基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法、系统及车辆转让专利
申请号 : CN201911175646.2
文献号 : CN110834627B
文献日 : 2021-06-01
发明人 : 班平宝 , 石刚 , 郭鹏伟 , 赵国泰 , 吴厚计 , 杨守超 , 罗群泰
申请人 : 北京海纳川汽车部件股份有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:获取毫米波雷达识别的障碍物信息,所述障碍物信息包括:障碍物的当前位置、障碍物与车辆的横向相对距离、纵向相对距离、横向相对速度、纵向相对速度及障碍物宽度,定义车辆行驶方向为纵向正方向,本车驾驶员右手方向为横向正方向;
S2:对所述障碍物信息进行处理,得到横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值;
S3:根据所述横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值,建立所述障碍物的运动轨迹;
S4:根据所述障碍物的运动轨迹,预测所述车辆与所述障碍物的纵向相遇时间,并预测所述纵向相遇时间对应的横向相对距离;
S5:根据所述纵向相遇时间对应的横向相对距离判断所述车辆与所述障碍物是否存在碰撞风险;
S6:如果是,则确定与所述障碍物的当前位置对应的车辆远光灯中的LED光源,并控制所述LED光源闪烁,以进行碰撞预警。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,还包括:
如果判断所述车辆与所述障碍物不存在碰撞风险,则控制与所述障碍物的当前位置对应的车辆远光灯中的LED光源熄灭。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,所述步骤S2,包括:
根据所述障碍物信息建立障碍物状态矩阵;
根据运动预测方程对所述状态矩阵进行卡尔曼滤波,得到所述横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值,其中,
所述运动预测方程包括:
k k‑1 k‑1
D=D +ΔT·VH
k k‑1 k‑1
L=L +ΔT·Vv
k k‑1
其中,D表示当前周期障碍物的横向相对距离,D 表示前第1个周期障碍物的横向相对k k‑1
距离,L 表示当前周期障碍物的纵向相对距离,L 表示前第1个周期障碍物的纵向相对距k‑1 k‑1
离,VH 表示前第1个周期障碍物的横向相对速度,Vv 表示前第1个周期障碍物的纵向相对速度,ΔT表示采样和计算周期。
4.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,所述步骤S3,包括:
计算障碍物当前周期和前两个周期的横向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的纵向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的横向相对速度最佳估计值及当前周期和前两个周期的纵向相对速度最佳估计值;
根据所述障碍物当前周期和前两个周期的横向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的纵向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的横向相对速度最佳估计值及当前周期和前两个周期的纵向相对速度最佳估计值,得到所述障碍物的运动轨迹。
5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,所述根据所述障碍物的运动轨迹,预测所述车辆与所述障碍物的纵向相遇时间,包括:根据所述障碍物的运动轨迹,计算障碍物的纵向相对加速度,具体包括:k k‑1 k‑1 k‑2aV=FV·(VVF-VVF )/ΔT+(1-FV)·(VVF -VVF )/ΔT;
根据所述障碍物当前周期的纵向相对距离最佳估计值、所述障碍物当前周期的纵向相对速度最佳估计值及所述纵向相对加速度,基于恒定加速度原则,预测所述纵向相遇时间,具体包括:
k k
(aV·tV^2)/2+VVF·tV+LF=0;
k
其中,FV表示障碍物纵向相对速度加权系数,aV表示障碍物纵向相对加速度,VVF为所述k
障碍物当前周期的纵向相对速度最佳估计值,aV为所述纵向相对加速度,LF 为所述障碍物k‑1
当前周期的纵向相对距离最佳估计值;VVF 表示所述障碍物前第1个周期的纵向相对速度k‑2
最佳估计值,VVF 表示所述障碍物前第2个周期的纵向相对速度最佳估计值,ΔT表示采样和计算周期,tV为预测的纵向相遇时间。
6.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,计算k k
纵向相遇时间:若aV=0,则纵向相遇时间tV=-LF /VVF ;若aV≠0,则纵向相遇时间tV=(-k k k
VVF±(VVF^2‑2·aV·LF)^0.5)/aV;通过求解,若tV无正实数解,则将tV设置为预设的默认k
值,若tV有两个正实数解,则取其中的较小值作为最终解,其中,VVF 为所述障碍物当前周期k
的纵向相对速度最佳估计值,aV为所述纵向相对加速度,LF为所述障碍物当前周期的纵向相对距离最佳估计值。
7.根据权利要求6所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,所述预测所述纵向相遇时间对应的横向相对距离,包括:根据所述障碍物的运动轨迹,计算障碍物的横向相对加速度,具体包括:k k‑1 k‑1 k‑2aH=FH·(VHF-VHF )/ΔT+(1-FH)(VHF -VHF )/ΔT;
基于恒定加速度原则,计算所述障碍物左边界横向相对距离,具体包括:k+tv k k
DL =DF+(aH·tV^2)/2+VHF·tV-W/2;
基于恒定加速度原则,计算障碍物右边界横向相对距离,具体包括:k+tv k k
DR =DF+(aH·tV^2)/2+VHF·tV+W/2;
k
其中,FH表示障碍物横向相对速度加权系数,aH表示障碍物横向相对加速度,VHF表示障k‑1
碍物当前周期的横向相对速度最佳估计值,VHF 表示障碍物前第1个周期的横向相对速度k‑2 k
最佳估计值,VHF 表示障碍物前第2个周期的横向相对速度最佳估计值,DF表示当前周期k+tv
障碍物横向相对距离最佳估计值,DL 表示预测的纵向相遇时间tV后障碍物左边界横向相k+tv
对距离,DR 表示预测的纵向相遇时间tV后障碍物右边界横向相对距离,W表示障碍物宽度。
8.根据权利要求7所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,所述步骤S5,包括:
判断所述障碍物是否处于车辆所处的当前车道;
如果判断所述障碍物处于车辆所处的当前车道,则判断纵向相遇时间tV是否小于第一预设时间;
如果判断所述纵向相遇时间tV小于第一预设时间,则判断所述车辆与所述障碍物存在碰撞风险,否则,判断所述车辆与所述障碍物不存在碰撞风险。
9.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法,其特征在于,当满足以下条件之一,则判断所述障碍物处于车辆所处的当前车道,所述条件包括:k+tv k+tv
障碍物处于当前车道左边界线上,其中,当DL ≤-WL/2,且DR ≥-WL/2时,判断障碍物处于当前车道左边界线上;
k+tv k+tv
障碍物处于当前车道内,其中,当DL ≥-WL/2,且DR ≤WL/2时,判断障碍物处于当前车道内;
k+tv k+tv
障碍物横贯当前车道,其中,当DL ≤-WL/2,且DR ≥WL/2时,判断障碍物横贯当前车道;
k+tv k+tv
障碍物处于当前车道右边界线上,其中,当DL ≤WL/2,且DR ≥WL/2时,判断障碍物处于当前车道右边界线上,其中,k+tv k+tv
DL 表示预测的纵向相遇时间tV后障碍物左边界横向相对距离,DR 表示预测的纵向相遇时间tV后障碍物右边界横向相对距离,WL表示当前车道的宽度。
10.一种基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制系统,其特征在于,包括:获取模块,用于获取毫米波雷达识别的障碍物信息,所述障碍物信息包括:障碍物的当前位置、障碍物与车辆的横向相对距离、纵向相对距离、横向相对速度、纵向相对速度及障碍物宽度,定义车辆行驶方向为纵向正方向,本车驾驶员右手方向为横向正方向;
处理模块,用于对所述障碍物信息进行处理,得到横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值;
追踪模块,用于根据所述横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值,建立所述障碍物的运动轨迹;
预测模块,用于根据所述障碍物的运动轨迹,预测所述车辆与所述障碍物的纵向相遇时间,并预测所述纵向相遇时间对应的横向相对距离;
判断模块,用于根据所述纵向相遇时间对应的横向相对距离判断所述车辆与所述障碍物是否存在碰撞风险;
控制模块,用于当所述车辆与所述障碍物存在碰撞风险时,确定与所述障碍物的当前位置对应的车辆远光灯中的LED光源,并控制所述LED光源闪烁,以进行碰撞预警。
11.一种车辆,其特征在于,包括如权利要求10所述的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制系统。
说明书 :
基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法、系统及车辆
技术领域
背景技术
光灯闪烁,完成提醒功能。无法自动帮助驾驶员识别出夜间障碍物信息,在夜间视野受限的
情况下容易增加碰撞事故风险。
光源进行闪烁,提醒行人和驾驶员进行避让。但本技术方案仍存在明显的技术缺陷:
发,从而不能提供足够的时间提醒障碍物和本方驾驶员进行避让,降低了行车安全性;
准,导致预警不准或者预警滥用,驾驶体验较差,也会降低行车安全性;
发明内容
碍物的轨迹追踪和预测精度,进而大大提高了碰撞预测精度,提高了车辆碰撞预警的可靠
性,利于提升行车安全性。
息包括:障碍物的当前位置、障碍物与车辆的横向相对距离、纵向相对距离、横向相对速度、
纵向相对速度及障碍物宽度,定义车辆行驶方向为纵向正方向,本车驾驶员右手方向为横
向正方向;S2:对所述障碍物信息进行处理,得到横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离
最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值;S3:根据所述距离最佳
估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值,
建立所述障碍物的运动轨迹;S4:根据所述障碍物的运动轨迹,预测所述车辆与所述障碍物
的纵向相遇时间,并预测所述纵向相遇时间对应的横向相对距离;S5:根据所述纵向相遇时
间对应的横向相对距离判断所述车辆与所述障碍物是否存在碰撞风险;S6:如果是,则确定
与所述障碍物的当前位置对应的车辆远光灯中的LED光源,并控制所述LED光源闪烁,以进
行碰撞预警。
可以自动控制对应的LED光源闪烁,实现同时对障碍物以及本车驾驶员进行碰撞预警;对于
没有碰撞风险的障碍物,自动熄灭障碍物当前位置对应的LED光源,防止造成远光灯炫目;
并且,采用毫米波雷达作为感知传感器,有效提高了障碍物的定位精度,大大提高了障碍物
的轨迹追踪和预测精度,进而大大提高了碰撞预测精度,防止碰撞风险误判断导致未有效
预警或预警滥用,提高了功能的可靠性和鲁棒性,利于提升行车安全性。
向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值,其中,
向相对距离,L 表示当前周期障碍物的纵向相对距离,L 表示前第1个周期障碍物的纵向
k‑1 k‑1
相对距离,VH 表示前第1个周期障碍物的横向相对速度,Vv 表示前第1个周期障碍物的纵
向相对速度,ΔT表示采样和计算周期。
周期的横向相对速度最佳估计值及当前周期和前两个周期的纵向相对速度最佳估计值;根
据所述障碍物当前周期和前两个周期的横向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期
的纵向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的横向相对速度最佳估计值及当前周
期和前两个周期的纵向相对速度最佳估计值,得到所述障碍物的运动轨迹。
括:
时间,具体包括:
所述障碍物当前周期的纵向相对速度最佳估计值,aV为所述纵向相对加速度,LF 为所述障
k‑1
碍物当前周期的纵向相对距离最佳估计值;VVF 表示所述障碍物前第1个周期的纵向相对
k‑2
速度最佳估计值,VVF 表示所述障碍物前第2个周期的纵向相对速度最佳估计值。
tV=(-VVF±(VVF^2‑2·aV·LF)^0.5)/aV;通过求解,若tV无正实数解,则将tV设置为预设
k
的默认值,若tV有两个正实数解,则取其中的较小值作为最终解;其中,VVF为所述障碍物当
k
前周期的纵向相对速度最佳估计值,aV为所述纵向相对加速度,LF 为所述障碍物当前周期
的纵向相对距离最佳估计值。
示障碍物当前周期的横向相对速度最佳估计值,VHF 表示障碍物前第1个周期的横向相对
k‑2 k
速度最佳估计值,VHF 表示障碍物前第2个周期的横向相对速度最佳估计值,DF 表示当前
k+tv
周期障碍物横向相对距离最佳估计值,DL 表示预测tV时间后障碍物左边界横向相对距
k+tv
离,DR 表示预测tV时间后障碍物右边界横向相对距离,W表示障碍物宽度。
预设时间;如果判断所述纵向相遇时间tV小于第一预设时间,则判断所述车辆与所述障碍
物存在碰撞风险,否则,判断所述车辆与所述障碍物不存在碰撞风险。
道,所述条件包括:障碍物处于当前车道左边界线上,其中,当DL ≤-WL/2,且DR ≥-
k+tv
WL/2时,判断障碍物处于当前车道左边界线上;障碍物处于当前车道内,其中,当DL ≥-
k+tv k+tv
WL/2,且DR ≤WL/2时,判断障碍物处于当前车道内;障碍物横贯当前车道,其中,当DL
k+tv
≤-WL/2,且DR ≥WL/2时,判断障碍物横贯当前车道;障碍物处于当前车道右边界线上,
k+tv k+tv k+tv
其中,当DL ≤WL/2,且DR ≥WL/2时,判断障碍物处于当前车道右边界线上,其中,DL 表
k+tv
示预测tV时间后障碍物左边界横向相对距离,DR 表示预测tV时间后障碍物右边界横向相
对距离,WL表示当前车道的宽度。
信息包括:障碍物的当前位置、障碍物与车辆的横向相对距离、纵向相对距离、横向相对速
度、纵向相对速度及障碍物宽度,定义车辆行驶方向为纵向正方向,本车驾驶员右手方向为
横向正方向;处理模块,用于对所述障碍物信息进行处理,得到横向相对距离最佳估计值、
纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值;追踪模
块,用于根据所述距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及
纵向相对速度最佳估计值,建立所述障碍物的运动轨迹;预测模块,用于根据所述障碍物的
运动轨迹,预测所述车辆与所述障碍物的纵向相遇时间,并预测所述纵向相遇时间对应的
横向相对距离;判断模块,用于根据所述纵向相遇时间对应的横向相对距离判断所述车辆
与所述障碍物是否存在碰撞风险;控制模块,用于当所述车辆与所述障碍物存在碰撞风险
时,确定与所述障碍物的当前位置对应的车辆远光灯中的LED光源,并控制所述LED光源闪
烁,以进行碰撞预警。
可以自动控制对应的LED光源闪烁,实现同时对障碍物以及本车驾驶员进行碰撞预警;对于
没有碰撞风险的障碍物,自动熄灭障碍物当前位置对应的LED光源,防止造成远光灯炫目;
并且,采用毫米波雷达作为感知传感器,有效提高了障碍物的定位精度,大大提高了障碍物
的轨迹追踪和预测精度,进而大大提高了碰撞预测精度,防止碰撞风险误判断导致未有效
预警或预警滥用,提高了功能的可靠性和鲁棒性,利于提升行车安全性。
实现同时对障碍物以及本车驾驶员进行碰撞预警;对于没有碰撞风险的障碍物,自动熄灭
障碍物当前位置对应的LED光源,防止造成远光灯炫目;并且,采用毫米波雷达作为感知传
感器,有效提高了障碍物的定位精度,大大提高了障碍物的轨迹追踪和预测精度,进而大大
提高了碰撞预测精度,防止碰撞风险误判断导致未有效预警或预警滥用,提高了功能的可
靠性和鲁棒性,利于提升行车安全性。
附图说明
具体实施方式
图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗
示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对
本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对
重要性。
以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是
两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本
发明中的具体含义。
宽度,定义车辆行驶方向为纵向正方向,本车驾驶员右手方向为横向正方向。
于高度精确的定位可以更加准确的预测障碍物的碰撞风险,有效提高障碍物的碰撞预警功
能的鲁棒性和可靠性,利于提升行车安全性。
纵向相对距离L(单位:米)、横向相对速度VH(单位:米/秒)、纵向相对速度VV(单位:米/秒)以
及障碍物宽度W(单位:米)。
LF(单位:米)、横向相对速度最佳估计值VHF(单位:米/秒)及纵向相对速度最佳估计值VVF(单
位:米/秒),其中,
向相对距离,L 表示当前周期障碍物的纵向相对距离,L 表示前第1个周期障碍物的纵向
k‑1 k‑1
相对距离,VH 表示前第1个周期障碍物的横向相对速度,Vv 表示前第1个周期障碍物的纵
向相对速度,ΔT表示系统采样和计算周期,单位为秒; 为毫米波雷达对障碍物横向相对
距离探测噪声方差; 为毫米波雷达对障碍物纵向相对距离探测噪声方差; 为毫米波
雷达对障碍物横向相对速度探测噪声方差; 为毫米波雷达对障碍物纵向相对速度探测
噪声方差。
相对速度最佳估计值及当前周期和前两个周期的纵向相对速度最佳估计值;根据障碍物当
前周期和前两个周期的横向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的纵向相对距离
最佳估计值、当前周期和前两个周期的横向相对速度最佳估计值及当前周期和前两个周期
的纵向相对速度最佳估计值,得到障碍物的运动轨迹。
离最佳估计值(DF、DF 和DF )、纵向相对距离最佳估计值(LF 、LF 和LF )、横向相对速度
k k‑1 k‑2 k k‑1 k‑2
最佳估计值(VHF、VHF 和VHF )以及纵向相对速度最佳估计值(VVF 、VVF 和VVF ),以建立
障碍物的运动轨迹。
根据实际情况进行设置;aV表示障碍物纵向相对加速度,VVF为障碍物当前周期的纵向相对
k
速度最佳估计值,aV为纵向相对加速度,LF为障碍物当前周期的纵向相对距离最佳估计值;
k‑1 k‑2
VVF 表示障碍物前第1个周期内的纵向相对速度最佳估计值,VVF 表示障碍物前第2个周
期的纵向相对速度最佳估计值。
=-LF/VVF;若aV≠0,则纵向相遇时间,tV=(-VVF±(VVF^2‑2·aV·LF)^0.5)/aV,通过求
解,若tV无正实数解,则将tV设置为预设的默认值,默认值可以设置为一个较大的正实数,例
k
如100;若tV有两个正实数解,则取其中的较小值作为最终解。其中,VVF 为障碍物当前周期
k
的纵向相对速度最佳估计值,aV为纵向相对加速度,LF 为障碍物当前周期的纵向相对距离
最佳估计值。
根据实际情况进行设置;aH表示障碍物横向相对加速度,VHF表示障碍物当前周期的横向相
k‑1 k‑2
对速度最佳估计值,VHF 表示障碍物前第1个周期的横向相对速度最佳估计值,VHF 表示
k
障碍物前第2个周期的横向相对速度最佳估计值,DF表示障碍物当前周期横向相对距离最
k+tv k+tv
佳估计值,DL 表示预测时间tV后障碍物左边界横向相对距离,DR 表示预测时间tV后障
碍物右边界横向相对距离,W表示障碍物宽度。
障碍物是否存在碰撞风险,则触发碰撞预警,根据障碍物当前的位置信息确定对应的LED光
源,将LED光源进行周期为TF闪烁动作,周期TF的具体大小可以由本领域技术人员根据实际
情况进行设置。
断车辆与障碍物不存在碰撞风险,则不触发碰撞预警,根据障碍物当前的位置信息确定对
应的LED光源,并熄灭对应LED光源,防止远光对对向车辆、行人或自行车产生炫目,从而提
高行车安全性。
距离、相对横向速度,相对纵向速度以及障碍物宽度,对障碍物相对距离以及相对速度进行
卡尔曼滤波,得到目标物相对距离和速度的最佳估计。
迹与本车有碰撞风险时,激活碰撞预警功能。
功能,利于提高行车安全性。
的LED光源进行一定周期的闪烁,提醒外部障碍物以及本车驾驶员进行避让,从而提高行车
安全性。
可以自动控制对应的LED光源闪烁,实现同时对障碍物以及本车驾驶员进行碰撞预警;对于
没有碰撞风险的障碍物,自动熄灭障碍物当前位置对应的LED光源,防止造成远光灯炫目;
并且,采用毫米波雷达作为感知传感器,有效提高了障碍物的定位精度,大大提高了障碍物
的轨迹追踪和预测精度,进而大大提高了碰撞预测精度,防止碰撞风险误判断导致未有效
预警或预警滥用,提高了功能的可靠性和鲁棒性,利于提升行车安全性。
理模块120、追踪模块130、预测模块140、判断模块150和控制模块160。
对速度及障碍物宽度,定义车辆行驶方向为纵向正方向,本车驾驶员右手方向为横向正方
向。
于高度精确的定位可以更加准确的预测障碍物的碰撞风险,有效提高障碍物的碰撞预警功
能的鲁棒性和可靠性,利于提升行车安全性。
纵向相对距离L(单位:米)、横向相对速度VH(单位:米/秒)、纵向相对速度VV(单位:米/秒)以
及障碍物宽度W(单位:米)。
LF(单位:米)、横向相对速度最佳估计值VHF(单位:米/秒)及纵向相对速度最佳估计值VVF(单
位:米/秒),其中,
向相对距离,L 表示当前周期障碍物的纵向相对距离,L 表示前第1个周期障碍物的纵向
k‑1 k‑1
相对距离,VH 表示前第1个周期障碍物的横向相对速度,Vv 表示前第1个周期障碍物的纵
向相对速度,ΔT表示系统采样和计算周期,单位为秒; 为毫米波雷达对障碍物横向相对
距离探测噪声方差; 为毫米波雷达对障碍物纵向相对距离探测噪声方差; 为毫米波
雷达对障碍物横向相对速度探测噪声方差; 为毫米波雷达对障碍物纵向相对速度探测
噪声方差。
横向相对速度最佳估计值及当前周期和前两个周期的纵向相对速度最佳估计值;根据障碍
物当前周期和前两个周期的横向相对距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的纵向相对
距离最佳估计值、当前周期和前两个周期的横向相对速度最佳估计值及当前周期和前两个
周期的纵向相对速度最佳估计值,得到障碍物的运动轨迹。
(DF 、DF 和DF )、纵向相对距离最佳估计值(LF、LF 和LF )、横向相对速度最佳估计值
k k‑1 k‑2 k k‑1 k‑2
(VHF、VHF 和VHF )以及纵向相对速度最佳估计值(VVF、VVF 和VVF ),建立障碍物的运动
轨迹。
根据实际情况进行设置;aV表示障碍物纵向相对加速度,VVF为障碍物当前周期的纵向相对
k
速度最佳估计值,aV为纵向相对加速度,LF为障碍物当前周期的纵向相对距离最佳估计值;
k‑1 k‑2
VVF 表示障碍物前第1个周期的纵向相对速度最佳估计值,VVF 表示障碍物前第2个周期
的纵向相对速度最佳估计值。
=-LF/VVF;若aV≠0,则纵向相遇时间tV=(-VVF±(VVF^2‑2·aV·LF)^0.5)/aV。通过求
解,若tV无正实数解,则将tV设置为预设的默认值,默认值可以设置为一个较大的正实数,例
如100;若tV有两个正实数解,则取其中的较小值作为最终解。
LF为障碍物当前周期的纵向相对距离最佳估计值。
根据实际情况进行设置;aH表示障碍物横向相对加速度,VHF表示障碍物当前周期的横向相
k‑1 k
对速度最佳估计值,VHF 表示障碍物前第1个周期的横向相对速度最佳估计值,DF表示障
k‑2
碍物当前周期横向相对距离最佳估计值,VHF 表示障碍物前第2个周期的横向相对速度最
k+tv k+tv
佳估计值,DL 表示预测时间tV后障碍物左边界横向相对距离,DR 表示预测时间tV后障
碍物右边界横向相对距离,W表示障碍物宽度。
性。举例而言,即,如果判断车辆与障碍物是否存在碰撞风险,则触发碰撞预警,根据障碍物
当前的位置信息确定对应的LED光源,将LED光源进行周期为TF闪烁动作,周期TF的具体大小
可以由本领域技术人员根据实际情况进行设置。
车辆与障碍物不存在碰撞风险,则不触发碰撞预警,根据障碍物当前的位置信息确定对应
的LED光源,并熄灭对应LED光源,防止远光对对向车辆、行人或自行车产生炫目,从而提高
行车安全性。
似,具体请参见方法部分的描述,为了减少冗余,此处不再赘述。
可以自动控制对应的LED光源闪烁,实现同时对障碍物以及本车驾驶员进行碰撞预警;对于
没有碰撞风险的障碍物,自动熄灭障碍物当前位置对应的LED光源,防止造成远光灯炫目;
并且,采用毫米波雷达作为感知传感器,有效提高了障碍物的定位精度,大大提高了障碍物
的轨迹追踪和预测精度,进而大大提高了碰撞预测精度,防止碰撞风险误判断导致未有效
预警或预警滥用,提高了功能的可靠性和鲁棒性,利于提升行车安全性。
实现方式与本发明实施例的基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制系统的具体实现方式类
似,具体请参见系统部分的描述,为了减少冗余,此处不再赘述。
实现同时对障碍物以及本车驾驶员进行碰撞预警;对于没有碰撞风险的障碍物,自动熄灭
障碍物当前位置对应的LED光源,防止造成远光灯炫目;并且,采用毫米波雷达作为感知传
感器,有效提高了障碍物的定位精度,大大提高了障碍物的轨迹追踪和预测精度,进而大大
提高了碰撞预测精度,防止碰撞风险误判断导致未有效预警或预警滥用,提高了功能的可
靠性和鲁棒性,利于提升行车安全性。
点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不
一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何
的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
发明的范围由权利要求及其等同限定。