基于HMM(隐马尔可夫模型)的会车碰撞危险性评估算法的研究.docx

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基于HMM（隐马尔可夫模型）的会车碰撞危险性评估算法的研究

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摘要：针对道路会车工况开发的一套评估主车与对面来车发生碰撞危险性的算法。首先根据车辆的运动状态应用车辆二自由度单轨模型预测车辆运动轨迹，并应用SAT（分离轴算法）来检测碰撞，然后将道路中心线作为参考利用速度向量的分解来预估碰撞发生的危险性，最后结合车辆动力学以及道路环境并应用HMM（隐马尔科夫模型）来最终评估碰撞发生的危险程度。为了验证这套算法的有效性，利用Carmaker软件设置了不同的仿真道路环境，结果表明，这款会车碰撞危险性评估算法能够有效预测会车过程中可能发生的碰撞事故。

关键词：驾驶辅助；隐马尔可夫模型；会车碰撞；分离轴

Researchoncrashriskasssessmentwithoncomingtraffic

YANGHao

（CDHK，TongjiUniversity，Shanghai，201800）

Abstract：Inthispaperanalgorithmforcrashriskassessmentbetweenhostcarandoncomingtrafficisdeveloped.Atfirst，thetrajectoriesofbothcarswillbepredictedbasedonthemotionstatesofthecarsusingthesingletrackmodelwithtwodegreesoffreedomsandtheSATalgorithmwillbeimplementedtocheckthecrash.Thenthecrashriskwillbepre-estimatedbytransformingthevelocityvectorstothecoordinatesystemoftheroadcenterline.Attheend，theHMMmodelwillbeusedtocombinethetwoestimationsandgivethefinalcrashrishassessment.Toverifythevalidityoftheproposedalgorithm，simulationswithCarmakerarealsoconducted.

Keywords：driverassistance；HMM；crashwithoncomingtraffic；SAT

0引言

为了提高道路交通的安全性以及车辆的舒适性与可控性，长久以来各大汽车及汽车零部件厂商花费大量的人力物力来研究开发汽车驾驶辅助系统。最近十年市场上也涌现了许多成熟可靠的产品，其中包括ACC（自动巡航控制），AEB（紧急制动），自动泊车系统等。这些主动安全系统一方面在很大程度上减少了道路交通中的碰撞事故，从而大大提高了交通参与者的人身安全。另一方面，车辆在行驶过程中的舒适度与可操作性也通过这些系统得到很大的提高。车辆朝着越来越智能的方向发展，带给驾驶人员越来越好的驾驶体验。然而目前市场上并没有一款成熟的产品来辅助车辆规避道路会车工况下可能发生的碰撞事故。故本文针对这一工况设计了一款碰撞预警及自动避撞系统。

近年来，不少学者也做了很多相关的研究，来预测会车工况下对面来车的运动轨迹以及其与主车碰撞的危险程度。文[1]中作者利用一套双目摄像头系统来采集对面来车的运动及深度信息，进而应用图像处理算法以及卡曼滤波器来预测其在下一秒的轨迹。文[2]提出了一种计算两车相会时发生碰撞概率的算法，其中应用了Bayes网络以及正太分布模型来预测车辆的运动状态与轨迹。文[3]提出了一种基于道路环境的轨迹预测模型。根据车辆与道路轨迹线的位置信息预测出车辆的运动状态（直行，变道，转弯，掉头），然后结合最优化原理计算车辆的运动轨迹。

对比分析上述文章内容可知，在会车碰撞预警及自动避撞系统的研究过程中，离不开对车辆轨迹的预测以及道路环境的分析。本文将结合这两方面内容并应用HMM模型来评估主车与对面来车在会车工况下发生碰撞的危險程度。

1环境模型

本文设计的会车碰撞预警及自动避撞系统主要应用对象是一般量产的汽车，故所使用的环境检测装置是单目摄像头和中距离雷达。单目摄像头提供车辆视野中的物体分类以及道路轨迹线信息，而雷达则提供会车工况下对面来车的位置，速度，加速度信息。为了提高雷达提供的横向距离和速度信号的准确度，基于图像处理的fusion算法被应用于此。基本原理是：利用雷达提供的精确度高