[发明专利]一种基于贝叶斯网络的追尾预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，特别涉及一种基于贝叶斯网络的追尾预警方法。可用于避免车辆追尾事故，保证机动车安全行驶。

背景技术

随着现代交通的日益发达和汽车工业的不断发展，随之而来的是交通事故的频繁发生。据统计，所有的交通事故中，汽车追尾事故是主要形式，约占交通事故的60％～70％。其中汽车追尾事故的发生主要是由行车速度过快，行车间距过小，刹车不及时等因素造成。这种事故尤其在驾驶员疲劳驾驶、注意力不集中等状态和雨、雪、雾等环境下最容易发生。因此，如何避免和减少车辆追尾事故的发生，成为交通安全领域亟待解决的问题。

欧洲的一项研究表明：驾驶员只要在发生碰撞0.5s前得到预警，就可以避免至少60％追尾事故的发生；若提前1s预警，则可避免90％的事故发生。因此，研究车辆避撞-预警方法，防止后车追尾前车，对于提高车辆行驶安全，减少追尾事故的发生，具有重要的意义。

现有的避撞预警方法主要有安全时间逻辑方法与安全距离逻辑方法两类，然而这两种方法在真实环境下的适应性都不够，其主要存在以下两个方面的问题：

1)没有全面系统地揭示人、车、路、环境等因素对追尾事故的影响。例如，东南大学的专利“一种高速公路汽车防追尾前车的自适应报警方法”(专利申请号：201210203507.8，授权公告号：CN102745194A)。该发明基于安全时间逻辑方法，通过初始模式选择和车载传感器采集车辆行驶相关信息，首先通过判别驾驶员意图设置报警抑制策略以减少虚警率，进而计算出自车与前车碰撞时间TTC，并根据驾驶员特性和当前驾驶环境实时计算出当前报警安全门限值Tw，最后依据所计算出的自车与前车的碰撞时间TTC和报警安全门限值Tw，判别当前是否存在潜在的追尾前车的危险，当判别存在潜在危险时，发出报警指令。该专利的不足是，仅针对人、车、路、环境这些局部原因来寻找解决方案，没有全面系统地揭示人、车、路、环境对追尾事故的影响，以及这些因素之间的关联关系，无法避免追尾事故发生。

2)不能保证驾驶员在接受预警后有充足的时间正确操作车辆，导致追尾事故发生。例如，江苏大学拥有的专利技术“一种高速公路追尾碰撞预警及防护系统及控制方法”(专利申请号：201210335897.4，授权公告号：CN102849009A)。该专利包括驾驶员路况选择模块、环境监测模块、主控制模块和执行模块。驾驶员路况选择包括干燥路面，潮湿路面，冰雪路面三种选择情况。驾驶员根据实际路面情况选择相对应的开关位置，通过激光测距仪实时测量自车与后车的距离，距离信息、自车车速信息和路面选择开关位置信息得到的实时临界安全车距与测量的实际车距进行比较，并根据危险程度的大小控制高位制动灯的亮起和主动安全头枕触发单元的启动。该专利的不足是，在危险情况下预警不及时，使驾驶员没有足够的时间来避免即将发生的追尾事故。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于贝叶斯网络的追尾预警方法，其包括，

S1选取天气情况Y₁、道路情况Y₂、驾驶员反应时间Y₃、后车与前车的距离Y₄、后车速度Y₅、后车相对于前车的速度差Y₆和后车加速度Y₇作为追尾事故Y₈的变量节点，得到追尾事故的贝叶斯网络的节点集Y为：Y＝{Y₁,Y₂,Y₃,Y₄,Y₅,Y₆,Y₇,Y₈}，并确定各个变量节点的值域；

S2仿真追尾事故的交通场景，构成追尾事故的贝叶斯网络的学习数据集，并对该学习数据集进行离散处理；

S3利用节点集Y和离散的学习数据集，构造追尾事故的贝叶斯网络的结构；

S4并计算该结构中各个节点的条件概率分布；

S5使用交通模拟软件得到检验数据样本，预测检验数据样本中除追尾事故Y₈的各个节点在下一时刻的取值并进行离散处理；

S6利用所述贝叶斯网络，计算下一时刻发生追尾事故的概率；

S7设定阀值，若下一时刻发生追尾事故的概率大于阀值，则采取预警措施。

在上述技术方案的基础上，所述步骤S1中确定各个变量节点的值域包括：

设天气情况Y₁包括：晴、雨、雪；