【技术实现步骤摘要】
基于多传感器数据融合的智能车辆换道辅助系统及方法
本专利技术属于汽车智能安全驾驶辅助领域，特别是关于一种多传感器数据融合的周边驾驶环境监测的汽车智能换道辅助方法。
技术介绍
智能车系统是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是典型的、多学科的、综合性的高科技和高新技术的结合体，其中换道驾驶由于需要快速变更车道而存在较大风险。如果驾驶人员在换道时对于周围车辆的位置以及相对速度预估不足，则极有可能导致驾驶员误判，错误更换车道，进而可能引起不必要的交通事故，造成财产损失或人员伤亡。因此智能驾驶辅助系统(ADAS)应运而生，其能够准确测量汽车两侧后视镜盲区内危险车辆，并且相应地对汽车后方一定距离范围内车辆进行监控。目前，国内外大量研究学者主要对换道过程中自车与后视镜盲区车辆以及一定距离(60米以内)目标车道后方车辆的相对运动关系进行了充分的换道可行性分析。如丰田、路虎以及宝马车系的盲点监测系统，亦或奥迪车系的自动驾驶系统，其技术已经做得相对成熟可靠。但是以上各系统对于目标车道远距离(60米以上)前方...
【技术保护点】
1.一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助系统，其特征在于，包括：用于实时采集本车辆前后环境信息的不同频率的雷达、信号放大单元、对所采集环境信息进行预处理并判断前后目标车辆是危险车辆或非危险车辆的数据处理单元、将不同频率雷达数据进行数据融合的数据融合控制单元、能够及时对远距离危险车辆及近距离危险车辆进行预警和危险换道转向扭矩反馈的警示预警单元；不同频率的雷达信号采集区域包括非重合区域和重合区域。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助系统，其特征在于，包括：用于实时采集本车辆前后环境信息的不同频率的雷达、信号放大单元、对所采集环境信息进行预处理并判断前后目标车辆是危险车辆或非危险车辆的数据处理单元、将不同频率雷达数据进行数据融合的数据融合控制单元、能够及时对远距离危险车辆及近距离危险车辆进行预警和危险换道转向扭矩反馈的警示预警单元；不同频率的雷达信号采集区域包括非重合区域和重合区域。
2.根据权利要求1所述的一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助系统，其特征在于：所述不同频率的雷达为77GHz毫米波雷达传感器和24GHz毫米波雷达传感器。
3.根据权利要求2所述的一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助系统，其特征在于，所述的77GHz毫米波雷达传感器为两个，安装在汽车左前方和左后方位置；24GHz毫米波雷达传感器为两个，安装在汽车右前方和右后方位置。
4.一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1：通过左前方和左后方77GHz传感器对本车辆所在车道以及目标车道前后方环境信息进行采集，通过右前方和右后方24GHz传感器对车辆前后方环境信息进行采集；
S2：分别对采集到的汽车前方以及后方四个传感器数据进行独立预处理，实现车辆目标的初选；
S3：对四个毫米波雷达传感器初选出的车辆目标分别独立进行基于卡尔曼滤波的目标有效性检验；
S4：对于汽车前方或后方检测到的非重合区域进行独立判断，判断出目标车道前方远距离内是否有减速慢行车辆以及后方远距离内是否有加速快行车辆；
S5：采用D-S证据理论分别对汽车前方以及后方两传感器监测到的重合区域，即产生的经过目标有效性检验的两条独立证据进行数据融合；
S6：将步骤S4和S5处理后的结果输送给警示预警单元；
S7：警示预警单元根据判断结果进行声音、闪光以及转向反向干预预警。
5.根据权利要求4所述的一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助方法，其特征在于，步骤S1中的环境信息包括：每个目标车辆与本车的相对速度vr、相对距离xr以及相对角度
6.根据权利要求4所述的一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助方法，其特征在于，步骤S2中预处理是通过滤除空信号目标、滤除静止目标和滤除虚假目标实现的。
7.根据权利要求4所述的一种智能车辆多传感器数据融合换道辅助方法，其特征在于，步骤S3包括：
步骤S3.1：假设状态其中xn,j,vn,j,分别代表第n个周期内测量到的有效车辆目标的纵向相对距离、相对速度和相对加速度；
步骤S3.2：对下一周期的目标车辆状态进行预测，如下所示：
技术研发人员：李舜酩，徐坤，丁瑞，马会杰，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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