一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统

摘要

本发明公开了一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统，包括：实时采集车辆行驶过程中运行的工况信息和道路参数信息的数据采集单元；采集车辆行驶过程中侧向加速度信息和车辆与水平面夹角信息的速度检测单元；接收所述数据采集单元和速度检测单元传送的数据信息，根据接收到的数据信息判断路面类型、获取车辆当前运行工况下道路附着系数的处理单元，所述处理单元根据接收到的数据信息和道路附着系数信息计算侧向加速度阈值，将该侧向加速度阈值与速度检测单元传送的侧向加速度数值进行对比，判断车辆是否处于平稳状态；当车辆处于不平稳状态时：接收所述处理单元传送的指令信息，发出报警信号的报警单元。

权利要求

1.一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统，其特征在于包括：实时采集车辆行驶过程中运行的工况信息和道路参数信息的数据采集单元；

采集车辆行驶过程中侧向加速度信息和车辆与水平面夹角信息的速度检测单元；

接收所述数据采集单元和速度检测单元传送的数据信息，根据接收到的数据信息判断路面类型、获取车辆当前运行工况下道路附着系数的处理单元，所述处理单元根据接收到的数据信息和道路附着系数信息计算侧向加速度阈值，将该侧向加速度阈值与速度检测单元传送的侧向加速度数值进行对比，判断车辆是否处于平稳状态；

还包括当车辆处于不平稳状态时：接收所述处理单元传送的指令信息、发出报警信号的报警单元；

所述数据采集单元包括：采集车辆行驶过程中路面图像信息的CCD摄像头、采集车辆行驶过程中的环境信息的雨雪传感器和温湿度传感器；

所述处理单元根据数据采集单元传送的数据信息获取当前车辆行驶状况下的道路附着系数，根据接收到的车辆侧向加速度信息和车辆与水平面夹角信息判断路面是否存在横向坡度，存在横向坡度的情况下：侧向加速度阈值采用如下计算方式：其中：ay为侧向安全加速度阈值，hg为质心的高度，β为道路横向坡度，B为轮距；

不存在横向坡度的情况下：侧向加速度阈值采用如下计算方式：

其中：ay为侧向安全加速度阈值，hg为质心的高度，f为路面极限附着系数，B为轮距；

如果检测到的侧向加速度大于或等于ay则汽车将处于不稳定状态，所述处理单元控制报警单元发出报警信号；如果检测到的侧向加速度小于ay则汽车将处于稳定状态。

2.根据权利要求1所述的一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统，其特征还在于：所述处理单元根据数据采集单元传送的图像信息提取路面图像的平滑度信息、三阶中心矩信息和频谱纹理信息判断路面的类型获取道路附着系数信息。

说明书

一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统

技术领域

[0001] 本发明属于汽车安全预警领域，尤其涉及一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统。

背景技术

[0002] 目前研究人员就几例典型汽车侧翻事故的研究发现，导致这类事故的一个重要原因是：车辆驾驶者对于当前所驾驶车辆运行工况的判断，往往是按照自己的驾驶经验做出的。而在弯道路段行驶时，除了汽车自身的参数因素以及车速外，道路的附着系数、转弯半径的大小、弯道横向坡度的大小都能急剧的影响车辆的运行工况，使得驾驶者很难在短时间内准确感知车辆运行工况的变化，并做出及时、正确的判断，而最终导致了车辆侧翻事故的发生。

[0003] 目前，主流的汽车侧翻预警方法主要是基于汽车侧向加速度、侧倾角极限值或横向载荷转移率这三种理论来设计开发的。在长安大学公开的“一种坡弯路段汽车侧翻与侧滑的预警装置”（申请号：201220707673.7）的相关专利中，其原理是基于侧向加速度的预警方法，该专利申请提出的方法存在以下不足：

[0004] 1、该专利申请的方法所使用的道路参数数据是基于路侧单元采集到的，上述路侧单元处理器的输入端连接有路侧温度传感器、雨雪传感器和湿度传感器，能够检测到上述路侧单元处理器所检测路段的环境参数，而该路段的道路横向坡度、路面材料等信息是提前写入并固化到路侧单元处理器中的，因而无法向经过上述路侧单元的车辆提供更加精准的道路参数信息。

[0005] 2、该专利申请的方法需要路侧单元不断与车辆进行信息通信，这样既需要在路侧设立大量的监测点，检测成本高，且很难在实际应用中保证路侧单元与车辆的通信质量，因而难以达到预期效果。

[0006] 另外现有技术中关于汽车的稳定性预警中没有将路面附着系数进行判断和分析从而获取道路附着系数信息来判断车辆的行驶稳定情况。因此现有技术中对车辆的转弯行驶中稳定性的分析方法和分析结果还不够精确，可能会出现错误判断的结构。

发明内容

[0007] 根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统，具体方案是包括：实时采集车辆行驶过程中运行的工况信息和道路参数信息的数据采集单元；

[0008] 采集车辆行驶过程中侧向加速度信息和车辆与水平面夹角信息的速度检测单元；

[0009] 接收所述数据采集单元和速度检测单元传送的数据信息，根据接收到的数据信息判断路面类型、获取车辆当前运行工况下道路附着系数的处理单元，所述处理单元根据接收到的数据信息和道路附着系数信息计算侧向加速度阈值，将该侧向加速度阈值与速度检测单元传送的侧向加速度数值进行对比，判断车辆是否处于平稳状态；

[0010] 还包括当车辆处于不平稳状态时：接收所述处理单元传送的指令信息、发出报警信号的报警单元。

[0011] 所述数据采集单元包括：采集车辆行驶过程中路面图像信息的CCD摄像头、采集车辆行驶过程中的环境信息的雨雪传感器和温湿度传感器；

[0012] 所述处理单元根据数据采集单元传送的数据信息获取当前车辆行驶状况下的道路附着系数，根据接收到的车辆侧向加速度信息和车辆与水平面夹角信息判断路面是否存在横向坡度，存在横向坡度的情况下：侧向加速度阈值采用如下计算方式：

[0013]

[0014] 其中：ay为侧向安全加速度阈值，hg为质心的高度，β为道路横向坡度，B为轮距；

[0015] 不存在横向坡度的情况下：侧向加速度阈值采用如下计算方式：

[0016]

[0017] 其中：ay为侧向安全加速度阈值，hg为质心的高度，f为路面极限附着系数，B为轮距；

[0018] 如果检测到的侧向加速度大于或等于ay则汽车将处于不稳定状态，所述处理单元控制报警单元发出报警信号；如果检测到的侧向加速度小于ay则汽车将处于稳定状态。

[0019] 所述处理单元根据数据采集单元传送的图像信息提取路面图像的平滑度信息、三阶中心矩信息和频谱纹理信息判断路面的类型获取道路附着系数信息。

[0020] 本发明公开的汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统，根据采集单元采集到的数据信息，判断路面类型获取道路附着系数，再计算侧向加速度阈值，将该值与速度检测单元检测到的车辆侧向加速度值进行比较，判断车辆是否在稳定状态下行驶，当车辆不在稳定状态下行驶时处理单元控制报警单元发出报警信号，提示用户。其中，汽车安全侧向加速度阈值是由汽车自身结构参数、道路的附着系数、弯道横向坡度等因素决定的。本发明公开的预警系统具有以下优点：

[0021] 1、系统基于车路耦合的汽车动力学理论，通过综合运用传感器信号检测、处理器数据分析、机电智能控制等技术实现了实时监测的效果，并且检测速度快可以准确判断车辆弯道运行工况，并能对不稳定的工况进行及时预警的功能。

[0022] 2、本发明创造除了采集汽车自身的运行参数外，还着重考虑了道路条件即道路附着系数对于车辆高速转弯运行工况的影响，因而能够更加全面的检测分析出车辆的实际运行工况，并准确判断出车辆高速转弯工况下的稳定性。

附图说明

[0023] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0024] 图1为本发明的中预警系统的结构示意图；

[0025] 图2为实施例中沥青路面图像的频谱图S(r)的示意图；

[0026] 图3为实施例中混凝土路面图像的频谱图S(r)的示意图；

[0027] 图4为实施例中沥青路面图像的频谱图S(Θ)的示意图；

[0028] 图5为实施例中混凝土路面图像的频谱图S(Θ)的示意图。

具体实施方式

[0029] 为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

[0030] 如图1所示的汽车高速转弯行驶中稳定性预警系统，包括：数据采集单元、速度检测单元、处理单元和报警单元；

[0031] 所述数据采集单元采集道路路面的图像信息和路面环境信息和环境状况，将检测到的信息传送至处理单元。

[0032] 首先通过数据采集单元的CCD摄像头来采集车辆行驶中的路面的图像的信息，将路面图像的平滑度、三阶中心矩和频谱特征作为路面识别检测的度量特征，处理单元通过实时提取CCD摄像头采集到的路面图像的上述三个度量特征值，并将其与路面图像特征数据库的度量特征进行分析对比，来判断车辆在转弯过程中是何种路面，根据雨雪传感器和温湿度传感器采集到的路面环境信息并确定路面环境状况，处理单元根据上述信息估算当前车辆运行工况下的道路附着系数。

[0033] 通过速度检测单元采集车辆行驶过程中侧向加速度信息和车辆与水平面夹角信息，处理单元根据上述信息判断路面是否存在横向坡度，如果存在横向坡度，则车辆安全侧向加速度阈值采用如下计算方式：

[0034]

[0035] 其中：ay为侧向安全加速度阈值，hg为质心的高度，β为道路横向坡度，B为轮距；

[0036] 不存在横向坡度的情况下：车辆安全侧向加速度阈值采用如下计算方式：

[0037]

[0038] 其中：ay为侧向安全加速度阈值，hg为质心的高度，f为路面极限附着系数，B为轮距。

[0039] 如果检测到的侧向加速度大于或等于ay则汽车将处于不稳定状态，那么处理单元控制报警单元发出报警信号；并启动车辆稳定性控制系统（VSC），使车辆产生合适的反方向的转矩，确保车辆运行工况的稳定性。如果检测到的侧向加速度小于ay则汽车将处于稳定状态。

[0040] 进一步的，速度检测单元采用ADXL202双轴加速度传感器；雨雪传感器采用YL-83型雨雪传感器；温湿度传感器采用DHT11数字温湿度传感器。

[0041] 进一步的，所述处理单元根据数据采集单元传送的图像信息提取图像的平滑度信息、三阶中心矩信息和频谱纹理信息判断路面的类型。由于同一路面在晴天或者雨天，在夏天或者冬天（雨后易结冰）其路面附着系数差别较大，因此，对道路附着系数的估算要综合考虑三个方面的因素，即汽车行驶在何种材料的道路上，汽车当前运行工况下的湿度状况和温度状况。表一为不同路面上的平均附着系数Φ。

[0042] 表一：

[0043]

[0044] 因此道路附着系数检测的工作流程为：通过CCD摄像头、雨雪传感器和温湿度传感器分别采集汽车当前行驶工况下的路面图像信息，湿度信息以及温度信息，然后将上述信息发送给处理单元进行分析处理，处理单元根据接收到的图像信息，提取图像的纹理特征，判断路面的类型后，与表一进行比对，然后确定当前行驶路面状况的道路平均附着系数。

[0045] 当我们采集混凝土路面、沥青路面的图像时，会发现混凝土路面、沥青路面图像在平滑度和三阶中心矩两个统计度量方面差别比较明显，可以将这两个度量作为区别不同路面的度量特征。如表二所示：

[0046] 表二：

[0047]

[0048] 如图2是沥青路面图像的S(r)的示意图，图3是混凝土路面图像的S(r)的示意图，图4沥青路面图像的S(Θ)的示意图，图5混凝土路面图像的S(Θ)的示意图，四幅图像的对比，我们发现沥青路面和混凝土路面图像的频谱纹理特征存在明显的区别，因此我们将频谱纹理特征也作为区别不同路面的度量特征。综上所述处理单元根据数据采集单元传送的图像信息提取路面图像的平滑度信息、三阶中心矩信息和频谱纹理信息判断路面的类型，从而获得道路附着系数。

[0049] 其中：r和Θ是极坐标中的变量，分别代表频率和方向，S(r)是指在各个放射方向上，图像频谱在从原点出发的行为特征，S(Θ)是指在各种频率下，图像频谱在以原点为中心的圆上的行为特征。详细资料可以查询：浙江大学：机械工业出版社出版的《数字图像处理》第二版作者：姚敏。

[0050] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。