【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，特别涉及一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法。
技术介绍
1、交通事故是一个严重的社会问题，每年造成数以百万计的人员伤亡和财产损失。在汽车交通中，安全问题越来越成为人们关注的一个焦点。汽车的主动安全技术，旨在通过技术手段的应用，提高汽车行车的稳定性和安全性，从而减少交通事故的发生。汽车主动避障系统是一种利用雷达或激光等技术进行前方障碍物检测的主动安全技术。当发现前方障碍物时，汽车主动避障系统将自动减速或刹车，避免车辆与前方车辆或障碍物撞击，从而保护驾驶员和乘客的生命安全。
2、汽车主动避障系统是一种智能安全系统，通过实时监测车辆周围环境，预测潜在的碰撞风险，从而采取相应的避障措施，汽车主动避障系统包括安全距离模型和目标检测算法两个核心部分，汽车主动避障的安全距离模型是通过预测车辆前方障碍的运动轨迹，计算车安全距离。安全距离模型的核心是考虑车辆的制动性能和驾驶员的反应时间。传统的安全距离模型普遍考虑因素不足，对于汽车轮胎，路面状况等对安全距离有很大影响的因素没有充分考虑到，导致在多因素的影响下安全距离模型不能充分的适应环境，进而降低了主动避障功能的安全性能基于此，传统安全距离模型建立的侧重点是基于车辆当前状态产生的直接影响，他们存在一定的局限性，车辆状态改变的根本原因是行车环境的改变以及驾驶员的操纵特性，将驾驶员特性和行车环境融入到安全距离模型中，能更加全面地描述安全距离模型，有利于提高主动避障的舒适性以及驾驶员对主动控制系统的接纳程度。
技术实
1、本专利技术的目的在于提供一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，以解决上述存在的一个或多个技术问题。
2、为实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，包括：
3、获得驾驶员驾驶经验信息；
4、获得驾驶员年龄信息；
5、获得驾驶员疲劳程度信息；
6、获得自车轮胎状况信息；
7、获得自车车速信息；
8、获得路面情况信息；
9、根据自车轮胎状况、自车车速和路面情况通过模糊控制器获得路面附着系数；
10、根据驾驶员年龄，驾驶员驾驶年限，驾驶员疲劳程度通过模糊控制器获得驾驶员反应时间。
11、根据驾驶员反应时间及路面附着系数构建安全距离模型；
12、当所述车辆在行驶过程中与障碍物的距离小于安全距离时，所述车辆采取主动刹车进行避障。
13、优选的，所述获得驾驶员疲劳程度信息，具体为：
14、记录驾驶员连续驾驶时长，将驾驶员连续驾驶时长进行模糊处理，驾驶员疲劳程度隶属度函数：
15、
16、其中，x表示连续驾车时长，sf(x)表示驾驶员疲劳程度低，mf(x)表示驾驶员疲劳程度中等，ef(x)表示驾驶员疲劳程度高，通过驾驶员的连续驾驶时长反映驾驶员疲劳程度。
17、优选的，所述获得路面情况信息，具体为：
18、通过地面反射波采集路面积水程度；
19、将路面积水程度模糊化并归一化搭建路面状况隶属度函数：
20、
21、y表示路面积水程度，tr(y)表示路面状况极差，br(y)表示路面状况差，mr(y)表示路面状况一般，gr(y)表示路面状况好，vr(y)表示路面状况很好，通过路面积水程度反映路面状况。
22、优选的，所述获得自车轮胎状况信息，具体为：
23、通过胎压监测器获得胎压，通过轮胎纹深度检测获得轮胎磨损程度，将轮胎气压和轮胎磨损程度模糊化并归一化处理，通过隶属度函数获得轮胎状况：
24、
25、在函数中，p表示轮胎气压和轮胎磨损程度，rt(p)表示轮胎状况极差，bt(p)表示轮胎状况差，mt(p)表示轮胎状况一般，gt(p)表示轮胎状况好，vt(p)表示轮胎状况极好。
26、优选的，所述获得自车车速信息，具体为：
27、通过自车车速传感器获得车速，将自车车速通过车速隶属度函数将自车车速模糊化：
28、
29、在函数中，k表示自车车速，sv(k)表示自车车速慢，mv(k)表示自车车速中等，hv(k)表示自车车速快。
30、优选的，所述根据路面状况，自车车速及轮胎状况判断路面附着系数，包括：
31、获取到路面状况，自车车速以及轮胎状况三方面信息后，对三种信息模糊化处理，根据道路附着系数隶属度函数与模糊规则进行模糊推理，通过重心法解模糊获得准确的道路附着系数，路面附着系数隶属度函数为：
32、
33、在函数中，t表示路面状况，自车车速以及轮胎状况信息，tac(t)表示路面附着系数极差，bac(t)表示路面附着系数差，mac(t)表示路面附着系数一般，gac(t)表示路面附着系数好，vac(t)表示路面附着系数极好，使用重心法解模糊获得路面附着系数的具体值。
34、优选的，所述根据驾驶员年龄，驾驶员经验及驾驶员疲劳程度判断路面附着系数包括：
35、获取到驾驶员年龄，驾驶员经验及驾驶员疲劳程度三方面信息后，对三种信息模糊化处理，根据驾驶员反应时间隶属度函数与模糊规则进行模糊推理，通过重心法解模糊获得准确的驾驶员反应时间，驾驶员反应时间隶属度函数为：
36、
37、在函数中，m表示驾驶员年龄，驾驶员经验及驾驶员疲劳程度，fs(m)表示驾驶员反应时间长，ms(m)表示驾驶员反应时间一般，ss(m)表示驾驶员反应时间短，使用重心法解模糊获得驾驶员反应时间的具体值。
38、优选的，所述根据驾驶员反应时间及路面附着系数构建安全距离模型，具体为：
39、考虑驾驶员反应时间与路面附着系数的不同对车辆制动距离的影响构建安全距离模型。
40、优选的，所述车辆与障碍物的距离小于安全距离时，采取主动刹车进行避障包括：
41、所述车辆行驶过程中实时检测对自车行驶造成影响的障碍物；
42、所述车辆行驶过程中根据障碍物速度识别出动态障碍物与静态障碍物；
43、所述车辆行驶过程中计算自车与障碍物之间的速度大小关系；
44、所述车辆行驶过程中根据障碍物速度与自车的关系使用三种工况下的安全距离模型；
45、当所述车辆与障碍物的距离小于安全距离模型时，采取主动刹车进行避障。
46、与现有的主动避障安全距离模型构建方法相比，本专利技术具有如下优势：
47、本专利技术解决了现有主动避障系统安全距离模型在实际应用中存在的问题，提供了一种基于双模糊控制器考虑驾驶员特性以及道路附着系数估计的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，考虑驾驶员年龄、驾驶员驾驶经验和驾驶员疲劳程度对驾驶员反应时间的影响，路面状况、轮胎状况和自车车速对路面附着系数的影响，同分别使用模糊控制器更本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得驾驶员疲劳程度信息，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得路面情况信息，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得自车轮胎状况信息，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得自车车速信息，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述根据路面状况，自车车速及轮胎状况判断路面附着系数，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述根据驾驶员反应时间及路面附着系数构建安全距离模型，
8.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述根据驾驶员年龄，驾驶员经验及驾驶员疲劳程度判断路面附着系数包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述车辆与障碍物的距离小于安全距离时，采取主动刹车进行避障包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得驾驶员疲劳程度信息，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得路面情况信息，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得自车轮胎状况信息，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于双层模糊控制器的汽车主动避障安全距离模型的优化方法，其特征在于，所述获得自车车速信息，具体为：
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