[发明专利]一种车辆自适应巡航系统及其旁车并线识别方法

说明书

本发明提供了一种旁车并线意图识别方法，首先将多个自车和旁车的行驶参数，以及旁车是否并线作为节点，构建出多个贝叶斯网络结构；之后依次利用CH评分、MCMC抽样筛选出最优网络结构；接着对最优网络结构进行贝叶斯网络参数学习，得到旁车并线意图识别模型，最终利用旁车并线意图识别模型识别判断是否有旁车并线。本发明还提供了一种ACC系统，包括搭载有本发明并线意图识别方法的并线意图识别器，并通过引入虚拟前车的概念，将驾驶模式划分成定速巡航、实际前车跟踪和虚拟前车跟踪三种，进而以此弥补传统ACC系统对于旁车并线工况识别不足、跟车目标更新不及时的缺陷。

技术领域

本发明属于驾驶辅助技术领域，具体涉及一种车辆自适应巡航系统及其旁车并线识别方法。

背景技术

先进驾驶员辅助系统(Advance Driver Assistance System，ADAS)通过车载传感器获知车辆周围环境信息并基于此辅助驾驶员对车辆行驶进行控制，因而ADAS能够减轻驾驶员的操控负担并有效降低由于人为失误而引发的交通事故的风险。其中自适应巡航(Adaptive Cruise Control，ACC)是ADAS的一种典型应用，其通过车载雷达获取车辆前部信息，并由此作出判定，进而完成对车辆的加减速或行驶方向的自主控制。

并线是一种常见的交通行为，然而现实中很多事故正是由并线所引发，其原因在于驾驶员较难及时察觉到旁车的并线行为，特别是并线车辆不打转向灯或者由于视野关系无法察觉到旁车转向灯，从而两车避让不及时发碰撞事故。当前市面上的ACC系统主要局限在对主车道内的车辆进行识别与控制，因而只有在旁车道车辆完全进入主车道后才会引起ACC识别控制，但是这势必会留下较大的安全风险。所以如果能够解决对于旁车并线意图的提前预测性识别问题，将会极大提升驾驶辅助系统的安全性，因此有必要研制一种可识别旁车并线意图的车辆自适应巡航系统。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种可识别旁车意图的车辆自适应巡航系统，用以解决旁车并线识别问题，提升车辆行驶的安全性。

本发明通过以下技术手段实现上述技术目的。

一种旁车并线意图识别方法，包括如下步骤：

步骤(1)，选取多个自车和旁车的行驶参数作为变量参数，将旁车是否并线作为结果C，以变量参数和结果C作为节点，构建出多个贝叶斯网络结构；

步骤(2)，利用CH评分对所构建的多个贝叶斯网络结构进行评分；

步骤(3)，利用MCMC抽样对评分后的多个贝叶斯网络结构进行搜索，将被抽中频率最高的网络结构作为最优网络结构；

步骤(4)，对最优网络结构进行贝叶斯网络参数学习，得到旁车并线意图识别模型，利用旁车并线意图识别模型识别判断是否有旁车并线。

进一步地，所述变量参数为7个，分别是自车车速v_h、纵向相对车距Δd_x、横向相对车距Δd_y、纵向相对车速Δv_x、横向相对车速Δv_y、纵向相对加速度Δa_x、横向相对加速度Δa_y。

进一步地，在步骤(2)之前对所选取的变量参数做离散化处理。

进一步地，所述离散化处理具体为：

根据预先准备的数据集，将变量参数由小到大排序，并将每个具体变量参数的值作为一个区间；

区间合并：计算相邻两区间的卡方值，将卡方值最小的相邻两区间合并为一个区间，卡方计算公式为其中m＝2、k＝2、A_ij为第i个区间第j类的样本数目，为A_ij的期望，N为总的样本数量，为第i区间的样本数量，为第j类的样本数量；

循环区间合并，直至区间总数合并至5个时停止。