一种基于前向车辆驾驶人驾驶行为的前向避撞系统及避撞算法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能汽车领域，具体为一种基于前向车辆驾驶人驾驶行为的前向避撞 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，汽车前向防碰撞系统作为一种先进的汽车安全驾驶辅助技术，一直受到国内外学 者的关注。然而，目前汽车前向防撞系统主要是前向车辆的速度、加速度以及自车参数，进 行前向避撞研究，也有学者通过结合自车驾驶员的驾驶行为进行前向避撞研究。然而，在实 际行车过程中，前向车辆驾驶员的驾驶行为突然变化是造成碰撞的一个重要因素。因此，将 前向车辆驾驶人驾驶行为引入到汽车前向防碰撞系统中，通过对前向车辆驾驶人驾驶行为 进行预测，设计实时有效的汽车前方防碰撞系统，具有重要的理论意义和重大的工程应用 价值。通过查阅资料，目前在前向避撞系统中引入前向车辆驾驶员驾驶行为的应用尚未见 到报道。
【发明内容】
[0003] 为此，本发明提出了一种基于前向车辆驾驶人驾驶行为的前向避撞系统，以ADI公 司视频处理器BF561作为硬件平台，通过摄像头采集前向车辆左转向灯、前向车辆右转向 灯、前向车辆刹车灯、前向车辆相邻车道内车辆，通过激光雷达采集自车与前向车辆车距、 前向车辆速度、前向车辆加速度。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。根据前向车辆驾驶员驾驶行为和自车参数，设计了避撞方案集。同 时，考虑了自车驾驶员的纵向舒适性需求，建立了安全性和稳定性2个评价指标。针对前车 驾驶员驾驶行为的每一种预测结果下对应的避撞方案集，构建了基于二维权重的避撞方案 优化函数，采用粒子群优化算法，对避撞方案进行优化，最终获得最优避撞方案。
[0004] 采用的具体技术方案如下：
[0005] -种基于前向车辆驾驶人驾驶行为的前向避撞系统，包括激光雷达、前车行驶信 息采集摄像头和一个视频处理器硬件平台；所述激光雷达负责采集前向车辆与本车的距 离、前向车辆速度、前向车辆加速度;所述前车行驶信息采集摄像头负责采集前向车辆、前 向车辆尾灯、前向车辆相邻车道内车辆信息;所述视频处理器硬件平台通过对激光雷达采 集的信息、前车行驶信息采集摄像头采集的信息进行分析，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，并根据预测结果以及避撞算法进行避撞。
[0006] 作为优选方案，所述激光雷达采用16线激光雷达，安装在车辆正前方。
[0007] 作为优选方案，所述前车行驶信息采集摄像头采用CCD车载影像夜视摄像头，安装 在车辆前挡风玻璃上。
[0008] 作为优选方案，所述视频处理器硬件平台包括LIN总线通信电路、CAN总线通信电 路、视频解码电路、视频处理电路和电源电路;所述LIN总线通信电路、CAN总线通信电路、视 频解码电路均与所述视频处理电路相连;所述电源电路为所述视频处理器硬件平台供电；
[0009] 所述LIN总线通信电路上设有LIN总线接口，通过LIN总线与激光雷达相连；
[0010] 所述CAN总线通信电路上设有CAN总线接口，通过CAN总线与汽车CAN总线相连，用 于读取自车车速和加速度；
[0011] 所述视频解码电路上设有前车行驶信息采集摄像头视频线输入接口，通过前车行 驶信息采集摄像头视频线与前车行驶信息采集摄像头相连；
[0012] 所述视频处理电路包括视频处理器及其外围电路，负责对前车行驶信息采集摄像 头采集的视频信息进行处理，通过前车信息以及自车参数对前向车辆驾驶人驾驶行为进行 预测，并根据预测结果设计最优避撞方案；
[0013] 所述电源电路负责将车载12V电源转换为视频处理电路所需的5V、3.3V、1.8Vi 源，以及整个平台所需的5V电源。
[0014] 作为优选方案，所述LIN总线通信电路由TJA1020及其外围电路组成，负责实现视 频处理电路串行通信接口与LIN总线通信接口的物理转换；
[0015] 所述CAN总线通信电路由SN65HVD230D及其外围电路组成，负责实现视频处理电路 串行通信接口与CAN总线通信接口的物理转换；
[0016] 所述视频解码电路由视频解码芯片ADV7180及其外围电路组成，负责将前车行驶 信息采集摄像头采集的前向车辆行驶信息模拟视频信号进行解码，转换为数字视频信号， 并输出到视频处理器；
[0017] 所述频处理电路由视频处理器BF561、DDR2存储器MT48LC16M16A2TG、FLASH存储器 M29W640D组成；所述DDR2存储器MT48LC16M16A2TG用于存储避撞算法中的数据;所述FLASH 存储器M29W640D用于存储避撞算法中的程序;所述视频处理器BF561负责对前车行驶信息 采集摄像头采集的视频信息进行处理，通过前车信息以及自车参数对前向车辆驾驶人驾驶 行为进行预测，并根据预测结果设计最优避撞方案；
[0018] 所述电源电路由11122676、1^38501、1^386931^及其外围元件组成；所述11122676负 责将车载12V电源转换为5V电源，为系统5V元器件供电；所述LP38501负责将车载5V电源转 换为3.3V电源，为系统3.3V元器件供电；所述LP38693MP负责将车载5V电源转换为1.8V电 源，为系统1.8V元器件供电。
[0019] 作为优选方案，所述LIN总线通信电路、CAN总线通信电路、视频解码电路、视频处 理电路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LIN总线通信凹槽、前车行驶信息采集摄像头视频线输入凹槽和CAN总 线通信凹槽;所述LIN总线接口设置在所述LIN总线通信凹槽处，所述CAN总线接口设置在所 述CAN总线通信凹槽处，所述前车行驶信息采集摄像头视频线输入接口设置在所述前车行 驶信息采集摄像头视频线输入凹槽处。
[0020] 作为优选方案，所述前向车辆驾驶人驾驶行为预测模型采用基于HMM理论，模型表 达式为λ=(Ν，Μ，π，Α，Β)，其中：
[0021] S为前向车辆驾驶人驾驶行为状态，…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；
[0022] V为观测序列，V = (V1，V2，…vm)，t时刻观测事件为0t，本项目观测值数M = 9，其中， VI为自车与前向车辆车距，V2为前向车辆速度，V3前向车辆加速度，V4为前向车辆左转向灯， V5为前向车辆右转向灯，V6为前向车辆刹车灯;V7为前向车辆左侧临道内车辆数量，V8为前 向车辆右侧临道内车辆数量，V9自车车速；
[0023] 31为前向车辆驾驶人驾驶行为初始状态概率矢量，31=0^2，···πΝ)，其中π? = Ρ(αι = Si)；
[0024] 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，Α={&1」}ΝΧΝ，其中， aij = P(qt+i = Sj | qt = Si), 1 < i , j < N；
[0025] 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为在S下各观测状态出 现的概率，B= {bjk}NXM，其中，bjk = P[0t = vk | qt = Sj]，1《j《N，1《k < Mo
[0026] 本发明还提出了一种汽车避撞算法，包括：
[0027] 首先，根据前向车辆驾驶行为的预测结果，设计避撞方案矩阵
[0028] 其中，(?为第i种预测结果下对应第j种避撞方案，i为对前向车辆驾驶员驾驶行为 的预测结果，分别为前向车辆驾驶员驾驶行为为制动行为、左转向行为、右转向行为、左换 道行为、右转换道行为;j为当前车辆采取的避撞方案，分别为左转向、减速制动、右转向；
[0029