[发明专利]一种基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制系统及方法

权利要求书

1.一种基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制系统，其特征在于，包括：

检测模块，其用于检测车辆行驶信息和路况环境信息；

预警模块，其用于接收所述检测模块的检测数据并作出预警判断；

处理模块，其用于接收所述检测模块的检测数据并生成主动制动模式；

辅助制动模块，其用于接收所述主动制动模式并辅助车辆制动。

2.如权利要求1所述的基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制系统，其特征在于，所述检测模块采用双目视觉系统。

3.一种基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制方法，其特征在于，采集车辆行驶信息和路况环境信息，并基于BP神经网络确定车辆主动制动模式和报警状态，具体包括如下步骤：

步骤一、按照采样周期，采集车辆的实时车速V，车辆与道路中行走对象的距离L，车辆与道路中行走对象的相对速度V_r，道路限定的最低车速V_min、最高车速V_max，与车辆前方距离最近信号灯的状态S_s以及车辆行驶方向上具有的车道数N；

步骤二、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅,x₆,x₇}；其中，x₁为车辆的实时车速V，x₂为车辆与道路中行走对象的距离L，x₃为车辆与道路中行走对象的相对速度V_r，x₄为道路限定的最低车速V_min，x₅为道路限定的最高车速V_max，x₆为与车辆前方距离最近信号灯的状态S_s，x₇为车辆行驶方向上具有的车道数N；

其中，x₂＝x₃＝0时，道路中无行走对象；x₆＝1时，信号灯为绿灯，x₆＝2时，信号灯为黄灯，x₆＝3时，信号灯为红灯；

步骤三、所述输入层向量映射到隐层，隐层的神经元为m个；

步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o₁,o₂,o₃}；其中，o₁为车辆制动状态，o₂为车辆变道状态，o₃为预警状态，所述输出层神经元值为当o₁＝1时，车辆开始制动，当o₁＝0时，车辆正常行驶；当o₂＝1时，车辆变道，当o₂＝0时，车辆正常行驶；当o₃＝1时，车辆开始报警，当o₃＝0时，车辆不报警。

4.如权利要求3所述的基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制方法，其特征在于，当车辆进行制动时，其制动加速度满足：

其中，a为车辆制动加速度，ψ为调整系数。

5.如权利要求3所述的基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制方法，其特征在于，

当车辆与道路中行走对象的距离时，辅助制动模块控制车辆急停；

其中，ξ为校正系数，α为降雨量，β为降雪量，G为紫外线强度，为道路附着系数，e为自然对数的底数。

6.如权利要求3所述的基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制方法，其特征在于，当车辆与道路中行走对象的相对速度达到V_r≥1.05V时，辅助制动模块控制车辆的行驶速度降至V≤4.05m/s。

7.如权利要求3所述的基于双目视觉的道路交通车辆行驶主动控制方法，其特征在于，当车辆进行变道时，控制车辆的行驶速度降至V≤4.05m/s。