一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法技术

本发明专利技术涉及一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法，包括步骤1：获取全域水膜厚度实时分布及预测模型；步骤2：获取路面形貌特征数据、车辆行驶状态数据，结合水膜厚度实时分布及预测模型模拟车辆制动时的轮胎制动工况模型，同时建立轮胎运行状态数据库；步骤3：构建路面平整度模型；步骤4：建立车辆制动模型，同时建立整车运行状态数据库；步骤5：对车辆的制动距离进行实时评估；步骤6：根据路侧车辆检测模块获取周围车辆信息；步骤7：根据步骤5获取的制动距离实时评估结果以及步骤6获取的周围车辆信息，获取汽车制动安全性风险评估结果。与现有技术相比，本发明专利技术具有准确性高、自动化程度高等优点。动化程度高等优点。动化程度高等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法


[0001]本专利技术涉及车辆工程
，尤其是涉及一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法。

技术介绍

[0002]随着汽车在我国的普及，道路通行量成倍增长，由此引发的车辆追尾事故一直是道路安全领域关注的重点，车辆行驶过程中受到气候、路面状态等因素的影响，驾驶员难以有效掌握车辆的最终刹停距离。特别是路面湿滑条件下车辆制动距离是干燥路面制动距离的2-4倍，如何全面地了解湿滑路面上水膜的分布状态，获取轮胎制动过程中的运行状态以及整车的制动距离，为评价当前条件下车辆的碰撞风险奠定基础，已成为道路安全管理过程中亟待解决的关键技术。
[0003]目前路面湿滑程度的评价工作主要依靠人工巡查，以此为基础的路面管理难以为车辆的制动距离的准确度量提供依据，导致雨雪天气时驾驶员无法保障车辆的行驶安全，进而影响恶劣天气条件下的道路车流量甚至导致车辆安全事故。鉴于此，通过自动化的技术手段对路面水膜厚度实现全域感知，结合路面状态与车辆运行条件建立汽车制动安全性风险识别方法具有重要意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种准确性高、自动化程度高、实用价值高、覆盖范围广的路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法，包括：
[0007]步骤1：通过路面水膜厚度传感装置获取全域水膜厚度实时分布及预测模型；
[0008]步骤2：获取路面形貌特征数据、车辆行驶状态数据，结合水膜厚度实时分布及预测模型模拟车辆制动时的轮胎制动工况模型，同时建立轮胎运行状态数据库；
[0009]步骤3：获取路面平整度信息，构建路面平整度模型；
[0010]步骤4：根据路面平整度模型和轮胎制动工况模型，结合车辆自身结构建立车辆制动模型，同时建立整车运行状态数据库；
[0011]步骤5：对车辆的制动距离进行实时评估；
[0012]步骤6：根据路侧车辆检测模块获取周围车辆信息；
[0013]步骤7：根据步骤5获取的制动距离实时评估结果以及步骤6获取的周围车辆信息，获取汽车制动安全性风险评估结果。
[0014]优选地，所述的步骤1具体为：
[0015]水膜厚度传感装置的感知数据收到压力水平波动p
f
、气压周期与短期变动p
p
、温度影响T和水膜厚度影响的综合影响，即：λ＝F(p
f
,p
p
,T,h)，采用时间序列建模处理传感器装置采集的数据，采用封装传感器内置的光纤温度计修正温度对水膜厚度监测结果的影响，
采用外置气压计进行修正大气压对水膜厚度监测结果的影响；
[0016]基于流体力学理论将传感器监测数据由点扩展到面域监测，面域水膜实时分布模型具体为：
[0017][0018][0019]其中，h(l,t)为流线上距离单元起点l的点位在t时刻的水膜厚度；δ为量纲系数；η(t)为时变修正系数；h0为单元内流线起点水膜厚度；n为粗糙度；I(t)为t时刻的降雨强度；l为计算点位到单元内起始点距离；i为单元内点综合坡度；
[0020]然后建立状态空间方程结合将于强度预测信息对未来一段时间内的水膜厚度变化进行预测。
[0021]更加优选地，所述的水膜厚度传感装置包括固定支架以及封装好的传感器模块；所述的传感器模块内安装有压力及温度传感器；所述的传感器模块上设有透水孔。
[0022]更加优选地，所述的水膜厚度传感装置等间距埋设于被测路面两侧。
[0023]优选地，所述步骤2中路面形貌特征数据的获取方法为：
[0024]采用光学扫描设备获取路面形貌特征，使用模拟程序模拟未来一定龄期内道面形貌特征变化情况，获取路面形貌特征数据。
[0025]优选地，所述步骤2中车辆行驶状态数据包括：车辆的荷载、行驶速度和防抱死系统ABS的工作状态。
[0026]优选地，所述的步骤5具体为：
[0027]步骤5-1：结合车辆行驶车速，确定驾驶员反应时间内的行驶距离的概率分布f(S1)；
[0028]步骤5-2：确定制动器协调时间，即消除制动踏板间隙所需时间，以及在该协调时间内行驶距离的概率分布f(S2)；
[0029]步骤5-3：确定减速度增长时间内的行驶距离的概率分布f(S3)；
[0030]步骤5-4：确定最大制动力持续时间内的行驶距离的概率分布f(S4)；
[0031]步骤5-5：计算总制动距离的概率分布。
[0032]优选地，所述的步骤6中的路侧车辆检测模块内嵌有基于视频深度学习的车辆检测与跟踪算法、基于激光雷达点云的车辆检测与跟踪算法以及基于多贝叶斯估计的多源数据融合算法。
[0033]更加优选地，所述的步骤6具体为：
[0034]步骤6-1：基于视频数据进行卡尔曼滤波降噪后，采用基于视频深度学习的车辆检测与跟踪算法捕捉车辆位置和速度信息；
[0035]步骤6-2：使用基于激光雷达点云的车辆检测与跟踪算法获取车辆位置和速度信息；
[0036]步骤6-3：使用基于多贝叶斯估计的多元数据融合算法，将步骤6-1和步骤6-2获取的车辆位置和速度信息进行融合，获取最终的周围车辆位置和速度信息。
[0037]优选地，所述的步骤7具体为：
[0038]根据整制动距离的概率分布以及周围车辆位置和速度信息，结合碰撞发生风险概率、碰撞伤害程度等级以及制动安全性风险等级判断标准，获取当前车辆的制动安全性风险等级。
[0039]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0040]一、准确性高：本专利技术中的汽车制动安全性风险识别方法针对路面的平整度规律、结合水膜传感装置获取的水膜厚度信息，实现了路面水膜厚度信息的全域获取；针对路面的条件、车辆的行驶状态以及天气信息，针对性的提出了评价车辆制动局的量化评估方案，提高了湿滑条件下道路的安全保障水平；针对现有湿滑路面评价体系中缺乏量化评价指标的特点，以水膜厚度、轮胎运行状态、行驶制动距离为基础，奠定建立了面向湿滑路面的综合安全评价体系的基础。
[0041]二、自动化程度高：本专利技术中的汽车制动安全性风险识别方法可以自动对路面湿滑状态下汽车制动安全性风险进行评估，评估过程中无需人工介入，提高了自动化程度。
[0042]三、实用价值高：本专利技术中的汽车制动安全性风险识别方法考虑到与周围汽车碰撞的可能性，综合考虑路面湿滑状态下的各类环境条件，最终得到当前车辆的制动安全性风险等级，进而为路面湿滑状态下驾驶员进行制动提供预警提醒或者为自动驾驶领域提供数据基础。
[0043]四、覆盖范围广：本专利技术中的汽车制动安全性风险识别方法将建立整车运行状态数据库，范围涵盖各种型号车辆，对于保障道路交通中的各类车辆运行安全提供保障。
附图说明
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法，其特征在于，包括：步骤1：通过路面水膜厚度传感装置获取全域水膜厚度实时分布及预测模型；步骤2：获取路面形貌特征数据、车辆行驶状态数据，结合水膜厚度实时分布及预测模型模拟车辆制动时的轮胎制动工况模型，同时建立轮胎运行状态数据库；步骤3：获取路面平整度信息，构建路面平整度模型；步骤4：根据路面平整度模型和轮胎制动工况模型，结合车辆自身结构建立车辆制动模型，同时建立整车运行状态数据库；步骤5：对车辆的制动距离进行实时评估；步骤6：根据路侧车辆检测模块获取周围车辆信息；步骤7：根据步骤5获取的制动距离实时评估结果以及步骤6获取的周围车辆信息，获取汽车制动安全性风险评估结果。2.根据权利要求1所述的一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：水膜厚度传感装置的感知数据收到压力水平波动p
f
、气压周期与短期变动p
p
、温度影响T和水膜厚度影响的综合影响，即：λ＝F(p
f
,p
p
,T,h)，采用时间序列建模处理传感器装置采集的数据，采用封装传感器内置的光纤温度计修正温度对水膜厚度监测结果的影响，采用外置气压计进行修正大气压对水膜厚度监测结果的影响；基于流体力学理论将传感器监测数据由点扩展到面域监测，面域水膜实时分布模型具体为：体为：其中，h(l,t)为流线上距离单元起点l的点位在t时刻的水膜厚度；δ为量纲系数；η(t)为时变修正系数；h0为单元内流线起点水膜厚度；n为粗糙度；I(t)为t时刻的降雨强度；l为计算点位到单元内起始点距离；i为单元内点综合坡度；然后建立状态空间方程结合将于强度预测信息对未来一段时间内的水膜厚度变化进行预测。3.根据权利要求2所述的一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法，其特征在于，所述的水膜厚度传感装置包括固定支架(1)以及封装好的传感器模块(2)；所述的传感器模块(2)内安装有压力及温度传感器(201)；所述的传感器模块(2)上设有透水孔(202)。4.根据权利要求3所述的一种路面湿滑状态下汽车制动安全性风险识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱兴一，范胤宏，蔡爵威，赵鸿铎，钱劲松，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：