提示距离过近发出警告。
变更车道过程，如图5，干扰对象位于本车左方和右方，报警启动，且均处于本车左右侧必报警区域内，决策模块将报警状态调整为报警，此时本车打左转向灯或者右转向灯时，语音播报装置42会提示转向危险警告。若驾驶员转动方向盘，此时，方向盘震动器41工作。
倒车过程，如图6，本车倒车时，报警启动，干扰对象从左侧后方驶来，其与本车的预定行驶轨迹有交叉，决策模块将报警状态调整为报警，语音播报装置42会提示倒车危险警告。
基于上述汽车主动安全系统控制方法，如图7所示，包括如下步骤：
硬件自检步骤101：检查电源（包括3个雷达，摄像头，中央控制单元的微处理器，语音播报装置，方向盘震动器内部的电源转化模块，将12v车载电源转化为1.8v，3.3v，5v的供电电源）供电是否正常，3个雷达，摄像头工作是否正常，方向盘震动器和语音播报装置工作是否正常，自检合格后，进行后序步骤；
数据融合步骤102：将雷达单元2、摄像头单元3采集到的数据统一至整车坐标系，并采用贝叶斯网络对前视摄像头31数据和前视雷达21数据进行数据融合，从而建立车辆周围环境地图。
车辆动、静态参量采集步骤103：采集整车静态参量和动态参量，其中整车静态参量包括整车质量，车辆宽度，车辆高度，侧向刚度，重心位置，转向不足梯度等。动态参量通过can总线获取，包括本车纵向速度，纵向加速度，横向速度，横向加速度，车身横摆角速度，并通过车辆运动模型估计车辆预定行驶轨迹；
传感器自校准步骤104：在车辆行驶过程中，校准雷达单元2和摄像头单元3相对整车的安装位置，包括x(纵向)、y(横向)、z(竖直方向)和pitchangle(俯仰角)、rollangle(倾斜角)、yawangle(横摆角)，当温度过高或者过低时，对雷达和摄像头的数值进行校准补偿。
干扰对象生成步骤105：对干扰对象姿态进行跟踪和预测，记录并保存干扰对象运行轨迹，识别干扰对象静态属性（长，宽），识别干扰对象类别（包括行人，大车，电动车，其他四类），同时输出干扰对象反射截面积。
道路拟合步骤106：描绘车辆运行道路，包括道路宽度，车辆相对道路位置，计算并预测当前道路曲率及曲率变化率（采用clothoid曲线来描述道路），当前道路属性（高速，国道，普通道路）等等。
传感器性能评价步骤107：检测各个雷达、摄像头在暴雨、大雾、冰雪天情况下的可信测量距离和测量精度，以保障雷达、摄像头的精确测量。
决策执行步骤108，当干扰对象位于车辆的警示阈值区间内时，通过警示单元4发出报警信号并提示车辆进行相应处理。如：
在车辆行车过程时，干扰对象位于本车前方，当本车与干扰对象距离过近或者ttc（车辆碰撞时间）小于某个阈值时，决策模块将报警状态调整为报警，此时，语音播报装置42会提示距离过近发出警告。
车辆变更车道过程时，干扰对象位于本车左方和右方，且均处于本车左右侧必报警区域内，决策模块将报警状态调整为报警，此时本车打左转向灯或者右转向灯时，语音播报装置42会提示转向危险警告。若驾驶员转动方向盘，此时，方向盘震动器41工作。
车辆倒车过程时，干扰对象从左侧后方驶来，其与本车的预定行驶轨迹有交叉，决策模块将报警状态调整为报警，语音播报装置42会提示倒车危险警告。
本实施例所述的汽车主动安全系统，采用3个安装在车辆不同位置的雷达和摄像头，探测距离长、视野广，有效消除现有驾驶辅助系统的视野盲区，减小恶劣天气等复杂环境的干扰，行车过程中，有效监测车辆前方、侧方、后方的环境状况，并及时将危险信息通过警示单元4传递给驾驶员，保障车辆行驶安全。所述汽车主动安全系统的中央控制单元及控制方法，将多个雷达和摄像头数据融合至本车坐标系，建立车辆周围环境地图，再结合车辆动态、静态参量、道路数据等信息，行车过程中，有效监测车辆前方的环境状况，并及时将危险信息传递给驾驶员；变更车道过程中，有效监测车辆侧方和后方的环境状况，并及时将危险信息传递给驾驶员，消除后视镜盲区；倒车过程，有效监测车辆后方目标的运动状况，并及时将危险信息传递给驾驶员。保障车辆行驶安全。
上述实施例和图式并非限定本发明的产品形态和式样，任何所属技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或修饰，皆应视为不脱离本发明的专利范畴。