一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统

1.本发明属于安全辅助驾驶领域，涉及汽车主动安全技术，具体涉及一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，用于帮助驾驶员安全地完成汇入操作，提高汽车的行驶安全性和通行效率。


背景技术：

2.汇入过程是指在辅道或非正常路线上的车汇入主要道路或车流量大的道路的过程。汇入操作对驾驶员的驾驶技术要求较高，然而部分驾驶员缺少驾驶经验，难以判断汇入时机是否恰当，具体表现为两种情况：一种情况为错过恰当的汇入时机，导致通行效率降低；另一种情况为在错误的汇入时机进行汇入操作，导致交通秩序混乱，甚至造成碰撞事故。因此，采用防撞辅助系统帮助驾驶员完成汇入操作，可以有效地提高通行效率，并减小碰撞事故发生的可能性，还能在一定程度上提高驾驶员的驾驶技术。
3.随着通讯技术的发展，智能网联汽车成为了汽车行业研究的热点。智能网联汽车通过车联网技术实现了车与车、车与人、车与路、车与云平台的全方位信息交互，提升了车辆的智能化水平，提高了车辆行驶的安全性、舒适性、高效性和便利性。
4.目前，现有的用于汇入目标车道的防撞辅助系统存在以下问题1)未考虑车辆在汇入过程的行驶轨迹，导致计算出的结果与实际情况差距过大；2)未考虑路段交通状况、天气状况、驾驶员特性和路面附着情况对汇入过程的影响，在一些极端条件下无法保证汇入的安全性；3)预警方式单一，无法使驾驶员直观地了解到汇入行为的危险程度。


技术实现要素：

5.针对上述存在的问题，本发明提供一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，用于帮助驾驶员安全地完成汇入操作，提高汽车的行驶安全性和通行效率。
6.为了实现上述目的，本发明具体技术方案如下：
7.一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，包括车联网信息接收模块、车载状态感知模块、汇入过程预估模块、前向安全距离计算模块、后向第一安全距离计算模块、后向第二安全距离计算模块、防撞决策模块和危险预警模块；
8.所述车联网信息接收模块包括车对路通信子模块和车对车通信子模块，所述车对路通信子模块采集道路状况信息，所述道路状况信息包括：当前道路的上下坡度角α、当前道路的能见度d、当前路段的车流量ρ和当前路段的极限车流量ρ0；所述车对车通信子模块获取目标车道前车的状态信息和目标车道后车的状态信息，所述目标车道前车的状态信息包括：目标车道前车的行驶车速vf和目标车道前车的车辆类型，所述目标车道后车的状态信息包括：目标车道后车的行驶车速vr、目标车道后车的车辆类型和目标车道后车的最大制动减速度ar；
9.其中，所述目标车道前车为在目标车道内，位于本车前方且距离本车最近的一辆车；所述目标车道后车为在目标车道内，位于本车后方且距离本车最近的一辆车；所述本车
为准备汇入目标车道的车辆；
10.所述车载状态感知模块包括车载传感器、车载摄像头、车载人机交互屏幕和车载雷达，所述车载传感器采集本车的行驶车速v、当前道路的路面附着系数μ，所述车载摄像头采集本车与目标车道中心线之间的距离l、本车车身与目标车道中心线之间的夹角θ，所述车载人机交互屏幕采集驾驶员保守度y，所述车载雷达采集本车与目标车道前车之间的纵向距离sf和本车与目标车道后车之间的纵向距离sr，所述纵向为与车道线平行的方向；
11.所述汇入过程预估模块根据车载状态感知模块采集到的相关信息，对本车汇入目标车道的行驶轨迹进行拟合，并计算预估汇入时间t和预估汇入纵向位移x；
12.所述前向安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道前车之间的纵向安全距离
13.所述后向第一安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离
14.所述后向第二安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离
15.所述防撞决策模块根据车联网信息接收模块和车载状态感知模块采集到的相关信息，计算安全修正系数k，利用安全修正系数k对本车与目标车道前车之间的纵向安全距离本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离和本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离进行修正，根据修正结果和所述车载雷达测得的距离信息，确定向危险预警模块所发送的决策信号，所述决策信号包括双向安全信号、后向一级预警信号、后向二级预警信号、前向预警信号和双向预警信号；
16.所述危险预警模块包括汇入安全指示灯、蜂鸣器和车载人机交互屏幕，其通过接收防撞决策模块发送的决策信号，选择与决策信号对应的预警方式，进行危险预警。
17.进一步地，所述汇入过程预估模块根据本车与目标车道中心线之间的距离l、本车车身与目标车道中心线之间的夹角θ和本车的行驶车速v，对本车汇入目标车道的过程进行预估，计算预估汇入时间t和预估汇入纵向位移x，具体的计算方法如下：
18.(1)当θ＞θ0时，采用圆曲线拟合出本车汇入轨迹，预估汇入时间t的计算公式为：
[0019][0020]
其中，θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；t为预估汇入时间，用来近似表示本车汇入目标车道所用的时间；v0为汇入车速阈值，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角，v为本车的行驶车速；
[0021]
预估汇入纵向位移x的计算公式为：
[0022][0023]
其中，x为预估汇入纵向位移，用来近似表示本车汇入目标车道所经过的纵向位移；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角；
[0024]
(2)当θ≤θ0时，采用直线拟合出本车汇入轨迹，预估汇入时间t的计算公式为：
[0025][0026]
其中，θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；t为预估汇入时间，用来近似表示本车汇入目标车道所用的时间；v0为汇入车速阈值，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角，v为本车的行驶车速；
[0027]
预估汇入纵向位移x的计算公式为：
[0028][0029]
其中，x为预估汇入纵向位移，用来近似表示本车汇入目标车道所经过的纵向位移；θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离。
[0030]
进一步地，所述前向安全距离计算模块根据当前道路的上下坡度角α、当前道路的路面附着系数μ、本车的行驶车速v、预估汇入时间t、预估汇入纵向位移x、目标车道前车的行驶车速vf和目标车道前车的车辆类型，计算本车与目标车道前车之间的纵向安全距离具体的计算方法如下：
[0031]
当v＞vf时，本车与目标车道前车之间的纵向安全距离的计算公式为：
[0032][0033]
当v≤vf时，本车与目标车道前车之间的纵向安全距离的计算公式为：
[0034][0035]
其中，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，vf为目标车道前车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角；a1为本车在水平良好路面上的最大制动减速度，其具体取值由生产厂家根据本车制动性能自行设定；df为本车与目标车道前车之间的最小纵向安全距离，由目标车道前车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道前车之间的最小纵向安全距离df的取值方法为：
[0036]
当目标车道前车的车辆类型为所述轻型车时，df为2m；
[0037]
当目标车道前车的车辆类型为所述中型车时，df为3m；
[0038]
当目标车道前车的车辆类型为所述重型车时，df为4m。
[0039]
进一步地，所述后向第一安全距离计算模块根据当前道路的上下坡度角α、当前道路的路面附着系数μ、本车的行驶车速v、预估汇入时间t、预估汇入纵向位移x、目标车道后
车的行驶车速vr和目标车道后车的车辆类型，计算本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离具体的计算方法如下：
[0040]
当v＜vr时，本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离的计算公式为：
[0041][0042]
当v≥vr时，本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离的计算公式为：
[0043][0044]
其中，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，vr为目标车道后车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角；a2为本车加速时的参考加速度，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；dr为本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离，由目标车道后车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离dr的取值方法为：
[0045]
当目标车道后车的车辆类型为所述轻型车时，dr为2m；
[0046]
当目标车道后车的车辆类型为所述中型车时，dr为3m；
[0047]
当目标车道后车的车辆类型为所述重型车时，dr为4m。
[0048]
进一步地，所述后向第二安全距离计算模块根据当前道路的上下坡度角α、当前道路的路面附着系数μ、本车的行驶车速v、预估汇入时间t、预估汇入纵向位移x、目标车道后车的行驶车速vr、目标车道后车的车辆类型和目标车道后车的最大制动减速度ar，计算本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离具体的计算方法如下：
[0049]
当v＜vr时，本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离的计算公式为：
[0050][0051]
当v≥vr时，本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离的计算公式为：
[0052][0053]
其中，为本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，vr为目标车道后车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角，ar为目标车道后车的最大制动减速度；tr为目标车道后车的制动反应时间，由驾驶员反应时间和制动协调时间组成，tr取
为1.5s；dr为本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离，由目标车道后车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离dr的取值方法为：
[0054]
当目标车道后车的车辆类型为所述轻型车时，dr为2m；
[0055]
当目标车道后车的车辆类型为所述中型车时，dr为3m；
[0056]
当目标车道后车的车辆类型为所述重型车时，dr为4m。
[0057]
进一步地，所述防撞决策模块根据当前路段的车流量ρ、当前路段的极限车流量ρ0、当前道路的能见度d、驾驶员保守度y和当前道路的路面附着系数μ，计算安全修正系数k，其计算公式为：
[0058][0059]
其中，k为安全修正系数，1≤k＜2；ω1、ω2、ω3、ω4为权重因子，通过神经网络加以训练得到合适的值，且ω1+ω2+ω3+ω4＝1；ρ为当前路段的车流量，ρ0为当前路段的极限车流量，d为当前道路的能见度，d0为能见度的危险阈值，d0取为500m；y为驾驶员保守度，0≤y≤100，其具体取值由驾驶员在车载人机交互屏幕上手动设置，默认值为50；μ为当前道路的路面附着系数，μ0为路面附着系数的危险阈值，μ0取为0.3；
[0060]
所述防撞决策模块向所述危险预警模块发送决策信号，所述决策信号的确定方法为：
[0061]
当且且时，向所述危险预警模块发送双向安全信号；
[0062]
当且时，向所述危险预警模块发送后向一级预警信号；
[0063]
当且时，向所述危险预警模块发送后向二级预警信号；
[0064]
当且时，向所述危险预警模块发送前向预警信号；
[0065]
当且时，向所述危险预警模块发送双向预警信号；
[0066]
其中，sf为本车与目标车道前车之间的纵向距离，sr为本车与目标车道后车之间的纵向距离，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，为本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离，k为安全修正系数。
[0067]
进一步地，所述危险预警模块接收所述防撞决策模块发送的决策信号，根据决策信号进行预警，预警的具体方法为：
[0068]
当接收到的决策信号为双向安全信号时，所述汇入安全指示灯显示绿色，所述蜂鸣器不发出警报声，所述车载人机交互屏幕不显示箭头图案；
[0069]
当接收到的决策信号为后向一级预警信号时，所述汇入安全指示灯显示黄色，所述蜂鸣器以频率f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向后方，箭头闪烁频率为f0，箭头的透明度为p0；
[0070]
当接收到的决策信号为后向二级预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率2f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向后
方，箭头闪烁频率为2f0，箭头的透明度为0.5p0；
[0071]
当接收到的决策信号为前向预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率2f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向前方，箭头闪烁频率为2f0，箭头的透明度为0.5p0；
[0072]
当接收到的决策信号为双向预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率3f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的双箭头图案，双箭头指向前方和后方，双箭头闪烁频率为3f0，双箭头的透明度为0.3p0；
[0073]
其中，f0为警报标准频率，p0为图案标准透明度；
[0074]
所述警报标准频率f0的控制方法采用模糊控制，具体方法如下：
[0075]
该模糊控制方法的输入为前向距离相对偏差e1和后向距离相对偏差e2，输出为所述警报标准频率f0，其中e1和e2的计算公式为：
[0076][0077][0078]
其中，e1为前向距离相对偏差，e2为后向距离相对偏差，k为安全修正系数，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，sf为本车与目标车道前车之间的纵向距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，sr为本车与目标车道后车之间的纵向距离；
[0079]
该模糊控制方法输入的模糊子集定义为e1＝{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}，即{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，e2＝{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}，即{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，输出的模糊子集定义为f0＝{ze,po,ps,pm,pb}，即{零、正、正小、正中、正大}；
[0080]
上述模糊控制规则为：
[0081][0082]
所述图案标准透明度p0的计算公式如下：
[0083]
[0084]
其中，β1、β2为权重因子，通过神经网络加以训练得到合适的值，且β1+β2＝1；p0为图案标准透明度，k为安全修正系数，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，sf为本车与目标车道前车之间的纵向距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，sr为本车与目标车道后车之间的纵向距离。
[0085]
与现有技术相比，本发明的有益效果：
[0086]
1.本发明利用车联网技术采集道路状况信息和目标车道上车辆的状态信息，保证了信息的准确性和实时性，使得防撞辅助系统的计算和决策更加精确。
[0087]
2.本发明考虑了路段交通状况、大气能见度、驾驶员特性和路面附着情况对汇入过程的影响，使得防撞辅助系统的决策更符合实际情况，提高了车辆汇入目标车道的安全性。
[0088]
3.本发明根据不同的危险情况，采用不同的预警方式对驾驶员进行提醒，向驾驶员直观地展示了汇入行为的危险程度，帮助驾驶员在合适的汇入时机下安全地完成汇入操作，不仅最大程度地减小了碰撞风险，而且提高了通行效率。
附图说明
[0089]
下面结合附图对本发明做进一步说明：
[0090]
图1是所提出的防撞辅助系统组成及工作流程示意图；
[0091]
图2是本车以圆曲线行驶轨迹汇入目标车道的示意图；
[0092]
图3是本车以直线行驶轨迹汇入目标车道的示意图。
具体实施方式
[0093]
下面结合附图对本发明做进一步解释。
[0094]
如图1所示，整个系统包括车联网信息接收模块、车载状态感知模块、汇入过程预估模块、前向安全距离计算模块、后向第一安全距离计算模块、后向第二安全距离计算模块、防撞决策模块和危险预警模块。
[0095]
对于车联网信息接收模块，所述车联网信息接收模块包括车对路通信子模块和车对车通信子模块，所述车对路通信子模块采集道路状况信息，所述道路状况信息包括：当前道路的上下坡度角α、当前道路的能见度d、当前路段的车流量ρ和当前路段的极限车流量ρ0；所述车对车通信子模块获取目标车道前车的状态信息和目标车道后车的状态信息，所述目标车道前车的状态信息包括：目标车道前车的行驶车速vf和目标车道前车的车辆类型，所述目标车道后车的状态信息包括：目标车道后车的行驶车速vr、目标车道后车的车辆类型和目标车道后车的最大制动减速度ar；其中，所述目标车道前车为在目标车道内，位于本车前方且距离本车最近的一辆车；所述目标车道后车为在目标车道内，位于本车后方且距离本车最近的一辆车；所述本车为准备汇入目标车道的车辆。
[0096]
对于车载状态感知模块，所述车载状态感知模块包括车载传感器、车载摄像头、车载人机交互屏幕和车载雷达，所述车载传感器采集本车的行驶车速v、当前道路的路面附着系数μ，所述车载摄像头采集本车与目标车道中心线之间的距离l、本车车身与目标车道中心线之间的夹角θ，所述车载人机交互屏幕采集驾驶员保守度y，所述车载雷达采集本车与目标车道前车之间的纵向距离sf和本车与目标车道后车之间的纵向距离sr，所述纵向为与
车道线平行的方向。
[0097]
对于汇入过程预估模块，所述汇入过程预估模块根据车载状态感知模块采集到的相关信息，对本车汇入目标车道的行驶轨迹进行拟合，并计算预估汇入时间t和预估汇入纵向位移x，具体的计算方法如下：
[0098]
(1)如图2所示，当θ＞θ0时，采用圆曲线拟合出本车汇入轨迹，预估汇入时间t的计算公式为：
[0099][0100]
其中，θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；t为预估汇入时间，用来近似表示本车汇入目标车道所用的时间；v0为汇入车速阈值，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角，v为本车的行驶车速；
[0101]
预估汇入纵向位移x的计算公式为：
[0102][0103]
其中，x为预估汇入纵向位移，用来近似表示本车汇入目标车道所经过的纵向位移；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角；
[0104]
(2)如图3所示，当θ≤θ0时，采用直线拟合出本车汇入轨迹，预估汇入时间t的计算公式为：
[0105][0106]
其中，θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；t为预估汇入时间，用来近似表示本车汇入目标车道所用的时间；v0为汇入车速阈值，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角，v为本车的行驶车速；
[0107]
预估汇入纵向位移x的计算公式为：
[0108][0109]
其中，x为预估汇入纵向位移，用来近似表示本车汇入目标车道所经过的纵向位移；θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离。
[0110]
对于前向安全距离计算模块，所述前向安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道前车之间的纵向安全距离具体的计算方法如下：
[0111]
当v＞vf时，本车与目标车道前车之间的纵向安全距离的计算公式为：
[0112]
[0113]
当v≤vf时，本车与目标车道前车之间的纵向安全距离的计算公式为：
[0114][0115]
其中，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，vf为目标车道前车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角；a1为本车在水平良好路面上的最大制动减速度，其具体取值由生产厂家根据本车制动性能自行设定；df为本车与目标车道前车之间的最小纵向安全距离，由目标车道前车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道前车之间的最小纵向安全距离df的取值方法为：
[0116]
当目标车道前车的车辆类型为所述轻型车时，df为2m；
[0117]
当目标车道前车的车辆类型为所述中型车时，df为3m；
[0118]
当目标车道前车的车辆类型为所述重型车时，df为4m。
[0119]
对于后向第一安全距离计算模块，所述后向第一安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离具体的计算方法如下：
[0120]
当v＜vr时，本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离的计算公式为：
[0121][0122]
当v≥vr时，本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离的计算公式为：
[0123][0124]
其中，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，vr为目标车道后车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角；a2为本车加速时的参考加速度，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；dr为本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离，由目标车道后车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离dr的取值方法为：
[0125]
当目标车道后车的车辆类型为所述轻型车时，dr为2m；
[0126]
当目标车道后车的车辆类型为所述中型车时，dr为3m；
[0127]
当目标车道后车的车辆类型为所述重型车时，dr为4m。
[0128]
对于后向第二安全距离计算模块，所述后向第二安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离具体的计算方法如下：
[0129]
当v＜vr时，本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离的计算公式为：
[0130][0131]
当v≥vr时，本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离的计算公式为：
[0132][0133]
其中，为本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，vr为目标车道后车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角，ar为目标车道后车的最大制动减速度；tr为目标车道后车的制动反应时间，由驾驶员反应时间和制动协调时间组成，tr取为1.5s；dr为本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离，由目标车道后车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离dr的取值方法为：
[0134]
当目标车道后车的车辆类型为所述轻型车时，dr为2m；
[0135]
当目标车道后车的车辆类型为所述中型车时，dr为3m；
[0136]
当目标车道后车的车辆类型为所述重型车时，dr为4m。
[0137]
对于防撞决策模块，所述防撞决策模块根据车联网信息接收模块和车载状态感知模块采集到的相关信息，计算安全修正系数k，其计算公式为：
[0138][0139]
其中，k为安全修正系数，1≤k＜2；ω1、ω2、ω3、ω4为权重因子，通过神经网络加以训练得到合适的值，且ω1+ω2+ω3+ω4＝1；ρ为当前路段的车流量，ρ0为当前路段的极限车流量，d为当前道路的能见度，d0为能见度的危险阈值，d0取为500m；y为驾驶员保守度，0≤y≤100，其具体取值由驾驶员在车载人机交互屏幕上手动设置，默认值为50；μ为当前道路的路面附着系数，μ0为路面附着系数的危险阈值，μ0取为0.3；
[0140]
所述防撞决策模块利用安全修正系数k，对本车与目标车道前车之间的纵向安全距离本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离和本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离进行修正，根据修正结果和所述车载雷达测得的距离信息，确定向危险预警模块所发送的决策信号，所述决策信号包括双向安全信号、后向一级预警信号、后向二级预警信号、前向预警信号和双向预警信号，所述决策信号的确定方法为：
[0141]
当且且时，向所述危险预警模块发送双向安全信号；
[0142]
当且时，向所述危险预警模块发送后向一级预警信号；
[0143]
当且时，向所述危险预警模块发送后向二级预警信号；
[0144]
当且时，向所述危险预警模块发送前向预警信号；
[0145]
当且时，向所述危险预警模块发送双向预警信号；
[0146]
其中，sf为本车与目标车道前车之间的纵向距离，sr为本车与目标车道后车之间的纵向距离，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，为本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离，k为安全修正系数。
[0147]
对于危险预警模块，所述危险预警模块包括汇入安全指示灯、蜂鸣器和车载人机交互屏幕，其通过接收防撞决策模块发送的决策信号，选择与决策信号对应的预警方式，进行危险预警，预警的具体方法为：
[0148]
当接收到的决策信号为双向安全信号时，所述汇入安全指示灯显示绿色，所述蜂鸣器不发出警报声，所述车载人机交互屏幕不显示箭头图案；
[0149]
当接收到的决策信号为后向一级预警信号时，所述汇入安全指示灯显示黄色，所述蜂鸣器以频率f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向后方，箭头闪烁频率为f0，箭头的透明度为p0；
[0150]
当接收到的决策信号为后向二级预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率2f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向后方，箭头闪烁频率为2f0，箭头的透明度为0.5p0；
[0151]
当接收到的决策信号为前向预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率2f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向前方，箭头闪烁频率为2f0，箭头的透明度为0.5p0；
[0152]
当接收到的决策信号为双向预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率3f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的双箭头图案，双箭头指向前方和后方，双箭头闪烁频率为3f0，双箭头的透明度为0.3p0；
[0153]
其中，f0为警报标准频率，p0为图案标准透明度；
[0154]
所述警报标准频率f0的控制方法采用模糊控制，具体方法如下：
[0155]
该模糊控制方法的输入为前向距离相对偏差e1和后向距离相对偏差e2，输出为所述警报标准频率f0，其中e1和e2的计算公式为：
[0156][0157][0158]
其中，e1为前向距离相对偏差，e2为后向距离相对偏差，k为安全修正系数，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，sf为本车与目标车道前车之间的纵向距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，sr为本车与目标车道后车之间的纵向距离；
[0159]
该模糊控制方法输入的模糊子集定义为e1＝{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}，即{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，e2＝{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}，即{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，输出的模糊子集定义为f0＝{ze,po,ps,pm,pb}，即{零、正、正小、正中、
正大}；
[0160]
上述模糊控制规则为：
[0161][0162]
所述图案标准透明度p0的计算公式如下：
[0163][0164]
其中，β1、β2为权重因子，通过神经网络加以训练得到合适的值，且β1+β2＝1；p0为图案标准透明度，k为安全修正系数，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，sf为本车与目标车道前车之间的纵向距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，sr为本车与目标车道后车之间的纵向距离。

技术特征：
1.一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，包括车联网信息接收模块、车载状态感知模块、汇入过程预估模块、前向安全距离计算模块、后向第一安全距离计算模块、后向第二安全距离计算模块、防撞决策模块和危险预警模块；所述车联网信息接收模块包括车对路通信子模块和车对车通信子模块，所述车对路通信子模块采集道路状况信息，所述道路状况信息包括：当前道路的上下坡度角α、当前道路的能见度d、当前路段的车流量ρ和当前路段的极限车流量ρ0；所述车对车通信子模块获取目标车道前车的状态信息和目标车道后车的状态信息，所述目标车道前车的状态信息包括：目标车道前车的行驶车速v
f
和目标车道前车的车辆类型，所述目标车道后车的状态信息包括：目标车道后车的行驶车速v
r
、目标车道后车的车辆类型和目标车道后车的最大制动减速度a
r
；其中，所述目标车道前车为在目标车道内，位于本车前方且距离本车最近的一辆车；所述目标车道后车为在目标车道内，位于本车后方且距离本车最近的一辆车；所述本车为准备汇入目标车道的车辆；所述车载状态感知模块包括车载传感器、车载摄像头、车载人机交互屏幕和车载雷达，所述车载传感器采集本车的行驶车速v、当前道路的路面附着系数μ，所述车载摄像头采集本车与目标车道中心线之间的距离l、本车车身与目标车道中心线之间的夹角θ，所述车载人机交互屏幕采集驾驶员保守度y，所述车载雷达采集本车与目标车道前车之间的纵向距离s
f
和本车与目标车道后车之间的纵向距离s
r
，所述纵向为与车道线平行的方向；所述汇入过程预估模块根据车载状态感知模块采集到的相关信息，对本车汇入目标车道的行驶轨迹进行拟合，并计算预估汇入时间t和预估汇入纵向位移x；所述前向安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道前车之间的纵向安全距离所述后向第一安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离所述后向第二安全距离计算模块根据车联网信息接收模块、车载状态感知模块和汇入过程预估模块得到的相关信息，计算本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离所述防撞决策模块根据车联网信息接收模块和车载状态感知模块采集到的相关信息，计算安全修正系数k，利用安全修正系数k对本车与目标车道前车之间的纵向安全距离本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离和本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离进行修正，根据修正结果和所述车载雷达测得的距离信息，确定向危险预警模块所发送的决策信号，所述决策信号包括双向安全信号、后向一级预警信号、后向二级预警信号、前向预警信号和双向预警信号；所述危险预警模块包括汇入安全指示灯、蜂鸣器和车载人机交互屏幕，其通过接收防撞决策模块发送的决策信号，选择与决策信号对应的预警方式，进行危险预警。2.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，所述汇入过程预估模块根据本车与目标车道中心线之间的距离l、本车车身与目标车道中心线之间的夹角θ和本车的行驶车速v，对本车汇入目标车道的过程进行预估，计算预估汇入时间t和预估汇入纵向位移x，具体的计算方法如下：
(1)当θ＞θ0时，采用圆曲线拟合出本车汇入轨迹，预估汇入时间t的计算公式为：其中，θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；t为预估汇入时间，用来近似表示本车汇入目标车道所用的时间；v0为汇入车速阈值，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角，v为本车的行驶车速；预估汇入纵向位移x的计算公式为：其中，x为预估汇入纵向位移，用来近似表示本车汇入目标车道所经过的纵向位移；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角；(2)当θ≤θ0时，采用直线拟合出本车汇入轨迹，预估汇入时间t的计算公式为：其中，θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；t为预估汇入时间，用来近似表示本车汇入目标车道所用的时间；v0为汇入车速阈值，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离，θ为本车车身与目标车道中心线之间的夹角，v为本车的行驶车速；预估汇入纵向位移x的计算公式为：其中，x为预估汇入纵向位移，用来近似表示本车汇入目标车道所经过的纵向位移；θ0为汇入角度阈值，其具体取值由生产厂家根据本车转向性能自行设定；l为本车与目标车道中心线之间的距离。3.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，所述前向安全距离计算模块根据当前道路的上下坡度角α、当前道路的路面附着系数μ、本车的行驶车速v、预估汇入时间t、预估汇入纵向位移x、目标车道前车的行驶车速v
f
和目标车道前车的车辆类型，计算本车与目标车道前车之间的纵向安全距离具体的计算方法如下：当v＞v
f
时，本车与目标车道前车之间的纵向安全距离的计算公式为：当v≤v
f
时，本车与目标车道前车之间的纵向安全距离的计算公式为：其中，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估
汇入时间，v
f
为目标车道前车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角；a1为本车在水平良好路面上的最大制动减速度，其具体取值由生产厂家根据本车制动性能自行设定；d
f
为本车与目标车道前车之间的最小纵向安全距离，由目标车道前车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道前车之间的最小纵向安全距离d
f
的取值方法为：当目标车道前车的车辆类型为所述轻型车时，d
f
为2m；当目标车道前车的车辆类型为所述中型车时，d
f
为3m；当目标车道前车的车辆类型为所述重型车时，d
f
为4m。4.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，所述后向第一安全距离计算模块根据当前道路的上下坡度角α、当前道路的路面附着系数μ、本车的行驶车速v、预估汇入时间t、预估汇入纵向位移x、目标车道后车的行驶车速v
r
和目标车道后车的车辆类型，计算本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离具体的计算方法如下：当v＜v
r
时，本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离的计算公式为：当v≥v
r
时，本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离的计算公式为：其中，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，v
r
为目标车道后车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角；a2为本车加速时的参考加速度，其具体取值由生产厂家根据本车动力性能自行设定；d
r
为本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离，由目标车道后车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离d
r
的取值方法为：当目标车道后车的车辆类型为所述轻型车时，d
r
为2m；当目标车道后车的车辆类型为所述中型车时，d
r
为3m；当目标车道后车的车辆类型为所述重型车时，d
r
为4m。5.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，所述后向第二安全距离计算模块根据当前道路的上下坡度角α、当前道路的路面附着系数μ、本车的行驶车速v、预估汇入时间t、预估汇入纵向位移x、目标车道后车的行驶车速v
r
、目标车道后车的车辆类型和目标车道后车的最大制动减速度a
r
，计算本车与目标车道后车
之间的第二纵向安全距离具体的计算方法如下：当v＜v
r
时，本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离的计算公式为：当v≥v
r
时，本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离的计算公式为：其中，为本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离，x为预估汇入纵向位移，t为预估汇入时间，v
r
为目标车道后车的行驶车速，v为本车的行驶车速，μ为当前道路的路面附着系数，g为重力加速度，α为当前道路的上下坡度角，a
r
为目标车道后车的最大制动减速度；t
r
为目标车道后车的制动反应时间，由驾驶员反应时间和制动协调时间组成，t
r
取为1.5s；d
r
为本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离，由目标车道后车的车辆类型决定，所述车辆类型按照汽车最大允许总质量进行分类，分为轻型车、中型车、重型车，所述轻型车为最大允许总质量小于或等于3000kg的车辆，所述中型车为最大允许总质量大于3000kg且小于或等于12000kg的车辆，所述重型车为最大允许总质量大于12000kg的车辆；本车与目标车道后车之间的最小纵向安全距离d
r
的取值方法为：当目标车道后车的车辆类型为所述轻型车时，d
r
为2m；当目标车道后车的车辆类型为所述中型车时，d
r
为3m；当目标车道后车的车辆类型为所述重型车时，d
r
为4m。6.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，所述防撞决策模块根据当前路段的车流量ρ、当前路段的极限车流量ρ0、当前道路的能见度d、驾驶员保守度y和当前道路的路面附着系数μ，计算安全修正系数k，其计算公式为：其中，k为安全修正系数，1≤k＜2；ω1、ω2、ω3、ω4为权重因子，通过神经网络加以训练得到合适的值，且ω1+ω2+ω3+ω4＝1；ρ为当前路段的车流量，ρ0为当前路段的极限车流量，d为当前道路的能见度，d0为能见度的危险阈值，d0取为500m；y为驾驶员保守度，0≤y≤100，其具体取值由驾驶员在车载人机交互屏幕上手动设置，默认值为50；μ为当前道路的路面附着系数，μ0为路面附着系数的危险阈值，μ0取为0.3；所述防撞决策模块向所述危险预警模块发送决策信号，所述决策信号的确定方法为：当且且时，向所述危险预警模块发送双向安全信号；当且时，向所述危险预警模块发送后向一级预警信号；当且时，向所述危险预警模块发送后向二级预警信号；当且时，向所述危险预警模块发送前向预警信号；
当且时，向所述危险预警模块发送双向预警信号；其中，s
f
为本车与目标车道前车之间的纵向距离，s
r
为本车与目标车道后车之间的纵向距离，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，为本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离，k为安全修正系数。7.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，其特征在于，所述危险预警模块接收所述防撞决策模块发送的决策信号，根据决策信号进行预警，预警的具体方法为：当接收到的决策信号为双向安全信号时，所述汇入安全指示灯显示绿色，所述蜂鸣器不发出警报声，所述车载人机交互屏幕不显示箭头图案；当接收到的决策信号为后向一级预警信号时，所述汇入安全指示灯显示黄色，所述蜂鸣器以频率f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向后方，箭头闪烁频率为f0，箭头的透明度为p0；当接收到的决策信号为后向二级预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率2f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向后方，箭头闪烁频率为2f0，箭头的透明度为0.5p0；当接收到的决策信号为前向预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率2f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的箭头图案，箭头指向前方，箭头闪烁频率为2f0，箭头的透明度为0.5p0；当接收到的决策信号为双向预警信号时，所述汇入安全指示灯显示红色，所述蜂鸣器以频率3f0发出警报声，所述车载人机交互屏幕显示闪烁的双箭头图案，双箭头指向前方和后方，双箭头闪烁频率为3f0，双箭头的透明度为0.3p0；其中，f0为警报标准频率，p0为图案标准透明度；所述警报标准频率f0的控制方法采用模糊控制，具体方法如下：该模糊控制方法的输入为前向距离相对偏差e1和后向距离相对偏差e2，输出为所述警报标准频率f0，其中e1和e2的计算公式为：的计算公式为：其中，e1为前向距离相对偏差，e2为后向距离相对偏差，k为安全修正系数，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，s
f
为本车与目标车道前车之间的纵向距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，s
r
为本车与目标车道后车之间的纵向距离；该模糊控制方法输入的模糊子集定义为e1＝{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}，即{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，e2＝{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}，即{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，输出的模糊子集定义为f0＝{ze,po,ps,pm,pb}，即{零、正、正小、正中、正大}；所述图案标准透明度p0的计算公式如下：
其中，β1、β2为权重因子，通过神经网络加以训练得到合适的值，且β1+β2＝1；p0为图案标准透明度，k为安全修正系数，为本车与目标车道前车之间的纵向安全距离，s
f
为本车与目标车道前车之间的纵向距离，为本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离，s
r
为本车与目标车道后车之间的纵向距离。

技术总结
本发明公开了一种智能网联汽车汇入目标车道的防撞辅助系统，包括：车联网信息接收模块，用于获取道路状况信息和目标车道上车辆的状态信息；车载状态感知模块，用于获取本车的状态信息；汇入过程预估模块，用于对本车的汇入轨迹进行拟合；前向安全距离计算模块，用于计算本车与目标车道前车之间的纵向安全距离；后向第一安全距离计算模块，用于计算本车与目标车道后车之间的第一纵向安全距离；后向第二安全距离计算模块，用于计算本车与目标车道后车之间的第二纵向安全距离；防撞决策模块，用于判断汇入是否安全，并发出决策信号；危险预警模块，用于进行危险预警。本发明能帮助驾驶员安全地完成汇入操作，提高车辆的行驶安全性和通行效率。和通行效率。和通行效率。


技术研发人员：郑宏宇 范旭宁 辛亚飞
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：2023.04.10
技术公布日：2023/7/25