碰撞预警（共3篇）
碰撞预警 篇1
沃尔沃卡车开发出具备应急制动功能的碰撞预警系统以避免因注意力分散而造成的严重碰撞事故。
公路事故中追尾碰撞占比很大, 为此沃尔沃卡车开发出具备应急制动功能的碰撞预警系统。这套系统将能帮助驾驶员有效避免和减少追尾碰撞事故的发生, 目前已经应用在沃尔沃卡车新FH系列上。“我们从开始提出疑问‘问题的源头是什么’?答案是‘注意力分散’。如果你在驾驶中一直注视着你前方的路况, 那么你并不需要这样的预警制动系统。”沃尔沃卡车交通和产品安全总监Carl Johan Almqvist表示。
这套新系统通过同时工作的雷达和摄像头来辨认和监测前方的车辆, 它能够避免与前方静止的或相对车速在每小时70公里内的车辆相撞。当系统探测到该卡车若以当前速度行驶将会撞击前方车辆时, 就会自动在挡风玻璃处启动闪烁红灯模式以提示驾驶者立即集中精神到道路上。
Carl Johan Almqvist指出“新系统并不是取代驾驶员的功能性, 我们相信他们才是保证车辆安全驾驶的根本。”
然而, 如果卡车检测到驾驶员在事故即将发生时没有给出任何反馈, 如调整方向盘或刹车, 那么预警系统将会升级成红灯闪烁并伴随蜂鸣声来提醒驾驶员。如果仍旧没有任何反应, 系统将自动采取柔和刹车。当所有尝试都失效时, 应急制动功能将被激活并通过一切方式让卡车完全停驶。
“在绝大多数案例中, 首次的预警提示就能够获得驾驶员的注意, 而在极少数情况下驾驶者未能作出反应时, 应急制动仍能阻止严重事故的发生。”Carl Johan Almqvis解释说。
碰撞预警 篇2
随着智能交通系统 (ITS) 研究与应用的不断深入, 一种新型的无线网络逐渐走入人们的视野:基于专用短程通信 (dedicated short range communication, DSRC) 的车辆移动自组织网络 (vehicular ad hoc networks, VANets) [1]。VANets通过车载通信设备实现车与车之间 (V2V) 和车与路边通信设备 (V2 I) 之间的信息交换。
VANets对ITS产生的影响主要表现在2个方面:由监控、管理的智能化转向驾驶辅助的智能化;车内通信的智能化转向车间通信智能化。VANets的出现不仅从宏观上可以实现对道路资源的统筹安排, 使城市交通合理化, 秩序化, 而且从微观上可以用来设计为安全问题考虑的车辆碰撞协同预警系统 (cooperative collision warning system, CCWS) 。CCWS是在一定空间范围内, VANets中的车辆通过相互感知对方的运动状态 (定位信息、运动方向、速度、加减速) , 以达到对预期碰撞提前判断, 提前预警的功能[2]。CCWS实现的关键问题在于VANets中精确且可靠的车辆定位信息[3]。CCWS所需要的定位精度在车道横向和纵向的误差一般来说不能超过0.5和0.75 m[4]。
本文对现有定位与测距技术及其在CCWS中的适用性和局限性作出分析, 为进一步研究精度更高、延迟更小、可靠性更强的定位与测距技术奠定基础。
1 应用于CCWS的绝对定位技术与方法
车辆定位是指通过技术手段确定车辆的物理位置 (如经度、纬度、高度) 或者是车辆节点的空间位置关系。除现已普遍采用GPS技术之外, 多种用于对移动物体的定位技术同样对CCWS中的车辆定位提供了参考, 如地图匹配技术、惯性导航技术、基站定位技术、图像定位技术等。
1.1 GPS/DGPS
车载GPS设备能不间断的接收不少于4个的GPS卫星信号, 通过测量信号的到达时间差 (time of arrival, TOA) , 再利用三边或多边测距法获得车辆的位置 (经度、纬度和高度) 、速度、方向等信息。确定车辆的二维位置信息至少需要受到3颗定位卫星的信号, 而获得三维位置信息则至少需要4颗, 虽然一般情况下能够接收到信号的卫星数在4～11之间, 但定位信号经常受到建筑物、浓雾和电磁干扰的影响而无法保证持续稳定的接收。因此GPS定位的可靠性不足。
另外, 10～30 m的GPS定位误差不能满足CCWS对于定位精度的需求。一种情况是对相邻车辆GPS定位都出现相同的误差, 使得车间相对距离具有一定可信度, 但该假设在实际应用中无法保证。DGPS (differential GPS) 通过已知确切位置的固定设备校正GPS定位信息, 使得定位误差在1 m之内, 虽能够满足碰撞预警的精度要求, 但DGPS依赖于造价昂贵的固定设备, 相关设备造价太高, 且覆盖面不广, 目前大规模应用DGPS时机仍不成熟。关于DGPS在CCWS中的应用可参阅文献[5]。
1.2 地图匹配技术
单独应用地图匹配技术本身不具备定位功能, 但GIS技术的不断成熟使得大量精确的地理信息可以存储在电子地图中, 结合GPS定位信息, 将车辆物理位置转换为地理位置, 利用地理位置约束条件减小GPS定位误差。地图匹配技术与其他定位技术相结合同样可以到达减小定位误差的效果, 因此可以作为一种辅助定位技术。
1.3 惯性导航技术
惯性导航技术是在已知上一个定位信息的情况下, 利用车内传感器, 如陀螺仪、速度传感器和里程表感知车辆运动方向、速度、加减速, 从而推算出一定时间内车辆的运动轨迹及位置信息。已知的上一个定位信息可以通过GPS或其他定位技术获得。
由于轮胎侧滑等因素, 惯性导航技术得到的定位误差会随时间累积, 当车速在100km/h的情况下, 30 s内惯性导航定位会产生的误差达到10～20 m[6]。因此应避免长时间单独通过惯性导航技术定位, 它只能作为在GPS定位失效的情况下的一种备用选择。除此之外, 地图匹配技术也可对惯性导航定位误差达到一定程度的校正。
1.4 基站定位技术
一定范围内分布的移动通信基站, 每个基站为其信号覆盖范围内的通信终端提供通信服务, 进而通过基站的固定位置可以得知某一终端的大致位置信息。另外记录通信终端在移动过程中在多个基站信号范围内切换时间序列, 可以粗略的得到该终端运动轨迹。
通常一个通信终端会接收到多个基站的信号, 或者说是处于多个基站信号交叉覆盖范围内。通过测量来自各个基站信号强度 (received signal strength indicator, RSSI) 、信号到达时间 (time of arrival, TOA) 或到信号到达各基站的时间差 (time difference of arrival, TDOA) , 当可得信号基站在3以上时, 便可以通过质心法确定通信终端的位置, 详细论述可参见文献[7]。对于3个以上具备阵列天线的基站, 也可以通过测量到达角 (angle of arrival, AOA) 直接得到定位信息。
基站信号指纹方法是通过对比通信终端接受到的信号特征与预先存储的信号特征数据相匹配得到定位信息, 对于中小型信号范围在一定条件下通过该技术测得的定位误差在5 m以内[8]。而对于较大区域, 文献[9]表明平均定位误差为94 m。
一般来说, 基站定位技术定位误差大于GPS, 其影响因素来自于所在环境、可得基站数及基站分布布局、密度以及所采用的定位算法, 在大多数情况下, 误差范围在90～250 m之间[9], 不能单独应用于CCWS中对车辆的定位。而在城市环境中, 基站定位技术可靠性优于GPS, 特别是在室内、停车场、隧道中。因此与惯性导航技术、地图匹配技术相结合, 或是通过信号指纹方法, 基站定位技术也具备一定的实用性。
1.5 图像定位技术
图像定位技术被广泛应用于机器人导引, 事实上, 通过图像也能反映定位信息, 例如, 视觉处理算法被应用于对车道边线的识别, 可以获得车道宽度、弯道幅度, 车辆与左车道边线间距、车辆运动方向等信息[10], 这些信息可以作为地图匹配技术的数据来源, 也可与已有地图匹配数据进行比对, 从而估计车辆定位信息。
显而易见, 单独用上述的某一种技术获取定位信息都无法满足CCWS的精度要求, 利用诸如卡曼滤波、粒子滤波和信度理论等方法可以对多种技术确定的定位信息进行数据融合, 提高定位精度[11], 但到目前为止这方面的研究尚处于起步阶段。
2 应用于CCWS的车间测距技术与计算方法
在前一节中介绍的定位技术均属于绝对定位技术, 在理想情况下, 通过车辆绝对位置便可以推到出车辆间的相对距离、车辆的运动轨迹及车辆队列间实时拓扑关系。但如前所述, 单独利用一种定位技术或是对多种技术数据融合得到的定位信息尚无法达到CCWS所要求的定位精度, 因此, 研究建立用于CCWS的车间测距技术或方法成为目前的研究热点。
2.1 基于测距的车间测距技术
VANets是一类特殊的无线传感器网络, 每辆车可被看作是一个无线传感器, 兼具信号的收发功能, 因此无线传感器定位方法被自然的想到应用于车间相对距离的测量。最常见的一类就是基于测距的定位方法, 与基站定位技术中采用的方法趋同, 如RSSI、TOA、TDOA和AOA等, 但由于受到传输介质的不均匀性及信号收发端时钟不同步等因素的影响, 这几类基于测距的定位方法应用于CCWS具有相当的局限性, 文献[12]提出利用卡曼滤波方法对RSSI采集到的数据进行处理, 可提高定位精度, 但并未说明RSSI方法用于车间相对距离测量的有效性。
2.2 车用测距雷达技术
按测量介质不同, 可将车用雷达分为超声波雷达、红外雷达、激光雷达以及微波雷达。超声波雷达、红外雷达因其探测距离相对较短, 目前主要应用于汽车倒车控制系统。激光雷达和微波雷达因其具有测量距离远、 精度高等优点, 被广泛应用于车辆主动安全控制系统[13]。
激光雷达的优点是结构相对简单, 具有高单色性、高方向性、相干性好、测量精度较高、探测距离远、 能识别道路状况、价格便宜等特点。缺点是测量性能易受环境因素干扰, 在雨、雪、雾等天气情况下, 测量性能会有所下降, 受测量原理限制只能传递相对距离信息。按测量原理不同可分为脉冲式激光测距雷达和相位式激光测距雷达2种。
微波雷达探测距离远、运行可靠、测量性能受天气等外界因素的影响较小, 可以获得主车与目标车辆间距离、相对速度, 有些雷达还可获得相对方位角和以及相对加速度等信息, 但价格比较昂贵。按测量原理不同, 可分为脉冲调频 (pulse frequency modulation, PFM) 和调频连续波 ( frequency modulation continuous wave, FMCW) 。
当前, 微波雷达的使用频率主要集中在 23～24、60～61、76～77 GHz 3个频段, 波长均为毫米级, 也称微波雷达为毫米波雷达。 在这些特殊频段上, 微波的辐射能量在大气中具有很大的衰减特性。24 GHz雷达信号在大气中传播的衰减系数约为0.2 dB /km, 60 GHz约为15 dB/km, 77 GHz约为0.4 dB /km。整体上是随频率的升高而上升。但在上述3个频段内由于大气中水蒸汽、 氧分子的吸收和散射作用产生出衰减尖峰, 使得雷达信号的传播被限制在一个较短的范围之内, 从而可以尽量降低对其他车辆雷达或无线电设备的影响, 并减少对周围人体的辐射。
车用雷达首先要解决的技术难题就是减少雷达的误报。由于车辆在道路中行驶状况十分复杂, 并线、移线、转弯、上下坡以及道路两旁的静态护栏、标志牌, 还有各种恶劣天气的影响等, 使得雷达对主目标的识别十分困难, 误报率很高。尽管某些雷达具有二维, 甚至三维的目标探测能力, 但迄今为止, 没有任何一个传感器能保证在任何时刻提供完全可靠的信息。要想完全解决好雷达的误报问题, 还需要采取多传感器之间的信息融合技术。如美国 Delphi公司的汽车防撞系统就采用了激光雷达、微波雷达和机器视觉等多种传感器的信息融合, 实现了信息分析、综合和平衡, 利用数据间的冗余性和互补特性进行容错处理, 克服了单一传感器可靠性低、有效探测范围小等缺点, 有效地降低了雷达的误报率。
值得注意的是无论利用绝对定位推算还是通过直接测量得到相对距离都是没有考虑道路布局的点到点的最短距离, 即欧几里德距离。在弯道、陡坡或交叉口处车辆间沿道路布局的实际距离的求导除需要定位信息外, 还要考虑车辆行驶轨迹, 目前国内外在这方面的研究鲜见。
3 结束语
本文就CCWS研究中很富挑战性的车辆定位、测距技术与方法进行了的分析。应用于CCWS定位与测距技术的研究与发展在很大程度上决定了CCWS应用的步伐, 尽管目前出现了很多技术与方法, 但一般都是在特定条件下来进行定位, 且精度和可靠度还不能完全应用于CCWS, 相关研究还需进一步深入。
碰撞预警 篇3
宝马1系最重要的一个突破就是加入了碰撞预警客户功能。当所驾驶的车辆以较高速度接近前车时, 碰撞预警系统将被激活。驾车者将被提醒注意存在危急情况, 从而能够防止事故发生。这项基础技术采用了先进的模式识别研究, 单眼摄像机能够将目标区域与在系统开发期间通过数百万公里的实验所总结出的一系列模板进行匹配, 从而扫描车辆的图像信息。单眼摄像机能够获知与所测到的目标车辆之间的距离, 足够高的准确度成就了高质量的碰撞预警性能。该技术性能也支持大雨等恶劣条件, 从而使这项功能的推出成为了一个重要的安全因素。
Mobileye联合创始人、董事会主席兼耶路撒冷希伯来大学 (Hebrew University of Jerusalem) 计算机科学系教授、系主任Amnon Shashua表示:“我们很高兴又一次成为宝马的客户功能技术提供商。”Shashua补充说:“我们在为市场提供最新技术的有目共睹的成功记录, 比如2005年为宝马5系提供车道偏离警告技术以及2008年为宝马7系综合提供车道偏离警告、远光灯辅助系统和限速指示技术, 兑现了我们对率先为驾驶辅助系统领域推出先进技术的长期承诺。”
Mobileye批量生产部门副总裁Itay Gat博士表示:“在单一摄像机硬件上集合多种功能的概念正在市场兴起。”Gat补充说:“Mobileye的碰撞预警功能是这一集合中的最新技术, 在设计上符合美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 的要求。因此, 我们的技术也是唯一能够成功达到NHTSA性能规范的基于视觉的技术。”
Mobileye N.V.的总部位于荷兰, 在以色列设有研发机构, 并在美国、塞浦路斯和日本设有办事处。该公司是应用于汽车行业的先进图像检测和处理技术领域的技术领导者, 其产品组合覆盖整个视觉应用领域。Mobileye独有的单眼视觉平台就像第三只眼睛一样, 能够帮助驾驶者提高安全性, 防止发生事故, 该技术有可能会彻底改变驾车方式。自2007年以来, Mobileye集合于EyeQ芯片系统上的软件算法产品已被宝马、通用汽车 (GM) 和沃尔沃 (Volvo) 的汽车采用。该公司目前正与一些现有及新增的原始设备制造商 (OEM) 开发多个其他项目, 并将于2012年2014年之间推出。