一、前言

随着我国经济的快速发展和人们生活水平的逐步提高，我国汽车的保有量越来越大，随之带来尾气排放污染环境、道路拥堵交通事故频发等。据统计，发生交通事故的主要类型有正面碰撞、侧面碰撞、追尾相撞、翻滚等，其中城市交叉路口为发生交通碰撞事故的主要区域之一^[1]。发生这些碰撞的主要原因是驾驶员注意力分散以及对外界障碍物反应不及时，无法做出有效的制动措施。

为解决碰撞事故的发生，目前已有大量研究投入到碰撞预警和自动紧急制动系统中，主要思路是在车体搭超声波雷达、载毫米波雷达、摄像头等传感器进行碰撞前的检测，通过多传感器融合算法提升检测精度，从而进行碰撞前预警或进行紧急制动，避免碰撞的发生^[2]。然而在城市交叉路口由于路口周围建筑物及绿化树木的遮挡，现有的基于车载传感器的碰撞预警系统无法有效检测垂直交叉方向来车并预测碰撞危险，因此可能导致碰撞事故的发生^[3]。

为应对极端工况下的碰撞危险，本文开展了基于车车通信的交叉口直行碰撞预警系统的研究，利用基于LTE-V新一代无线通信技术实现车车之间的信息交换，研究了基于车-车通信的碰撞预警算法，提升了超范围及突发情况下的远车状态感知能力，有利于减少碰撞事故的产生。

二、交叉口直行碰撞预警系统原理

本文研究的场景为无信道控制的城市交叉路口，主车HV和远车RV垂直交叉通过该路口，车辆间存在冲突碰撞危险。

交叉口碰撞预警可以提前对驾驶员进行预警来保证驾驶员有足够的时间来操作车辆避免事故的发生。该系统的基本原理如图1所示：主车 HV 分析接收到的 RV 消息，筛选出位于交叉路口左侧（Intersecting Left）或交叉路口右侧（Intersecting Right）区域的 RV；进一步筛选处于一定距离范围内的 RV 作为潜在威胁车辆；计算每一个潜在威胁车辆到达路口的时间和到达路口的距离，筛选出与 HV 存在碰撞危险的威胁车辆；若有多个威胁车辆，则筛选出最紧急的威胁车辆；系统通过 HMI 对 HV 驾驶员进行相应的碰撞预警^[4]。

三、交叉口直行碰撞预警算法研究

（一）地图位置匹配算法

为了准确筛选出有碰撞危险的车辆，本文建立了基于权重法进行路段匹配的算法^[5]。对于主车HV未知或者接收到的远车RV的位置信息，首先计算车辆位置和路段之间的垂直距离 d ， d 越小，说明车辆位置与路段越匹配，因此基于垂直距离 d 的匹配权重W₁可定义为：

            (1)

其中，λ_d 为定义的距离权重参数。

同时可以根据车辆位置信息计算车辆航向角与有向道路的夹角 θ ， θ 越小，说明车辆位置与路段越匹配，因此基于方向夹角 θ 的匹配权重W₂可定义为

            (2)

其中，λ_θ 为定义的方向夹角权重参数。

针对不同道路特征，可以加入不同类型的匹配权重W_n，最后得出各位置点与地图信息的匹配权重W为

       (3)

针对同一种应用而言，对一个位置点W越大说明与地图信息的匹配程度越高，可以得到车辆与路口中心准确的位置与运动估计。

（二）直行碰撞预警算法

本文采用时间差法进行冲突检测及碰撞预警，示意图如图2所示，设定驾驶员在速度为v时避免冲突进行操控所需时间为T_v。如图3所示，假设 HV 为先到达冲突区域， RV1 晚到达冲突区域。两车到达冲突区域的时间差Δt₁=T_{RV a}-T_{HV a} ,HV 离开与RV到达冲突区域时间差 Δt₂=T_{HV b}-T_{RV a} 。

当 Δt₁ ＜ Δt_1阈值 时，表示两车几乎同时进入冲突区域，存在潜在的冲突。

当 Δt₁ ＞ Δt_1阈值 时，若Δt₂ ＞ 0 ，表示两车相距较大的时间前后到达冲突区域，但前车还未完全离开冲突区域后车已经进入冲突区域；若Δt₂ ＞ Δt_2阈值，表示两车无法在可接受间隙中通过路口，存在潜在的冲突。

图2  基于时间差的算法示意图

图3  相对位置关系图

车辆中心与冲突区域中心相距d：

         (4)

车辆实时与冲突区域相距S_a:

               (5)

车辆到达冲突区域所需的时间t_a:

                  (6)

（三）直行碰撞预警发布策略

交叉口直行碰撞预警采用分级发布策略，可分为3级。第一级是基于地图匹配的信息发布，当在通信范围内检测到远车且与主车存在冲突可能时，通过交互界面预警发布地理信息系统提示驾驶员左向或右向来车方向和位置。第二级是基于冲突区域检测的预警，即存在潜在冲突时，通过语音向驾驶员发布预警谨慎通行。第三级是基于车辆最小安全间距模型通过语音和振动进行预警发布，提醒驾驶员立即采取制动措施。

四、验证系统搭建

为开展交叉口直行碰撞预警系统功能的验证，在封闭试验场地搭建了验证系统。

（一）路侧通信系统

在车车通信获取车辆位置的同时，需要通过将车辆位置与地图信息匹配以获取相对城市道路的位置关系及匹配的道路。地图信息由路侧通信单元广播，向车辆传递局部区域的地图信息，包括局部区域的路口信息、路段信息、车道信息，道路之间的连接关系等。路侧通信系统主要构成为路侧通信单元，地图信息可通过车路协同云控管理平台将地图信息切片并发布到路侧通信单元，并通过路侧通信单元将地图信息周期广播到周围车辆，如图4所示。

图4  路侧系统示意图

地图信息的主体结构，是一个层层嵌套的形式^[6]，如图5所示，包含Node、Lane、Link等基本属性信息。

Node：地图节点，是地图的最基本组成部分，可以是交叉路口，也可以是一个路段的端点。在地图上，顺序的两个节点确定一条有向路段。节点属性包括名称、ID、位置以及节点相连的上游路段集合。一个节点中包含的路段，均以该节点作为下游端点。而从该节点出发的路段，则归属于路段下游节点的数据中。基于车车通信获取的车辆运动信息与地图信息匹配，可以预测车辆的未来运动方向。

Link：表示从一个节点到相邻另一个节点的有向路段。其属性包含名称、上游节点ID、限速集合、车道宽度，以及该路段包含的车道集合与交通标志标牌集合。基于车车通信获取的车辆运动信息与地图信息匹配，可以预测车辆的未来运动轨迹。

Lane：包含ID、共享属性、车道出口的允许转向行为、车道与下游路段车道的连接关系列表以及车道中间点列表。基于车车通信获取的车辆运动信息与地图信息匹配，可以提取车联网所在的车道编号^[7]。

图5  地图消息MAP结构示意图

（二）车载预警系统

车载预警系统主要包括车载通信单元、HMI单元、高精度定位单元等^[8]。其中车载通信单元用于接收路侧通信单元、远车通信单元发布的消息；高精度定位单元用于采集本车位置信息并通过车载通信单元向周围广播；HMI单元用于发布预警信息并向驾驶员提示。车载预警系统架构如图6所示。

在车路协同应用中，定义车辆基本安全消息BSM（Basic Safety Message）用来在车辆之间交换安全状态数据^[9]。车辆通过该消息的广播，将自身的实时状态告知周围车辆，以此支持一系列协同安全等应用。为了支持交叉口碰撞预警的开发，涉及车车通信数据交换信息包含表1所示的信息。

图6  车载系统示意图

表1  车车通信数据列表

车车通信数据交换基本性能要求为：

●    主车车速范围（0～70）km/h；

●    通信距离≥150 m；

●    数据更新频率典型值 10 Hz；

●    系统延迟≤100 ms；

●    定位精度≤1.5 m。

五、试验验证

本研究中在封闭试验场内选取典型的十字交叉口作为验证场地，道路为双向两车道，双向路段长度为300米。主车HV和远车RV分别在路段起始位置以相同的速度驶向冲突区域，验证碰撞预警系统能否及时预警，且在第三次预警发生时驾驶员及时刹车能否避免碰撞。实验中车辆制动安全的加速度大小为为3.6 m/s2。

（一）HV和RV以20km/h同时驶向冲突区域

试验中HV和RV以20km/h同时匀速驶向冲突区域，在第三次预警发生时驾驶员立马制动减速，三次预警事件及是否碰撞预警结果如表2所示。通过表中可知，碰撞预警系统能够正常触发预警，且能提醒驾驶员制动避免碰撞。

表2  碰撞预警测试（v=20km/h）

（二）HV和RV以40km/h同时驶向冲突区域

试验中HV和RV以40km/h同时匀速驶向冲突区域，在第三次预警发生时驾驶员立马制动减速，三次预警事件及是否碰撞预警结果如表3所示。通过表中可知，碰撞预警系统能够正常触发预警，且能提醒驾驶员制动避免碰撞。

表3  碰撞预警测试（v=40km/h）

（三）HV和RV以60km/h同时驶向冲突区域

试验中HV和RV以60km/h同时匀速驶向冲突区域，在第三次预警发生时驾驶员立马制动减速，三次预警事件及是否碰撞预警结果如表4所示。通过表中可知，碰撞预警系统能够正常触发预警，且能提醒驾驶员制动避免碰撞。

表4  碰撞预警测试（v=60km/h）

六、结论

本文研究开发了基于车车通信的面向城市交叉口的碰撞预警系统，详细介绍了该预警系统的工作原理，开发了地图位置匹配算法和基于时间差的直行碰撞预警算法，建立了三级的预警发布策略。利用车车通信系统可以通过车车交换数据实现超视距范围内车辆运动状态的获取，并实施预测车辆运动轨迹和碰撞可能性。通过实验表明，该系统能够有效对潜在冲突进行预警，避免碰撞的发生。

参考文献

1. Architecture and Application Research of Cooperative Intelligent Transport Systems[J] . Ling Sun,Yameng Li,Jian Gao.  Procedia Engineering . 2016.

2. 侯喆,张洪昌.基于毫米波雷达的汽车与行人碰撞预警系统设计[J].科技与创新,2021(14):126-129.

3. 周琦. 车联网环境下无信号交叉口控制策略研究[D].重庆交通大学,2018..

4. 李璇. 基于V2X技术的碰撞风险预警和路口通行辅助方法研究[D].吉林大学,2019.

5. 胡艳,樊亚云,曹钻.城市道路交叉口防碰撞预警的研究[J].无线互联科技,2020,17(08):137-138.

6. 徐建军. 基于车路协同的交叉口盲点避撞技术研究[D].天津职业技术师范大学,2016.

7. An Intersection Game-Theory-Based Traffic Control Algorithm in a Connected Vehicle Environment. Elhenawy M,Elbery A A,Hassan A A,et al. IEEE,International Conference on Intelligent Transportation Systems . 2015.

8. 胡梦岩. 智能网联环境下的无信号交叉口冲突消解方法研究[D].长安大学,2017.

9. 刘玢滟. 基于V2X的道路交叉口车—车避撞预警算法研究[D].重庆交通大学,2018.