基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型制造技術

本發明專利技術公開了一種基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型，是一種線性加速模型，將車間距、前車加速度、速度差作為模型中的多源信息輸入變量，采用模糊積分和貝葉斯方法，將多源信息融合輸入變量，決定產生下一步的車輛跟馳行駛模式；所述模型可使前車與后車同時移動，車輛的反應不會受到仿真步長的限制，同時能夠通過控制器來實現真實空間、時間中的車輛移動。

【技術實現步驟摘要】
基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型
本專利技術屬于汽車
，具體涉及一種跟車行為模型系統。技術背景多源信息融合技術現已經成為智能化交通控制與管理系統開發和實現的關鍵技 術，對提高交通系統管理效率、緩解擁擠、減少污染和能源消耗、培育未來新產業具有十分 重要的理論價值和現實意義。雖然多源信息融合技術在上述領域取得了一些進展，但在駕 駛員行為的研究中卻未得到充分利用。現代化道路交通把人、車、路、環境(交通四要素) 融為一體，成為動態與靜態相結合的社會大系統。其中，人是主體因素，在協調和控制交通 四要素中起舉足輕重作用。鑒于此，本設計關于駕駛員行為的研究從人機控制和系統的觀 點出發，應用模糊邏輯、非參數統計等理論以及智能協同技術，對駕駛員任務集聚、協同反 應過程，特別是多源信息融合，人機協同效能在不同路網環境中的實現等建模關鍵理論與 方法進行研究，建立了駕駛員微觀協同反應模型及算法。
技術實現思路
1.本專利技術的目的是提供一種基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型，是一種 線性加速模型，將車間距、前車加速度、速度差作為模型中的多源信息輸入變量，采用模糊 積分和貝葉斯方法，將多源信息融合輸入變量，決定產生下一步的車輛跟馳行駛模式；所述 模型可使前車與后車同時移動，車輛的反應不會受到仿真步長的限制，同時能夠通過控制 器來實現真實空間、時間中的車輛移動。移動。本專利技術利用模糊積分和貝葉斯方法描述駕駛員在復雜行駛環境中多源信息的融 合過程，確定駕駛員任務集聚后，對車輛應采取的駕駛行為。多源信息融合是對多個信息進行處理的理論和方法，可以把不同時間、空間的數 據進行綜合處理，從而得到對現實環境更精確、更可靠的描述。其基本原理和出發點是充分利用多個信息源，通過對它們及其提供信息的合理 支配和使用，把多個信息源在空間或時間上的冗余或互補信息按照某種準則進行組合，以 獲得對被測對象的一致性解釋或描述，使該信息系統由此獲得比它各組成部分的子集所構 成的系統更優越的性能。作為道路交通系統的信息處理者、決策者、調節者和控制者，駕駛員是 人-車-路-環境系統中最核心、最復雜的組成部分。在行車過程中，駕駛員需要連續不斷地從道路環境和車輛運行狀況中獲取道路交 通和車輛運行等多源信息，并對其進行融合來決定產生下一步的車輛行駛模式。具體的車輛行駛模式包括加速行駛、減速行駛、跟車行駛等。本專利技術所構建的車輛跟馳模型是一種線性加速模型，可以將車間距、前車加速度、 速度差作為模型中的多源信息輸入變量。該模型可使前車與后車同時移動，車輛的反應不 會受到仿真步長的限制，同時能夠通過控制器來實現真實空間、時間中的車輛移動。基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型車輛跟馳模型算法如下(I)前車速度降低時，為了保持前后車的間距，后車駕駛員采取的措施是盡量使車速等于前車的車速。(2)最優車頭時距(tp)指的是當前后車輛處于穩定的車輛跟馳狀態時的車頭時距。(3)處于穩定狀態的車間距稱為期望間距。期望間距是指前車的后檔與后車的前保險杠之間的距離，它可以用下式來表達期望間距=速度X最優車頭時距(4)線性的加(減)速模型能夠表明駕駛員可以通過采取加速或減速的行為來達到它的期望速度。相似的，在車輛跟馳過程中，駕駛員可以用同樣的原理達到與前車的穩定狀態。(5)駕駛員的感覺域隨前車速度和加速度以及車頭時距變化。滿足以上條件的車輛跟馳模型賦予每個駕駛員一個最優車頭時距和一個剎車反應時間。模型描述如下假設前車和后車開始在t = t0時刻相距Λ X并且它們有不同的速度，后車將在t = h時刻以它的期望間距與前車達到穩定狀態，跟馳行為模型公式為a (Aa)t0+CXt2+(β (Av)toJa1Xtp) Xt-(Ax)toJv1Xtp = O (1—1)式中，α，β——有待標定的常量；(何種常量)(是一個待定的數值，可以通過實測數據進行標定，就像 數學方程式里的待定系數一樣。)t、tp-達到穩定狀態的時間和最優車頭時距；c——剎車反應時間；( Δ V) t0+c = (Vf-V1) t0+c ;vf、V1-后車和前車的速度；(A )C =( , - ； af、B1—后車和前車的加速度；t0時刻是設定的開始時刻，t0+c時刻即開始時刻h加上剎車反應時間c后的時刻)引入一個可計算的加速度斜率，S卩加速度變化的快慢程度，它將后車帶到一種穩定的狀態；所述加速度斜率的值由以下公式求得s = -2X ((Av) t0+c+ ( Δ a) t0+c X t) /t2 (1-2)其中，s是代表h到&時間行駛的距離。這個斜率被應用在時間t = t0+c在前一步長和當前步長的時間段內加速度和加速度斜率保持穩定的前提下，(計算機模型設計中模擬更新車輛運行狀態)用于刷新車輛模型的算法如下(v)ti= (v) t0+ (a) t0 X T+0. 5 X s X T2(x)tl = (x)t0+ (v)t0XT+0. 5X (a)toXT2+0. 167XsXT2(1-3)式中，(V)tl——t = 時刻后車速度；(v) t(l、(a) t0——t = t0時刻后車速度和加速度；(x)tl-1 = 時刻后車所處的位置；(x)tQ-1 = t0時刻后車所處的位置；T-刷新時間。公式(1-3)應用的前提是在前一步長和當前步長的時間段內加速度和加速度斜率保持穩定。如果在這個時間段里反應時間和一個新的加速度被考慮，那么下面的公式被應用(v)u =:(V) t0+(a) t0X Δ c+0. 5 X (S)toX ( A c)2+ (a) 0+ΔεΧ (T_ Δ c) +0. 5 X (s)tO+Δ c X(T-Ac)2(x)u =:(X) !+(ν) to X Δ c+0. 5 X (a) t0X (Δ c)2+0. 167 X (S)ttlX (Δ c)2+(v)tO+Δ c X(T-Ac)+0.5X (a)t0+.cX (T_Ac)2+0. 167X (s)t0+.cX (T-AC)2(1-4)式中，Λc—前一刷新時間與反應時間的差值；(a) t0+Ac——反應時間之后新的加速度；(S) to+ Δ c——反應時間之后的新的加速度斜率；(V) t0+Ac——反應時間末的后車速度。(V) to+ ΔC可以由下式得到(V) to+Ac=(V) to+ (a) t0 X ( Δ C) +0. 5 X (s) t0X (Ac) (1-5)從公式(1-3)可以看出，應用到前一時間步長的反應時間，將被應用在當前步長和前一-步長之間。下面對本專利技術的實施例進行具體描述。具體實施方式本實施例將根據行車道上車輛跟馳的整個過程，對駕駛員從整個交通系統中獲取、加工、貯存、使用相關信息的認知過程鏈進行抽象，運用認知心理學知識，并結合人的信息并行處理、競爭協作輸出的思想，提出一種將直覺、分析和推理三者相結合的基于多源信息融合的駕駛員綜合認知結構。基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型，其特征在于是一種線性加速模型，將車間距、前車加速度、速度差作為模型中的多源信息輸入變量，該模型可使前車與后車同時移動，車輛的反應不會受到仿真步長的限制，同時能夠通過控制器來實現真實空間、時間中的車輛移動。所述跟馳行為模式包括加速行駛、減速行駛和跟本文檔來自技高網...

【技術保護點】
基于多源信息融合的駕駛員跟馳行為模型，其特征在于：是一種線性加速模型，將車間距、前車加速度、速度差作為模型中的多源信息輸入變量，采用模糊積分和貝葉斯方法，將多源信息輸入變量融合，決定產生下一步的車輛跟馳行為模式；所述模型可使前車與后車同時移動，車輛的反應不會受到仿真步長的限制，同時能夠通過控制器來實現真實空間、時間中的車輛移動。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：王曉原，吳磊，張敬磊，楊新月，王曉輝，夏媛媛，
申請(專利權)人：王曉原，
類型：發明
國別省市：