基于模糊理论的智能车辆防碰撞预警系统设计

付 裕

(陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安 710300 )

0 引言

伴随着汽车数量的逐年增大，各类交通事故的发生频率也随之增高，智能驾驶逐渐进入人们视野，各类智能化信息系统利用雷达、传感器等监测周边车辆状态，存在碰撞风险及时预警，以便驾驶人员提前采取措施规避风险，当出现危险而驾驶员未采取措施时，系统实施自动刹车，确保行车安全。因此，此类防碰撞预警与自动刹车系统对智能交通的推动与发展有着极大的现实意义。

1 车辆制动分析

1.1 安全状态判断

通常识别车辆行车是否安全的方法主要包括两种：根据时间或距离进行判断。根据时间判断是通过前车状态计算发生碰撞所需的时间，与预设的安全阈值比较，确认当前状态是否安全，但这种方法对不同的驾驶者来说，由于风格与习惯不同不能通用；根据距离判断是计算与前车发生碰撞的距离与预设阈值比较确认当前状态是否安全。相对来说，距离判断法更易兼容考虑主观因素，更适合碰撞预警[1-2]。

1.2 刹车时间

车辆的制动时间大致可以分为3个部分：首先，预警接收后，驾驶员要有反应时间，在产生制动想法后，踩刹车到制动器产生效果也有一个制动器的反应时间t1；再次，减速度增加到线性稳定值需要一个过程，存在一个减速度增加时间t2；最后，车辆均速减速直至静止需要一个持续的制动时间t3。

1.3 刹车距离

车辆制动行驶的长度即为制动距离，与制动时间对应也分为3个部分：首先，驾驶员反应时间及制动器反应时间产生的距离为s1；其次，减速度增加过程产生的距离s2；最后，持续制动过程产生的距离s3。

2 构建安全距离模型

2.1 制动距离计算

车辆行驶过程中，必须确保两车之间的距离为安全间距离，以避免发生碰撞事故[3-4]。设车辆行驶速度v0为初速度，减速度最大为amax，根据上文分析拆解为如下计算步骤。

(1)反应距离s1：驾驶员及制动器反应时间t1，距离s1=v0t1。

(4)综上，驾驶员接收预警到车辆完全停止行驶的整个制动距离。

2.2 避免追尾安全跟进距离模型

在已知前车状态时，为保证不会发生碰撞事故，可采用制动、借道等不同方式。本文针对制动方式进行深入剖析，当A车发现前车B减速时开始减速，过程中不发生碰撞且停稳后保持安全距离，设D为安全距离，SA为A车制动距离，SB为B车制动距离，ΔS为停稳后间距，则D=SA+ΔS-SB，其中根据前车不同状态公式可转化为：

3 模糊理论模型参数求解

3.1 人机反应时长

驾驶员反应时间：由于驾驶员反应时长与当前自身车速有关，定义车速模糊子集为{d，z，pg，g，hg}，涵盖车速vA论域[0,200]，隶属函数为：

制动器反应时间：根据经验，一般时长在0.2～0.45 s，本文取值0.3 s。

3.2 最大减速度

实际生活中车辆的减速度其实受很多因素影响，包括自身类型、负重情况以及路面状态等[3-4]。本文设计过程中，假设不同车辆路况一致，最大减速度值也一致，构建最大减速度、自身车速与路况间的模糊关系以此评估最大减速度aA。设自身车速为vA，路况为lm，定义最大减速度模糊子集为{hx，x，jx，z，jd，d，hd}，涵盖减速度aA论域[0,10]，隶属函数为：

超车加速度：结合实际经验，车辆在超车过程中最大加速度选择0.69 m·s-2。

4 软件系统整体结构

根据系统功能，利用Matlab的simulink和fuzzy工具进行软件系统设计，在整体结构上设计为3大功能模块：数据采集模块、数据处理模块、预警展示模块，系统结构如图1所示。

图1 软件系统结构

(1)数据采集：通过测速雷达采集自身车速、前车车速、两车间距等初始信息，并支持人工设定天气情况、路面状况，以辅助系统判断。

(2)逻辑处理：根据采集到的初始数据代入已构建的安全距离模型，判断是否会发生碰撞，存在风险即触发预警，提醒驾驶员注意规避。

(3)预警展示：正常情况下展示当前自身车辆状态、前车速度、距离等相关信息，当数据处理模块预判存在碰撞风险则指示灯及声音告警，发出提醒[5-6]。

5 结语

本文通过分析车辆制动过程，采用安全距离判断车辆行驶状态是否安全，构建了行驶中避免追尾安全距离与借道超车安全距离计算模型，基于模糊理论确认相关影响参数取值。经仿真实验证明，系统具有良好的实用性。但在实际场景中还有众多影响因素，包括驾驶习惯、加减速度不均、天气及路面状况影响、相关设备误差等，因此系统模型预警存在一定的误判性，且超车安全距离计算时对向来车速度并未纳入计算，还需在后续的研究过程中进一步优化。