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基于前车换道意图识别与车车通信的汽车防撞预警模型研究
| 论文题名： | 基于前车换道意图识别与车车通信的汽车防撞预警模型研究 |
| 关键词： | 汽车驾驶辅助系统;防撞预警模型;前车换道意图识别;轨迹预测;车车通信 |
| 摘要： | 相邻前车的切入行为会对后车的行驶安全产生较大的影响，容易导致侧向碰撞或追尾等事故。由于前车切入行为具有突发性，而国内转向灯开启率普遍较低，现有的驾驶辅助系统（ADAS）在前车切入场景中又存在预警准确率低和预警不及时的问题。因此，本文依托国家重点研发计划：新型多功能智能车载终端研制及应用（2018YFB1600701）,通过驾驶模拟数据对前车换道行为进行深入研究，提出一种基于前车换道意图识别与车车通信的汽车防撞预警模型，以便为本车提供及时有效的预警。 首先，搭建基于驾驶模拟器的数据采集实验平台，采集换道过程中驾驶人的操作信息和车辆自身的动态参数，建立换道驾驶意图数据库。以滑动时窗法捕获到的特征驾驶数据作为输入，建立基于Bi-LSTM的换道意图识别模型，对左换道、车道保持及右换道意图进行识别。在数据集上对模型进行训练和测试，实验结果表明，相比于BP和LSTM网络模型，基于Bi-LSTM的识别模型具有更高的准确性，且满足实时性要求。 其次，对换道轨迹数据进行提取，并分析换道轨迹预测的影响因素，为轨迹预测的表征参数选取提供依据。此外，鉴于换道轨迹具有时间序列性，以及深度学习具有特征提取能力强的特点，确定采用GRU神经网络模型对换道轨迹进行预测。利用MAE和MSE评价指标对轨迹预测的准确性进行评估，实验结果表明，对比其他神经网络模型，本文模型的预测轨迹与实际轨迹之间的误差更小。 然后，分析相邻前车换道切入工况，提出了面向车车通信的防撞预警模型整体框架。本车通过车车通信获得前车换道切入意图之后，对前车换道轨迹进行预测，并根据本车动态信息，采用包围盒理论和分离轴定理对两车潜在的碰撞进行检测，建立碰撞时间TTC-S的计算方法对车辆的危险状态进行评估。在对避险时间TTA进行分析和计算之后，综合TTC-S、TTA及驾驶人反应时间，设计了分级预警策略。 最后，针对前车换道切入本车车道的工况设计仿真场景，搭建了基于双驾驶模拟器的仿真实验平台，使前车和本车均为真实驾驶人操控，并分别对本文预警模型和传统TTC预警模型进行了仿真验证。实验结果表明，一方面，本文防撞预警模型能够准确地发现前车的换道意图，并通过轨迹预测与碰撞检测，给出及时的预警信号；另一方面，与传统预警模型相比，本文防撞预警模型的预警成功率更高，且预警时间提前。 |
| 作者： | 张志威 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 杨炜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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