[发明专利]一种基于单雷达的前方最危险目标车辆的筛选判断方法

说明书

本发明属于车道位置识别领域，具体公开了一种基于单雷达的前方最危险目标车辆的筛选判断方法，包括步骤：结合雷达探测信息和行车传感器信息，预测本车行驶轨迹；基于定曲率目标识别算法，引入修正系数K并采用‘仿真标定法’对不同车速下的K值进行拟合，预测前后车辆之间的相对横向距离；为选取最危险目标车辆，应用逻辑门限值控制理论将前方多目标车进行分类，并利用“同车道最近原则”完成筛选。本发明的方法能提高车辆弯道行驶中AEB系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及车道位置识别领域，具体为一种基于单雷达的前方最危险目标车辆的筛选判断方法。

背景技术

由于目前研究人员大多重点关注于AEB系统对车辆的预警/制动控制，对前方目标识别的研究比较少；且基于单雷达对前方目标车道位置识别主要集中在对图像信息的感知，采集以及标注技术，而本发明主要研究了基于单雷达的前方多目标车辆的车道信息的判断方法。在现在技术中，人们采用机器视觉技术对前方车辆和车道线进行识别，判断前方目标车辆所处的车道信息；也可通过对驾驶员视野捕捉来判断驾驶员意图，从而找出前方最危险目标车辆。该类方法主要是通过传感器与机器视觉技术来监测车道线判断前方目标车辆位置的方法。与之相似的还有GPS域车车通信的方法、信息融合的方法，但此方法识别前方多目标车鲁棒性差，受环境影响较大且识别距离较短。还有一些厂商基于前方车辆数据预测车道、点与几何元素的位置关系或者主车道行驶弯道圆心角为基准补偿相应目标车辆位置来判断前方目标位置。这些方法都是基于不同的识别原理设计算法，对本车和前车数据进行处理，将其分两段预测轨迹，从而判断两者的车道关系。该类方法尽在前后车相距较远时效果较好且实现较为困难。因此，为了解决上述技术问题，需要一种实现较为容易、考虑内容少且可靠性好的前方多目标车辆筛选判断方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于单雷达的前方最危险目标车辆的筛选判断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于单雷达的前方最危险目标车辆的筛选判断方法，包括步骤：

S1：基于本车传感器和毫米波雷达预测车辆行驶轨迹；

S2：预测相对横向距离；

S3：修正调整；

S4：基于预设逻辑将目标车辆分类；

S5：最危险目标车辆筛选与判断。

优选的，S1还包括获取单雷达的输出信号并对单雷达的输出信号进行预处理，预处理过程包括：将毫米波雷达输出的相对车距、相对车速与相对方位角转化到本车的直角坐标系中，经计算获得与本车的纵向及侧向相对运动信息，通过将该信息输入到自动紧急制动系统的目标状态判断算法中，从而对前方目标车辆进行危险状态的判断。

优选的，S2中具体过程包括：获取陀螺仪测得的车辆横摆角速度、车辆传感器测得的车速等，并采用定曲率目标识别算法预测相对横向距离。

优选的，S3中加入修正系数对车辆后轴至雷达安装点的纵向水平距离进行修正，以减少车长带来的影响。

优选的，S4中预设逻辑为逻辑门限值理论，S4中包括：利用逻辑门限值理论，结合目标车与本车的相对位置关系，将相邻车道内和本车道内目标车辆进行划分；基于AEB系统对前方多目标车辆进行分类，过滤安全目标车辆信息。

优选的，S5中对于本车道内前方危险目标车，采用‘同车道最近原则’筛选出离本车最近的目标并将其判断为最危险目标车辆。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明针对客车车型及其气压制动的特点，建立整车多体动力学模型；基于逻辑门限值控制方法设置ABS系统参数确保AEB系统的稳定性；在Matlab/Simulink中建立逆纵向动力学模型实现车辆模型的有效控制，并通过正负阶信号输入反馈验证其有效性。