基于最小报警距离的FCW测试方法与危险系数定义

作者单位：吉林大学

论文类型：硕士学位论文

摘要：近年来，随着计算机技术以及通信技术的发展与成熟，万物互联的时代已经到来。在此背景下，汽车行业为了满足人们的需求，正逐渐将研究重心偏向智能驾驶以及车联网方面，而属于智能驾驶功能之一的辅助驾驶功能，对于驾驶安全有着重要意义。汽车作为与人们出行密切相关的交通工具之一，驾驶安全尤为重要，辅助驾驶基于可靠的算法以及车联网的信息互通，能预测出人类难以判断的危险情况，更早地将危险情况告知驾驶员，从而给驾驶员更多的时间来采取措施。辅助驾驶功能包括很多方面，例如基于车-车通信的前向碰撞预警、交叉路口碰撞预警、盲区预警，基于车路协同的闯红灯预警、道路标志牌识别、危险路况提醒，以及基于人-车通信的弱势交通参与者预警等。这些功能也正逐渐应用于量产汽车上，但是在应用于真实车辆前，有必要对每一类智能驾驶功能进行多次测试以确保其可靠性和稳定性，从而推动智能驾驶功能的应用与发展。本文对辅助驾驶中的前向碰撞预警（Forward Collision Warning，FCW）功能进行安全性和报警准确性测试，测试车辆是否能及时发出预警信息，并给出了前向碰撞预警危险系数的定义。首先根据道路场景以及车辆运动状态的不同给出相应的最小报警距离的概念，然后结合运动学公式以及驾驶员反应时间等因素，给出最小报警距离的计算公式。通过比较实际车距和最小报警距离，得到前向碰撞预警测试是否成功的判断标准。进一步分析实际车距和最小报警距离的线性关系，推导出前向碰撞预警危险系数的计算方法，危险系数越接近阈值，汽车发出报警信息的迫切性越高。最后在车辆仿真软件中部署测试场景，设置车速、距离、方向等多个参数，根据参数的不同组合建立多个前向碰撞预警测试用例。通过观察仿真过程并分析实验数据，发现被测车辆的运动规律符合本文的理论分析，且仿真实验结果与预测的结果相同，因此可得出结论∶基于最小报警距离的前向碰撞预警测试方法具有可行性和可靠性。同时进行了危险系数的对比实验，通过实验发现本文提出的危险系数适用于更多驾驶工况，并且能在测试过程中连续输出，有利于进一步分析仿真的过程和结果，因此本文提出的危险系数具有一定的参考价值。

关键词：前向碰撞预警；仿真测试；危险系数