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基于車車通信的車輛防碰撞算法

文檔作者：陳友榮1 2 萬錦昊2 陳俊潔1 任條娟1 文檔來源： 1．浙江樹人大學(xué)信息科技學(xué)院2．常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院		點擊數(shù)：	更新時間： 2021年04月27日
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研究與開發(fā)
基于車車通信的車輛防碰撞算法
陳友榮L2，萬錦昊2。陳俊潔1，任條娟1
(1．浙江樹人大學(xué)信息科技學(xué)院，浙江杭州310015；
2．常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇常州213164)
摘要：為了提前預(yù)測車輛碰撞事故和降低碰撞事故發(fā)生概率，提出了基于車車通信的車輛防碰撞算法(VACA)。
VACA根據(jù)自身和周圍鄰居車輛的北斗位置坐標(biāo)，在水平和垂直兩個方向上分別采用Kalman預(yù)測算法預(yù)測下
一時刻的車輛行駛狀態(tài)，采用數(shù)據(jù)預(yù)判斷方法直接確定一定發(fā)生碰撞或不發(fā)生碰撞的情況。當(dāng)不能直接判斷
時，則計算加速度可變下的安全距離，建立和求解碰撞狀態(tài)預(yù)測模型，獲得碰撞預(yù)測時間最小值。如果該最小
值小于閾值，則發(fā)出報警信號提醒駕駛員。仿真結(jié)果表明，與基于車輛間通信的智能防碰撞報警模型(IVCWM)
和車輛提前預(yù)警的防碰撞算法(ECWA)比較，VACA可提前發(fā)現(xiàn)碰撞情況，而且更準確，有一定的應(yīng)用價值。
關(guān)鍵詞：車車通信；防碰撞；北斗定位；預(yù)警
中圖分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A
doi：10．1 1959／j．issn．1000-0801．2016289
Vehicle anti．collision
'● · · 1● ●
vehicle to VenlCle
algorithm based on
communication
CHEN Youron91’。，WAN Jinha02，CHEN Junjiel，REN Tiaojuanl
1．College of Information Science and Technology，Zhejiang Shuren University，Hangzhou 310015，China
2．School of Information Science＆Engineering，Changzhou University，Changzhou 213164，China
Abstract：In order to improve the accuracy of predicting vehicle collision accidents and reduce the probability of
collision accidents，vehicle anti．collision algorithm fVACA)based on vehicle to vehicle communication was
proposed．According to Beidou location coordinates of vehicle itself and other vehicles in the vicinity，VACA used
Kalman prediction algorithm to predict next vertical and horizontal locations of vehicles．VACA used data prejudge
method to directly judge whether collision will happen．When it could’t be directly judged，safe distance with
variable acceleration was calculated，and collision state prediction model was established and solved，then minimum
collision prediction time could be obtained．If the minimum time was less than threshold value，alarm signal would
be sent to remind driver．Simulation results show that compared with IVCWM and ECWA，VACA can predict
collision accident mole accurately and has certain application value．
Key words：vehicle to vehicle communication，anti-collision，Beidou localization，warning
收稿日期：2016—09—13：修回日期：2016—11-14
基金項目：浙江省公益性技術(shù)應(yīng)用研究計劃基金資助項目(No．2015C33028，No．2016C33038)；國家自然科學(xué)基金資助項目(No．
61501403)；浙江省自然科學(xué)基金資助項目(No．LYl5F030004)
Foundation Items：Zhejiang Provincial Public Welfare Technology Application and Research Project of China(No．2015C33028，No．
2016C33038)，The National Natural Science Foundation of China(No．61501403)，Natural Science Foundation of Zhejiang Province of China
(No．LⅣ15F030004)
萬方數(shù)據(jù)
1 引言
全世界每年大約有124萬人死于交通事故，2 000萬。
5 000萬人經(jīng)受由于交通事故而造成的非致命傷害。按照
目前的交通事故趨勢，預(yù)測到2030年，交通事故將增加
65％，并將成為世界排名第5的主要死亡原因。在經(jīng)濟方
面，由于道路交通事故受傷而引起的直接經(jīng)濟損失估計為
5 180億美元，其中低收入國家的經(jīng)濟損失占其國民生產(chǎn)
總值的1％．中等收入國家的占其國民生產(chǎn)總值的1．5％．
發(fā)達國家的占其國民生產(chǎn)總值的2％。由于交通事故造成
高死亡率和嚴重的經(jīng)濟損失，聯(lián)合國在2011年5月倡導(dǎo)
一個全球計劃——“十年道路安全行動2011-2020”．大力
提倡安全駕駛【11。
在中國，汽車已經(jīng)成為人們的日常代步工具。據(jù)統(tǒng)計，
2014年全國汽車保有量達到1．54億輛，從2003年的2 400萬
輛增長到1．54億輛，近十年汽車年均增加1 100多萬輛，
是2003年汽車數(shù)量的6．4倍。車市的繁榮一方面拉動了
內(nèi)需，有力地促進了經(jīng)濟增長；另一方面也引發(fā)了能源、環(huán)
境、交通等一系列危機，特別是最近幾年交通安全問題日
益突出，中國道路交通安全形勢十分嚴峻，傷亡人數(shù)居高
不下。2014年全國交通事故死亡人數(shù)約為3．4萬人，每萬
車死亡人數(shù)為2．22人，直接經(jīng)濟損失約8億元。交通事故
已成為我國公民主要死亡原因之一，嚴重威脅著人民群眾
生命和財產(chǎn)的安全【2】。雖然我國政府相關(guān)部門開展了大量
卓有成效的工作，如改善道路狀況、加大交通違法的處罰
力度、加強駕駛員的安全教育等。但是由于交通管理部門
缺乏大量的人力、物力、財力，難以徹底查處和杜絕一些違
規(guī)現(xiàn)象，違規(guī)處罰也僅具有事后懲戒作用，而且交通事故
的發(fā)生固然有人為因素，也有許多非人為甚至不可預(yù)測、
不可控制的因素，因此僅僅依靠單純的交通管理仍無法有
效地改善交通事故的發(fā)生。
在交通事故中，碰撞是交通事故的主要表現(xiàn)形式。美
國高速公路安全管理局的數(shù)據(jù)顯示，79％的追尾事故是由
于駕駛者的分心。如果駕駛者能提前半秒意識到危險，則
事故發(fā)生率可降到60％。奔馳公司的研究數(shù)據(jù)表明：如果
駕駛者能提前1—2 s預(yù)測到未來交通風(fēng)險．并采取正確的
操作，則大多數(shù)的碰撞事故可以避免[3】?？v觀上述事故原
因．除提高駕駛員駕駛技能、強化駕駛員自覺遵守交規(guī)意
識之外。迫切需要一種技術(shù)手段提醒駕駛員．從而預(yù)防車
輛碰撞事故的發(fā)生，車輛防碰撞系統(tǒng)由此應(yīng)運而生。
目前，車輛防碰撞系統(tǒng)中的防碰撞算法研究已經(jīng)取得
一定的成果。如參考文獻『41評估當(dāng)車輛闖紅燈時語音告警
信息對車輛防碰撞的效果，并分析其中的偶然關(guān)系。實驗
證明：語音告警信息能及時幫助駕駛者檢測闖紅燈車輛，
使駕駛者有充足的時間和空間減速，從而避免沖突車輛的
碰撞。參考文獻[2，5，6]研究車輛在直線行駛過程中的防碰撞
算法。其中參考文獻[2】根據(jù)速度、加速度等車輛行駛信息，
考慮到駕駛者類型和自身車輛和跟隨車輛的行駛關(guān)系，提
出了一種基于車輛間通信的智能防碰撞報警模型
(intelligent vehicle eollision warning model based on
intervehicle communication，IVCWM)。參考文獻f51根據(jù)車載
雷達、GPS和車載攝像頭，提出基于人工勢場的引導(dǎo)策略
和道路危險勢場．建立彈性繩模型，實現(xiàn)高速公路上的車
道保持和緊急避障功能。參考文獻【6】結(jié)合激光雷達測距和
機電控制技術(shù)，提出了一種車輛防追尾碰撞系統(tǒng)的實現(xiàn)方
案。參考文獻【7，8]研究車輛在轉(zhuǎn)彎過程中的防碰撞算法。
其中，參考文獻[7]通過雷達、GPS、攝像頭等傳感器，采集
車輛狀態(tài)信息和駕駛?cè)瞬僮餍畔ⅲ治鲴{駛?cè)诵袨樘卣鳎?
并結(jié)合估計的道路曲率．提出彎道車輛碰撞報警算法。參
考文獻『81提出在雙向停車控制的農(nóng)村交叉口上右轉(zhuǎn)車輛
防碰撞報警系統(tǒng)。該系統(tǒng)根據(jù)GPS數(shù)據(jù)，分析車輛轉(zhuǎn)彎
的實際加速度，判斷接近車輛和轉(zhuǎn)彎車輛間是否可能發(fā)生
碰撞。如果發(fā)生碰撞，則對轉(zhuǎn)彎車輛的駕駛員發(fā)出警報。參
考文獻f3，9—111研究直行和轉(zhuǎn)彎的車輛防碰撞算法。其中，
參考文獻[3]提出一種基于模擬車載網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的車輛
運動預(yù)測和碰撞風(fēng)險評估方法。該方法考慮車輛的運動或
位置、駕駛者的行為和道路幾何信息，預(yù)測車輛位置和計
算車輛間的實時距離，并比較安全距離的閾值，評估車輛
碰撞風(fēng)險。參考文獻『91提出反復(fù)監(jiān)督的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
算法，保持車輛間距離在一個安全范圍內(nèi)，從而避免交通
事故的發(fā)生。參考文獻[10]主要考慮自身車輛和目標(biāo)車輛
的方位角和相對角，計算非側(cè)面和側(cè)面的防碰撞模塊，采
用灰色模糊理論求解模塊，確定目標(biāo)危險度。參考文獻【11]
基于車車通信的關(guān)系信息(relationship information，RI)，計
算是否會存在潛在的碰撞，提出一種車輛提前預(yù)警的防碰
撞算法(early collision warning algorithm，ECWA)。
綜上所述，參考文獻f2—101只是根據(jù)當(dāng)前位置、速度、
加速度等行駛狀態(tài)，直接判斷是否發(fā)生碰撞風(fēng)險，沒有
對未來碰撞事故進行預(yù)測。而且參考文獻[2，4—8]只是考
慮車輛在某一種場景下行駛的防碰撞算法。雖然參考文
萬方數(shù)據(jù)
塑堡壅蘭莖壟：竺：
獻f3，9—11]考慮了多個場景，但是沒有考慮車輛變道、加
速度可變等問題，即車輛行駛的位置、速度和加速度是一
個具有方向性的可變矢量。同時考慮到如果分解成多個情
況考慮，則算法就比較復(fù)雜，很難做到面面俱到。因此，考慮
中國的北斗定位模塊，提出一種基于車車通信的車輛防碰
撞算法(vehicle anti．collision algorithm，VACA)。每個車輛安
裝一個帶有亞米級北斗定位模塊和無線通信模塊的防碰撞
設(shè)備．通過車車通信廣播自身北斗坐標(biāo)，接收周圍鄰居車輛
的北斗坐標(biāo)。根據(jù)自身和鄰居車輛的實時位置坐標(biāo)，VACA
將車輛行駛方向分解成水平和垂直兩個方向，分別對每一
個方向采用Kalman預(yù)測算法預(yù)測下一個時刻的位置、速度
和加速度，并進行數(shù)據(jù)的預(yù)判斷，快速選出不可能碰撞或一
定碰撞的情況。對于其他情況，計算考慮加速度可變的安全
距離，建立碰撞狀態(tài)預(yù)測模型。求解該模型，獲得水平和垂
直方向都達到安全距離的碰撞預(yù)測時間最小值。當(dāng)該最小
值小于設(shè)置的閾值，則發(fā)出報警提醒駕駛員。VACA可適用
于車輛行駛的多個場景(同向行駛、相向行駛、十字路El
等)，考慮加速度可變情況，符合實際情況。與IVCWM和
ECWA比較，VACA可提前發(fā)現(xiàn)碰撞情況，更準確。
2防碰撞算法原理
碰撞預(yù)警設(shè)備方案如圖1所示。
圖1碰撞預(yù)警設(shè)備方案
在VACA中，作如下假設(shè)。
(1)所有車輛安裝如圖1所示的碰撞預(yù)警設(shè)備。通過
該設(shè)備，車輛可采集自身的北斗定位坐標(biāo)，接收鄰居車輛
的位置坐標(biāo)，并存儲在位置信息表中。
(2)碰撞預(yù)警設(shè)備主要由亞米級北斗定位模塊、STM32
處理器模塊、無線通信模塊、語言預(yù)警模塊和電源模塊組
成。其中，無線通信模塊具有1 km以上的通信距離，可實
現(xiàn)車輛19的單跳通信：亞米級北斗定位模塊可獲取車輛的
地理坐標(biāo)信息．其定位誤差在1 m以內(nèi)；語音預(yù)警模塊根
據(jù)算法計算的結(jié)果，采用語音提醒的方式發(fā)出預(yù)警內(nèi)容，
提醒駕駛?cè)藛T：STM32處理器模塊是碰撞預(yù)警設(shè)備的處理
核心，實現(xiàn)北斗定位信息的采集、通信、處理和決策預(yù)警等
功能。
(3)無線通信模塊只單跳廣播自身的信息，具有較小
的通信時延，不多跳傳輸數(shù)據(jù)。
(4)北斗定位模塊可提供有效的位置信息。
基于碰撞預(yù)警設(shè)備，利用車車通信技術(shù)實現(xiàn)車輛與周
圍1跳通信范圍內(nèi)其他車輛的位置信息交換，并提出一種
基于車車通信的車輛防碰撞算法。該算法只根據(jù)自身和鄰
居車輛的位置信息．預(yù)測到達安全距離的時間，判斷是否
存在碰撞可能，并提醒駕駛?cè)藛T注意。該算法包括位置信
息獲取、Kalman預(yù)測和碰撞狀態(tài)預(yù)測，具體原理如下。
2．1 位置信息獲取和Kalman預(yù)測
每間隔1 s通過北斗定位模塊采集其輸出經(jīng)緯度．采
用如下地球坐標(biāo)經(jīng)典計算式可獲知位置坐標(biāo)：
xS=rxcos#xcosA，產(chǎn)r×cos戤sinA (1)
其中，護和儼分別表示本車輛的地球橫坐標(biāo)和縱坐
標(biāo)，r表示地球平均半徑，驢表示本車輛所在的緯度，A表示
本車輛所在的經(jīng)度。將計算的當(dāng)前自身地球坐標(biāo)存儲到信
息表中，并通過無線廣播發(fā)送最新位置信息分組。同時接
收周圍其他鄰居車輛的最新位置信息分組．判斷是否第一
次出現(xiàn)。如果第一次出現(xiàn)，則建立一個新的信息表，將數(shù)據(jù)
存儲到該信息表中，否則將數(shù)據(jù)添加到已有信息表中。如
果在一段時間內(nèi)沒有接收到該鄰居車輛的位置信息分組．
則表示該車輛已經(jīng)離開本車輛的通信范圍，刪除該車輛的
信息表。
當(dāng)獲知自身車輛和其周圍鄰居車輛的最新位置信息．
采用Kalman預(yù)測算法對自身車輛和周圍車輛的下一時刻
水平和垂直方向的狀態(tài)信息進行預(yù)測¨2】。令Ct=[X。，"；，儡1T作
為t時刻的車輛行駛狀態(tài)，其中葺、奶、儡分別表示車輛在
￡時刻水平或垂直方向的位置、速度和加速度，則根據(jù)測量
值的不斷輸人，循環(huán)執(zhí)行Kalman預(yù)測算法，則可不斷輸出
水平方向和垂直方向的下一個時刻預(yù)測值。
2．2碰撞狀態(tài)預(yù)測
如果分別分析不同場景下車輛是否發(fā)生碰撞，則算法
比較復(fù)雜，很難做到面面俱到。同時考慮到不管車輛如何行
駛，發(fā)生碰撞的結(jié)果是兩個車輛的位置發(fā)生重疊。因此分解
車輛碰撞行為，分別從水平方向和垂直方向研究車輛的防
碰撞。如圖2所示，將車輛的行駛行為分解成水平方向和垂
直方向，則車輛的防碰撞問題轉(zhuǎn)化成同一方向的防碰撞問
題。以水平方向為例，說明該方向的碰撞狀態(tài)預(yù)測方法。
萬方數(shù)據(jù)
：墮： j豳豳豳——一
圖2行駛方向的水平和垂直方向分解
2．2．1數(shù)據(jù)的預(yù)判斷
為簡便程序運算，根據(jù)當(dāng)前時刻的值和下一時刻的預(yù)
測值，分析水平或垂直方向狀態(tài)無變化、同向行駛預(yù)測軌
跡重合、相向行駛預(yù)測軌跡重合、反向不碰撞和預(yù)測行駛
軌跡不重合5種情況，并確定一定會發(fā)生碰撞以及一定不
會發(fā)生碰撞的情況，做出報警或不報警的操作。
情況1：如圖3所示，當(dāng)兩車輛在水平方向都沒有速
度和加速度，即臻1=ht，《1=吒t時，如果|《一砍l≤吐n，
其中，如表示距離判斷閾值，則兩車輛的水平方向預(yù)測軌
跡將發(fā)生重疊，需要進一步判斷垂直方向，否則不存在發(fā)
生碰撞的可能。
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1 『
J
( )，二匡蠆
l 9，l
鞫3水平方向無變化
B
情況2：如圖4所示．當(dāng)車輛A和車輛B往同一方向
行駛。若在后面行駛的車輛A的下一時刻預(yù)測位置在車輛
B的下一時刻預(yù)測位置的前面，即滿足式(2)，則兩車輛的
水平方向預(yù)測軌跡將發(fā)生重疊。
((吒一囂1)X＆：一曼r1)≥0)＆
((砍一x：)×(鬈1一戈f1)≤0) (2)
車輛A，． 車輛B
圖4同向運動預(yù)測軌跡重合
情況3：如圖5所示，當(dāng)車輛A和車輛B往相向方向
行駛且車輛A當(dāng)前時刻位置到下一時刻預(yù)測位置的直線
與車輛B當(dāng)前時刻位置到下一時刻預(yù)測位置的直線有重
合，即滿足式(3)，則可判斷兩車輛的水平方向預(yù)測軌跡將
發(fā)生重疊。
(％一管1)×蛾一露1)≤o)&amp;amp;
((《一《)x(式1一蒼1)≤0) (3)
車輛A ，- ，： ，， 車輛B
圖5相向運動預(yù)測軌跡重合
情況4：如圖6所示，車輛A和車輛B向不同方向行
駛，且車輛A當(dāng)前時刻位置到下一時刻預(yù)測位置的直線與
車輛B當(dāng)前時刻位置到下一時刻預(yù)測位置的直線不重合，
即滿足式(4)，則可判斷不會發(fā)生碰撞。
(x：一《)×(曼?Lx：)≥o&amp;amp; xt?+l--xt"、X(蠟1一x：)≤0 (4) _西tI≮t, 車輛A 車輛B
圖6反向行駛不碰撞
情況5：如圖7和8所示，當(dāng)在下一個時刻，車輛A和
B在水平方向的預(yù)測軌跡沒有重疊．則需要進一步分析和
處理，具體內(nèi)容如下。
圖8相向預(yù)測軌跡不重合
201 6289-4
享一
萬方數(shù)據(jù)
2．2．2安全距離計算
車輛制動時加速度隨時間變化的過程如圖9所示。其
中，t，表示駕駛員反應(yīng)時間(一般為0．7—1．5 s)，tb表示制動
器協(xié)調(diào)時間(一般為0．5 s)，名表示制動減速度增長時間，
‰表示最大減速度，其方向與當(dāng)前車輛速度相反。當(dāng)緊急
制動時，‰一般為7．5—8 m／s2，普通制動時為3—5 m／s2。車
輛安全距離主要包括3個部分，并以水平方向安全距離為
例說明這3個部分[13】。
弋，、?！?
似＼
圖9加速度隨時間的變化過程
(I)在≠，+fb時間內(nèi)，水平位移S。可表示為：
Sl=(tb+t,)vAx+=1(氣+‘)2口，A (5)
其中，”，表示車輛A在當(dāng)前時刻的水平方向速度，
∥表示車輛A在當(dāng)前時刻的水平方向加速度。
(2)￡。時間段內(nèi)，其水平加速度為：
口(．j})=(‰一吒A)k／t,+口? (6)
水平速度可表示為：
v=KA+(乇+I)qA+(a一一霹)后2／2t；+露后(7)
其中，瓦與道路的摩擦系數(shù)有關(guān)。則水平位移&amp;amp;表
示為：
是=e'vdk=‘E+fs(氣+fr)口。A+
《2qA／3+《口一／6 (8)
(3)在“時間段內(nèi)，水平加速度恒定為Ⅱ嗌，直到速度
降到零，則水平位移島為：
．曼：三：=—L一(諺+(氣+‘)《+2 3
am。2口。。”
” “1
(‰+《)fs／2)2 (9)
(4)所有階段的水平位移和Hp水平方向的安全距離
鼠．。(《，《)。
Db．，(世，《A)=墨+是+是(10)
2．2．3碰撞狀態(tài)預(yù)測
在實際車輛行駛過程中，車輛的加速度是可變的。假
設(shè)車輛加速度是線性變化且未來1 s內(nèi)兩車輛不會發(fā)生碰
撞，則車輛A和B的水平加速度為： 啪)=學(xué)峨A
啪)=竿q。?)
其中，_j}表示預(yù)測時間，qt，A和口：，。分別表示已知當(dāng)前
時刻車輛A和B的水平加速度，秣和錨分別表示經(jīng)過
lj}時間后，車輛A和B的預(yù)測水平加速度，島表示數(shù)據(jù)采
集周期。以車輛B作為參考物，則車輛A的相對水平加速
度為：
口(七)=(a器+咚t，B一口：，A一毒蒜)k／Ar+
《．A—qt．B=4．j}+4 (12)
其中，4=(啾+口：，。一口¨t一瞄)／A，，4=《，。一《，即
當(dāng)前時刻的相對水平速度為K=1，：．A—v二t．B，則對水
平變加速度進行定積分可求得水平速度關(guān)于時間的變化。
V(．j})=巧+r口(七)船=K+r(Alk+鳴)曲
：魚七z+4后+K2 z I (13)
當(dāng)前時刻的相對水平距離為Dl=彳：．A一墨Ⅲ則對
”∞)進行定積分，獲得車輛A和B的相對水平距離關(guān)于時
間的變化式為：
DAk)=Dl+rV(后渺=D1+r(粵七2+4．j}+巧渺
：孚|j}，+每．j}z+K．j}+Dl (14)
將式(12)、式(13)代入式(10)，可獲得自變量為％的水
平方向安全距離為：
Db，。(后)=皿．j}4+B3k3+B2k2+Bik+Bo (15)
目=一群／(Sa一) (16)
色=一(244+氣群+2(tb+tr)A，)／(4am。) (17)
E=一((24+tsAl+(氣+fr)4)(K+ts4／2+tsa。。／2+
(tb+‘)4))／(2口。。)+4(氣+‘+ts)+
4((fb+I)2／2+《／4)+q(tb+tr)Al (18)
且=一((24+t,Al+(氣+f，)4)(巧+ts4／2+t,a。。／2+
(名+I)4))／(2口。。)+幺(氣+f，+氣)+
4((氣+fr)2／2+e／4)+t(氣+‘)4 f19)
萬方數(shù)據(jù)
玩=一(K+氣4／2+t口一／2+(tb+f，)4)2／
(2口。ax)+K(tb+‘+氣)+4((氣+‘)2／2+《／3)+
乎口一／6+氣(氣+f，)4 (20)
根據(jù)式(13)和式(14)，在水平方向上，當(dāng)見@)≤Dn鼬)
時，兩車輛水平方向位置重合。同理，在垂直方向上，當(dāng)
以l|})≤D∞)時，兩車輛垂直方向位置重合。因此車輛h的
碰撞狀態(tài)預(yù)測問題轉(zhuǎn)換為以下優(yōu)化模型：
min(k)
s．t．0≤n，(k)<-Ddk)．
0≤D』后)≤Db√后)k∈月+ (21)
2．2．4碰撞模型求解
直接采用最優(yōu)化算法求解優(yōu)化模型(21)的方法計算量
較大，不適合在處理能力有限的STM32處理器中運算，因
此采用以下步驟求解。令：
聯(lián)(七)=q(七)一Db，，(后)
=C4k4+Gk3+C2k2+C1尼+Co≤0 (22)
D：(|j})=D，(七)一Db，，(七)≤0 (23)
其中，_D：(七)和D：(|j})分別為兩車水平和垂直方向的
相對位移差減去其安全距離的函數(shù)，C4=一B4，C3=A。16一B，，
C2劃112一B2，Cl=I，l-B1，Co=Dl-Bo。
步驟1 采用如下方法計算不等式(22)的解。利用一
元四次方程求根公式求解函數(shù)或(后)=0的正實數(shù)根。如果
沒有正實數(shù)根，則表示當(dāng)ki>0時，函數(shù)聯(lián)(七)沒有與戈軸
相交．代入0判斷kI>0區(qū)間的函數(shù)值。如果函數(shù)值大于
0，則模型(21)無正實物解，跳到步驟4，否則解為區(qū)間k≥
0。如果凡。有個正實數(shù)解，則將這些正實數(shù)根和0從小到
大排序，可得髫l，z2，?，戈。，+1 xl=0)，分別選擇一2、xi+菇“)12，i=1，
?，凡。一1和‰+2共凡，+1個值代入函數(shù)，計算函數(shù)值并判斷
該函數(shù)值是否小于零，從而獲得水平方向的解，即區(qū)間九。
步驟2采用步驟1的方法，計算不等式(23)的解。如
果無正實物解，跳到步驟4，否則獲得垂直方向的解，即
區(qū)間矽，。
步驟3如果區(qū)間矽；和矽，沒有交集，則模型(21)無正
實物解，跳到步驟4，否則計算下確界K=in“≯；n柏，即優(yōu)
化模型(21)的解(車輛的碰撞預(yù)測時間)。
步驟4如果模型(21)無正實數(shù)解，則表示不可能發(fā)
生碰撞。不執(zhí)行報警操作，否則判斷和報警閾值時間‰的
大小。當(dāng)K<‰時，執(zhí)行報警，通過語音預(yù)警模塊輸出警報
信號。
3算法實現(xiàn)
VACA主要采用Kalman預(yù)測算法和基于加速度可變
的相對-T-I司安全距離計算方法，建立防碰撞的優(yōu)化模型，
求解該優(yōu)化模型并根據(jù)計算結(jié)果判斷是否進行語音預(yù)警。
VACA的具體步驟如圖10所示。
圖10 VACA實現(xiàn)流程
步驟1 參數(shù)初始化，將車輛的行駛行為分解成水平
方向和垂直方向，則車輛的防碰撞問題轉(zhuǎn)換成同一方向的
防碰撞問題。
步驟2讀取自身北斗定位模塊輸出的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)．
轉(zhuǎn)化為地球橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。通過無線通信模塊廣播發(fā)送
自身的位置信息分組，并將自身車輛的信息采集時間、位
置坐標(biāo)更新到自身車輛信息表中。
步驟3監(jiān)聽其他車輛的位置信息分組，更新鄰居車
輛信息表。如果監(jiān)聽到位置信息分組．讀取該車輛ID、信
息采集時間和位置坐標(biāo)。判斷是否第一次接收該車輛的位
萬方數(shù)據(jù)
麴翌窒皇墨壟塑：
置信息分組。如果第一次接收，則在鄰居車輛位置信息表
中新建一個該鄰居車輛ID的信息行．將位置坐標(biāo)和信息
采集時間存儲到該信息行中，否則將這些數(shù)據(jù)添加到已有
的該鄰居車輛信息行中。如果在一段時間內(nèi)沒有接收到該
鄰居車輛的位置信息包，則表示該車輛已經(jīng)離開自身車輛
的通信范圍，刪除該車輛的信息行。
步驟4根據(jù)自身車輛和鄰居車輛的信息表，采用
Kalman預(yù)測算法預(yù)測下一時刻水平方向和垂直方向的自
身車輛和鄰居車輛的位置坐標(biāo)．速度和加速度等行駛狀態(tài)
數(shù)據(jù)，且m=l。
步驟5令兩車輛水平方向和垂直方向的預(yù)測軌跡
沒有發(fā)生重疊，即‰=0，‰=0。其中，H噸表示兩車輛水
平方向的預(yù)測軌跡是否發(fā)生重疊的標(biāo)識符，y缸表示兩車
輛垂直方向的預(yù)測軌跡是否發(fā)生重疊的標(biāo)識符。根據(jù)自身
車輛和鄰居車輛m的當(dāng)前時刻行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)(位置、速度
和加速度)和下一時刻的預(yù)測數(shù)據(jù)，對水平方向和垂直方
向上數(shù)據(jù)進行預(yù)判斷，即分析水平或垂直方向上狀態(tài)無變
化(對應(yīng)變量賦值2)、同向行駛預(yù)測軌跡重合(對應(yīng)變量
賦值1)、相向行駛預(yù)測軌跡重合(對應(yīng)變量賦值1)和反向
不碰撞(對應(yīng)變量賦值0)4種情況下的預(yù)測軌跡，確定
Hnag和ynag的值，直接確定將會發(fā)生碰撞和不會發(fā)生碰撞
的情況。如果‰=2或y堍=2，則不會發(fā)生碰撞，m=m+l，
直接跳到步驟7。如果H血s=1且V血s=I，則將發(fā)生碰撞，馬
上報警，m=m+l，直接跳到步驟7。
步驟6預(yù)測水平方向和垂直方向的安全距離，根據(jù)
當(dāng)前時刻和下一個時刻的位置、速度和加速度，建立碰撞
狀態(tài)預(yù)測模型(21)，并求解該預(yù)測模型，m=m+l。如果模
型(21)無正實數(shù)解，則表示不發(fā)生碰撞，執(zhí)行不報警操作，
跳到步驟7，否則獲得正實數(shù)解K。判斷K值和預(yù)先設(shè)置
的閾值K。的大小。如果K<鼠，執(zhí)行報警操作，通過語音預(yù)>Ⅳm，其中Nm表示當(dāng)前鄰居車輛位置
信息表中鄰居車輛個數(shù)，則跳到步驟2，否則跳到步驟5。
4算法仿真
4。1 實驗數(shù)據(jù)獲取和參數(shù)選擇
當(dāng)自身車輛周圍存在多輛鄰居車輛時，自身車輛可接
收鄰居車輛的位置信息，采用VACA迭代計算自身車輛和
某一鄰居車輛的碰撞預(yù)測時間和預(yù)測是否發(fā)生碰撞，即多
輛車輛碰撞預(yù)測問題可轉(zhuǎn)化成多個兩車輛碰撞預(yù)測問題。
因此在實驗數(shù)據(jù)獲取過程中，只考慮兩車輛情況，分別在兩
車輛上放置實驗數(shù)據(jù)獲取設(shè)備。該設(shè)備采集和廣播自身車
輛行駛過程中的北斗位置數(shù)據(jù)，并存儲所有歷史數(shù)據(jù)。分析
兩車輛的實際行駛位置數(shù)據(jù)，從中選擇部分位置數(shù)據(jù)表示
相向行駛、同向行駛和十字路口3種場景下的變加速運動，
并假設(shè)該數(shù)據(jù)可精確表示車輛的行駛位置。同時在每一個
場景的變加速運動數(shù)據(jù)中選擇3個點，模擬勻速運動和勻
加速運動的車輛位置數(shù)據(jù)。采用MATLAB軟件計算3個場
景下3種運動的碰撞預(yù)測時間、預(yù)警時刻、預(yù)警位置、預(yù)警
臨界時刻和預(yù)警臨界位置等參數(shù)．獲得仿真結(jié)果值。仿真參
數(shù)設(shè)置見表1。
表1參數(shù)設(shè)置
參數(shù)取值
路徑損失指數(shù)Loss
制動減速度Ⅱr呻／(m·s‘2)
距離判斷閾值dJm
報警閾值時間KJs
駕駛員反應(yīng)時間tJs
制動協(xié)調(diào)時間￡b／s
完全制動時間蚺
4．6
—5
2
2
l
0．5
1．2
4．2仿真結(jié)果分析
如圖11所示，車輛沿著黑色行駛軌跡循環(huán)行駛，與車
輛的實際行駛路徑基本一致。選擇數(shù)據(jù)采集周期1 s和變
加速度運動數(shù)據(jù)。采用VACA獲得車輛實際行駛過程中的
車輛行駛路徑和預(yù)警結(jié)果。
場景1：如圖12所示，車輛A、B位于同一車道，且兩
車輛相向行駛。在初始時刻0，車輛A、B開始接收到對方
車輛位置信息，并計算兩車輛間的安全距離與相對位移
差，采用Kalman預(yù)測算法獲得下一時刻的預(yù)測位置。求解
模型(21)獲得碰撞預(yù)測時間。在時刻1—3，車輛不需要報
萬方數(shù)據(jù)
電信科學(xué)2016年第11期
圖12相向行駛場景F車輛行駛路徑和預(yù)瞀位置(單位：m)
警。在時刻4，車輛A和B的碰撞預(yù)測時間小于報警閾值
時間，因此兩車輛在當(dāng)前位置發(fā)出報警。如果車輛A和B
繼續(xù)行駛，則在時刻7，兩車輛達到預(yù)警臨界位置，此時車
輛A和B的安全距離大于車輛間距離。將發(fā)生碰撞。
場景2：如圖13所示，車輛A、B位于同一車道，且兩
車輛同向行駛。在初始時刻0，車輛A、B開始接收到對方
車輛位置信息。后車A突然加速，進入追趕狀態(tài)，從而可
能與速度較慢的前車輛B發(fā)生碰撞。在時刻l一5，車輛A
不需要報警。在時刻6，車輛A的碰撞預(yù)測時間小于報警
閾值時間，因此發(fā)出警報。如果車輛A和B繼續(xù)行駛，則
在時刻8，兩車輛達到預(yù)警臨界位置，此后車輛A將與車
輛B發(fā)生追尾碰撞。
羽13 同向行駛場景下車輛行駛路徑和預(yù)警位置(單位：m
場景3：如圖14所示，車輛A、B通過十字路口時，車
輛B緩慢駛向十字路口，而車輛A以極快的速度駛向十
字路口。在時刻I～6，兩車輛預(yù)測不需要報警。在時刻7，車
輛A和B的碰撞預(yù)測時間都小于報警閾值時間，因此車
輛A和B都發(fā)出警報。如果車輛A和B繼續(xù)行駛，則在時
∥ A車行駛路徑
●A車預(yù)測位置
B車行駛路徑
-．B車預(yù)測位置
rl預(yù)警臨界位置
事預(yù)警位置
吲14十字路I_I場景F 1。輛行駛路徑和預(yù)臀f、，葭(單位：111)
刻9，兩車輛達到預(yù)警臨界位置，此后車輛A和B將發(fā)生
碰撞?？傊?，在相向行駛場景、同向行駛場景和十字路M行
駛場景下，VACA都能預(yù)測到未來的碰撞情況。
為方便說明算法的預(yù)測結(jié)果，選擇數(shù)據(jù)采集周期0．1 s。
在每一個實際數(shù)據(jù)間均勻補充9個點，獲得兩車輛變速運動
的位置數(shù)據(jù)，并模擬勻速運動和勻加速運動的車輛位置數(shù)
據(jù)。在每個位置點，計算車輛間距離和安全距離，從而獲得
準確的預(yù)警臨界時刻。如圖15所示，不管兩車輛是勻速運
動或勻加速運動，還是變加速運動，在每一個場景中，當(dāng)算
法報警時VACA的預(yù)警時刻都比其預(yù)警臨界時刻提前2 s
左右。因此利用VACA可預(yù)測到兩車輛的碰撞，且提前發(fā)
出預(yù)警。
在仿真過程中，擴展IVCWM算法【2】在十字路M場景
的應(yīng)用，即將車輛行駛行為分成水平方向和垂直方向，每
個方向上分別應(yīng)用IVCWM算法計算碰撞預(yù)測時間。擴展
ECWA在相向行駛和同向行駛兩個場景下的應(yīng)用，即將車
輛相對距離除以相對速度的值作為碰撞預(yù)測時間。因此可
比較相向行駛、同向行駛和十字路口3個場景下VACA、
IVCWM和ECWA的碰撞預(yù)測時間誤差。其中，碰撞預(yù)測
時間誤差定義為車輛開始預(yù)測時．每一個時刻的碰撞預(yù)測
時間與預(yù)警臨界時刻的誤差平均值。
如圖16所示．當(dāng)兩車輛勻速運動和勻加速運動時，車
輛加速度是一個常量，車輛位置數(shù)據(jù)有規(guī)律地變化，因此
3個場景下的VACA能精確預(yù)測到碰撞．其碰撞預(yù)測時間
誤差最小。當(dāng)兩車輛變速運動時，車輛的速度和加速度變
化明顯，因此VACA的碰撞預(yù)測時間誤差大于勻速和勻加
速運動時的碰撞預(yù)測時間誤差。但是由于VACA考慮加速
度可變情況，建立和求解加速度可變的優(yōu)化模型，模型的
解更符合車輛行駛的實際情況，因此與IVCWM和ECWA
相比，VACA的碰撞預(yù)測時間誤差也最小。ECWA只考慮
郴
伽
伽
姍
姍
m
瑚
姍
萬方數(shù)據(jù)
嫂研究與開發(fā)堋．
場景
(c)變加速運動
圖15 3種運動下3個場景的VACA預(yù)警時刻
和預(yù)警臨界時刻比較
車輛到相對速度方向所在直線的距離和相對速度，沒有考
慮車輛的加速度，且比較適合于同向行駛，其相向行駛和
十字路口場景下的碰撞預(yù)測時間誤差起伏較大。IVCW只
是考慮7兀'A(time to avoidance)、TI'C(time to collision)等幾
個關(guān)鍵參數(shù)。碰撞判斷模型比較簡單，因此ECWA和
IVCWM算法的碰撞預(yù)測時間誤差較大?？傊?，不管在同向
行駛或相向行駛場景下．還是在十字路口場景下。與
ⅣCWM和ECWA相比，VACA預(yù)測更準確，可提高碰撞避
免的概率。
5 結(jié)束語
設(shè)計碰撞預(yù)警設(shè)備，提出一種基于車車通信的車輛防
碰撞算法。首先，提出算法原理，包括位置坐標(biāo)獲取、
Kalman預(yù)測和碰撞狀態(tài)預(yù)測。其中將車輛的行駛行為分
解成水平方向和垂直方向，分別預(yù)測下一時刻水平或垂直
望
橢
媸
星
盔
孱
照
趔
翅
望
則
悠
君；苴
幕
照
靼
櫥
曼VAcA算法
_墾I壘VECcWwMA算算法法霧_ ||||_ 圉一
場景
(b)勻加速運動
場景
(c)變加速運動
圖16 3種運動下3個場景的碰撞預(yù)測時間誤差比較
方向車輛狀態(tài)信息，并進行位置數(shù)據(jù)的預(yù)判斷．直接確定
一定發(fā)生或不發(fā)生碰撞情況，執(zhí)行報警或不報警操作。當(dāng)
不能直接判斷碰撞情況時，實時計算自身車輛與其他車輛
在兩個方向上且加速度可變的相對位移差和安全距離差．
建立碰撞狀態(tài)預(yù)測模型(21)。求解該預(yù)測模型，計算碰撞預(yù)
測時間最小值。一旦滿足報警條件，則向駕駛?cè)藛T發(fā)出警
報。其次，提出算法的實現(xiàn)步驟。最后給出算法的仿真參
數(shù)，分析相向行駛、同向行駛和十字路13 3種場景．比較
VACA的預(yù)警時刻和預(yù)警臨界時刻，比較VACA、IVCWM
和ECWA的碰撞預(yù)測時間誤差。
總之，VACA可適用于車輛行駛的多個場景(同向行
駛、相向行駛碰撞、十字路口等)，考慮加速度可變情況，更
加符合實際情況。與IVCWM和ECWA算法比較．VACA
的碰撞報警時間更精確，可提前發(fā)現(xiàn)碰撞情況．提高碰撞
避免的概率。但是VACA對北斗定位模塊的定位精度要求
萬方數(shù)據(jù)
：蘭!： ．羹鱟—■■■一
較高，需要亞米級北斗定位模塊，當(dāng)前民用北斗定位模
塊無法滿足本算法的定位精度要求．因此下一階段目標(biāo)
是考慮采用市場上定位精度較低但成本便宜的民用北
斗定位模塊，引入超聲波等其他檢測手段，研究多數(shù)據(jù)
融合的車輛防碰撞算法，進一步降低算法所需要的硬件
成本。
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2203．2205，2222．
【作者簡介】
陳友榮(1982一)，男，博士，浙江樹人大學(xué)
信息科技學(xué)院副教授，常州大學(xué)信息科學(xué)
與工程學(xué)院碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為
無線傳感網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)。
萬錦昊(1994一)，男，常州大學(xué)信息科學(xué)與
工程學(xué)院碩士生。主要研究方向為無線傳
感網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)。
陳俊潔(1995一)，女，浙江樹人大學(xué)信息科
技學(xué)院本科在讀，主要研究方向為車聯(lián)網(wǎng)
算法仿真。
任條娟(1965一)，女，浙江樹人大學(xué)信息科
技學(xué)院院長、教授，主要研究方向為無線
傳感網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)。

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