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1、交通安全预警系数的模型算法摘要：在交通日益发展的情况下，车辆的安全预警问题又一次将面临技术革命所带来的高速发展。本文使用物理模型来量化两车碰撞问题，通过车联网去获得以前的模型不可获得的参数，将原有模型修正成为一种新的模型，并且提出车辆防碰撞能力的这一种概念，通过理想车辆加速度与最大车辆制动加速或最大车辆加速度的比值来衡量车辆当前的危险状态，为驾驶员提供一种新的预警方式。关键词：交通安全，安全模型，车联网Abstract：As the rapid development of the traffic, vehicle safety prediction will be refreshed by
2、the newest technologies. This paper converts the two-car collision problem by making use of the physical model , we can got a few constants which are unavailable before the car networking developed, Then the model will be promoted to be a new model. We come up with a new conception: Vehicle prevent
3、collision ability, Through the ideal vehicle acceleration and maximum braking speed up or vehicles to the ratio of the maximum acceleration to measure the risk of the current state of vehicle, the driver for a new way to provide early warning.Keyword：traffic safety, safety model, car networking引言交通安
4、全一直是人们关心的问题。世界上在发明出第一辆四轮子的汽车不久就发生了第一起交通事故，在之后的日子里，交通事故每年都给世界各国带来了不少的经济和人员伤亡。中国每年交通事故 50 万起，因交通事故死亡人数均超过 10 万人，相当于一个小型县，居世界第一。 据统计数据表明，每 5 分钟就有一人丧身车轮，每 1 分钟都会有一人因为交通事故而伤残。每年因交通事故所造成的经济损失达数百亿元。各国都有许多学者将自己的研究方向放在了交通安全这个领域。随着科技的发展和理论的深入研究，我们已经积累了大量的交通安全理论，并将其开发成为实际产品，应用于各种安全事故的发生当中。汽车防撞预警系统就是利用先进技术，辨识车辆
5、所处的环境和状态，判断车辆当前运行状况的安全程度，给驾驶员发出报警信息，防止事故的发生。目前国内外很多公司、研究所和高校都致力于汽车防撞预警系统的研究，并取得了一定的成果 1。北京航空航天大学的王云鹏针对车辆移动速度快、行驶路径受道路约束、网络拓扑结构易改变的特点，提出了一种基于流行病模型的车路协同安全预警信息交互方法，并采用马尔可夫链对传播延迟进行了理论分析 2。MIT 的 Animesh Chakravarthy, KyungYeol Song, Eric Feron 提出了一种减速预警系统。通过建立偏微分方程模型模拟高速公路首车减速车流的情况，并证明即使只有一小部分车辆装有预警系统，就可
6、以极大地减轻事故影响 3。欧洲专家 Zygmunt J. Haas 提出了一种随机模型，综合事故树和马尔科夫链知识计算车联网局域范围内的碰撞事故数及每辆车发生碰撞的概率 4。 90 年代中期，我国以清华大学、长安大学和重庆大学等为代表的科研院所开始致力于汽车防撞预警/控制系统的研究。我国在汽车防撞预警系统上的研究起步比较晚，和国际上有较大差距。随着物联网技术飞速发展，车联网时代也已经到来，随着先进传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术等技术的发展和不断创新，使得基于车路协同技术的车联网通信为解决交通安全难题提供了新的思路和条件，其中涉及到车辆间信息实时交互，辅助驾驶，交通控制和其他一
7、些先进的交通服务，为车辆安全行驶提供可靠实时的数据支持，从而使得交通事故实时预警成为解决交通安全难题的有效方法。CARTALK 2000 是欧洲委员会于 2001 年投资的研究项目。它的主要目的是开发一种基于车载通信系统的驾驶辅助系统，主要目标是：（1）评价联合驾驶辅助系统在当今和未来的应用和研究价值；（2）开发适应车载通信辅助驾驶系统的新技术，例如开发新的算法和软件架构；（3）在现实交通环境中测试和论证车载辅助系统的功能。为了实现相应的通信系统，开发了应用于自组织网络的高度动态的网络拓扑算法，并且它的网络原形已通过测试 5-6。CVIS 系统计划是欧洲 2006 2010 的一个项目。这个项
8、目计划依靠路旁的基础设施设计、开发和测试车辆行驶道路安全系统的应用。CVIC 系统允许驾驶员根据路况和交通密度直接影响交通控制系统，同时系统会给出到达目的地的可选道路。在这个系统中，道路上的标记信息如速度限制、天气警报和其它的警报标志将通过无线途经发给各个车辆 7 。本文在阅读了诸多文献之后，发现了在日益的科技发展的同时，交通安全的算法却没有随着科技的大幅增长而发生巨大的改变。原有的许多需要预测的参数已经可以通过无线网来传递，而日益拥堵的城市道路也给原有的衡量汽车安全的时间算法和安全距离算法带来了不可扩展的难题。我们在参考了以往的碰撞预警系统的设计，发现既往的计算方法都缺乏给驾驶员直观的感受，
9、既安全距离和安全时间阈值往往以车辆的最大加速度来衡量，而在未达到阈值时，驾驶员不能感受到直观的危险，同时当危险发生时，驾驶员未必能及时以最大加速度进行减速，从而发生事故。据此本文期望找到一种新的衡量表准，在考虑到原有两种模型的情况下，扩展车辆安全评价的范围，即每时每刻都可以让驾驶员都了解自身的安全状况和应该制动或加速的大小，已达到有效预警交通安全事故的目的。本文的结构如下：第二章介绍安全系数模型的结构，框架模式；第三章介绍安全系数的计算方法；第四章进行模型仿真和结果分析；第五章结论。2，安全系数模型安全预警系数：一种以汽车加速（减速）能力来告知汽车躲避车祸发生的系数。在众多交通安全模型当中，安
10、全距离模型和安全时间阈值是已知的被广泛使用的模型，其中，安全距离模型更是被许多厂家所接受。其计算容易，效果明显，能及时提醒驾驶员该制动减速，减少事故的发生，是一种即时警报的有效模型。但我们也不得不发现，其模型的建立十分简单，而且在刹车距离计算上，其考虑的是以最大刹车所产生的加速度进行减速，以期望能在最小的距离将汽车停止。而在现实的驾车环境中，事故的发生往往是因为驾驶员的误操作导致的。在得到警报的时候，驾驶员会产生慌张等情绪，而使得不能及时，有效的操作，特别是未必能将刹车踩到底，从而使得安全距离模型失效，达不到警告的作用。因此，我们在想如果能在汽车进入安全距离之内之前，就已经通知驾驶员其安全状况
11、，并以安全预警系数提示其如何躲避车祸，将会进一步增加道路上车辆的安全状况，从而降低车祸的发生概率。我们发现，在驾驶员的驾驶过程中，驾驶员可控制的操作仪器主要的有：刹车，油门，和方向盘。与之对应的最直观的参数就是车辆的加速度和转角速度。这其中，受驾驶员主管感觉最深，操作最为方便的是方向盘，所以往往事故当中，最难预测的是驾驶员的方向操作问题。本研究为简化模型的难度，顾不考虑驾驶员的操作转向问题，而专心研究驾驶员在油门和刹车，也就是加速度方面的模型建设。在充分认识到车联网时代的到来为交通科技发展带来的便利，我们想到了从车车通讯手段来获取原有只能估计的车辆信息，而且正因为如此，我们能更加准确的进行计算
12、，使得模型的准确度增加，提高了安全预警的可靠性。由于道路上车辆数目是十分巨大的，我们本文仅先考虑两车间安全预警系数的建立和判断，而多车之间的影响将在未来的文章中进行阐述。根据我们的设想，该模型的结构流程如下开始采集两车速度 ， 加速度 ， 距离 ， 速度及加速度与车道线的夹角计算估计最大制动加速度和最大增速加速度不考虑驾驶员反应时间的 碰撞所需加速度 ， 时间和制动距离 （ 第一方程组 ）比较反应时间比较安全距离考虑驾驶员反应时间的碰撞所需加速度（ 第二方程组 ）比较加速度的大小加速度最大制动加速度加速度最大增速加速度显示安全预警系数 ，并标明加速 （ 减速 ）警报 ， 显示危险为 1 0 0
13、 %结束显示安全预警系数为 0 ， 相对安全小 于小 于大 于大 于负 值正 值无 解 值图 1，结构流程图我们可以来描述一下我们的系统模型。该系统模型分为两步骤，一步骤为借由原有的碰撞检测方法检测，使得在紧急情况下达到最快运算得到预警的结果。该部分我们假设驾驶员的实时能看到数据，反映十分迅速，模型中与反应时间，安全距离作比较，为车祸的发生做好准备，降低伤害，或能紧急反映，逃避事故。第二部分为相对较为安全的时候，此时考虑驾驶员的反映时间，完善模型，让结果接近实际情况，而此时安全系数反映出的是驾驶员躲避车祸所能采用的最小动作，即最小刹车和最小加速情况，能让驾驶员实时关注自身周围的情况，达到辅助驾
14、驶员判断安全状况的作用。在模型的最开始，我们需要借助日益完善的车联网来获得数据。车联网的日益成熟，使得车辆在数据交换这些方面日益简单，准确。IEEE802.11 协议专门为车车无线通信等方面做出了相应的规范，而在此之后的 IEEE1609 协议更是将此协议细化，完善了车车通信的同步，数据传输和数据安全等方面的问题，铺平了车联网道路上的障碍，使得车联网成为车辆网络之后发展的必然趋势之一。而我们在其基础之上，通过自己编辑的协议，能够将车辆的一些列数据和道路的环境数据能够及时的获得，至于这方面的研究，将在另外一篇文章中叙述，在此不再赘述。在获得构建方程的各种系数后，我们在车载 MCU 中就可即时计算
15、，最先获得车辆的是根据车辆自身数据算得的最大加速能力和最大制动能力，为了统一量纲等问题，我们将其换算为相应的加速度，方便下文车辆的物理运动方程的建立。然后代入方程，计算时间，距离和加速度。将计算的碰撞时间和碰撞距离和驾驶员的反应时间和安全距离比较，得到第一级的安全状况，如果时间和距离不能满足需要，就表明驾驶员极度危险，需要做好碰撞的准备，作出转向等动作，试图逃避或者降低碰撞带给自己的伤害。如果满足这种情况，表明仍有时间为驾驶员作出反应，踏下制动踏板或者加速躲避事故的时间。此时，我们就需要考虑驾驶员的反应时间（包括驾驶员的反应时间和汽车的操作时间等） ，将速度带入到第二组方程。在这组方程中，我们
16、需要考虑车辆的长宽，反应时间等因素对车辆带来的影响，这时计算得到的碰撞时间和加速度值都将会有范围的影响，例如，碰撞前车出现加速等情况，这时明显解不符合常理，也将被认为无解的情况，表明自己是安全的。而当获得有效解之后，我们就可以衡量车辆自身的安全状况，这里分为两种状况：当后车撞向自己的时候，我们将算得一个正的加速度，这时我们需要加速才能躲避事故，因此，我们将这个数值与最大增速加速度作比，等到危险值，提示驾驶员做出动作。而当前车出现状况，我们将撞向前车时，我们需要刹车，进行减速，因此我们将算得一个减速度，而这时将其与最大制动加速度作比得到安全预警系数，提示驾驶员做出操作。而在这轮计算结束之后，将从新返回到开始，进行下一轮的计算。我们希望这个安全预警系数的计算能每时每刻反映车辆的状况，及时提醒驾驶员的自身状况。3，安全系数的计算方法在提到安全系数的计算之前，我们需要考虑安全距离和反应时间的计算和预算。在 2000 年，松原市卫生防疫站队 2000 名年龄在 1650 岁的驾驶员进行了一次测试，结果表明 2000 名驾驶员的反应时间均数
