基于DSRC的车辆防追尾预警算法 | 厚势汽车

Original 陈涛/方威/安林芳厚势汽车 2024-04-13

厚势按：为弥补传统防追尾预警算法在兼顾虚警率与及时性方面的不足，本文提出一种新的基于前方车辆的防追尾预警算法：

利用专用短程通信技术（DSRC）实现车车之间的信息交互；
通过安全车距预警模型计算临界安全车距，自车车载单元（OBU）利用自适应广播算法将安全情况信息发送给前车 OBU；
通过运用移动节点轨迹的生成工具（VanetMobiSim）和面向对象的网络仿真器-2（NS2）进行联合仿真分析，以及主动安全系统开发工具 PreScan 与 Matlab/Simulink 进行联合仿真分析。

结果表明：自适应广播算法的可行性和有效性得到验证；预警算法较好地解决了传统预警算法在虚警率和报警及时性方面的矛盾，这对发展与完善汽车防追尾预警系统具有重要意义。

本文来自 2017 年 6 月 15 日出版的《 汽车安全与节能学报 》，作者是湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室的陈涛、方威和安林芳。

2016 年政府发布的《中国统计年鉴 2016 交通事故情况》中统计，2015 年全国交通事故总计约 18.8 万起，死亡约 5.8 万人，受伤约 20 万人，造成直接经济损失约 10.4 亿元 [1]。交通事故的分析显示：车辆追尾碰撞占交通事故总量的 30%~40% [2-4]，汽车发生追尾碰撞最重要的原因是由于驾驶员没能及时做出反应 [5]，而防追尾预警是减少追尾事故的关键。

传统的安全车距预警模型主要有马自达模型、本田模型、Berkeley 改进模型、预瞄驾驶员模型等，但这些预警模型都存在着共同的缺陷：预警算法都是基于自车，很多时候由于误警率高或者报警不及时，使驾驶员对该系统的信任度降低，甚至有可能会主动关掉预警系统 [6-10]。

近年来，许多公司与机构都致力于车辆防追尾预警的研究，并取得了一定的成果。如本田的碰撞缓解制动系统（Collision Mitigation Brake System，CMBS）、Delphi 的前碰撞预警（Front Collision Warning，FCW）、沃尔沃的碰撞警告的自动制动（Collision Warning with Auto Brake，CWAB）等，这些防追尾碰撞系统在很大程度上能避免或减少车辆追尾碰撞事故的发生。

车联网（Internet of Vehicles）技术是改善防追尾碰撞的有效途径，车辆自组织网络（Vehicular Adhoc Networks，VANET）是移动自组织网络中的研究热点，它是由车辆作为通信单元节点的专用移动网络，对提升交通效率、提高行车安全等方面起着至关重要的作用。VANET 中，实现车辆间通讯的方式有许多，例如专用短程通信技术（Dedicated Short Range Communications，DSRC）、FM（Frequency Modulation）广播、全球微波互联接入（Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMax）、第三代移动通信技术（3rd Generation，3G）、卫星等。

其中 DSRC 在低时延性、移动性、通信距离、通信速率等方面有着无可替代的优势 [11-13]，基于专用短程通信的车路通信系统保障了网络拓扑结构频繁变化的车辆网络质量，能为车-车之间提供稳定、高效的资源共享和信息交互，是 VANET 网络层技术的研究重点。

本文基于 DSRC 技术，针对传统防追尾预警算法在兼顾误警率低与报警及时方面存在的不足，提出一种新的基于前车的防追尾预警算法，建立了安全车距预警模型。该模型放弃使用安全距离设定容易导致报警不及时的非保守型的本田模型，克服了马自达模型在预警方面误警率高的缺点，对发展与完善汽车防追尾碰撞、提高道路交通安全具有十分重要的意义。

1. 防追尾预警算法流程

利用 DSRC 技术提出的基于前车的防追尾预警算法的流程，如图 1 所示，本车实时获取自车车速和自车加速度信息作为输入，安全车距预警模型将计算得到的前后两车的安全情况信息通过有线网络 TCP/IP 传送给自车车载单元（On Board Unit，OBU），OBU 利用自适应广播算法，最大程度地降低多模式通信平台通过 DSRC 模式广播消息的冗余广播数，通过无线网络 802.11p 将安全情况信息发送给前车的 OBU。

若前车判断安全情况信息为预警信号，即使前车驾驶员没有踩下制动踏板的操作，系统也会主动触发前车制动灯闪烁，催促本车驾驶员制动；若前车判断安全情况信息为安全信号，一方面会主动熄灭前车制动灯，另一方面自车会将下一个时刻的安全情况信息发送给前车，以此循环，自车实时发送安全情况信息给前车。

2. 安全车距预警模型

2.1 汽车制动过程分析

图 2 汽车的制动过程

安全车距随着行车速度、行车环境、驾驶员和系统的反应时间以及前后车制动性能等因素的变化而变化。图 2 是自车驾驶员在接到了前车紧急制动信号后，汽车制动减速度与制动时间的简化关系曲线图，由此图可知整个制动过程可分为 4 个阶段：驾驶员反应阶段（t_1），制动器起作用阶段（t_2 + t_3），持续制动阶段（t_4）以及放松制动阶段 [1]。

设 v_0、a、a_max 分别为制动操作开始时自车的初速度、自车的制动减速度、自车的最大制动减速度。驾驶员反应阶段汽车行驶的距离（D_1）、制动器起作用阶段汽车行驶的距离（D_2）、持续制动阶段汽车行驶的距离（D_3）可分别表示为：

放松制动阶段制动减速度逐渐减小到零，行驶距离为零，故最终汽车的制动距离（D）为 D = D_1 + D_2 + D_3，略去式（3）中的 (t_3)^2 项，简化得：

2.2 临界安全车距计算

根据前方车辆的行驶状态，可以将自车的临界安全车距报警距离分 3 种情况：1）前车静止；2）前车突然减速；3）前车匀速行驶。由于传统的预警方式是基于自车，若安全距离的设定为保守型，误警率就会较高；若安全距离的设定为非保守型，容易导致报警不及时。因此有必要在两者中间找到一个平衡点，从根本上解决这一问题。

本文提出的基于前方车辆的防追尾安全预警方法，安全距离的设定基于 1) 的情形，这样既可以充分保证行车安全，在出现误警率相对较高的情况，也不会影响驾驶员的正常驾驶操作，能较好地解决报警不及时和误警率高的问题。

设制动后两车的距离为 d，参考马自达模型取 d = 5m [12]，临界安全车距（D_L）为：

其中：v_0 表示后车驾驶员接到紧急制动信号时的初速度，a_max 表示车辆制动过程中最大的制动减速。按照经验，驾驶员反应时间 t_1 取值为 0.3~1.0 s，车辆的制动协调时间 t_2 为 0.2s，减速度增长时间 t_3 值为 0.1s [14-15]。

图 3 预警模型自车车速和临界安全车距的关系

路面条件是影响最大减速度的关键因素，不同的路面状况、不同的环境将会直接产生不同的路面附着系数。表 1 为路面干燥、潮湿、砾石土路、冰雪 4 种不同路况时的最大减速度，参照马自达预警模型，本文取最大减速度为 8 m·s^(-2) [14]，如图 3 为自车车速和前后临界安全车距（D_safe）的关系曲线图。

表 1 不同路面状况的最大减速度

3. 防追尾预警的 DSRC 通信

车载环境下，信道介质处于共享状态，盲目的广播数据容易导致广播风暴。同时，以最大发送频率广播消息并不能保证道路上所有车辆都能接收到，反而容易引起网络堵塞。而且由于车辆的高速移动，车辆之间的距离快速变化，在车载环境下试图以一个恒定的频率发送数据包显然不是最优的。

3.1 DSRC 自适应广播算法

针对以上问题，本文设计了一种自适应调整广播频率的算法，不仅能保证安全情况信息的及时传递，还能最大程度地降低能耗、节省带宽，降低多模式平台通过 DSRC 模式广播消息的冗余广播数。

针对高速运动场景下的无线通信可靠性保障，多模式通信系统将切换到 DSRC 模式，利用 DSRC 技术为安全情况信息的传输提供可靠的无线链路。本研究引入交通跟车模型与无线传输信道的两点传输概率模型，对最大可容忍信息传输延迟以及 DSRC 无线信道的数据丢包率进行理论建模；在最大可容忍信息传输时延以及数据丢包率约束条件下，设计一种基于 DSRC 的广播算法，使车载终端广播数据包的频率可根据传输时延和数据丢包率动态调整，实现车车间安全情况信息的传递，从而有效减少防追尾事故的发生。

图 4 基于 DSRC 通信模式的消息广播

算法考虑常规交通流场景，如图 4 所示，其中 DSRC_Tx 与 DSRC_Rx 分别为专用短程通讯的发射器与接收器，为了有效地保证车辆的安全运行，自车（VR）需要将安全情况信息可靠地传递给前车（VF）的车载终端，假设 VF、VR 都具备 DSRC 车载通信功能，且车车间的信息传递方式为单跳传输方式。为了简化分析，假设研究的相邻车辆处于同一车道的直线运动状态。

首先对两车之间安全情况消息的广播域接收时延最大容忍值进行建模计算。记 VF 与 VR 之间的数据包传输时延为 t_c，假设 VR 驾驶员的反应时间为tr，令 t_p = t_c + t_r，用 s_1，v_1 和 s_2，v_2 分别表示 VF、VR 的瞬时位置和车速。在匀速直线运动的假设下，车辆 VF 在遇到紧急情况进行制动后，车辆的运动方程可表示为：

其中：s_(1-0) 和 v_(1-0) 分别表示 VF 在 t = 0 时刻的位置和车速；a 表示车辆紧急制动的减速度。同理，在式（6）的基础上建立 VR 的运动方程：

经过 ( t_c + t_r ) 的时间，如果 VF 尚未接收到VR发送的安全情况信息，则 VR 以恒定的车速巡航，VR 和 VF 之间发生碰撞的时间间隔为 ( t_c + t_r ) 。为了进一步简化分析，假设后车在进行制动之前，道路的局部交通流处于平衡状态。因此，记平衡交通流的平均车速为 V，则 V = v_1 = v_2；初始时刻两车的车距为 ΔS = s_1 - s_2。记两车发生碰撞的时间为 t_coll，由式 (6) 和式 (7) 得：

根据式 (8) ，当满足 t_p < (2ΔS/a)^1/2 或 (t_p)^2 + 2*(V/a)*t_p < ΔS/2a 时，两车不发生碰撞。由此，可求解出 VR 和 VF 之间避免发生碰撞的最大可容忍消息传输时延，记为

在交通流平衡状态下，参数 V、a、ΔS 可以通过传感器获得。

算法采用丢包率衡量通信平台 DSRC 模式下的通信性能。在 DSRC 通信模式下，为了安全情况消息能够可靠地被发送到目的车载终端，多模式通信系统采用周期性广播方式发送消息。因此，前后两车避免发生碰撞的临界条件为：在最大可容忍消息传输时间结束期间( 0 ≤ t ≤ t_(c-max) )，至少存在一个安全情况消息的数据包被前方车辆成功接收。

记丢包发送的概率为 p_loss，消息广播的频率为 f，即每间隔 T = 1/f 发送一次安全情况信息数据包。假设第 n+1 次发送的数据包被前方车辆第一次成功接收，即前 n 次（n=0,1，2，⋯）发送的数据包丢失，该情况下的概率为 (1-ploss) * (p_loss)^n，则数据包被 VF 成功接收时刻的概率分布函数为：

当 t < t_(c-max) 时，根据式 (10) 分析可知，VR 和 VF 可避免发生碰撞，由式 (10) 可知前后两车避免发生碰撞的概率为：

其中：δ 和 θ 是 delta 函数和阶跃函数。由式 (11) 可进一步得到 DSRC 消息广播最小的发包频率 f_(r-min)：

当给定 ( 1 - p_safe ) 时，利用式 (12) 可根据 DSRC 通信过程中的数据包传输时延 t_c，最大可容忍消息传输时延 t_(c-max) 以及数据丢包率 p_loss 动态计算最小发送数据包的时间间隔 T_(r-min) = 1/f_(r-min)。进一步可根据式 (12) 设计整个 DSRC 通信模式下的自适应安全消息广播算法，如图 5 所示。

图 5 基于 DSRC 的自适应广播算法

3.2 算法仿真与分析

由于受到实验条件和时间等因素的限制，通过大规模实地实验的方式对防追尾预警算法进行性能分析难以实现。本文选取移动节点轨迹的生成工具VanetMobisim（Vehicular Adhoc Network Simulator）作为模拟的仿真环境，通过修改相应的模块搭建 V2V 通信场景，在此基础上对面向对象的网络仿真器-2（network simulator version2，NS2）程序包进行修改，实现对自适应广播算法的性能分析。算法的目的是根据当前的丢包率和传输延迟，自适应调节广播安全信息的频率，近而降低无线通信的时延和丢包率。

图 6 NS2 仿真流程

仿真开始前，首先要明确 NS2 现有组件和功能能否达到算法的仿真要求，若能够，则直接编写 OTCL 仿真脚本，配置网络仿真环境即可；若不能，则还需要对 NS2 进行修改和扩展，这里主要使用 C++ 语言编程实现。仿真执行完成后，NS2 会生成相应的 trace 文件，即仿真的结果文件，使用 AWK 工具对 trace 文件进行分析，并用 GNUPLOT 输出相应的结果图表，具体的仿真流程如图 6 所示。

图 7 广播算法仿真对比

面向 DSRC 车车通信模式进行仿真，如图 7 为采用自适应算法策略与非自适应算法策略的时延和丢包率的仿真结果。从总体上分析可知，随着两车车距的增大，车车无线数据传输的时延和丢包率都有所上升。但是，对比尚未采用广播频率自适应算法策略的仿真结果，以上算法能够有效地降低无线传输的时延和丢包率，进而验证了算法的合理性和有效性。

4. 防追尾预警算法仿真验证

本文使用主动安全系统开发工具 PreScan 搭建仿真虚拟场景，利用 Matlab/Simulink 进行仿真分析，验证防追尾预警算法的可行性和有效性。

根据前方车辆的行驶状态，将临界安全车距报警距离分前车静止、前车突然减速、前车匀速行驶 3 种情况进行仿真。本文设置前车接收到自车发送的预警信号后，前车以 2 m·s^(-2) 的加速度匀加速到 2 m/s，以此来取代前车接收到预警信号后，前车制动灯闪烁预警。

表 2 所示为前车静止、前车减速、前车匀速行驶 3 种行驶状态情况下，搭建仿真场景的相关参数。其中 t_L 为第一个数据包接收到的时间，t_F 为最后一个数据包接收到的时间，n_p 为丢失的包的数量，N 为一个周期发送的数据包的总数；p_loss = n_p/N，t_c = (t_L- t_F)/N。

表 2 防追尾预警仿真参数

图 8 Matlab 防追尾预警仿真分析

仿真结果如图 8 所示：当前后实际车距小于 D_safe 时，前车制动灯闪烁（以 2 m/s 的速度匀速行驶），表明预警算法能有效的实现防追尾预警，充分保证行车安全，较好地解决了传统预警算法在虚警率和报警及时性方面的矛盾，对发展与完善汽车防追尾预警系统和提高道路交通安全具有重要意义。

5. 结论

1) 提出的防追尾预警算法基于前车，较好地解决了传统预警算法误警率高和报警不及时的矛盾，并且算法只需实时获取自车车速和前后两车实际车距两个参数，大大简少了计算量，简单实用。

2) 基于前车预警，设计了一种自适应调整广播频率的算法及策略，仿真结果表明：该算法能够有效地降低无线通信的时延和丢包率，在保证安全情况信息及时传递的前提下，还能最大程度地降低多模式平台通过 DSRC 模式广播消息的冗余广播数，降低能耗，节省带宽。

由于实验室条件和时间的限制，本文提出的防追尾预警算法经过了仿真分析，尚未进行大规模的实地实验验证。

参考文献

编辑整理：厚势分析师盖布林

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