葛如海，洪志福

(1江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2 無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車與交通學(xué)院，江蘇 無錫 214121)

?

大型車輛右側(cè)盲區(qū)碰撞預(yù)警方法研究

葛如海1,2，洪志福1

(1江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2 無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車與交通學(xué)院，江蘇 無錫 214121)

為減少大型車輛右轉(zhuǎn)彎碰撞事故對行人的傷害，提出一種基于模式識別的右側(cè)盲區(qū)碰撞預(yù)警方法。分析了右轉(zhuǎn)彎事故的主要原因，建立了內(nèi)輪差的數(shù)學(xué)模型并計(jì)算其大小。利用車輛動(dòng)力學(xué)的仿真軟件(TRUCKSIM)搭建某型客車右轉(zhuǎn)彎仿真模型，得到該工況下車輛運(yùn)行參數(shù)，得到了合理的內(nèi)輪差取值。采用單目視覺模型實(shí)現(xiàn)行人和車輛間距離的測量。在此基礎(chǔ)上，選取訓(xùn)練和識別樣本的有效特征指標(biāo)，用模糊動(dòng)態(tài)聚類的方法對采集樣本進(jìn)行分析，獲得預(yù)警方法所需的標(biāo)準(zhǔn)模型。最后計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)模型和待識別樣本間的隸屬度，對待識別樣本進(jìn)行危險(xiǎn)等級分類。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效地對危險(xiǎn)情況進(jìn)行識別。

右轉(zhuǎn)彎碰撞；車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件(TRUCKSIM)；單目測距；預(yù)警方法；模糊模式識別

近年來，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)運(yùn)輸?shù)男枰?，大型車輛(包括貨車、大客車和專用車輛等)的保有量不斷增加，相應(yīng)地大型車輛交通事故也不斷發(fā)生，每年造成嚴(yán)重的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012—2015年國內(nèi)大型車輛交通事故造成54 592人死亡，約占交通事故死亡人數(shù)的29%，接近1/3[2]。大型車輛重大傷亡事故頻繁發(fā)生引起了社會(huì)各界的關(guān)注，其中大型車輛盲區(qū)監(jiān)測為主要的關(guān)注焦點(diǎn)。

我國于2013年頒布了國家標(biāo)準(zhǔn)《機(jī)動(dòng)車輛間接視野裝置性能和安裝要求》(GB 15804—2013)[3]，明確指出大型車輛必須在乘員一側(cè)和駕駛員一側(cè)各安裝1個(gè)補(bǔ)盲外視鏡作為避免側(cè)面碰撞的重要裝置。國內(nèi)外學(xué)者對盲區(qū)監(jiān)測進(jìn)行了相關(guān)研究，例如：三菱重工的行人識別系統(tǒng)[4]就在重型貨車前面布置一個(gè)立體攝像系統(tǒng),利用行人檢測技術(shù)和測距技術(shù)測定出車輛前面行人的精確位置，并對駕駛員進(jìn)行報(bào)警提醒，減少前盲區(qū)的碰撞事故；Leanne等[5]將全景式視覺傳感器作為一種輔助駕駛工具,用來監(jiān)視車輛附近的視覺盲區(qū)；Todd等[6]在建筑工程車輛中應(yīng)用激光掃描儀形成點(diǎn)云圖，處理后得到車輛盲區(qū)的三維距離圖；Michael等[7]使用4個(gè)雷達(dá)傳感器構(gòu)成的雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)探測車輛尾部盲區(qū)的情況；李軍等[8]基于CAN總線、“蠅眼”理論和超聲波測距技術(shù)，將測距節(jié)點(diǎn)和主控節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)后建立起一個(gè)“蠅眼”傳感網(wǎng)絡(luò)，將其應(yīng)用于大型車輛的防撞預(yù)警中; 李守曉等[9]采用了頻率為76.125 GHz左右的毫米波來感應(yīng)物體的存在，并以此計(jì)算出換道時(shí)目標(biāo)車輛的速度、距離及角度。

目前較少涉及通過對大型車輛右前輪盲區(qū)的研究來減少右轉(zhuǎn)彎事故的發(fā)生和提高對駕駛員與行人的保護(hù)效果。因此，根據(jù)《機(jī)動(dòng)車輛間接視野裝置性能和安裝要求》[3]，筆者利用單目視覺測距技術(shù)和模糊模式識別的原理，確定盲區(qū)內(nèi)行人的位置，并給出相應(yīng)的預(yù)警方法。

1　大型車輛右轉(zhuǎn)彎仿真模型

大型車輛在路口右轉(zhuǎn)彎時(shí)，行人進(jìn)入車輛右前輪盲區(qū)，在駕駛員毫不知情的情況下，由于內(nèi)輪差的存在，右前輪或駕駛室與行人可能發(fā)生側(cè)面碰撞，右后輪會(huì)碾壓行人。

1.1內(nèi)輪差

內(nèi)輪差定義為車輛在轉(zhuǎn)彎過程中內(nèi)側(cè)前輪和后輪的轉(zhuǎn)彎半徑差。在最大轉(zhuǎn)向角的情況下產(chǎn)生最大內(nèi)輪差，此時(shí)車輛左前輪轉(zhuǎn)彎產(chǎn)生的軌跡圓弧半徑等于最小轉(zhuǎn)彎半徑。如果駕駛員在轉(zhuǎn)彎時(shí)沒有考慮內(nèi)輪差，可能發(fā)生前輪安全通過然而后輪與行人或車輛碰撞的事故。為了獲得車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)的安全距離模型，需要計(jì)算其最大內(nèi)輪差。車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)的數(shù)學(xué)模型如圖1所示。最大內(nèi)輪差計(jì)算公式如下：

(1)

不同車型計(jì)算得到的不一樣的內(nèi)輪差。本研究采用的車型為宇通ZK6115BEV2,其各項(xiàng)相關(guān)參數(shù)見表1。由式(1)計(jì)算可得不同車型車輛的內(nèi)輪差，如表2所示。

圖1　車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)的數(shù)學(xué)模型

車型ZK6115BEV2輪距/m1．86總質(zhì)量/kg16500軸距/m5．25長，寬，高/m10．7，2．5，3．2最小轉(zhuǎn)彎半徑/m11．4

表2　不同車型的內(nèi)輪差

由表2可知：最小轉(zhuǎn)彎半徑r、軸距l(xiāng)和輪距d越大內(nèi)輪差越大，越容易發(fā)生事故。采用計(jì)算得到的內(nèi)輪差作為車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)右側(cè)安全距離范圍，即與車輛右側(cè)車身橫向距離在1.527 m以內(nèi)的都屬于危險(xiǎn)區(qū)域。

1.2右側(cè)盲區(qū)

汽車盲區(qū)是指汽車正常行駛時(shí)，由于自車車身的遮擋駕駛員視線達(dá)不到的區(qū)域。大型車輛存在著許多盲區(qū)，由于本文針對的是右轉(zhuǎn)彎行駛工況，所以只對車輛右前輪盲區(qū)進(jìn)行探討。本文采用探測目標(biāo)信息完整且更符合人的認(rèn)知習(xí)慣的視覺傳感器，通過合理的傳感器安裝位置來消除該盲區(qū)，攝像頭安裝在車輛的右后側(cè)，見圖2。這樣可以有效地覆蓋車輛的右前輪盲區(qū)，對盲區(qū)內(nèi)的行人進(jìn)行監(jiān)測，很好地解決了盲區(qū)問題。圖 3 為大型車輛右轉(zhuǎn)彎的危險(xiǎn)區(qū)域。

圖2　攝像頭的安裝位置

圖3　大型車輛右轉(zhuǎn)彎的危險(xiǎn)區(qū)域

1.3右轉(zhuǎn)彎仿真分析

由于進(jìn)行大型車輛右轉(zhuǎn)向的實(shí)車實(shí)驗(yàn)難度較大，本文利用車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件TRUCKSIM進(jìn)行某型大客車右轉(zhuǎn)向的模擬仿真。通過仿真模型調(diào)試與驗(yàn)證，意在取代實(shí)車實(shí)驗(yàn)。TRUCKSIM 由美國機(jī)械仿真軟件公司開發(fā)，主要用于預(yù)測和仿真汽車整車的動(dòng)力性、制動(dòng)性、操縱穩(wěn)定性、平順性和經(jīng)濟(jì)性。

研究發(fā)現(xiàn)：一般大型車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)其縱向速度都會(huì)保持在16～32 km/h。根據(jù)表1、表2對車輛參數(shù)和右轉(zhuǎn)彎仿真分別進(jìn)行設(shè)置。仿真設(shè)置：車速為vx=20 km/h，轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角由 180°轉(zhuǎn)至 0°。進(jìn)行轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角角階躍輸入下的大型車輛右轉(zhuǎn)彎仿真試驗(yàn)，得到運(yùn)行軌跡、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、側(cè)向加速度、側(cè)向速度等曲線，其中宇通大客車的仿真結(jié)果如圖4～7所示。

仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：右轉(zhuǎn)彎行駛時(shí)，車輛具有較好的轉(zhuǎn)向性能，不會(huì)由于轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角趨于最大值而發(fā)生失控；另外，每個(gè)變量都趨于穩(wěn)定且合理；計(jì)算得到的內(nèi)輪差誤差小于2%，所以取ΔR=1.527 m是合理的。

圖4　車輛運(yùn)行軌跡曲線

圖5　轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角曲線

圖6　側(cè)向加速度曲線

圖7　側(cè)向速度曲線

2　單目視覺測距

本文采用單目視覺測距來對大型車輛與行人間的距離進(jìn)行測量。利用圖像變換理論、成像模型和視覺測量坐標(biāo)系,建立了單目視覺測距模型。

2.1常用坐標(biāo)系

視覺測量中常用到如下一些坐標(biāo)系,其定義分別如下(見圖8)：

1) 世界坐標(biāo)系(Xw,Yw,Zw)，即絕對坐標(biāo)系，通常表示環(huán)境中物體的位置。

2) 攝像機(jī)坐標(biāo)系(Xc,Yc,Zc)，鏡頭的光心為原點(diǎn)，光軸為Zc軸，Zc軸、Yc軸分別與圖像平面的水平軸、垂直軸平行。

3) 圖像像素坐標(biāo)系(u,v)，即幀存坐標(biāo),單位為像素，原點(diǎn)為圖像左上角端點(diǎn)。

4) 圖像物理坐標(biāo)系(x,y)，原點(diǎn)為光軸與圖像平面相交點(diǎn)，x和y軸分別平行于u和v軸。

圖8　攝像機(jī)模型與各坐標(biāo)系

2.2圖像像素坐標(biāo)系和物理坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系

如圖9所示，設(shè)dx，dy為單位像素在x， y 軸方向的大小，則有：

(2)

o2(u0,v0)為光軸與相平面相交點(diǎn)幀存坐標(biāo)。理論上該點(diǎn)在圖像的中心，但由于攝像機(jī)制作存在誤差使得交點(diǎn)出現(xiàn)偏差，所以需要標(biāo)定攝像機(jī)。標(biāo)定的結(jié)果如表3所示。

圖9　幀存坐標(biāo)和圖像物理坐標(biāo)

參數(shù)標(biāo)定結(jié)果光學(xué)中心坐標(biāo)u0/pixel152．3v0/pixel109．4有效焦距fx/mm769．2fy/mm767．8

2.3世界坐標(biāo)系和攝像機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系

考慮到本文針對的是大型車輛危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的行人測量，所有的距離因素都是相對車輛來說的，所以這里采用車輛坐標(biāo)系來表示行人在行車環(huán)境中的位置，即對車輛坐標(biāo)系和攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換進(jìn)行研究。由攝像機(jī)的安裝位置可以得到攝像機(jī)與車輛之間的幾何關(guān)系，如圖10所示。

圖10　車輛與攝像機(jī)的幾何關(guān)系

(3)

其中：

(4)

2.4圖像坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系變換關(guān)系

單目視覺的圖像采集是將三維場景投影到攝像機(jī)的二維像平面[10]，該過程可以用針孔成像模型來表示，如圖11所示，其中：H為攝像機(jī)安裝高度(m)； (x0,y0)為圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)，取(0,0)；(x,y)為路面上任一點(diǎn)P在像平面的投影坐標(biāo)(mm)；f為攝像機(jī)有效焦距(mm)。根據(jù)幾何關(guān)系得到點(diǎn)P與鏡頭中心的縱向距離Z和橫向距離X的計(jì)算公式：

(5)

圖11　針孔成像模型

由式(2)和式(5)可以得到空間點(diǎn)P與像點(diǎn)p的之間的坐標(biāo)變換關(guān)系,以齊次坐標(biāo)表示:

(6)

令fx=f/dx,fy=f/dy，則式(6)可改寫成：

(7)

根據(jù)式(7)可以計(jì)算車輛與行人之間的縱向和橫向距離，即得到單目視覺測距模型。

3　預(yù)警方法

模糊模式識別在汽車行業(yè)通常應(yīng)用于車型的分類，本文將其應(yīng)用于碰撞預(yù)警方法的研究屬于首創(chuàng)。通過聚類分析距離、時(shí)間信息得到預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)模型，利用模糊模式識別的方法來判別待檢樣本的危險(xiǎn)程度。

3.1模糊集合和隸屬函數(shù)

模糊集合[11-13]是一種以數(shù)學(xué)語言來表示歸屬問題模糊性的集合，定義如下:給定論域U，對于任意的x0∈U，都有一個(gè)隸屬度u(0≤u≤1)與一個(gè)模糊集合A對應(yīng)，稱u為集合A的隸屬度，記作u=A(x0),x為U中的任一元素，則x對A的隸屬函數(shù)表示為uA(x)。uA(x)值越大，則隸屬于A的程度越高。

1) 模糊樣本與模糊集合依據(jù)最大隸屬度原則進(jìn)行歸屬判別。其數(shù)學(xué)描述：設(shè)論域U存在l個(gè)模糊子集Ai(i=1,2,…,l)，?x∈U，使得

(8)

當(dāng)UAi(x)值最大，則說明x隸屬于模糊子集Ai，即樣本x屬于Ai類。

2) 模糊集合與模糊集合依據(jù)就近原則來判別。其數(shù)學(xué)描述：設(shè)論域U存在由個(gè)模糊子集Ai(i=1,2,…,l)所組成的標(biāo)準(zhǔn)模式集，模糊子集B待識別，則貼近度可由式(9)得到。

(9)

當(dāng)N(B,Ai)值最大時(shí)，則說明待識別子集B與Ai最大相似，即B屬于Ai類。

對于集合中的樣本，用模糊矩陣R=?rij」n×n來表示樣本間的相似性，如果R中元素有rii=1,rij=rji，此時(shí)R為模糊相似矩陣。一般用夾角余弦法計(jì)算:

(10)

其中rij表示xi和xj的相似關(guān)系。

當(dāng)兩個(gè)集合間不僅為模糊相似關(guān)系，還存在傳遞性時(shí)，則稱其為模糊等價(jià)關(guān)系。

傳遞閉包一般用以下方法構(gòu)造：

(11)

根據(jù)式(11)進(jìn)行有限次運(yùn)算后，可得到一個(gè)整數(shù)k(2k≤n),使得R2k=R2k+2，則R2k即為需要的模糊等價(jià)矩陣t(R)。

令R*=?rij」n×n為模糊等價(jià)矩陣，?λ∈[0，1]可得λ-截矩陣Rλ的計(jì)算公式：

(12)

3.2特征指標(biāo)的選取

由本文第2節(jié)可得到車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)的狀態(tài)參數(shù)，其中對本文預(yù)警模型有關(guān)的參數(shù)有：車輛的位置信息，包括內(nèi)輪差ΔR、轉(zhuǎn)向角和運(yùn)行軌跡；速度信息，包括側(cè)向加速度ay、縱向速度vx和側(cè)向速度vy。本文特征指標(biāo)的選取是為了表示行人和車輛間的距離，這是一個(gè)二維坐標(biāo)的問題，只需要求取橫向和縱向距離信息即可，這里將位置和時(shí)間特征作為預(yù)警模型的評價(jià)指標(biāo)。當(dāng)檢測到行人時(shí)，依據(jù)車輛行駛工況，可以計(jì)算出縱向距離X和橫向距離Y及所需的時(shí)間。因?yàn)関x=16 km/h，所以縱向時(shí)間tx可由X值計(jì)算得出?？v向時(shí)間tx是冗余特征，不但影響計(jì)算速度(實(shí)時(shí)性)，還會(huì)對魯棒性產(chǎn)生影響。因此，選取車輛與行人的縱向距離X和橫向時(shí)間tx作為模糊評價(jià)指標(biāo)。

橫向時(shí)間ty：根據(jù)車輛轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角輸入下的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特性 (圖6和圖7)，得ay=0.38 m/s2，橫向初始速度vy0=1.17 km/h。車輛的內(nèi)輪差可近似看成Y方向的距離。因此，在計(jì)算橫向時(shí)間時(shí)，必須考慮車輛的內(nèi)輪差，ΔR=1.527 m,則橫向時(shí)間ty的計(jì)算公式如下：

(13)

3.3模糊聚類分析和模式識別

模糊模式識別系統(tǒng)一般主要由兩大部分組成，算法流程如圖12所示。

圖12　模糊模式識別算法流程

1) 樣本分類。對一定數(shù)量的樣本數(shù)量進(jìn)行訓(xùn)練，依據(jù)分類函數(shù)建立標(biāo)準(zhǔn)模式的類別庫，即模糊動(dòng)態(tài)聚類分析。

2) 樣本識別。選取模式識別方法，計(jì)算隸屬度函數(shù)進(jìn)而判斷待識別樣本在標(biāo)準(zhǔn)模式類別庫中的歸屬類型。其中設(shè)模式類別的有e個(gè)樣本，則該類模式的類中心計(jì)算公式如下:

(14)

3.4右轉(zhuǎn)彎盲區(qū)預(yù)警實(shí)驗(yàn)分析

本文的實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括一輛宇通ZK6115BEV2客車、一臺筆記本電腦、型號為 MV-130UM 的CCD攝像機(jī)。攝像機(jī)安裝位置與本文所述一致。

樣本采集過程：在車輛右側(cè)隨機(jī)選取至少 30個(gè)點(diǎn)，測量出點(diǎn)與車輛的縱向距離和橫向距離，讓行人站在隨機(jī)點(diǎn)上，利用攝像機(jī)采集圖片，采集的部分樣本如圖13所示。

圖13　模糊聚類部分樣本

3.4.1聚類分析實(shí)驗(yàn)分析

因?yàn)樾腥宋恢镁哂胁淮_定性，所以在聚類時(shí)采集的訓(xùn)練樣本應(yīng)該足夠多，訓(xùn)練后標(biāo)準(zhǔn)模型具有更準(zhǔn)確的識別結(jié)果。本文包含的情況比較合理。

1) 利用3單目視覺測距模型可得本車和行人間的距離信息，即由式(13)計(jì)算出訓(xùn)練樣本的評價(jià)指X和ty，如表4所示。

2) 由表4構(gòu)造訓(xùn)練樣本矩陣P2×30。表4中tymin=0.700 0，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，tymin值在小范圍內(nèi)對聚類分析結(jié)果沒有影響。

3) 由式(10)、(11)可計(jì)算出模糊等價(jià)矩陣R*。

4) 依據(jù)λ截矩陣式(12)，可以得出模糊等價(jià)矩陣R*相對應(yīng)的λ截矩陣Rλ，將R*中的數(shù)按大小排序如下：

1.000 0>0.999 8>0.999 7>0.999 6>0.999 3>0.998 8>0.998 0>0.997 8>0.995 0>0.994 4>0.992 5>0.988 3>0.984 4>0.971 9>0.971 8>0.971 4>0.962 7>0.949 5>0.942 8>0.932 4>0.930 0>0.899 1>0.895 3>0.888 5>0.857 1

依次選取以上各數(shù)為λ的水平進(jìn)行聚類，結(jié)果如圖14所示。

表4　訓(xùn)練樣本的特征值

圖14　模糊動(dòng)態(tài)聚類

依據(jù)實(shí)際需求，設(shè)定4種最終分類結(jié)果：非常安全、較安全、較危險(xiǎn)和非常危險(xiǎn)。根據(jù)圖14，聚類結(jié)果與λ值相關(guān)。當(dāng)λ=8 992，樣本被分為4類，但是樣本 22 作為單獨(dú)一類，對比其與其他樣本的數(shù)值大小，該類標(biāo)準(zhǔn)特征值不具全面性和代表性，因此該情況不合適；當(dāng)λ=0.932 5，有6種類別的樣本分類，不符合本文研究需要；當(dāng)λ=0.930 1，樣本被分為5類，樣本22作為單獨(dú)一類，但是，根據(jù)本文第1節(jié)的安全距離模型，樣本22和15，24，26，28在危險(xiǎn)區(qū)域范圍外且數(shù)值相近，所以這這些樣本歸屬為同一類，所以取λ=0.930 1最為合理?？梢缘玫阶詈蟮姆诸惤Y(jié)果如下：

非常危險(xiǎn)D1={p1,p2,p3,p4,p5,p19,p21}，為危險(xiǎn)等級Ⅰ。該類別樣本的各項(xiàng)特征指標(biāo)均最小，車輛和行人相距過近，此時(shí)車輛的行駛狀態(tài)最危險(xiǎn)。

較危險(xiǎn)D2={p6,p7,p8,p17,p18,p20}，為危險(xiǎn)等級Ⅱ。該類別樣本的各項(xiàng)特征指標(biāo)較小，行人處在車輛轉(zhuǎn)彎的危險(xiǎn)區(qū)域邊緣，發(fā)生碰撞的可能性較大，安全性較差。

較安全D3={p15,p24,p26,p28,p22}，為危險(xiǎn)等級Ⅲ。該類別樣本的距離特征指標(biāo)較大，時(shí)間指標(biāo)較小，發(fā)生碰撞的可能性較小。行駛過程中與行人的距離會(huì)過近，若雨雪等惡劣天氣車輛側(cè)滑則存在一定可能與行人碰撞。但總體來說，安全性一般。

非常安全D4={p9,p10,p11,p12,p13,p14,p16,p23,p25,p27,p29,p30}為危險(xiǎn)等級Ⅳ。該類別樣本的各項(xiàng)特征指標(biāo)都較大。即此時(shí)行人與車輛間相距較遠(yuǎn)，不會(huì)發(fā)生碰撞，安全性較高。

5) 利用加權(quán)平均法計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)模型{A1,A2,A3,A4},即由式(14)可得其聚類中心，標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)特征矩陣Y為

且A1={7.565};A2={8.6123.502};A3=(8.6123.502);A4={8.6123.502}。

3.4.2模糊模式識別實(shí)驗(yàn)分析

在模式識別時(shí)，采用擇近原則，而貼近度的計(jì)算方法采用格貼近度，待識別樣本隨機(jī)獲取，部分樣本如圖15所示，共10組數(shù)據(jù)。為驗(yàn)證模式識別的效果，進(jìn)行識別前人為標(biāo)定待檢測樣本，如表5所示。

圖15　待識別樣本

實(shí)驗(yàn)的基本過程如下:

1) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對待識別樣本組成的新矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

2) 由式(9)可得出標(biāo)準(zhǔn)模型和待識別樣本間的貼近度，依據(jù)擇近原則對其歸屬進(jìn)行識別，結(jié)果如表6所示。

表5　標(biāo)準(zhǔn)模型和待檢樣本數(shù)據(jù)

表6　識別結(jié)果

由表6可得：X1，X3和X10與4類標(biāo)準(zhǔn)模型間的格貼近度的數(shù)值相差較小，即對其隸屬程度相近。這是因?yàn)椋簝蓚€(gè)特征指標(biāo)(時(shí)間、位置特征)很大程度上是隨機(jī)的，沒有一定的關(guān)聯(lián)性，若樣本各特征指標(biāo)處在標(biāo)準(zhǔn)模型分類臨界范圍內(nèi)，就產(chǎn)生該樣本對標(biāo)準(zhǔn)模型具有相近的隸屬程度。對比表5、6，發(fā)現(xiàn)樣本 5與樣本10識別結(jié)果與標(biāo)定結(jié)果不符合，雖然存在不同的歸屬判定程度，但都?xì)w屬危險(xiǎn)類別，而不是危險(xiǎn)與安全的本質(zhì)區(qū)別。另外 8 組樣本的標(biāo)定和識別結(jié)果相同，表明該方法有良好的識別效果。

4　結(jié)束語

從仿真結(jié)果可知，車輛尺寸和軸距越大，右轉(zhuǎn)彎過程中產(chǎn)生的內(nèi)輪差越大。大型車輛的內(nèi)輪差一般可達(dá)1.5～2.5 m。

在模糊聚類分析的條件下，對車輛右轉(zhuǎn)彎時(shí)的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行分析，選取縱向距離X和橫向時(shí)間兩個(gè)優(yōu)良特征作為模糊評價(jià)指標(biāo)。

基于模糊模式識別的預(yù)警方法，可以準(zhǔn)確地對行人的位置信息進(jìn)行危險(xiǎn)等級分類，具有較好的識別效果。

本文只研究了大型車輛右側(cè)盲區(qū)的碰撞預(yù)警，而未涉及盲區(qū)內(nèi)行人檢測和跟蹤算法的研究。如何獲取行人運(yùn)動(dòng)軌跡，使行人得到更好的保護(hù)，今后可進(jìn)一步研究探討。

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(責(zé)任編輯劉舸)

Research on Collision Warning of the Right Blind Area for Large Vehicles

GE Ru-hai1, 2, HONG Zhi-fu1

(1.School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China；2. School of Automobile and Traffic, Wuxi Institute of Technology, Wuxi 214121, China)

In order to reduce injuries of pedestrians on right-turning collision of large vehicles, a collision warning method of right blind based on pattern recognition was proposed. Firstly, the main reasons for the right-turning accident were analyzed to establish the mathematical model of the inner wheels difference and to calculate its size. Using the vehicle dynamics simulation software (TRUCKSIM), we built right-turn simulation model of a passenger car to obtain the operating parameters of vehicle in this condition, as well as to verify the validity of the inner wheels difference. At the same time, the distance measurement between the vehicle and pedestrians was achieved by the use of monocular vision ranging model. Based on which, selecting some valid features indicators of samples in training and recognizing and analyzing samples collected by fuzzy dynamic clustering are to gain the standard model of early warning methods needed. Finally, wee calculated the membership grade between standard model and hazard level of samples to be recognized was classified. Experiments show that this method can effectively identify dangerous situations.

right-turing collision; dynamics simulation software (TRUCKSIM); monocular ranging; warning method; fuzzy pattern recognition

2016-03-11；

2016-04-28

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403172，51275211)；中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M541607)

葛如海(1957—)，男，江蘇如皋人，博士，教授，主要從事汽車被動(dòng)安全性及汽車輕量化研究；通訊作者 洪志福(1990—)，男，福建泉州人，碩士研究生，主要從事汽車主被動(dòng)安全研究，E-mail：achilles_h@yeah.net。

format：GE Ru-hai, HONG Zhi-fu.Research on Collision Warning of the Right Blind Area for Large Vehicles [J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(10):1-10.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.10.001

U471.15

A

1674-8425(2016)10-0001-10

引用格式：葛如海，洪志福.大型車輛右側(cè)盲區(qū)碰撞預(yù)警方法研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2016(10):1-10.