[发明专利]一种行车主动避撞系统及方法

说明书

本发明公开一种行车主动避撞系统及方法，包括GPS/北斗双模定位终端系统、车辆传感器和智能车载终端，双模定位终端系统和传感器均与车载智能终端连接，智能车载终端与路侧设备通信，路侧设备与云计算平台通信。由双模定位终端系统和车辆传感器获取车辆信息，经智能车载终端进行信息融合后，通过路侧设备发送到云计算平台，云计算平台利用道路指纹对车辆位置信息进行校正，然后利用GM模型预测下一时刻的状态，在存在危险情况输出预警信息回传智能车载终端，提前告知驾驶员。本发明大大提高了系统对车辆位置的检测精度，同时通过GM模型提前判断主车和周围车辆的相对位置，为驾驶员获得了足够的应急情况反应时间，提高了行车安全性。

技术领域

本发明专利属于行车安全领域，具体是在GPS/北斗双模卫星定位系统下，提出一种基于车辆定位误差校正和GM模型预测的行车主动避撞系统及方法。

背景技术

目前道路交通事故频发，已成为危害人类健康和社会发展的重大问题，也是我国人群死亡伤害的第一原因。为降低事故发生率，车辆避撞系统应运而生。传统的车辆避撞系统是通过雷达、激光、红外线、摄像头等传感器获取本车速度、与前车相对距离及相对速度，从而估计出碰撞时间(time to collision，TTC)，进而做出报警避免事故发生。

随着无线通信技术的发展，车辆可安装DSRC通信设备，从而在道路上组成移动自组织网络。基于此，一些专家学者提出通过紧急事件驱动或周期性的车车通信(vehicle tovehicle，V2V)的机制实现车辆避撞。因此，有人提出了通过车辆上安装的GPS及传感器周期性获取状态信息，然后将获取的信息传送到周围车辆。但是，目前GPS的定位精度为5-10m，北斗的定位精度较之更差，接近10m，严重影响检测准确度。为解决GPS的数据采集精度问题，一些学者提出了借助陀螺仪、蓝牙等辅助设备改善GPS精度。随着研究进一步深入，人们发现通过预测车辆的行驶状态可以提前告知驾驶员将要发生的事故，在此构想上有学者提出利用卡尔曼滤波模型预测车辆的行驶状态，但该方法仅适用于在一段时间间隔内为匀速运动的车辆，对突然发生变化的运动状态不能很好的预测。

由此看出，现有的行车避撞系统虽然有了一定的改进，但还有很大的局限性，急需研究一种准确性高、鲁棒性强的行车避撞系统。

发明内容

本发明针对上述现有的行车避撞系统的准确性低、鲁棒性弱的缺点，提出一种在GPS/北斗双模卫星定位系统下，基于车辆定位误差校正和GM模型预测的行车主动避撞系统，可以解决现有的行车避撞系统存在的缺点，从而让驾驶员预知周围道路状况，减少交通事故发生。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种行车主动避撞系统，包括安装在车辆上的GPS/北斗双模定位终端系统、车辆传感器设备和智能车载终端，GPS/北斗双模定位终端系统、车辆传感器设备通过CAN总线与智能车载终端连接，智能车载终端与路侧设备通信，路侧设备与云计算平台进行通信，云计算平台与智能车载终端通信。

上述方案中，所述GPS/北斗双模定位终端系统包括GPS/北斗导航模块、GSM/GPRS无线通信模块和系统电源电路，GPS/北斗导航模块和GSM/GPRS无线通信模块通过具有双串口的MCU应用系统电路建立数据连接，GPS/北斗导航模块和GSM/GPRS无线通信模块均由系统电源电路转换供电。

上述方案中，所述GSM/GPRS无线通信模块包括MCU应用系统电路、GSM/GPRS模块和GSM/GPRS天线，GSM/GPRS天线接收GSM短信和GPRS数据信息，将信息传输给GSM/GPRS模块，检测其中的定位关键字，结合MCU应用系统电路接收的坐标信息，做出卫星定位处理，最后将定位信息送到储存车辆定位信息的数据库中。

上述方案中，所述车辆传感器设备包括加速度计、陀螺仪，加速度计测量车辆的加速度，用来检测车辆的平移运动；陀螺仪测量车辆的角速度，用来检测车辆的旋转运动。