一种基于车车通信的十字路口威胁评估方法研究

王 斌 朱云生 杨凡弟

（重庆邮电大学自动化学院，中国 重庆 400065）

0 引言

随着科技和经济的发展，全世界的汽车保有量正在逐年增加。由此引发的交通事故也是越来越多，其中十字路口的事故发生率在总的交通事故中占很大比重。设计一个辅助驾驶系统对驾驶员提供及时的警告十分必要。车车通信作为通信技术，通过无线通信设备向外界广播自身的位置和速度信息，在通信范围的车辆可以接收共享各自的数据。根据采集到的数据利用模糊理论计算车辆受到的威胁指数。

1 相关技术

本文的基于车车通信的十字路口威胁评估方法研究主要涉及车车通信技术和模糊理论。

1.1 车车通信技术

通过车车与车路通信技术，可以将机动车辆与道路有机的结合联系到一起，通过对于路侧与车载实况信息的采集而达到对交通资源高效充分利用的目的。然而随着科学技术的迅猛发展，车路通信技术与车车通信技术正在从传统的单一模式转向多种通信的发展模式。对于出行者出行实时性要求较为一般的出行服务可以通过WiFi、3G以及4G和GPRS等公众的通讯技术得到实现；但是对于出行实时性要求较高的诸如车辆主动安全服务等来说，则需要通过专用短程通信技术（DSRC）来实现。

1.2 模糊理论

模糊理论将传统数学从二值逻辑扩展到连续多值，利用隶属度函数描述一个概念特征值。模糊逻辑是一种用逻辑表达式描述模糊集合中的隶属关系的方法，假定一个事件可以在不同程度上是正确的，并且我们知道这个程度。这是模糊事件和随机事件根本的区别，随机事件“非此即彼”，而模糊事件“亦此亦彼”。模糊推理就是对于规则：if is A then is B。构造出模糊集A与B之间的模糊关系R，通过R与证据合成求出结论。

2 十字路口威胁评估

2.1 数据采集

车辆上安装里无线通信模块、GPS模块和CAN卡。数据采集主要分为两个部分：自车数据采集和目标车辆数据采集。

（1）主车数据采集

主车采集的数据包括GPS数据采集和CAN数据的采集。GPS信息通过GPS天线获得，GPS数据主要是位置信息，包括经度、纬度、海拔、辆航向角等。CAN信息采集主要是通过车身CAN网络或的车辆的速度信息。

（2）目标车数据采集

目标车通过车载通信设备接收通信范围内的其他车辆的位置和速度信息，并将自车的位置和速度信息广播给其他车辆。实现数据的共享。

2.2 模糊处理

根据主车和目标车的位置和速度信息计算出主车和目标车的相对距离RS和相对速度RV。

相对距离 RS的模糊集合为 RS={近(N)，中(M)，远(F)}，论域 U=[0,150]。 相对速度速度 RV 的模糊集合 RV={慢(L)，中(M)，快(H)}。 论域U=[0,120]。相对距离RS和相对速度RV的隶属度函数如图1、图2所示。

相对距离 RS 的威胁指数为 TI_RS(N，M，F)={0.98，0.5，0.13}，相对速度 RV 的威胁指数为 TI_RV(L，M，H)={0.11，0.47，0.96}。 相对距离RS在综合威胁中占的权重为0.6，相对速度RV在综合权重中占的权重为0.4。则综合威胁TI的计算公式为：

3 实验仿真与结果分析

为了验证本文方法的准确性和有效性，本文进行了仿真实验。主车与目标车分别以40km/h，60km/h和80km/h的相对速度从十字路口相互靠近。其威胁结果如图3所示。

由图3可知，当车辆相对速度较小时，相对距离较远时，威胁指数较小。当车辆相对速度较大时，相对距离较近时，威胁指数较大。

4 总结

本文针对十字路口车辆安全驾驶问题进行了分析，并结合车车通信技术和威胁评估技术，提出通过车车通信实现信息共享，利用威胁评估理论和模糊集理论，计算车辆在十字路口所受到的威胁的指数。通过实验验证本方法能够比较准确的计算出车辆在十字路口受到的威胁级别，辅助驾驶员驾驶，提高十字路口交通安全。

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