基金项目：2023年度河北省高等学校科学技术研究项目“基于智能网联汽车的前向碰撞预警系统研究”（河北省教育厅科学研究项目资助），项目编号：ZC2023126

摘要：随着智能网联汽车技术的快速发展，主动安全成为车辆安全领域的研究热点。本文拟在分析智能网联汽车发展趋势的基础上，系统阐述前向碰撞预警的关键技术，设计并实现一套适用于智能网联汽车的前向碰撞预警系统，以期为提升智能网联汽车主动安全性能提供技术支撑。

关键词：智能网联汽车；前向碰撞预警；多传感器融合

引言：随着汽车保有量的持续增长，道路交通安全形势日益严峻，据统计我国每年约有20万人死于交通事故，其中超过40%是由车辆碰撞引起的。随着智能网联汽车技术的蓬勃发展，利用车载传感器、无线通信等技术，主动预警潜在的碰撞风险，已成为提升车辆安全性、减少交通事故的重要途径。作为典型的主动安全应用，前向碰撞预警能够在碰撞发生前提醒驾驶员采取制动、转向等操作规避风险，从而大幅降低碰撞发生的概率。

一、智能网联汽车的发展现状

人类社会已经进入了“互联网+”时代，物联网、大数据、云计算等新一代信息技术日新月异，我国正在探索建设智慧城市，在交通方面，智能道路交通系统的形成需要车辆的智能化和车联网的构建。据统计，2020年全球智能网联汽车销量达到1800万辆，预计到2025年将突破4500万辆。我国高度重视智能网联汽车的发展，相继出台了《智能网联汽车道路测试管理规范》等一系列政策法规，北京、上海、广州、武汉等地设立智能网联汽车示范区，推动智能网联汽车规模化、商业化发展。车载智能终端通过无线通信技术与其他车辆、路侧交通设施互联互通，实现信息共享和协同决策，基于感知和网联数据，智能网联汽车可实现自动巡航、自动变道、自动泊车等辅助驾驶乃至自动驾驶功能，大幅提升驾驶安全性和便捷性，智能网联技术与新能源汽车技术深度融合，网联化和电动化成为智能网联汽车的重要特征。

二、智能网联汽车的前向碰撞预警系统技术

（一）多传感器信息融合技术

前向碰撞预警系统需要对车辆前方环境进行全面、精确的感知，但是单一传感器往往难以满足复杂场景下的感知需求，因此多传感器信息采集和融合技术成为提升系统性能的关键，前向碰撞预警经常使用的传感器包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头。激光雷达通过发射激光束，接收目标反射回波，可获得障碍物的空间位置、速度等信息，其测距精度高，抗干扰能力强，但成本高、易受恶劣天气影响。毫米波雷达通过发射高频电磁波，接收目标反射回波，同样可获得障碍物的位置、速度等信息，其穿透性强，可在雨雾等恶劣天气下工作，但角度分辨率低。摄像头通过图像处理可提取障碍物的类型、轮廓等信息，其感知内容丰富，但易受光照变化影响。传感器融合即综合利用这些异构传感器的优势，互补其局限性，形成对目标更加全面、精确的感知。常见的融合策略有中心级融合和特征级融合，中心级融合是对各传感器的决策结果进行融合，如D-S证据理论、贝叶斯推理等；特征级融合是对传感器提取的目标特征进行融合，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。通过多传感器融合，可显著提高前向障碍物的检测精度和鲁棒性，为碰撞预警奠定可靠的感知基础。

（二）目标检测与跟踪技术

在准确感知前方障碍物的基础上，还需要对障碍物进行持续稳定的跟踪，以判断其运动趋势，预测碰撞风险。目标检测与跟踪是前向碰撞预警系统的核心技术之一，目标检测旨在从传感器数据中识别出潜在的碰撞威胁，如车辆、行人、非机动车等。基于视觉的检测方法有Haar特征+AdaBoost分类器、HOG特征+SVM分类器、基于深度学习的Faster R-CNN等，可提取目标的位置、大小、类别等信息。基于激光雷达的检测方法有基于点云聚类的DBSCAN算法、基于点云模型匹配的ICP算法等，可获得障碍物的三维边框。由于道路场景是高度动态变化的，前方目标的位置、速度等状态会随时间变化，需要对其进行持续稳定的跟踪，以预测其运动趋势。经典的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、匈牙利算法等，近年来深度学习在目标跟踪领域也取得了长足进展，孪生神经网络等算法也展现出了优异性能，通过目标检测与跟踪技术，前向碰撞预警系统能够获得障碍物的精确状态信息，判断其接下来一定时间内的运动趋势，为碰撞风险评估提供依据。

（三）碰撞风险评估与决策技术

判断车辆是否存在碰撞风险是前向碰撞预警系统的关键，碰撞风险评估需要综合考虑本车状态、障碍物状态、道路环境等多方面因素，其核心是计算碰撞时间（TTC）。TTC表示按当前速度行驶，车辆与障碍物发生碰撞所需的时间，TTC越小，碰撞风险越大。TTC的计算一般基于运动学模型，同时还需考虑道路曲率、坡度对车辆运动的影响，由于道路交通场景的不确定性，碰撞风险评估往往具有一定的概率性特征。为处理这种不确定性，一些学者引入概率推理模型，如隐马尔可夫模型、动态贝叶斯网络等，建立碰撞概率计算模型。近年来深度强化学习、逆强化学习等数据驱动的方法在碰撞风险智能评估方面也显示出优势，在风险评估的基础上，还需要制定相应的决策策略。

（四）预警策略与人机交互技术

及时、有效地向驾驶员发出碰撞预警是系统的最终目的，预警方式的选择直接影响驾驶员的接受程度和反应时间。常见的预警方式有视觉、听觉、触觉三种，视觉预警通常采用点亮仪表盘上的指示灯或抬头显示器的预警图标的方法，该方式直观醒目，信息量大，但可能干扰驾驶员视线。听觉预警通过语音提示或警示音提醒危险，该方式反应迅速，但在嘈杂环境中可能被忽略。触觉预警通过方向盘或座椅的震动等形式示警，该方式不占用驾驶员视听资源，但表达信息有限。越来越多的研究开始探索多模态预警策略，综合利用视听触觉通道，增强预警效果，如采用循序渐进的预警模式，先是声光提醒，逐步升级为语音警示、方向盘振动等。预警时机和频率也是影响驾驶员体验的关键因素，过于频繁的预警容易引起驾驶员反感，而预警过晚则可能来不及反应。个性化、自适应的预警策略成为当前的研究热点，通过分析驾驶员的驾驶行为、生理状态等，自动调整预警时机和频率，减少冗余警告，降低驾驶员负担。如对于驾驶风格相对激进的驾驶员，可适当提前预警时间；对于疲劳驾驶状态，可增大预警强度。

三、智能网联汽车的前向碰撞预警系统设计与实现

（一）系统总体架构设计

前向碰撞预警系统是一个多传感器、多模块协同工作的复杂系统，需要合理的总体架构设计来协调各组成部分工作。本文面向智能网联汽车，设计了一套基于“感知－决策－执行”三层体系架构的前向碰撞预警系统。感知层有激光雷达、毫米波雷达传感器，负责获取车前方障碍物信息，是系统信息来源，感知层通过CAN总线将障碍物信息传递给决策层。决策层是系统的核心，主要包括信息融合模块、目标检测与跟踪模块、碰撞风险评估模块和预警决策模块，信息融合模块对多传感器数据进行时空配准、坐标转换等预处理，提高障碍物感知的准确性和鲁棒性。目标检测与跟踪模块识别障碍物的类型、位置、速度等状态信息，并对其进行持续稳定的跟踪，碰撞风险评估模块综合考虑本车状态、障碍物状态、道路环境等信息，计算碰撞风险概率。预警决策模块根据碰撞风险等级，结合驾驶员个人特征，自适应地生成预警策略。执行层包括人机交互终端和整车控制器，负责将预警信息及时、有效地呈现给驾驶员，并根据驾驶员的反馈控制车辆。人机交互终端通过仪表盘、音响、方向盘振动等多模态方式向驾驶员发出预警提示，系统通过整车控制器自主介入紧急制动，减缓碰撞冲击。通过感知层、决策层、执行层的协同配合，该系统可在碰撞发生前及时预警驾驶员，并辅助其采取规避或缓解碰撞的操作，保障行车安全。

（二）感知层设计与实现

感知层是前向碰撞预警系统的信息输入层，其性能直接影响系统的感知范围和精度。本系统感知层采用多传感器互补方案，前装一个单线激光雷达、一个77GHz中距离毫米波雷达和一个前向单目摄像头。激光雷达采用Velodyne VLP-16型号，通过发射16线激光束，可获得障碍物的三维点云数据，探测距离可达100米，视场角为360°。毫米波雷达采用博世MRR4型号，通过MIMO天线搜索和跟踪多个目标，探测距离可达160米，视场角为60°。激光雷达主要用于中远距离障碍物的精确定位，毫米波雷达主要用于远距离障碍物的速度测量，两者互为补充，扩大了系统的感知范围，但它们都缺乏对障碍物类型的识别能力，因此还需要摄像头的参与。系统采用Mobileye EyeQ4摄像头，可检测车辆、行人、车道线等多种目标，识别精度高。感知层的软硬件选型需兼顾性能、成本、可靠性等多重因素，传感器安装位置、安装角度等也会影响感知效果，因此需进行合理布置。感知层将各传感器采集的异构数据通过CAN总线传输给决策层，并附带时间戳信息，为数据融合提供依据。

（三）决策层设计与实现

决策层是前向碰撞预警系统的大脑，其智能化水平决定了系统的预警性能，本系统决策层包括信息融合、目标检测与跟踪、碰撞风险评估、预警决策四大功能模块，通过模块间的数据流转和算法迭代，输出最优预警策略。信息融合模块采用千万+光谱学的方法，综合利用激光雷达、毫米波雷达、摄像头的异构数据，提升障碍物感知的准确性和鲁棒性，通过外参标定获得传感器间的空间变换关系，再通过不同传感器检测结果的时间同步、空间配准，实现障碍物检测结果的融合。对于同一障碍物，激光雷达提供精确的位置信息，毫米波雷达提供稳定的速度信息，摄像头提供图像语义信息，三者优势互补，融合后系统可获得关于障碍物的统一描述，包括类型、位置、速度、加速度、航向角等多维状态信息。在此基础上目标检测与跟踪模块采用深度学习+多目标跟踪算法，对障碍物进行持续稳定的跟踪，采用YOLOv3算法对前向RGB图像进行多尺度目标检测，获得障碍物的2D边框和类别信息；将2D检测结果与3D激光雷达点云进行匹配，获得障碍物的3D边框；采用匈牙利算法和卡尔曼滤波算法，实现障碍物的帧间关联和状态估计，生成跟踪轨迹。碰撞风险评估模块在障碍物跟踪的基础上，实时计算车辆与障碍物的碰撞时间（TTC），TTC的计算基于简化的匀速直线运动学模型，同时考虑了道路曲率、坡度等因素的影响，该模块还融入了概率推理模型，综合考虑了障碍物未来运动的不确定性，生成碰撞概率预测值。

（四）执行层设计与实现

执行层负责将决策层输出的预警信息及时、准确地传递给驾驶员，并根据驾驶员意图协调车辆的主动安全操作。执行层包括两大核心模块：人机交互模块和整车控制模块，人机交互模块的设计遵循及时性、醒目性、舒适性等原则，采用多模态预警方式，综合利用视觉、听觉、触觉等通道，最大限度地引起驾驶员注意。在视觉方面，本系统在仪表盘上设置了三色预警指示灯，分别对应低中高三个危险等级，抬头显示系统（HUD）还可将预警图标投射到前挡风玻璃上，提示障碍物方位。在听觉方面，系统采用了语音合成技术，可根据碰撞风险等级播报“前方车辆减速”等不同语音提示。在触觉方面，方向盘会根据碰撞危险方位产生不同的振动反馈，提示驾驶员采取转向操作。多模态预警方式的合理搭配可有效提高驾驶员的注意力分配和情景感知能力，人机交互模块还具有个性化定制功能，可根据驾驶员的年龄、驾龄、反应特点等调整预警时机和频率，避免过度打扰。系统设置了人工接管功能，驾驶员可随时通过方向盘或加速踏板接管车辆控制权，系统还会持续监测驾驶员状态，如疲劳驾驶时，自动干预的触发阈值会降低。通过大量实车道路测试，人机交互和整车控制模块都达到了毫秒级的实时性要求，可有效辅助驾驶员预防碰撞事故。

结语

随着自动驾驶技术的飞速发展，智能网联汽车有望彻底解放人类双手，实现全天候无人驾驶，届时碰撞预警将上升为碰撞规避乃至主动避撞，这对系统智能化水平提出了更高的要求。大数据、车路协同、群智感知等新兴技术将应用到碰撞预警系统中，这将有助于扩大单车感知视野，提升预警决策的超前性。基于终端的碰撞预警系统将向基于边缘计算和云计算协同的碰撞预警系统演进，通过分布式感知、融合计算，实现区域内车辆的碰撞风险主动感知和规避。

参考文献

[1] 张倩倩，郭志培.智能网联重卡的前向碰撞预警方案设计[J].智能计算机与应用， 2023， 13（2）：200-203.

[2] 王晓红，林玉桓，田源，等.视觉传感器在智能网联汽车上的应用分析[J].大众汽车， 2023（9）：0078-0080.

[3] 王浩.基于智能网联汽车场景的漏洞评估方案探究[J].数字化用户， 2022（23）：74-76.

[4] 韩可强，鲍振标，于晓倩，等.一种基于智能网联汽车的车路云一体化架构开发方法[J].汽车电器， 2023（11）：1-4.

[5] 马楠，黄晋，徐成，等.基于智能网联汽车应用的智能交互技术课程研究与实践——以“五位一体”教学平台为例[J].高等工程教育研究， 2023（6）：42-46.