[发明专利]一种考虑驾驶风格的弯道车速预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种考虑驾驶风格的弯道车速预测方法。

背景技术

公路弯道是事故多发路段，其事故严重程度也一般较高。按单位里程计算，弯道事故量要明显高于平直路段。近年来，我国道路交通事故总量呈下降趋势，但弯道事故的绝对数量却一直居高不下。同时，在弯道路段易发生侧翻、侧滑等严重事故。弯道行车发生侧翻、侧滑等侧向失稳事件的原因涉及人车路等多方面的综合因素，并与过弯车速直接相关。研究显示，只要合理选择过弯车速，能够有效避免弯道侧向失稳事件的发生。传统的弯道超速预防措施，主要从交通工程的角度，在公路建设时为每个弯道设定限速，并在路侧设置限速标志，对过往的所有驾驶员进行相同的警示。路侧限速的方法难以充分考虑天气变化、车辆参数差异、驾驶员行为特性等动态与个体因素，不足以从根本上改善弯道事故状况。只有针对弯道侧向失稳事件进行人车路耦合作用分析，动态、准确地计算车辆过弯的安全速度，才能有效解决弯道行车事故问题。

现有的弯道车速预警系统，主要考虑车路耦合作用角度，建立能够保证弯道行车安全的车速预测模型，而缺乏对驾驶员行为特性的量化分析。特别地，现有研究较少关注驾驶行为特性，特别是驾驶风格对弯道车速的影响。如申请号CN201210013851.0的一种基于RFID的弯道车速预警系统，其在弯道安全车速的计算时，仅考虑了路面的坡度、弯道曲率半径，以及在晴天和雨天的轮胎附着系数；申请号为CN201410010087.0的基于车路协同的弯道速度预警方法，其核心内容是判别车辆是否进入弯到，而采用的弯道安全车速为路侧标识出来的道路限速，该限速为固定值；申请号为CN201410309891.9的基于车路协同的汽车曲线运行速度处理系统及方法，通过收集所有过往车辆的历史过弯信息，从而在路侧设备中建立一个弯道安全车速的二维表，通过查表方式得出当前车辆的建议车速；申请号为CN201310301046.2的一种基于车路协同的弯道行车预警方法，该方法基于车辆状态参数、弯道半径和路面坡度等计算出弯道的理论安全车速，并引入能见度信息，从而推算出考虑能见度信息的弯道安全车速。

可见，现有的弯道车速计算主要考虑车辆与道路环境之间的耦合作用，缺乏对驾驶员行为特性的量化分析。一般地，不同驾驶风格(激进、保守、适中)的驾驶员对弯道车速的心理预期和承受度不尽相同，一旦预警系统不能较好地体现驾驶员行为特性，必将影响系统的接受度，甚至造成驾驶员紧张进而引发事故。驾驶员在选择过弯车速时，一方面，会根据自身驾驶经验，从车路耦合作用力分析角度来判断过弯车速的安全性；另一方面，也会综合考虑过弯的舒适性，避免过大的横向加速度对自身造成的冲击，这种冲击也会反过来影响驾驶员对过弯安全性的判断。事实上，现有从理论计算得到的过弯安全车速值要明显高于实际驾驶员对过弯车速的选择值，这种差异性也正是驾驶员行为特性参与到车路耦合作用的结果。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种考虑驾驶风格的弯道车速预测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种考虑驾驶风格的弯道车速预测方法,包括以下步骤：

1)在车辆进入弯道之前，采集路面超高、路面横坡角和弯道半径；

2)在车辆进入弯道之前，预测出综合反映人车路耦合作用的弯道车速值，具体计算如下：

式中：B为车辆轮距，h为重心高度，i_y为路面超高，i_y＝tanβ，β为路面横坡角；R为弯道半径，g为重力加速度；μ为路面的附着系数；k_d为驾驶员影响因子。

按上述方案，驾驶员影响因子k_d的确定方法如下：

2.1)驾驶风格评价指标选取的参数分别为：平均车速车速达限速90％的时间比例η、最大加速度a_max、方向盘转角与车速乘积的最大值k_max四项；

建立驾驶风格影响因素的集合如下式所示：

D＝{d₁,d₂,d₃,d₄}

式中，d₁为平均车速d₂为车速达到限速90％的时间比例η，d₃为最大加速度a_max，d₄为方向盘转角与车速乘积的最大值k_max；