[发明专利]一种基于驾驶人特性的自适应换道预警方法

说明书

本发明公开了一种基于驾驶人特性的自适应换道预警方法，用于智能驾驶辅助/车辆主动安全技术领域，可以降低由换道操作引发的交通事故,改善驾驶人的操作负荷。本发明通过模糊逻辑方法，以速度关联度、换道安全系数及横向偏移为指标确定周围车辆对自车换道的影响程度，修正换道参数；利用递推极大似然估计对模型参数进行在线辨识，获得实时危险评估值；并基于信息熵搜索最佳报警阈值，将实时评估值与报警阈值进行比较，判断系统的报警状态，辅助驾驶员进行安全换道操作。本发明算法参数可在线辨识，计算量较小，且阈值动态可调，符合驾驶员的心理预期，具备可操作性。

技术领域

本发明涉及车辆智能驾驶辅助/车辆主动安全技术领域，具体涉及一种基于驾驶人特性的自适应换道预警方法。

背景技术

道路交通运输行业的发展以及汽车保有量的急剧增加，导致我国交通事故频发，造成巨大人力财力损失。据美国国家公路交通安全局统计，换道导致的交通事故占所有交通事故的5％，其带来的交通延迟达到10％。另外，75％的换道事故是因为驾驶员的识别障碍，即对自车状态信息及周围环境信息感知不足。我国大型实车路实验(China-FOT)统计数据也进一步显示：换道切入危险事故占事故总量的23.91％。因此，为降低由换道引发的交通事故,改善驾驶人的操作负荷，换道预警辅助系统LCWS得到广泛研究并开始进入实际应用。

现在较常用的驾驶员分类模型是离线状态下完成的，运算量大，且模型参数单一固定，预警系统实时性差，存在一定的滞后性。基于此，本文提出一种在线学习驾驶人特性的换道预警算法，适应不同的驾驶员风格，提高其接受度。

发明内容

针对以上相关技术的不足，为了解决现有换道辅助系统可能与驾驶人操作习惯相悖，系统接受度低的问题。

本发明的目的提出一种基于驾驶人特性的自适应换道预警算法，通过在线学习驾驶人换道行为特性，动态调节模型参数及预警阈值，以此提高算法的自适应能力，提高预警系统的准确率及驾驶员接受度。

本发明采用的技术方案是：一种基于驾驶人特性的自适应换道预警算法，包括如下步骤：

步骤1：提出报警阈值动态可调的换道预警模型，修正换道参数；

步骤2：在线实时辨识换道预警模型参数；

步骤3：搜索最佳报警阈值，并判断系统报警状态，建立报警阈值评价体系。

进一步，所述步骤1具体包括：

步骤1.1,根据虚拟弹簧理论，假定换道车辆与前车保持安全车间距，同时考虑换道车辆与目标车道前、后车之间的避撞问题。假设跟车时距THW，避撞时间倒数TTCi，模型参数有驾驶员期望的跟车时距THW_d，敏感系数C_d、C_v，危险感知系数DR(k)的计算方式如下:

a_des(k)表示换道车辆k时刻的期望加速度，v_ego(k)表示换道车辆k时刻的速度，及为修正后的换道参数；

步骤1.2,采用动态权重分配方法定量评估各车影响程度大小，引入换道过程中的车辆速度关联度、换道安全系数以及横向偏移作为权重分配的判断指标，对换道参数THW(k)、TTCi(k)进行修正，

其中，j代表原车道前车、目标车道前车以及目标车道后车；δ_j代表相应的权重。权重系数的确定方法如下，

Pro1：确定各个指标的归一化值，

速度关联度：

规定速度关联度的归一值有low、moderate、high三个等级，对应表示协同车辆与自车的速度关联度较小、中等或较大；