一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统及方法技术方案

一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统及方法。控制系统设有车载传感器、道路信息采集模块、微处理器、预警器、危险区域差别模块、期望加速度生成模块、制动控制模块。控制方法：采集汽车及其周围环境信息，提取汽车行驶前方行人信息特征；建立汽车与行人安全距离模型，设计危险区域判别准则，预警区内进行预警提示驾驶员，危险区内则进行辅助制动控制；基于汽车与行人纵向运动特征，建立人车间距纵向动力学模型和汽车加速度响应模型，综合生成人车耦合动力学模型；实时动态规划出避免汽车与行人发生碰撞所需期望加速度；设计神经模糊滑模制动控制器，调节制动压力的指令来完成对期望加速度的跟踪，实现汽车对行人的主动保护和防撞。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统及方法
本专利技术属于汽车主动安全与辅助驾驶领域，特别是涉及一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统及方法。
技术介绍
汽车与行人碰撞事故是道路交通事故的主要类型之一，也是导致行人弱势群体受害的主要因素。如何发展和设计主动保护行人防撞系统，尽量避免汽车与行人发生碰撞事故，实现对汽车行驶前方行人的主动保护，提高道路安全，具有广泛的实际应用价值。文献1(BoLi,etc.PedestrianDetectionBasedonClusteredPoseletModelsandHierarchicalAnd-OrGrammar[J].IEEETransactiononVehicularTechnology,2015,64(4)：1435-1444.)提出了基于层次语法模型的行人检测及保护方法。文献2(WadaTomotaka,etc.PedestrianOrientedVehicularCollisionAvoidanceSupportSystem:P-VCASS[J].IeiceTransactionsonFundamentalsofElectronicsCommunications&ComputerSciences,2010,93-A(4):679-688.)设计了基于行人特征和最小行人终端消耗的防撞支持系统。然而，危险区域内行人和车辆间相互耦合，相互影响，且行人运动特征的随机不确定性和车辆纵向行驶动力学的非线性大大增加了行人防撞主动控制系统的设计难度。因此如何设计致力于克服上述特性的行人防撞控制系统是未来汽车智能安全驾驶系统研究的难点和热点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于为了解决现有技术中存在的上述问题，提供可有效克服行人运动特征的随机不确定性和车辆行驶动力学的非线性，快速实现危险工况下汽车自动制动控制，主动保护行人安全的一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统。本专利技术的另一目的在于提供及一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制方法。所述一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统设有车载传感器、道路信息采集模块、微处理器、预警器、危险区域差别模块、期望加速度生成模块、制动控制模块；所述车载传感器设于汽车上，车载传感器接道路信息采集模块的输入端，道路信息采集模块的输出端接微处理器的输入端，微处理器的行人特征分析处理信号输出端分别接预警器的输入端和危险区域差别模块的输入端，当检测行人在预警区时，预警器的危险信号输出端发出预警信号提示驾驶员，当检测行人在危险区时，危险区域差别模块的危险信号输出端接期望加速度生成模块的输入端，期望加速度生成模块的输出端接制动控制模块的输入端，制动控制模块的输出端为汽车输出期望加速度的跟踪控制信号，完成主动保护行人。所述一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制方法，包括以下步骤：1)采集汽车及其周围环境信息，提取汽车行驶前方行人信息特征；2)建立汽车与行人安全距离模型，设计危险区域判别准则，预警区内进行预警提示驾驶员，危险区内则进行辅助制动控制；3)基于汽车与行人纵向运动特征，建立人车间距纵向动力学模型和汽车加速度响应模型，综合生成人车耦合动力学模型；4)采用预测优化方法，实时动态规划出避免汽车与行人发生碰撞所需的期望加速度；5)设计神经模糊滑模制动控制器，通过该控制器调节制动压力的指令来完成对期望加速度的跟踪，实现汽车对行人的主动保护和防撞。在步骤1)中，所述采集汽车及其周围环境信息，提取汽车行驶前方行人信息特征的具体方法可为：(1)通过车载毫米波雷达传感器获取汽车与行人的纵向距离信息及行人速度信息，通过速度编码器采集车辆行驶速度；(2)利用单目CCD摄像机采集汽车周围环境信息，通过车载微处理器对采集的图像进行处理和特征提取，实时地检测和获知汽车前方可靠、准确的行人特征信息。在步骤2)中，所述建立汽车与行人安全距离模型，设计危险区域判别准则，预警区内进行预警提示驾驶员，危险区内则进行辅助制动控制的具体方法可为：(1)建立包含驾驶员识别交通情况并做出反应所需要的距离和汽车停车后驾驶员所期望的行人车辆间静止距离组成的驾驶员主观安全距离模型；(2)根据获取的汽车与行人实际纵向距离信息，设计危险区域判别准则，将汽车前方的道路区域分为预警区域和危险区域，预警区内进行预警提示驾驶员，危险区内则进行辅助制动控制。在步骤3)中，所述基于汽车与行人纵向运动特征，建立人车间距纵向动力学模型和汽车加速度响应模型，综合生成人车耦合动力学模型的具体方法可为：(1)建立以汽车与前方行人的相对距离偏差Δd，相对车速Δv为状态变量的人车纵向动力学模型，采用最小二乘法辨识汽车纵向加速度的动态响应模型，综合构建人车耦合动力学模型；(2)按采样周期0.15s将人车耦合动力学模型进行离散化处理，可得离散线性系统的状态方程。在步骤4)中，所述采用预测优化方法，实时动态规划出避免汽车与行人发生碰撞所需的期望加速度的具体方法可为：(1)设计安全性能指标函数：为了实现快速、安全的行人防撞，将人车纵向间距误差Δd和人车相对速度误差Δv的二范数作为安全性能指标L，如下：L＝ω1Δd2+ω2Δv2式中，ω1和ω2表示距离误差和速度误差的权重系数；(2)建立预测时域内性能指标离散化的预测形式；(3)建立预测优化的二次规划型，采用有效集法求解该预测优化问题，实时计算出危险区域下行人避障所需要的期望加速度。在步骤5)中，所述设计神经模糊滑模制动控制器，通过该控制器调节制动压力的指令来完成对期望加速度的跟踪，实现汽车对行人的主动保护和防撞的具体方法可为：(1)针对车辆动力学的非线性和参数不确定性，采用神经滑模控制方法，设计由等效控制和变结构控制构成的去制动压力神经滑模控制律，实现对期望加速度的跟踪控制。(2)对于上一步求出的神经滑模控制律，采用准滑动模态方法，引入饱和函数，设计边界层“实时变宽变窄”的模糊控制逻辑，有效减弱神经滑模变结构控制引起的抖振。本专利技术首先通过车载传感器和微处理器采集汽车本身及周围环境信息，提取前方行人特征，并进行分析处理，将处理后的信号传输至危险区域判别和预警模块中，检测行人在预警区，则进行预警提示驾驶员，检测行人在危险区，则将危险信号传输至期望加速度生成模块中，通过预测优化，动态规划出汽车与行人避免碰撞的期望加速度，最后通过制动控制模块实现期望加速度的跟踪控制，完成主动保护行人。本专利技术充分考虑行人和车辆间的耦合特性，通过行人特征提取、危险区域判别、期望加速度动态规划和神经模糊滑模制动控制，有效克服行人运动特征的随机不确定性和车辆行驶动力学的非线性，快速实现危险工况下汽车自动制动控制，主动保护行人安全。附图说明图1是本专利技术的基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统实施例的结构示意图。图2是本专利技术的汽车和行人纵向相对位置示意图。具体实施方式以下实施例将结合附图对本专利技术作进一步的说明。如图1所示，本专利技术所述一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统实施例设有车载传感器2、道路信息采集模块3、微处理器4、预警器5、危险区域差别模块6、期望加速度生成模块7、制动控制模块8。所述车载传感器2设于汽车1上，车载传感器2接道路信息采集模块3的输入端，道路信息采集模块3的输出端本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统，其特征在于设有车载传感器、道路信息采集模块、微处理器、预警器、危险区域差别模块、期望加速度生成模块、制动控制模块；所述车载传感器设于汽车上，车载传感器接道路信息采集模块的输入端，道路信息采集模块的输出端接微处理器的输入端，微处理器的行人特征分析处理信号输出端分别接预警器的输入端和危险区域差别模块的输入端，当检测行人在预警区时，预警器的危险信号输出端发出预警信号提示驾驶员，当检测行人在危险区时，危险区域差别模块的危险信号输出端接期望加速度生成模块的输入端，期望加速度生成模块的输出端接制动控制模块的输入端，制动控制模块的输出端为汽车输出期望加速度的跟踪控制信号，完成主动保护行人。

【技术特征摘要】
1.一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统，其特征在于设有车载传感器、道路信息采集模块、微处理器、预警器、危险区域差别模块、期望加速度生成模块、制动控制模块；所述车载传感器设于汽车上，车载传感器接道路信息采集模块的输入端，道路信息采集模块的输出端接微处理器的输入端，微处理器的行人特征分析处理信号输出端分别接预警器的输入端和危险区域差别模块的输入端，当检测行人在预警区时，预警器的危险信号输出端发出预警信号提示驾驶员，当检测行人在危险区时，危险区域差别模块的危险信号输出端接期望加速度生成模块的输入端，期望加速度生成模块的输出端接制动控制模块的输入端，制动控制模块的输出端为汽车输出期望加速度的跟踪控制信号，完成主动保护行人；所述基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统采用以下控制方法：1）采集汽车及其周围环境信息，提取汽车行驶前方行人信息特征；所述采集汽车及其周围环境信息，提取汽车行驶前方行人信息特征的具体方法为：（1）通过车载毫米波雷达传感器获取汽车与行人的纵向距离信息及行人速度信息，通过速度编码器采集车辆纵向行驶速度；（2）利用单目CCD摄像机采集汽车周围环境信息，通过车载微处理器对采集的图像进行处理和特征提取，实时地检测和获知汽车前方可靠、准确的行人特征信息；2）建立汽车与行人安全距离模型，设计危险区域判别准则，预警区域内进行预警提示驾驶员，危险区域内则进行辅助制动控制，具体方法为：（1）建立包含驾驶员识别交通情况并做出反应所需要的距离和汽车停车后驾驶员所期望的行人车辆间静止距离组成的驾驶员主观安全距离模型；（2）根据获取的汽车与行人实际纵向距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭景华，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：福建;35