惠 飛，邢美華，郭 靜，唐書宇

（長安大學(xué)信息工程學(xué)院，西安 710064）

（*通信作者電子郵箱xingmeihua@chd.edu.cn）

0 引言

近年來，交通事故造成了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失，使之成為各國面臨的一個(gè)嚴(yán)峻問題［1］。據(jù)美國高速公路安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）統(tǒng)計(jì)，2018年有36 560人死于車輛碰撞事故，且前向碰撞占據(jù)約30%，其中，大部分碰撞事故是人為因素造成的［2］。因此，有效檢測(cè)和避免前向碰撞的預(yù)警系統(tǒng)對(duì)提高道路安全性具有重要意義。

前向碰撞預(yù)警（Forward Collision Warning，F(xiàn)CW）系統(tǒng)可以分為兩種：一種基于毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等傳統(tǒng)傳感器感知并獲取前方車輛信息；另一種通過車車（Vehicleto-Vehicle，V2V）通信實(shí)現(xiàn)車輛間運(yùn)動(dòng)、軌跡信息交互。盡管前者的精度較高且研究起始時(shí)間較早，但是存在一定缺陷，如：基于激光雷達(dá)的系統(tǒng)在雨、雪、霧等惡劣天氣中無法穩(wěn)定運(yùn)行［3］；激光雷達(dá)系統(tǒng)和雷達(dá)系統(tǒng)的檢測(cè)都在視距（Line-Of-Sight，LOS）范圍內(nèi)，并且通常是定向的［4］；攝像頭在隧道中由于光線不足、天氣因素導(dǎo)致視線范圍縮小等。相對(duì)而言，車車通信方式不易受天氣、光線等影響且能實(shí)現(xiàn)對(duì)非視距車輛的感知，所以，基于車車通信的碰撞預(yù)警系統(tǒng)成為了近年來研究的熱點(diǎn)。

Zardosht等［5］提出了一種基于V2V的碰撞事故決策算法，并根據(jù)不同場(chǎng)景給駕駛員提供預(yù)警建議；Li 等［6］提出了一種基于V2V 的追尾預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)感知來識(shí)別危險(xiǎn)，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到不安全的行駛速度時(shí)給駕駛員發(fā)出減速警告；Xiang 等［7］分析了專用短程通信（Dedicated Short Range Communication，DSRC）作為V2V 通信方式的優(yōu)勢(shì)，并建立了一種基于車輛動(dòng)力學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多級(jí)預(yù)警系統(tǒng)；王婷婷［8］提出了一種基于DSRC 和差分全球定位系統(tǒng)（Differential Global Positioning System，DGPS）的協(xié)同F(xiàn)CW 系統(tǒng)，并建立了前車靜止、勻速、減速三種場(chǎng)景下的碰撞避免模型；Zhao 等［9］提出了一種基于DSRC 的多源誤差補(bǔ)償?shù)淖钚“踩嚲嗄Ｐ?，并設(shè)置了不同級(jí)別的預(yù)警策略。

上述研究大多基于DSRC 的車車通信技術(shù)且假定延時(shí)時(shí)間內(nèi)后車勻速運(yùn)動(dòng)。無線上網(wǎng)（Wi-Fi）、DSRC、長期演進(jìn)技術(shù)-車輛（Long Term Evolution-Vehicle，LTE-V）和紅外通信等無線通信技術(shù)均可用于V2V 通信［10］。目前，LTE-V 以其支持車輛應(yīng)用具有高可靠性、大帶寬［11］、全球部署、可快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化［12］等特點(diǎn)受到了廣泛關(guān)注。因此，本文設(shè)計(jì)了基于LTEV2V 通信的FCW 系統(tǒng)，分析了該系統(tǒng)的主要延時(shí)時(shí)間，并建立了修正GPS誤差并考慮主（后）車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的碰撞避免模型；針對(duì)遠(yuǎn)（前）車勻速、加速、減速不同場(chǎng)景給出了相應(yīng)的預(yù)警策略，通過Matlab 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了報(bào)警策略的有效性以及考慮延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的必要性，并針對(duì)主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)加速的情形，對(duì)提出的預(yù)警策略正確避撞率進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

LTE-V 包括LTE-V 集中式（LTE-V-cell）和LTE-V 分布式（LTE-V-direct）兩種模式（如圖1）。與IEEE 802.11p 相比，LTE-V-Direct 是一種新的分散式架構(gòu)，它對(duì)時(shí)分-長期演進(jìn)技術(shù)（Time Division Long Term Evolution，TD-LTE）物理層進(jìn)行了修改并盡可能保留其通用性以提供短距離直接通信、低延遲和高可靠性。據(jù)Chen 等［11］的研究，LTE-V 被視為基準(zhǔn)模式并可以作為DSRC 的一種替代方案。通過車輛之間的實(shí)時(shí)信息共享，每輛車都可以獲得周圍環(huán)境的當(dāng)前信息，這為道路安全和交通效率應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。LTE-V-Direct 用于在車輛之間直接交換與道路安全相關(guān)的低延遲安全服務(wù)信息。由于FCW 是典型的與安全相關(guān)的低延遲場(chǎng)景，因此本文僅關(guān)注LTE-V-Direct模式。

圖1 LTE-V通信的兩種模式Fig.1 Two modes of LTE-V communication

基于LTE-V 的FCW 系統(tǒng)（如圖2）可以被分為四個(gè)部分：數(shù)據(jù)采集模塊、LTE-V 設(shè)備通信模塊、算法執(zhí)行模塊以及預(yù)警與控制模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過車輛控制器局域網(wǎng)絡(luò)（Controller Area Network，CAN）、GPS 和加速度計(jì)等傳感器獲得車輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征（如經(jīng)緯度、速度、航向角、加速度等）；LTE-V 設(shè)備通信模塊負(fù)責(zé)廣播和接收基本安全消息（Basic Short Message，BSM）；算法執(zhí)行模塊利用主、遠(yuǎn)車信息進(jìn)行當(dāng)前危險(xiǎn)狀況判斷并給出預(yù)警策略傳送至預(yù)警與控制模塊，其中，主（后）車信息通過藍(lán)牙模塊直接獲得，而遠(yuǎn)（前）車信息通過接收遠(yuǎn)車LTE-V設(shè)備廣播的BSM獲得。

圖2 基于LTE-V通信的FCW系統(tǒng)框架Fig.2 Framework of the FCW system based on LTE-V communication

2 延時(shí)時(shí)間建模

通過第1章中分析基于LTE-V通信的FCW 系統(tǒng)的整體構(gòu)成如圖3 所示，考慮系統(tǒng)中的主要延時(shí)信息獲取時(shí)間、信息傳輸時(shí)間、警告生成時(shí)間和駕駛員反應(yīng)時(shí)間對(duì)延時(shí)時(shí)間用高斯模型進(jìn)行建模。

圖3 基于LTE-V的FCW系統(tǒng)信息傳輸流程Fig.3 Information transmission process of FCW system based on LTE-V

2.1 數(shù)據(jù)獲取時(shí)間

數(shù)據(jù)從CAN、GPS 和加速度計(jì)等傳感器采集并發(fā)送到車輛終端的周期為Tc（單位：ms）。車載終端整合收集到的信息并采用ASN.1方式將信息編碼形成BSM?；贚TE-V通信的BSM 發(fā)送周期為TBSM（單位：ms）。信息采集周期小于BSM 的發(fā)送周期，所以將信息獲取時(shí)間表示為：

2.2 信息傳輸時(shí)間

LTE-V2X 通信系統(tǒng)分為基于SideLink（SL）的V2X 工作模式、基于UpLink（UL）或DownLink（DL）的V2X 工作模式以及中繼V2X工作模式［13-14］?；赟L的V2X工作模式通過PC5接口可以高效地實(shí)現(xiàn)車輛間信息的直接交換。在此模式下，信息傳輸延時(shí)指遠(yuǎn)車通過SL 鏈路發(fā)送V2X 消息到主車所需的持續(xù)時(shí)間［15］。具體來說，該傳輸延時(shí)時(shí)間Ttrans分為：

1）遠(yuǎn)車用戶設(shè)備（User Equipment，UE）等待SL鏈路調(diào)度周期Twait；

2）遠(yuǎn)車UE 接收SL 鏈路控制信息（Sidelink Control Information，SCI）傳輸時(shí)間TSCI；

3）遠(yuǎn)車UE 通過SL 鏈路將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街鬈嘦E 所用時(shí)間Tdata；

4）主車UE 解碼接收信息所需時(shí)間和主車UE 高層協(xié)議棧解碼所需時(shí)間Tprocess。

用描述信息傳輸時(shí)延的最小單位——傳輸時(shí)間間隔（Transmission Time Interval，TTI）描述上述過程，其中一個(gè)縮短TTI 對(duì)應(yīng)0.5 ms，那么延時(shí)時(shí)間取值范圍為57.3～91.1 ms［15］，用高斯分布對(duì)信息傳輸時(shí)間進(jìn)行建模，Ttrans為隨機(jī)變量，服從，按照3σ原則，有：

2.3 警告生成時(shí)間

主車中整個(gè)FCW 算法的執(zhí)行包括處理接收到的信息（如將接收到的BSM 消息中經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為適合算法建立的XY 平面坐標(biāo)、存儲(chǔ)一定時(shí)間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)用于擬合車輛歷史軌跡），根據(jù)處理后的信息確定遠(yuǎn)車所處車道，與主車的前后位置關(guān)系，建立碰撞避免模型給出預(yù)警策略并最終生成警告。警告產(chǎn)生的延遲指從主車接收到遠(yuǎn)車的BSM，執(zhí)行FCW 算法生成警告的時(shí)間Tgen。

2.4 駕駛員反應(yīng)時(shí)間

駕駛員的反應(yīng)時(shí)間Tresp指從收到警告信息至踩下制動(dòng)踏板的時(shí)間。駕駛員的反應(yīng)時(shí)間受駕駛員的狀態(tài)、車速和目標(biāo)狀態(tài)等因素影響很大，因此難準(zhǔn)確確定。根據(jù)Zhao 等［9］的駕駛員反應(yīng)時(shí)間測(cè)試實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明反應(yīng)時(shí)間閾值邊界為0.6～1.6 s。用高斯分布對(duì)駕駛員反應(yīng)時(shí)間進(jìn)行建模，Tresp為隨機(jī)變量，服從Tresp～N(μresp，σ2resp)，按照3σ原則，有：

計(jì)算出μresp=1.1，σresp=0.167。

綜上，整個(gè)FCW系統(tǒng)的延時(shí)時(shí)間Tdelay為：

其中：信息傳輸時(shí)間Ttrans、駕駛員的反應(yīng)時(shí)間Tresp為統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的高斯隨機(jī)變量。那么，延時(shí)時(shí)間Tdelay仍服從高斯分布（如圖4）。

圖4 延時(shí)時(shí)間高斯分布圖Fig.4 Gaussian distribution of delay time

3 碰撞避免模型

為了提高預(yù)警策略的準(zhǔn)確性，首先給出主遠(yuǎn)車的基本運(yùn)動(dòng)模型，然后分析GPS 誤差并用圓概率誤差（Circular Error Probable，CEP）進(jìn)行定量表達(dá)，最后確立一種修正GPS誤差并考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的碰撞避免模型。

3.1 基本運(yùn)動(dòng)模型

首先，確定考慮延時(shí)時(shí)間內(nèi)后車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的基本運(yùn)動(dòng)模型。假定初始時(shí)刻和主車的初始位置均為0，主、遠(yuǎn)車初始位置、速度和加速度分別記為xhv0、vhv0、ahv0、xrv0、vrv0、arv0。在延時(shí)時(shí)間Tdelay后，主車期望響應(yīng)減速度記作aERD。任意時(shí)刻主車（Host Vehicle，HV）、遠(yuǎn)車（Remote Vehicle，RV）的速度、位置表達(dá)式如下：

記xrel0、vrel0、arel0為初始相對(duì)位置、速度以及加速度，它們滿足：

3.2 誤差分析與修正

GPS 誤差導(dǎo)致實(shí)際相對(duì)距離與理論相對(duì)位移有誤差，為了進(jìn)一步提高碰撞預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，對(duì)GPS 誤差進(jìn)行分析修正。

GPS 誤差源包括控制段誤差（如衛(wèi)星鐘差和衛(wèi)星軌道誤差）、傳輸誤差（對(duì)流層、電離層誤差）和測(cè)量誤差（接收機(jī)噪聲和多徑）［16］，所以很難為GPS 誤差建立一個(gè)準(zhǔn)確的模型，一些研究將GPS 誤差假設(shè)為高斯分布［7，17］，另外，還有一部分學(xué)者通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算GPS 誤差［18-19］。本文假設(shè)GPS 誤差服從高斯分布：

其中：μ為均值，σ2為方差。由于誤差為隨機(jī)變量，所以用統(tǒng)計(jì)的方法圓概率誤差（CEP）進(jìn)行定量表達(dá)。利用圓概率誤差描述定位精度在導(dǎo)航界廣泛使用且可達(dá)到99%的置信度［20］。當(dāng)概率為99%時(shí)，CEP定義為：

式中：ξCEP取值為1.522 2；σφ為二維位置坐標(biāo)誤差的經(jīng)度方向的標(biāo)準(zhǔn)差；σλ為緯度方向的標(biāo)準(zhǔn)差。

假定二維坐標(biāo)兩個(gè)方向具有相同的標(biāo)準(zhǔn)差，如σφ=σλ=σ，且LTE-V設(shè)備的精度要求達(dá)到1.5 m，那么1.522 2 ×(2σ)=1.5 m，σ=0.493。μ為0，通常一個(gè)GPS 接收者不會(huì)有恒定的位置偏差［7］。那么dgps的分布函數(shù)為：

3.3 碰撞避免模型建立

由于眾多經(jīng)典模型［8，21-24］中均假定主（后）車在延時(shí)時(shí)間內(nèi)做勻速運(yùn)動(dòng)，這會(huì)導(dǎo)致主車本身加速時(shí)低估當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)，而在主車本身減速時(shí)高估風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文基本運(yùn)動(dòng)模型中就考慮了主車在延時(shí)時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀況，又對(duì)GPS 誤差進(jìn)行了詳細(xì)的分析。最后，將總的安全車距Ds分為車輛間相對(duì)位移xrel、誤差修正項(xiàng)xcorr和車頭時(shí)距xmin。碰撞避免模型的時(shí)序分析如圖5。

式中：Lhv、Lrv分別為主、遠(yuǎn)車車長；d0為車輛靜止時(shí)應(yīng)保持的最小車距。

4 預(yù)警策略

根據(jù)遠(yuǎn)（前）車的運(yùn)動(dòng)狀況，本文將前向碰撞預(yù)警分為遠(yuǎn)車勻速（靜止）、加速和減速三種場(chǎng)景并針對(duì)不同場(chǎng)景制定不同的預(yù)警策略。一般情況下，當(dāng)遠(yuǎn)車加速時(shí)，碰撞的幾率較低，但是當(dāng)遠(yuǎn)車初始速度較小且加速度較小而此時(shí)主車速度、加速度較大時(shí)仍有碰撞的危險(xiǎn)，所以將遠(yuǎn)車加速場(chǎng)景考慮在內(nèi)；而減速情形又根據(jù)主車與遠(yuǎn)車減速度的相對(duì)大小分為普通減速和急減速兩種情形。

圖5 碰撞避免模型的時(shí)序分析示意圖Fig.5 Time series analysis diagram of collision avoidance model

4.1 遠(yuǎn)車勻速（靜止）或加速

要避免主（后）車與遠(yuǎn)（前）車發(fā)生碰撞，則需滿足的最基本條件是主車位移小于遠(yuǎn)車位移，結(jié)合對(duì)運(yùn)動(dòng)過程中不可避免的誤差補(bǔ)償以及車輛停止時(shí)需保證的車頭間距，得到下述約束條件：

由式（7）、（8）可得，車輛間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)xrel(t)：

將式（15）代入約束條件式（14），得到xsafe(t)是關(guān)于t的二次函數(shù)。進(jìn)一步轉(zhuǎn)化，可得：

那么，通過式（16）可以得出主車制動(dòng)過程需要的減速度為：

進(jìn)一步地，將aERD=a1代入xsafe(t)=0，得到方程的解thv：

4.2 遠(yuǎn)車減速

設(shè)遠(yuǎn)車制動(dòng)時(shí)間為trv，根據(jù)trv與thv的關(guān)系將遠(yuǎn)車減速場(chǎng)景分為普通減速和急減速兩種情形。遠(yuǎn)車減速至0 時(shí)，trv=-vrv/arv。

1）當(dāng)-vrv/arv≤thv，arv＜0，表明此時(shí)主車先于遠(yuǎn)車減速至0，定義為普通減速情形。此時(shí)避免碰撞的約束條件同式（17），后車制動(dòng)過程需要的減速度為aERD＜a1。

2）當(dāng)-vrv/arv＞thv，arv＜0，表明此時(shí)遠(yuǎn)車先于主車減速至0，定義為急減速。此時(shí)避免碰撞的約束條件為：

那么，通過式（16）可以得出主車制動(dòng)過程需要的減速度為：

綜上，不同場(chǎng)景的預(yù)警策略為：

其中：遠(yuǎn)車勻速（靜止）、加速、普通減速的情形的策略為aERD＜a1；急減速情形的策略為aERD＜a2。

5 仿真與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證模型的可靠性，本文運(yùn)用Matlab 2016b 仿真軟件對(duì)前述場(chǎng)景的不同情況分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)合前述的延時(shí)時(shí)間建模、GPS誤差修正分析等，將仿真中必要參數(shù)的設(shè)置如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置Tab.1 Simulation parameter settings

由于延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛加速時(shí)會(huì)低估當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)、增加碰撞的可能，所以假設(shè)延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車本身在做加速運(yùn)動(dòng)，并針對(duì)不同場(chǎng)景給出相應(yīng)的預(yù)警策略。圖6（a）～（d）給出了對(duì)應(yīng)于四種不同情形下的碰撞避免模型給出預(yù)警策略的例子。假定主車的初始位移一直為xhv0=0 m，圖6（a）的初始條件xrv0=25 m，vrv0=9.72 m/s，vhv0=18.06 m/s，arv0=2 m/s2，ahv0=3 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)（前）車加速的情形，此時(shí)后車有較大的初始速度和初始加速度，且在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD＜a1的策略，那么此時(shí)避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-3.11 m/s2。圖6（b）的初始條件為xrv0=20 m，vrv0=11.1 m/s，vhv0=16.6 m/s，arv0=0 m/s2，ahv0=0.5 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)（前）車勻速的情形，在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD＜a1的策略，避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-2.51 m/s2。圖6（c）的初始條件為xrv0=15 m，vrv0=15.3 m/s，vhv0=16.6 m/s，arv0=-3 m/s2，ahv0=0.5 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)（前）車普通減速的情形，在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD＜a1的策略，避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-5.87 m/s2。圖6（d）的初始條件為xrv0=20 m，vrv0=16.6 m/s，vhv0=15.3 m/s，arv0=-5 m/s2，ahv0=0.5 m/s2。對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)（前）車急減速的情形，在延時(shí)時(shí)間后執(zhí)行aERD＜a2的策略，避免碰撞須采取的臨界制動(dòng)減速度為aERD=-5.31 m/s2。由位置關(guān)系曲線可以得出，采取上述預(yù)警策略計(jì)算的減速度可以避免碰撞。

為了驗(yàn)證考慮延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（特別是主車加速的情形）的必要性，設(shè)置相同初始位置、速度、加速度條件，并對(duì)碰撞模型中的GPS誤差進(jìn)行修正，延時(shí)時(shí)間假定相同，此時(shí)主車在延時(shí)時(shí)間內(nèi)勻速還是加速為唯一對(duì)比量。接下來分別計(jì)算獲得相應(yīng)的aERD，并代入前述相對(duì)車距公式計(jì)算當(dāng)前車輛間的距離。圖7（a）～（d）分別對(duì)應(yīng)四種不同情形下的考慮與不考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛間的距離。其中，假定延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛勻速運(yùn)動(dòng)，車輛間距曲線如實(shí)線所示；假定延時(shí)時(shí)間內(nèi)車輛勻加速運(yùn)動(dòng)，車輛間距曲線如虛線所示。當(dāng)車輛間的相對(duì)距離小于臨界碰撞值，表明此時(shí)車輛會(huì)發(fā)生碰撞。圖7（a）～（d）虛線表明車輛間距離始終大于碰撞閾值，而實(shí)線表明車輛間距離會(huì)小于碰撞閾值。這意味著在此種情況下不考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)本身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)會(huì)發(fā)生碰撞，而考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的模型可以避免或減輕碰撞。

圖6 四種情形下的速度、位置關(guān)系示意圖Fig.6 Schematic diagram of relationship between speed and position in four situations

圖7 四種情形下不同模型車間距離比較Fig.7 Comparison of distance between vehicles of different models in four situations

針對(duì)延時(shí)時(shí)間內(nèi)主車加速運(yùn)動(dòng)的情形，初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)置如表2 所示，其中主車初始速度以1 km/h 為改變量進(jìn)行變化，將速度加入均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為0.5 的高斯噪聲來模擬速度的擾動(dòng)，每組場(chǎng)景下的對(duì)應(yīng)情形分別進(jìn)行20 次重復(fù)實(shí)驗(yàn)。設(shè)N為總實(shí)驗(yàn)次數(shù)，能成功避免碰撞的次數(shù)為Nsuccess，那么成功避撞率Psuccess=(Nsuccess/N)*100%。按照考慮后車本身加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)所制定的aRED，將其代入到相對(duì)運(yùn)動(dòng)公式，判斷出是否會(huì)發(fā)生碰撞并通過多次實(shí)驗(yàn)計(jì)算成功避撞率。進(jìn)一步地，為了考慮延時(shí)時(shí)間對(duì)預(yù)警策略的影響，在第2 章對(duì)延時(shí)時(shí)間進(jìn)行高斯建模的基礎(chǔ)上，將延時(shí)時(shí)間設(shè)置初始值為1.19 s，然后加入均值為0、方差為0.031的高斯隨機(jī)噪聲來模擬延時(shí)時(shí)間擾動(dòng)。初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)置仍如表2 所示，其中主車初始速度以5 km/h 為改變量進(jìn)行變化，每種場(chǎng)景下的對(duì)應(yīng)情形分別進(jìn)行60次重復(fù)實(shí)驗(yàn)并計(jì)算相應(yīng)的成功避撞率。

表2 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)設(shè)置Tab.2 Motion state parameter settings

圖8（a）、（b）分別顯示的是在對(duì)速度加入擾動(dòng)和對(duì)延時(shí)時(shí)間加入擾動(dòng)時(shí)四種場(chǎng)景下采用本文預(yù)警策略得到的成功避撞率，其中每種場(chǎng)景下分別列出了對(duì)應(yīng)的最低值、平均值和最優(yōu)值。從平均值來看，將后車延時(shí)時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)考慮在內(nèi)并制定相應(yīng)預(yù)警策略，避撞率可以達(dá)到96%。

圖8 四種場(chǎng)景下的成功避撞率Fig.8 Successful collision avoidance rate in four scenarios

6 結(jié)語

前向碰撞是當(dāng)前交通事故的重要原因之一。依靠車車通信實(shí)現(xiàn)非視距情況下車輛間的信息交互，可以為駕駛員提供合理的碰撞預(yù)警，從而提高道路行駛的安全性。LTE-V 通信運(yùn)用于車聯(lián)網(wǎng)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)智能交通的有效途徑，因此，本文提出了一種基于LTE-V 通信的前向碰撞預(yù)警設(shè)計(jì)，主要對(duì)基于LTE-V 通信的前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的整體延時(shí)時(shí)間進(jìn)行建模，對(duì)GPS誤差進(jìn)行表達(dá)，修正并建立考慮主車延時(shí)時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的碰撞預(yù)警模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的預(yù)警策略滿足不同場(chǎng)景下的預(yù)警需求并且可以比相同初始速度、位置以及延時(shí)時(shí)間的傳統(tǒng)預(yù)警策略提供更安全的預(yù)警。鑒于理論分析和仿真驗(yàn)證的局限性，下一步將利用實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)一步修正，以深入改進(jìn)和提升對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的適應(yīng)性。