车辆防碰撞预警系统01

车辆防碰撞预警系统简介
周洋2120130512
随着公路交通网络的不断扩大，汽车工业现代科技的不断发展，汽车给人类生活做出了很大贡献，但与此同时也出现了交通事故、交通堵塞、环境污染、能源浪费等诸多不可避免的问题。

以交通事故为例，据国家安监总局网站消息，2011年全国道路交通伤亡事故约21.1万起，死亡人数6.2万人，追尾事故在整个交通事故中占很大的比例 , 如中国高速公路追尾事故数约占总事故数的 33 . 4%, 美国高速公路上发生的追尾碰撞事故约占事故总数的24 %。

这些交通事故在造成巨大的经济损失的同时，也加剧了对紧张的道路和医疗资源的不必要的占用。

智能车辆系统可以通过环境感知传感器辨识车辆所处环境的状态来掌握道路、周围车辆、行人和交通信号等驾驶环境信息，根据这些信息进行分析、规划和决策，并通过车辆底层控制系统实现车辆自动导引，有助于改善车辆行驶安全性，提高车辆智能化和减少交通堵塞等。

车辆碰撞预警系统是智能交通体系的重要研究内容，受到了广泛的关注。

车辆碰撞预警系统利用现代信息技术、传感技术来扩展驾驶员的感知能力，将感知技术获取的外界信息（如车速、与其障碍物的距离等）传递给驾驶员，同时在路况与车况的综合信息中辨识是否构成安全隐患。

一旦发现危险情况及时向驾驶员提供警报，为驾驶员争取一定的反应时间，提高车辆安全性与可靠性，是减少驾驶员人为因素造成交通事故的重要手段。

所以研究一种实时、可靠、适应性好的车辆防碰撞预警系统是提高车辆行驶安全的一项非常重要的内容。

车辆防碰撞预警系统要求在行驶中检测车辆前、后方的车辆或障碍物的信息，如己车的速度、加速度，相关车的速度、加速度，两车之间的距离等参数，用相关的安全距离模型进行追尾碰撞判断，做出不报警、报警和制动处理。

国外对于高速公路车辆防碰撞的研究始于20世纪80年代末，研究主要以德国、美国和日本为代表。

我国在这方面的研究起步较晚，与发达国家有一定的差距，目前开展这方面研究工作的单位主要包括一些大学和科研机构，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、中科院沈阳自动化研究所、长安大学等。

1994年，Daimler-Benz 公司的员工提出基于前方雷达探测汽车前方障碍物信息的一种前方碰撞预警系统[1]。

通过分析，他们认为汽车前方碰撞主要受到驾驶员反应时间的影响。

该系统利用雷达对汽车的前方区域进行实时扫描，并通过相应的软件实时处理扫描得到的前方障碍物的信息，而汽车本身行驶的参数如车速、方向盘转角、油门踏板和制动踏板等则由安装在车上的相应的传感器获得。

通过这些信息可以计算出本车与前方车辆的相对距离和安全距离，经过比较认为危险的时候，给出驾驶员警告信息。

2005年，美国通用公司首次展示了车对车信息交换技术V2V(Vehicle-to- Vehic)系统。

它以GPS定位系统为基础，搭配着无线通讯仪器，能够时时的提醒驾驶者是否有车辆出现在视线盲点和入弯处，除此以外它还能统计诸如速度、方
向和车辆加速度等数据做出及时的预判，是否有撞车的危险。

这些警示信号能够以图象、声音或者是通过 Magic Fingers 震动坐垫等方式发出。

如果你对这些提示没有反应的话，系统还可以自动连接刹车装置进行紧急制动。

而随着近几年计算机技术的飞速发展，车对车信息交换技术讯息收发器的性能得到大幅提高，体积也明显减小。

通用公司于2009年9月在上海展示了新一代的车对车信息交换技术系统，该系统主要利用了无线通信原理和GPS 全球卫星定位技术，通过
安装在汽车中的 V2V 讯息收发器，每一辆通用公司生产的汽车都可以迅速定位自身车辆，并且实时的监测到道路上的其他车辆及设施，与此同时，系统将监测到的信息通过画面和语音传达给驾驶员，让驾驶者能够及时发现潜在的行车安全问题。

丰田汽车公司则使用毫米波雷达和 CCD 摄像机对前方本车与车辆的距离进行动态监测,当两车距离小于规定值时,系统将发出直观警报信号提醒本车驾驶者；日产公司使用的是“紧急制动劝告系统”，利用先进的车距监测系统对跟车距离进行动态监测，当需要减速或制动时，用制动灯亮来提醒驾驶者，并及时监视驾驶者操纵油门踏板的释放状态。

大发和三菱等公司也将利用激光雷达做跟车距离传感器，利用风窗玻璃显示器来警告驾驶者。

且在2007年，日本总务省MIC 决定为车辆交互通信系统预留700MHz 频段，这个系统可以使车辆之间进行无线网络通信从而有效防止撞车事故的发生。

以色列的Dagan等人利用一个单纯的CCD摄像机对汽车前方障碍物进行探测，建立了一种高速汽车前方碰撞预警算法[2]。

通过CCD摄像机的一维扫描，对汽车前方障碍物的方位和距离进行探测。

同三维扫描相比，扫描点大大减少、造价低、速度快、稳定性高。

算法主要通过计算未来汽车发生碰撞的时间，与安全时间门槛值进行比较以确定汽车行驶的安全性。

在欧洲，德国、法国、意大利等国家也正在积极地进行汽车防碰撞技术的研究开发。

欧洲开放基金的研究集中在驾驶员的监测、道路环境的感知、视觉增强、前车距控制以及传感器融合方面。

欧洲委托基金正在支持纵向和侧向防撞研究。

德国大众汽车公司研制的“特定车道障碍物预警系统”能预报逆向行驶的车辆对自己超车是否构成危险。

另外，德国奥迪、德国宝马、戴姆勒·克莱斯勒、意大利菲亚特、法国雷诺及德国大众6家公司于2005年初成立了车辆间通信联盟，该联盟的目的是开发旨在利用无线LAN技术的车间通信，以及车辆与基础设备间通信的欧洲通用标准。

国内对高速公路车辆防碰撞的研究虽然起步较晚，但也取得了一定的成果。

例如，西安公路交通大学的陈光武、候德藻、李晓霞、李百川[3]对车辆制动过程进行分析，初步建立了高速公路实用安全距离模型，讨论了避免追尾碰撞的主要影响因素；西安交通大学的党宏社，韩崇昭，段战胜[4]在考虑了驾驶员的驾驶风格和路面状况的基础上对制动距离进行了分析，提高了汽车防碰撞报警系统的准确性；武汉理工大学的黄秋员，周鹏，陈伟[5]从技术的角度对目前的几种汽车碰撞报警系统进行了分析；南京林业大学的丁士清[6]对车用测距传感器进
行了选择，并初步完成了防追尾碰撞系统的设计；长安大学的肖梅[7]进一步对跟车模型进行了修正，提出了保证交通安全的“最危险时刻”的概念，得到了各种运动状态下的安全跟车距离计算公式；吉林大学的张立存[8]综合考虑了汽车运动特性和驾驶员行为特性，提出了汽车纵向与横向综合预测算法并虚拟弯道检测算法，实现了汽车在直道和弯道工况下的前方碰撞预警算法；吉林大学的毕雁冰[9]提出了基于视觉的高速公路汽车偏离预警系统，建立了一套道路预警图像预处理新算法；清华大学的王大志[10]对车辆正面碰撞进行了分析，通过建立模型对如何减轻正面碰撞进行了研究；哈尔滨工业大学的吴兴利[11]建立了车辆碰撞模型，并利用VB 软件编写了仿真程序进行仿真；伍宗富，陈日新，朱明旱[12]利用车载单目机器视觉测量前车车距，设计了一种基于图像识别的汽车智能防撞系统。

随着机器视觉技术的不断发展，以其精确感知道路交通环境的能力和相对较少的成本都表明了基于视觉的车辆防碰撞预警系统有巨大的应用前景。

基于机器视觉的车辆防碰撞预警系统由三部分构成，一是车道线的检测与跟踪，这可以让本车道的车与其它车道的车相区分，特别是处于弯道的时候，能够防止错误报警；二是车辆的检测与跟踪；三是车辆安全距离的测量与计算。

参考文献：
[1] W. Ulke, R. Adomat, K. Butscher, W. Lauer. Radar Based Automotive Obstacle Detection System. SAE 940904, 1994.
[2] Eriz Dagan, Ofer Mano, etc. Forward Collision Warning with a Singel Camera. IEEEIntelligent Vehicles Symposium (IV2004), Parama, Italy, 2004.
[3] 李晓霞, 李百川, 候德藻等. 车辆追尾碰撞避免技术. 西安公路交通大学学报.2001,
21(2): 94-97.
[4] 党宏社, 韩崇昭, 段战胜. 汽车防碰撞报警与制动距离的确定. 长安大学学报.2002,
22(6): 89-91.
[5] 黄秋员, 周鹏, 陈伟. 汽车碰撞报警/防撞系统的方案分析. 交通与计算机. 2003,21(3):
1-24.
[6] 丁士清. 汽车防追尾系统的研究与开发. 南京林业大学硕士学位论文. 2003:3-10.
[7] 肖梅. 高速公路追尾碰撞预警系统再研究. 长安大学硕士学位论文. 2003: 1-30.
[8] 张立存. 高速汽车弯道前方碰撞预警算法的研究. 吉林大学硕士学位论文. 2004:1-65.
[9] 毕雁冰. 高速汽车车道偏离预警系统可行区域感知算法研究. 吉林大学博士学位论文. 2006: 1-104.
[10] 王大志. 基于乘员保护的汽车正面碰撞结构设计与变形控制研究. 清华大学博士学位
论文. 2006: 15-42.
[11] 吴兴利. 基于车身变形的汽车碰撞速度计算方法研究. 哈尔滨工业大学硕士学位论文. 2009, 9-38.
[12] 伍宗富, 陈日新, 朱明旱. 基于图像识别的汽车智能防撞系统研究与实现. 机械与电子. 2008, (9): 56-60.
[13] 王春磊. 基于ZigBee的高速公路车辆防碰撞预警系统研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2010.
[14] 刘志强, 温华. 基于单目视觉的车辆碰撞预警系统[J]. 计算机应用, 2007,
27(8):2056-2058.。