本发明涉及智能交通技术，尤其涉及一种基于车路协同的交叉口行人避撞方法。
背景技术：
交通系统是一个复杂的系统，依靠传统的交通管理方式，单从道路和车辆的角度考虑，很难解决近年来不断恶化的交通拥堵、事故频发、环境污染等问题。基于车路协同的交通运输系统，对提高交通运输系统的通行效率与安全具有现实意义。
交叉路口是事故频发路段，交叉口安全问题一直是各个国家所面临的共同难题，而无信号交叉口更是事故的多发点。在此类路口中，往往存在建筑物、大型树木等遮挡，造成司机的视野盲区。当有行人突然出现在路口时，车辆无法及时停车造成事故的发生。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于车路协同的交叉口行人避撞方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于车路协同的交叉口行人避撞方法，包括以下步骤：
1)通过路侧设备获取行人信息，所述行人信息包括行人的行走方向、位置和速度vp；
2)车载设备obu接收路侧设备获取的行人信息，并通过传感系统获取车辆自身信息，所述车辆自身信息包括：获取车辆的行驶方向和车辆的行驶速度vc；
3)根据车载设备obu的信息确定碰撞危险区，具体如下：
根据行人信息与车辆信息预测出行走轨迹，得到行人预测路线与车头中心的交点位置，将以此交点为中心确定危险区域；
4)根据车辆和行人到达危险区域的时间差，判断是否具有相撞危险；
5)若有相撞危险，则采取避撞措施；
6)根据设定的步长，循环进行上述步骤。
按上述方案，所述步骤3)中确定碰撞危险区，具体如下：
3.1)计算车辆以最小减速度减速停车行驶的距离
其中，amin为车辆最小减速度；
3.2)根据行人信息与车辆信息预测出行走轨迹，得到行人预测路线与车头中心的交点位置，将以此交点为中心车辆宽度dw为宽，以2ds为长的长方形区域确定为危险区域。
按上述方案，所述步骤4)根据车辆和行人到达危险区域的时间差，判断是否具有相撞危险，具体如下：
4.1)根据车辆位置，计算出车辆距危险区域的最近距离dc；
4.2)根据行人位置，计算出行人距危险区域的最近距离dp；
4.3)计算车辆到危险区域的时间tc
4.4)计算行人到危险区域的时间tp
4.5)计算车辆和行人到达路口的时间差δt＝tc-tp；
4.6)计算车辆以最小减速度减速停车所需要的时间
4.7)判断碰撞危险，若δt∈[-t0,t0],则车辆具有碰撞危险；若
按上述方案，所述步骤5)中若有相撞危险，则采取加速通过或者减速让行避撞措施。
按上述方案，所述步骤5)中加速通过或者减速让行避撞措施具体如下：
5.1)计算出车辆加速通过的期望速度vexpect，即车辆加速行驶，当行人到达危险区域时，车辆已经行驶通过危险区域
其中，dl为车辆的长度
5.2)判断期望速度vexpect是否超出道路的限制速度vlimit,若vexpect≤vlimit,进入步骤5.4)；若vexpect>vlimit,进入步骤5.3)；
5.3)重新计算出车辆减速让行的期望速度vexpect，即车辆减速行驶，当行人已通过危险区域时，车辆才到达危险区域
其中，dw为车辆宽度；
5.4)利用三角函数模型进行速度引导。
本发明产生的有益效果是：本发明主要针对无信号交叉路口，车辆和行人分别在两条垂直路线上直行通过路口。当有建筑物或者树木遮挡时造成的安全问题，适用于辅助驾驶，同时也可以应用于自动驾驶。通过车路协同系统，可以避免遮挡造成的视线盲区。通过车载设备obu的精密计算，避免不熟练司机采取不当措施。并且与传统的紧急制动的避撞方式相比，基于三角函数的车速引导在更有效的减少了碰撞风险，并且减少了紧急制动带来的能源消耗与空气污染，提高了乘客的乘车舒适性。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明实施例的避撞场景示意图；
图3是本发明实施例的车路协同系统示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种基于车路协同的交叉口行人避撞方法，包括以下步骤：
根据图1，整个避撞过程包括四部分：采集信息、危险区域的确定、碰撞危险的判断、碰撞措施。
第一部分主要包括以下步骤：
步骤一，路侧设备rsu的感知模块获取行人的位置、行驶速度vp和行驶方向；路侧设备rsu的主要职责是将采集到的交通信息，将决策相关信息通过车路通信技术传输给车载设备obu；
步骤二，路侧设备rsu将行人信息与路口信息通过无线通信技术传给车载设备obu；
步骤三，车载设备obu通过传感模块获取自车的行驶速度vvehicle、位置与行驶方向；车载设备obu的主要职责采集自身车辆信息，接收路侧设备rsu传输来的行人信息，在决策部分进行计算，做出决策；
本实施例中的传感器组成的车路协同系统如图3；
第二部分主要包括如下步骤：
计算车辆以最小减速度减速到停车行驶的距离
分别根据行人和车辆的信息预测出行人与车辆的行走轨迹，得到行人与车头中点的交点。则以此交点为中心车辆宽度dw为宽，以2ds为长的长方形区域为危险区域；如图2；
第三部分主要包括以下步骤：
根据车辆位置，计算出车辆距危险区域的最近距离dc；
根据行人位置，计算出行人距危险区域的最近距离dp；
计算车辆到达危险区所需时间tc
计算行人到达危险区所需时间tp
计算车辆和行人到达路口的时间差δt＝tc-tp；
计算车辆以最小减速度减速到停车所需时间
判断是否有碰撞危险，若δt∈[-t0,t0],则车辆具有碰撞危险，进入第四部分；若
第四部分主要包括以下步骤：
计算出车辆的期望速度vexpect
判断期望速度vexpect是否超出道路的限制速度vlimit,若vexpect≤vlimit,进入车速引导；若vexpect>vlimit,则重新计算车辆的期望速度。
计算出车辆的期望速度vexpect
利用三角函数优化模型生成速度优化曲线
其中vd＝vexpect-vc为目标车速与现有车速的偏差，α、β决定引导速度曲线的形状，由以下的约束方程得到；
其中|jerk|表示加速度的一阶导数,2.5m/s2为研究表明的驾驶员可以接受的最大加速度；
根据交通状况的多变性，需要根据设定的步长循环进行以上步骤。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
技术特征：
1.一种基于车路协同的交叉口行人避撞方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)通过路侧设备获取行人信息，所述行人信息包括行人的行走方向、位置和速度vp；
2)车载设备obu接收路侧设备获取的行人信息，并通过传感系统获取车辆自身信息，所述车辆自身信息包括：获取车辆的行驶方向和车辆的行驶速度vc；
3)根据车载设备obu的信息确定碰撞危险区，具体如下：
根据行人信息与车辆信息预测出行走轨迹，得到行人预测路线与车头中心的交点位置，以此交点为中心确定危险区域；
4)根据车辆和行人到达危险区域的时间差，判断是否具有相撞危险；
5)若有相撞危险，则采取避撞措施。
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的交叉口行人避撞方法，其特征在于，所述步骤3)中确定碰撞危险区，具体如下：
3.1)计算车辆以最小减速度减速停车行驶的距离
其中，amin为车辆最小减速度；
3.2)根据行人信息与车辆信息预测出行走轨迹，得到行人预测路线与车头中心的交点位置，将以此交点为中心车辆宽度dw为宽，以2ds为长的长方形区域确定为危险区域。
3.根据权利要求1所述的基于车路协同的交叉口行人避撞方法，其特征在于，所述步骤4)根据车辆和行人到达危险区域的时间差，判断是否具有相撞危险，具体如下：
4.1)根据车辆位置，计算出车辆距危险区域的最近距离dc；
4.2)根据行人位置，计算出行人距危险区域的最近距离dp；
4.3)计算车辆到危险区域的时间tc
4.4)计算行人到危险区域的时间tp
4.5)计算车辆和行人到达路口的时间差δt＝tc-tp；
4.6)计算车辆以最小减速度减速停车所需要的时间
4.7)判断碰撞危险，若δt∈[-t0,t0],则车辆具有碰撞危险；若
4.根据权利要求1所述的基于车路协同的交叉口行人避撞方法，其特征在于，所述步骤5)中若有相撞危险，则采取加速通过或者减速让行避撞措施。
5.根据权利要求3所述的基于车路协同的交叉口行人避撞方法，其特征在于，所述步骤5)中避撞措施具体如下：
5.1)计算出车辆加速通过的期望速度vexpect，即车辆加速行驶，当行人到达危险区域时，车辆已经行驶通过危险区域
其中，dl为车辆的长度
5.2)判断期望速度vexpect是否超出道路的限制速度vlimit,若vexpect≤vlimit,进入步骤5.4)；若vexpect>vlimit,进入步骤5.3)；
5.3)重新计算出车辆减速让行的期望速度vexpect，即车辆减速行驶，当行人已通过危险区域时，车辆才到达危险区域
其中，dw为车辆宽度；
5.4)利用三角函数模型进行速度引导。
技术总结
本发明公开了一种基于车路协同的交叉口行人避撞方法，包括以下步骤：1)通过路侧设备获取行人信息，所述行人信息包括行人的行走方向、位置和速度；2)车载设备OBU接收路侧设备获取的行人信息，并通过传感系统获取车辆自身信息，所述车辆自身信息包括：获取车辆的行驶方向和车辆的行驶速度；3)根据车载设备OBU的信息确定碰撞危险区；4)根据车辆和行人到达危险区域的时间差，判断是否具有相撞危险；5)若有相撞危险，则采取避撞措施。本发明通过车路协同系统，可以避免遮挡造成的视线盲区，减少了碰撞风险，提高了乘客的乘车舒适性。
技术研发人员：褚端峰;马进;吕小磊;赵德赢;史美林;曹永兴;吴超仲
受保护的技术使用者：武汉理工大学
技术研发日：.08.31
技术公布日：.12.06
