莫舒玥 林土淦
文章设计开发了基于信息融合技术的车辆主动防御系统，以期在测试车辆起步及正常行驶状态下，实时监控前方障碍物的相对距离，在设定的不同危险级别下执行报警、缓减速、急减速至停车的动作。装车试验证明，该系统采集信息、判断距离、执行相应命令的准确率较高，具有一定的实用价值。
信息融合技术;主动防御系统;智能辅助驾驶;智能控制技术
U491.6+2A441594
0 引言
随着机动车保有量的增加，道路交通环境复杂、驾驶员视角的盲区，以及驾驶员自身驾驶水平不足等原因导致危险临近时驾驶员无法及时做出正确反应，引发的交通事故造成生命财产损失年年呈增长趋势。面对日益严峻的交通状况与即将到来的车辆智能化趋势，作为自主驾驶辅助系统之一的车辆主动防御系统研究成为了业界关注的焦点。
基于信息融合技术的车辆主动防御系统是智能汽车无人驾驶技术的一个研究方向，属于主动安全系统的重要组成部分，目前出现在部分高端品牌汽车上和无人驾驶汽车上。其具有探测前后方障碍物离自身车辆的距离和方位，向驾驶人员发出预警信号，警示司机采取必要的减速、刹车及避让措施的功能，可以在驾驶员未做出准确操作时会自动采取缓慢减速避让或者紧急制动停车的操作来避免交通事故发生。但是目前汽车上安装的主动防撞预警系统一般是在50 km/h的时速以上开始工作，市区低速状况不工作;或者仅在低速起步状态一般是20 km/h时速下工作，未实现车辆主动防御系统全速度区间工作。同时，类似装置价格较高，中低端车安装极少。
国外对于车辆主动防御防撞系统的研究较早。本田的CMBS以毫米波雷达作为探测系统，当系统探测到危险目标时，驾驶员无操作则报警或主动高强度制动。丰田的APCS以双透镜摄像头、近红外线系统和毫米波雷达作为前方的探测系统，探测到前方危险时，会将安全带收紧，进行辅助制动，从而减小碰撞的力度和损害[1]。戴姆勒·克莱斯勒的预防性安全系统（PRE-SAFE），装有微波探测传感器和制动辅助系统，可与ESP系统得到的自车转向角度、横向加速度和制动力度等数据进行融合分析，紧急状况下主动制动，自动关闭车窗，将伤害程度降到最低[2]。
国内相关系统研究比西方发达国家晚了不少，系统整体可靠性能不高，而且其中的一些关键技术未取得重大性突破。南京理工大学的陈钱等人利用激光探测的方式进行主动防撞智能安全系统研究，其研制的主动防撞智能安全系统具有探测前方障碍物、减速、刹车的功能，能够有效辅助驾驶员进行安全驾驶[3]。上海交通大学的黄慧玲等人设计了一种基于前方车辆行为的碰撞预警系统，利用单目视觉对前方车辆进行跟踪，并使用隐马尔可夫模型对前方车辆的行为进行建模识别，在碰撞发生前发出预警信息。还有一些汽车研发企业研发了主动防撞系统：“保道者”汽车倒车防撞雷达系统主要针对倒车时的情况紧急制动;河南护航实业股份有限公司的“护航”汽车自动紧急制动系统申请了多项发明专利和实用新型专利，已安装在大量的车辆上进行道路测试。
本文所研究的基于信息融合技术的车辆主动防御防撞系统主要利用各类传感器感知车辆行驶状况并将各信号融合处理，以便判断危险级别从而做出正确操作以提高车辆行驶安全性。与目前的主动防撞系统相比，设计开发车辆全速度区域的主动防御系统，对车辆在全速度下行驶的保障大大增加。
1 研究原理
本研究利用红外传感器、激光传感器感知车辆行驶状况，获得自车与前方车辆行驶相对距离，建立安全车距模型，并将各信号融合处理，判断危险级别从而做出正确操作以提高车辆行驶安全性。本文的研究基于信息融合技术的车辆主动防御系统，能实现以下功能：
主动避免与前车距离过近导致发生追尾的危险;通过传感器检测相对距离，当相对距离低于安全距离，达到一级预警距离时发出预警提醒;如果驾驶员没有制动操作，车辆与前车距离达到二级预警距离时，车辆自动执行缓慢刹车或者紧急刹车的操作避让前车。
选择激光雷达传感器和红外传感器（红外线传感器和热释电红外传感器）对自车前后方障碍物进行识别，利用数据融合算法对雷达测得的数据进行处理，同时选取自车车道范围内的前车或障碍物相对位置信号，规避左右相邻车道同向和对向来车引起的数据干扰问题，实现了对前方障碍物距离的准确判定。
通过破解汽车OBD协议，直接从汽车OBD接口获得汽车的运行速度，信息融合处理单元根据相对距离和自车速度，对比安全车距模型，进行危险级别判断，并将相应的控制指令通过CAN总线传送给系统执行单元，执行相应的声光报警或自动刹车动作。
系统包括软件和硬件部分。其中，软件部分包括安全车距模型及信息采集系统、数据融合算法和执行控制系统。硬件部分包括传感器、单片机、制动执行机构、声光报警器。
系统原理如图1所示。
2 控制原理
系统控制原理考虑在车辆行驶全速度范围内均進行自车车道内的信息采集和数据处理，针对不同的速度执行报警或缓慢制动、紧急制动等不同的操作。
系统安全车距模型的建立主要基于自车不同车速范围内，以及自车与前车不同相对距离下的数据融合运算，通过运算判断自车在不同车速范围内，与前车距离进入到安全车距模型设定的范围内时开始执行报警，如果驾驶员未主动制动，则系统执行单元执行缓慢刹车，如果驾驶员还未主动制动，则进一步执行紧急制动直至车辆停止。
红外线测距传感器主要监测起步及低速情况下车辆周围1 m内的物体;红外线热释电传感器主要监测起步低速时移动的人、动物，避免视觉盲区导致交通事故;激光测距传感器主要监测高速时前方物体（前车）。
相对距离S为监测自车车道内与前车的相对距离。安全测距模型设定L为安全距离，即为驾驶员在相应速度范围内从发现危险到采取制动操作所经过的时间在该速度下车辆行驶经过的距离，运算公式为：
L=Vt÷3.6×T（1）
其中：Vt——自车实时车速;
T——駕驶员反应时间（s）。
同济大学汽车学院李霖等[4]对上海市区真实交通工况中危险工况下驾驶员制动反应时间进行了测试和分析，经430例分析，在不同危险情况下，驾驶员反应时间在1.02～1.36 s之间。本文驾驶员反应时间选中间值1.19 s。
考虑到随着自车速度的增加，所需的刹车距离越长，因此在驾驶员反应的时间上增加一定的时间，确保安全。因此S4模式选择1.36 s，S5模式选择1.56 s。
具体控制原理内容如表1所示。
系统流程如图2所示。
3 装车实验
选择在天气晴朗、光线充足、道路干燥、路况良好的天气和试验场地，在自车车道内进行测试。测试按照（S1-S5的模式依次进行），起步到10 km/h内前方有车辆、行人（移动状态）的情况;S3模式选择速度为20 km/h，S4模式选择速度为50 km/h，S5模式选择速度为90 km/h，前方障碍物（车辆）固定。自车以测试速度接近障碍物，测试系统报警的相对距离、主动开始制动的相对距离和强制制动至自车停止的相对距离，每个测试内容均记录5次测试结果。具体测试内容及结果如表2所示。
4 结语
经装车测试分析，本系统基本能在测试环境下完成预定的测试目标，在S1和S2模式下，速度比较低，对于自车1 m范围内的行人（移动）能较好地识别，当接近障碍物时，能按照系统设定的相对安全距离执行报警、缓减速、急减速的动作，相对距离与系统设定理论值误差值较小;S3-S5模式随着自车速度的增加，系统会存在5%～10%的误报率（未识别），当车速较高，达到90 km/h以上时，系统做出相应动作时与障碍物实际相对距离与理论相对距离对比会有所增加。总之，试验测试结果证明，本系统具有一定的实用价值，研究的下一步将对系统软硬件进行改进，并进行实车路试。
[1]李文娜.汽车主动防撞预警系统的安全策略研究[D].长春：吉林大学，2016.
[2]杨 闯.基于信息融合的汽车自主防撞控制系统设计与研究[D].青岛：青岛科技大学，2017.
[3]马浩越.前方车辆主动防撞预警系统关键技术研究[D].西安：长安大学，2019.
[4]胡文贵.汽车主动防撞预警执行系统研究[D].长春：吉林大学，2016.
[5]李 霖，朱西产，马志雄.驾驶员在真实交通危险工况中的制动反应时间[J].汽车技术，2014（10）：1 125-1 129.
[6]李 浩.基于双传感器车辆防撞预警系统的研究[D].贵阳：贵州师范大学，2018.
[7]魏 丹.基于课件通信和数字图像处理的车辆智能防撞系统[J].物联网技术，2018（3）：109-112.
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