基于V2X的逆向超车预警算法

作者单位：吉林大学

论文类型：硕士学位论文

摘要：我国的公路交通经过几十年的快速发展，里程快速增加。但是我国绝大多数的城际公路仍是双向两车道的低等级公路。在这种双向两车道公路上的超车过程相比较城市道路和高速公路更加危险，情况也更加紧急。由于车辆在逆向超车时初始距离较远且相对速度较快，基于车载感知系统的传统车辆无法对这种极端场景进行预警。加之驾驶员超车时视野受限，无法完全获取前方车辆的位置与速度信息。在信息不全的情况下做出的超车行为具有很大的危险性。因此对逆向超车场景进行预警具有较大的挑战。与此同时C-V2X技术凭借其低时延、高速率等可靠性因素，为逆向超车预警算法的实现提供了可行性。为推进车联网技术在提升汽车安全性、经济性及交通系统效率等方面的深度应用，本文对逆向超车场景进行深入分析，包含了以下创新点∶1）本文提出了一种辅助驾驶的逆向超车预警（Do Not Pass Warning，DNPW）算法。该算法以完善道路交通安全为目的提出了逆向超车的最小超车距离概念并由此提出了逆向超车危险性系数，量化了逆向超车过程中的危险程度。把逆向超车的情景和传统超车的情景进行了分析，明确了逆向超车过程中主要的危险因素，给出了逆向超车预警算法的触发条件。2）在分析逆向超车的最小超车距离时，将逆向超车的过程具体化为超车过程和并线过程两个部分。在考虑了安全距离的超车过程中，根据道路场景和车辆的运动状态计算出车辆在超车过程中的行驶距离；根据逆向超车并线过程中的极限场景，即车辆以最大减速度减速时，计算出车辆在纵向车道的行驶距离。最小超车距离由超车过程和并线过程中所计算的两个距离组合而成。在逆向超车的并线过程中，同时考虑了车辆在并回原车道时避让前车的情景。在保留了足够安全距离的前提下，本文对原车道前车的不同运动状态进行分析与计算，提出了并线过程的最小并线距离，进而提出了并线危险系数。3）在车辆仿真软件中搭建虚拟测试场景。设置交通环境参与者的车速、位置和方向等多种参数，根据参数的不同组合创建不同的测试用例。通过观察仿真过程中，车辆在逆向超车危险性系数处于绝对危险临界值情况下的行驶状态，可以看出被测车辆的运动状态符合理论分析。最终的仿真实验结果与算法预测结果一致，表明本文所提出的逆向超车危险性系数对逆向超车过程危险场景的预测具有可行性，具有相应的参考价值。

关键词：逆向超车预警；V2X；超车安全