《車聯網環境下多意圖跟蹤的車輛碰撞預警方法研究》是依託武漢理工大學，由馬傑擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：車聯網環境下多意圖跟蹤的車輛碰撞預警方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：馬傑
- 依託單位：武漢理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
車聯網環境下利用車車協同實現車輛碰撞預警，為提升汽車行駛安全水平創造了新途徑。然而，由於沒有考慮駕駛意圖方面的因素，現有基於車車協同的汽車碰撞預警方法存在實時性低、誤報率高的問題，難以適應有多車行駛的複雜道路環境。如何發現其他車輛運行狀態背後的真實意圖，識別其對本車構成的危險影響，是需要解決的關鍵問題。因此，本項目提出相對意圖概念，通過相對意圖與碰撞場景的關聯，研究危險意圖的動態演化形式；利用時空軌跡數據分析法，建立危險意圖的時空特徵數據模型；利用多維時間序列分析、動態貝葉斯網路、量子計算等，建立危險意圖的識別模型和快速求解方法；運用D-S證據理論對危險意圖、車輛運動狀態和位置信息進行融合，建立車輛碰撞預測模型；基於這一模型實現對多個目標車輛的意圖跟蹤和碰撞預測。本項目試圖在車聯網環境下提出汽車碰撞預警的新方法，在理論和實踐上為安全輔助駕駛研究提供新思路，促進車車協同的套用和推廣。
結題摘要
如何有效的防止汽車碰撞事故發生，提升道路車輛行駛安全性一直是汽車安全輔助駕駛領域的熱點研究問題。很多情況下，車輛碰撞的發生是由於駕駛員不能及時和準確感知周邊車輛行駛狀態背後的真實意圖，無法對危險做出有效的應急反應。車聯網環境下的車車信息互動與信息共享技術為車輛之間了解行車意圖創造了條件，為實現車輛防撞預警提供了新思路。本課題嘗試在車聯網環境下引入駕駛意圖因素，為具有多車行駛的複雜道路交通環境下的汽車碰撞危險辨識和預警探索新方法。圍繞基於車車狀態信息互動的車輛主動安全套用需求，對車輛運動狀態辨識與軌跡信息提取方法進行了研究，提出了基於嵌入多感測器融合的車輛狀態估計方法，在保證一定辨識精度的要求下降低了信息感知成本。利用時序分析、因子分析和聚類方法對不同行車意圖下的行為特徵進行了分析和特徵提取，建立了基於車輛狀態參量的行為表征方法以及特徵的軌跡映射模式。綜合運用實車試驗和模擬駕駛試驗手段，開展不同危險場景（如超車、搶道）下的汽車碰撞演練，從時空角度分析各種危險行車意圖引發碰撞危險的規律及其動態演化形式，建立表征危險意圖的數據模型。利用隱馬爾科夫模型構建危險意圖的辨識模型並研究了基於期望最大化的模型訓練求解方法。綜合意圖識別結果、車輛運動狀態以及軌跡信息建立車車碰撞預測模型，並設計了考慮多車意圖的車輛碰撞衝突預測方法，仿真試驗表明所提出的方法比傳統基於軌跡預測的車輛碰撞預測方法具有更好的預警效果。此外，構建了一套基於多感測信息融合的車輛防撞預警原型系統，提出了一種基於滑動窗的車輛碰撞危險辨識和預警方法並開展了道路實車驗證。本項目試圖在車聯網環境下探索汽車防撞預警的新方法，在理論和實踐上為安全輔助駕駛研究提供新思路，促進車車協同的套用和推廣。
