【技术实现步骤摘要】
一种汽车防追尾控制系统及方法
本专利技术属于汽车防追尾
，尤其涉及一种汽车防追尾控制系统及方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：刹车灯系统可以给后车以提示。当前车做出刹车行为时，汽车刹车灯会亮起以警示后车，所以后车司机就知道做一些动作来避免追尾。但这个刹车灯，只有踩下刹车时才会自动点亮。而现实生活中的追尾事故不仅仅是由前车急刹造成的，还会受路面状况、车况、驾驶员注意力、驾驶员驾驶行为熟悉度、光照、雨雾等因素影响。因此，现有的仅通过刹车灯警示的防追尾系统还具有较大的缺陷。同时，绝大多数追尾事故，其实不是因为前车突然刹车造成的，而是因为后车原因造成的，一般分为几大情形：1)驾驶员注意力不集中，如疲劳驾驶、驾车过程中接打手机等，造成驾驶员未留意到与前车的车距太小；2)驾驶员心存侥幸而预留的车距太小，或者驾驶技术不过关，对车距的判断不到位，从而导致与前车车距过小；3)夜间光照不足或者雨雾等恶劣天气影响驾驶员视线，从而导致与前车车距过小。不管是什么原因导致前后车车距过小，当小与安全距离后，即使紧急刹车，立刻以汽车轮...
【技术保护点】
1.一种汽车防追尾控制方法，其特征在于，所述汽车防追尾控制方法包括以下步骤：/n第一步，利用毫米波雷达实时检测本车前后障碍物信息，返回目标径向距离Range、相对速度V、目标方位角度α、反射截面积Rcs、信噪比SNR；通过X＝|Range*cosα|,Y＝|Range*sinα|分别算出目标的纵向距离X和横向距离Y；/n第二步，滤除与防追尾应用无关的干扰信号和非潜在追尾目标信号；/n第三步，利用车载摄像头获取图像，利用模式识别和计算机视觉进行本车前后车辆识别；/n第四步，融合毫米波雷达与计算机视觉数据；/n第五步，实时计算刹车距离；/n第六步，根据车距和刹车距离判定是否需要告警。/n
【技术特征摘要】
1.一种汽车防追尾控制方法，其特征在于，所述汽车防追尾控制方法包括以下步骤：
第一步，利用毫米波雷达实时检测本车前后障碍物信息，返回目标径向距离Range、相对速度V、目标方位角度α、反射截面积Rcs、信噪比SNR；通过X＝|Range*cosα|,Y＝|Range*sinα|分别算出目标的纵向距离X和横向距离Y；
第二步，滤除与防追尾应用无关的干扰信号和非潜在追尾目标信号；
第三步，利用车载摄像头获取图像，利用模式识别和计算机视觉进行本车前后车辆识别；
第四步，融合毫米波雷达与计算机视觉数据；
第五步，实时计算刹车距离；
第六步，根据车距和刹车距离判定是否需要告警。
2.如权利要求1所述的汽车防追尾控制方法，其特征在于，所述第二步滤除与防追尾应用无关的干扰信号和非潜在追尾目标信号的方法包括：
1)去除无追尾可能的目标：相对速度V为负数表示远离本车，无追尾忧虑，去除；
2)去除非本车道之外目标：不管有用信号还是无用信号，非本车道(车辆正前方和正后方)的目标都对防追尾应用无用，首先直接去除；具体方式是：
设置横向阈值YT，当目标横向距离Y>YT时，直接去掉；前后车在行车方向上要有重叠才会追尾，加上安全裕度，设置横向阈值YT＝车身宽度Wv+安全裕度Ws，Wv和Ws的值可在设备显示界面上由使用人设置。
3.如权利要求1所述的汽车防追尾控制方法，其特征在于，所述第三步的具体方案包括：
1)离线训练分类器；采集各种车辆尾部图片和头部图片作为正样本，道路环境下除车辆外的其他照片为负样本，基于自适应强化算法和Haar特征，通过离线训练，获得车辆图像识别强分类器，分类器直接植入系统；
2)利用道路纵向模型，对图像帧进行切割，只保留去除天空等图像的候选道路区域图像；
3)利用相机成像“远小近大”原理，对候选道路区域图像进行多尺度分割，图像从上往下，按2:3:5的高度比例分成顶部、中部、底部三个图像子区域；在三个区域内，分别用24*24、50*50、100*100的滑动检测窗口进行并行搜索，并利用离线训练好的分类器进行是否有车辆图像的识别；
4)检测到车辆图像，则利用道路纵向测距模型和车载摄像头高度计算车辆距本车的距离。
4.如权利要求1所述的汽车防追尾控制方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：李成鑫，廖海生，赵文杰，
申请(专利权)人：四川大学，廖海生，
类型：发明
国别省市：四川;51
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