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基于V2X的左转辅助碰撞预警算法
| 论文题名： | 基于V2X的左转辅助碰撞预警算法 |
| 关键词： | 汽车辅助驾驶系统;左转场景;碰撞预警;车联网 |
| 摘要： | 交通出行逐渐成为人们日常生活的必要组成部分，城市交通事故频发，正在威胁着人们的生命财产安全，交通事故中发生在交叉路口的比重很大。交叉路口作为多条道路的连接区域，路况更为复杂，车辆左转是影响交叉路口通行效率的关键，因此左转辅助不仅能降低事故的发生同时也能提高通行效率。交叉路口的相关预警算法相较于单一道路行驶的预警算法要更加复杂，车辆的行为有着更多的可能性，交通流繁杂且实时变化，因此交叉路口算法需要更高的计算量和实时性。高级辅助驾驶一般会采用激光雷达、毫米波雷达和摄像头等设备去感知周围环境，障碍物遮挡会对感知设备产生影响，导致识别错误，但是城市交叉路口很容易出现障碍物，V2X技术可以突破障碍物的限制能够实时接收和处理周围车辆状态数据，协助预警算法进行预警计算。基于V2X技术的左转辅助碰撞预警算法能有效的辅助车辆的驾驶，驾驶员可以通过预警算法的提示降低交叉路口左转对向来车的碰撞风险。 本文主要研究车辆左转情况下的碰撞预警。首先提出一种基于V2X通信的左转辅助碰撞预警算法，该算法根据V2X传输的他车状态信息结合地图信息进行车辆未来轨迹预测。然后根据车辆的左右转向灯信号和方向盘转角的变化来判断车辆的转弯意图，根据地图信息结合转向灯信号确定交叉路口出口方向，结合出口方向和车辆当前状态实时预测轨迹曲线。建立直角坐标系，根据主车和他车的轨迹方程计算交点即碰撞点。将车辆简化成矩形模型，计算车辆到达碰撞点是否会发生碰撞。如果发生碰撞，计算是否在预警范围内，如果预警时机恰当则反馈给驾驶员预警信息。 为了测试算法的可行性，先设计构建场景库方案并通过VTD搭建场景，通过VTD仿真软件第三方接口连接MATLAB共同构建防碰撞预警系统。然后根据测试需求，选择关键场景进行测试，通过接收的车辆状态信息判断是否预警。实验分别测试道路类型、车道数、他车行为和车速对左转辅助碰撞预警算法的影响，结果表明低速状态下该算法的预警准确率均在85%以上，正确预警时机准确率均在80%以上。其中90度交叉路口的预警准确率和时机准确率均在90%以上，优于特殊角度的交叉路口；车道数对预警效果影响较小；他车直行时预警准确性高于转弯行为；高速状态下车辆预警算法的准确率相对较低约为68.8%。该研究有效地对车辆左转通过城市交叉路口的碰撞风险进行预警，通过公式计算碰撞风险相较于机器学习减小了运算负担缩短了计算时间，通过模拟真实轨迹，预测曲线计算碰撞点，提高了碰撞点预测和预警时机的准确性，有效地为驾驶员提供预警信息。 |
| 作者： | 韩凤泽 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 房至一 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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