基于信息融合技術的車輛主動防御系統研究

莫舒玥 林土淦

文章設計開發了基于信息融合技術的車輛主動防御系統，以期在測試車輛起步及正常行駛狀態下，實時監控前方障礙物的相對距離，在設定的不同危險級別下執行報警、緩減速、急減速至停車的動作。裝車試驗證明，該系統采集信息、判斷距離、執行相應命令的準確率較高，具有一定的實用價值。

信息融合技術;主動防御系統;智能輔助駕駛;智能控制技術

U491.6+2A441594

0 引言

隨著機動車保有量的增加，道路交通環境復雜、駕駛員視角的盲區，以及駕駛員自身駕駛水平不足等原因導致危險臨近時駕駛員無法及時做出正確反應，引發的交通事故造成生命財產損失年年呈增長趨勢。面對日益嚴峻的交通狀況與即將到來的車輛智能化趨勢，作為自主駕駛輔助系統之一的車輛主動防御系統研究成為了業界關注的焦點。

基于信息融合技術的車輛主動防御系統是智能汽車無人駕駛技術的一個研究方向，屬于主動安全系統的重要組成部分，目前出現在部分高端品牌汽車上和無人駕駛汽車上。其具有探測前后方障礙物離自身車輛的距離和方位，向駕駛人員發出預警信號，警示司機采取必要的減速、剎車及避讓措施的功能，可以在駕駛員未做出準確操作時會自動采取緩慢減速避讓或者緊急制動停車的操作來避免交通事故發生。但是目前汽車上安裝的主動防撞預警系統一般是在50 km/h的時速以上開始工作，市區低速狀況不工作;或者僅在低速起步狀態一般是20 km/h時速下工作，未實現車輛主動防御系統全速度區間工作。同時，類似裝置價格較高，中低端車安裝極少。

國外對于車輛主動防御防撞系統的研究較早。本田的CMBS以毫米波雷達作為探測系統，當系統探測到危險目標時，駕駛員無操作則報警或主動高強度制動。豐田的APCS以雙透鏡攝像頭、近紅外線系統和毫米波雷達作為前方的探測系統，探測到前方危險時，會將安全帶收緊，進行輔助制動，從而減小碰撞的力度和損害[1]。戴姆勒·克萊斯勒的預防性安全系統（PRE-SAFE），裝有微波探測傳感器和制動輔助系統，可與ESP系統得到的自車轉向角度、橫向加速度和制動力度等數據進行融合分析，緊急狀況下主動制動，自動關閉車窗，將傷害程度降到最低[2]。

國內相關系統研究比西方發達國家晚了不少，系統整體可靠性能不高，而且其中的一些關鍵技術未取得重大性突破。南京理工大學的陳錢等人利用激光探測的方式進行主動防撞智能安全系統研究，其研制的主動防撞智能安全系統具有探測前方障礙物、減速、剎車的功能，能夠有效輔助駕駛員進行安全駕駛[3]。上海交通大學的黃慧玲等人設計了一種基于前方車輛行為的碰撞預警系統，利用單目視覺對前方車輛進行跟蹤，并使用隱馬爾可夫模型對前方車輛的行為進行建模識別，在碰撞發生前發出預警信息。還有一些汽車研發企業研發了主動防撞系統：“保道者”汽車倒車防撞雷達系統主要針對倒車時的情況緊急制動;河南護航實業股份有限公司的“護航”汽車自動緊急制動系統申請了多項發明專利和實用新型專利，已安裝在大量的車輛上進行道路測試。

本文所研究的基于信息融合技術的車輛主動防御防撞系統主要利用各類傳感器感知車輛行駛狀況并將各信號融合處理，以便判斷危險級別從而做出正確操作以提高車輛行駛安全性。與目前的主動防撞系統相比，設計開發車輛全速度區域的主動防御系統，對車輛在全速度下行駛的保障大大增加。

1 研究原理

本研究利用紅外傳感器、激光傳感器感知車輛行駛狀況，獲得自車與前方車輛行駛相對距離，建立安全車距模型，并將各信號融合處理，判斷危險級別從而做出正確操作以提高車輛行駛安全性。本文的研究基于信息融合技術的車輛主動防御系統，能實現以下功能：

主動避免與前車距離過近導致發生追尾的危險;通過傳感器檢測相對距離，當相對距離低于安全距離，達到一級預警距離時發出預警提醒;如果駕駛員沒有制動操作，車輛與前車距離達到二級預警距離時，車輛自動執行緩慢剎車或者緊急剎車的操作避讓前車。

選擇激光雷達傳感器和紅外傳感器（紅外線傳感器和熱釋電紅外傳感器）對自車前后方障礙物進行識別，利用數據融合算法對雷達測得的數據進行處理，同時選取自車車道范圍內的前車或障礙物相對位置信號，規避左右相鄰車道同向和對向來車引起的數據干擾問題，實現了對前方障礙物距離的準確判定。

通過破解汽車OBD協議，直接從汽車OBD接口獲得汽車的運行速度，信息融合處理單元根據相對距離和自車速度，對比安全車距模型，進行危險級別判斷，并將相應的控制指令通過CAN總線傳送給系統執行單元，執行相應的聲光報警或自動剎車動作。

系統包括軟件和硬件部分。其中，軟件部分包括安全車距模型及信息采集系統、數據融合算法和執行控制系統。硬件部分包括傳感器、單片機、制動執行機構、聲光報警器。

系統原理如圖1所示。

2 控制原理

系統控制原理考慮在車輛行駛全速度范圍內均進行自車車道內的信息采集和數據處理，針對不同的速度執行報警或緩慢制動、緊急制動等不同的操作。

系統安全車距模型的建立主要基于自車不同車速范圍內，以及自車與前車不同相對距離下的數據融合運算，通過運算判斷自車在不同車速范圍內，與前車距離進入到安全車距模型設定的范圍內時開始執行報警，如果駕駛員未主動制動，則系統執行單元執行緩慢剎車，如果駕駛員還未主動制動，則進一步執行緊急制動直至車輛停止。

紅外線測距傳感器主要監測起步及低速情況下車輛周圍1 m內的物體;紅外線熱釋電傳感器主要監測起步低速時移動的人、動物，避免視覺盲區導致交通事故;激光測距傳感器主要監測高速時前方物體（前車）。

相對距離S為監測自車車道內與前車的相對距離。安全測距模型設定L為安全距離，即為駕駛員在相應速度范圍內從發現危險到采取制動操作所經過的時間在該速度下車輛行駛經過的距離，運算公式為：

L=Vt÷3.6×T（1）

其中：Vt——自車實時車速;

T——駕駛員反應時間（s）。

同濟大學汽車學院李霖等[4]對上海市區真實交通工況中危險工況下駕駛員制動反應時間進行了測試和分析，經430例分析，在不同危險情況下，駕駛員反應時間在1.02～1.36 s之間。本文駕駛員反應時間選中間值1.19 s。

考慮到隨著自車速度的增加，所需的剎車距離越長，因此在駕駛員反應的時間上增加一定的時間，確保安全。因此S4模式選擇1.36 s，S5模式選擇1.56 s。

具體控制原理內容如表1所示。

系統流程如圖2所示。

3 裝車實驗

選擇在天氣晴朗、光線充足、道路干燥、路況良好的天氣和試驗場地，在自車車道內進行測試。測試按照（S1-S5的模式依次進行），起步到10 km/h內前方有車輛、行人（移動狀態）的情況;S3模式選擇速度為20 km/h，S4模式選擇速度為50 km/h，S5模式選擇速度為90 km/h，前方障礙物（車輛）固定。自車以測試速度接近障礙物，測試系統報警的相對距離、主動開始制動的相對距離和強制制動至自車停止的相對距離，每個測試內容均記錄5次測試結果。具體測試內容及結果如表2所示。

4 結語

經裝車測試分析，本系統基本能在測試環境下完成預定的測試目標，在S1和S2模式下，速度比較低，對于自車1 m范圍內的行人（移動）能較好地識別，當接近障礙物時，能按照系統設定的相對安全距離執行報警、緩減速、急減速的動作，相對距離與系統設定理論值誤差值較小;S3-S5模式隨著自車速度的增加，系統會存在5%～10%的誤報率（未識別），當車速較高，達到90 km/h以上時，系統做出相應動作時與障礙物實際相對距離與理論相對距離對比會有所增加。總之，試驗測試結果證明，本系統具有一定的實用價值，研究的下一步將對系統軟硬件進行改進，并進行實車路試。

[1]李文娜.汽車主動防撞預警系統的安全策略研究[D].長春：吉林大學，2016.

[2]楊 闖.基于信息融合的汽車自主防撞控制系統設計與研究[D].青島：青島科技大學，2017.

[3]馬浩越.前方車輛主動防撞預警系統關鍵技術研究[D].西安：長安大學，2019.

[4]胡文貴.汽車主動防撞預警執行系統研究[D].長春：吉林大學，2016.

[5]李 霖，朱西產，馬志雄.駕駛員在真實交通危險工況中的制動反應時間[J].汽車技術，2014（10）：1 125-1 129.

[6]李 浩.基于雙傳感器車輛防撞預警系統的研究[D].貴陽：貴州師范大學，2018.

[7]魏 丹.基于課件通信和數字圖像處理的車輛智能防撞系統[J].物聯網技術，2018（3）：109-112.