張瑞

摘? ?要：遠(yuǎn)光燈濫用是夜間行車的重要安全隱患，尤其在直道會車時，問題尤為突出。文章擬通過開發(fā)一種基于紅外測距激光陣的遠(yuǎn)光燈控制系統(tǒng)，實現(xiàn)遠(yuǎn)光燈的主動預(yù)防控制，從根源上消除遠(yuǎn)光燈濫用現(xiàn)象帶來的安全隱患。

關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)光燈;路沿光陣;目標(biāo)光陣;主動控制

1? ? 研究思路

首先，在試驗車尾設(shè)置一組紅外測距激光，通過在豎直平面上發(fā)射的8束激光實現(xiàn)道路寬度測定;其次，在試驗車頭引擎蓋中上方設(shè)置第二組紅外測距激光，朝車輛前方水平發(fā)射40條激光束進行前方目標(biāo)測距，并結(jié)合第一組激光裝置實現(xiàn)前方目標(biāo)探測范圍界定;再次，基于模糊識別原理設(shè)計了前方目標(biāo)輪廓檢測算法，并根據(jù)前方目標(biāo)與試驗車第二組激光束的相對位移實現(xiàn)前方目標(biāo)的自動識別;最后，根據(jù)前方車輛運動狀態(tài)及與試驗車的相對距離，進行夜間會車安全性評估，實現(xiàn)試驗車遠(yuǎn)光燈主動預(yù)防控制。

2? ? 基于路沿光陣的道路寬度檢測算法

由于人行道與車道之間存在高度差，為探測車輛兩側(cè)的鄰近車道數(shù)并確定監(jiān)測范圍，在車輛尾端中間設(shè)置分別向左和向右各4束激光形成路沿光陣來判斷車輛的鄰近車道數(shù)，由于本文著重研究直道會車情況，進而可確定道路寬度。激光打到人行道和打到車道上不同，在光線豎直偏向角一定的情況下，可通過激光實測數(shù)據(jù)和幾何關(guān)系推測鄰近車道數(shù)[1-2]。

設(shè)車尾紅外設(shè)備的初始高度（距地面的距離）為a0。在未打到人行道的光線中，相鄰光線投射地面的間隔距離分別為A，B，C，且需保證光線的偏轉(zhuǎn)角度為定值[3]。若豎直偏轉(zhuǎn)角過大，則不能檢測鄰近車道;若豎直偏轉(zhuǎn)角過小，則多束激光可能集中在一個車道。設(shè)各光線之間的夾角分別為α，β，γ，如圖1所示。

圖1? 路沿激光監(jiān)測平面參數(shù)示意

根據(jù)道路規(guī)范，車道寬度多為3.5 m，故車輛中心線距旁邊車道中間線的距離均為3.5 m，即A=B=C=3.5 m ，且a0=1。利用三角函數(shù)關(guān)系調(diào)整各光線的豎直偏轉(zhuǎn)角度：α=arctan 3.5=74.1°，α+β=arctan7=81.9°，α+β+γ=arctan10.5=84.6°，以此使每束激光最大限度地投射在鄰近道路中央。

路沿光陣的斜向距離矩陣為M=（b0 c0 d0），與M對應(yīng)的斜向角度矩陣為：

豎向矩陣Q=（a0 a0? a0） ，則判斷矩陣P=M×N-Q。若P在一定范圍內(nèi)，則判定有效，從而實現(xiàn)道路寬度的檢測。

3? ? 基于模糊數(shù)學(xué)的運動車輛判定

本文僅涉及在150～250 m的范圍內(nèi)目標(biāo)物是否為運動車輛的判斷，根據(jù)前文所得的車輛兩側(cè)的道路寬度，通過計算可得目標(biāo)光陣的檢測范圍，如圖2所示。a，b分別為車輛兩側(cè)的道路寬度，θ1，θ2為預(yù)先設(shè)置的光線偏角。由三角函數(shù)可求得OA和OD的實際長度，進而確定出兩個探測范圍邊界點。由于本文研究直道會車情況，另根據(jù)道路安全法規(guī)定的遠(yuǎn)光燈使用最短距離，加之，預(yù)設(shè)紅外光線長度為250 m。車頭一點發(fā)射的光線在車道上形成探測區(qū)域，附加A，D兩點的約束，最終可得目標(biāo)光陣的檢測范圍為圖2中的不規(guī)則多邊形OABCD。當(dāng)目標(biāo)進入試驗車的目標(biāo)光陣的檢測范圍內(nèi)，其運動變化如圖3所示。在t時刻，y1=y2=y3=y4=D0且y5>D0;在t'時刻，y'2=y'3=y'4=y'5=D0且y'1>D0。設(shè)試驗車的速度為v，若v（t'-t）=D0-D'0，說明目標(biāo)靜止，否則為運動物體。當(dāng)目標(biāo)為運動物體，且臨界光束有相應(yīng)變化規(guī)律時，可判斷目標(biāo)為運動車輛，隨后對試驗車作出提醒并切換為近光燈。

3.1? 目標(biāo)光陣的布置

為判斷目標(biāo)物是否是運動車輛，設(shè)置目標(biāo)光陣于車輛前方。目標(biāo)光陣由40根光線組成，每條光線之間的夾角為0.1°。光束最遠(yuǎn)輻射距離為250 m，輻射寬度為14 m，光陣發(fā)射周期為50 ms。兩車在直道相會時，對向車輛將進入試驗車輛的目標(biāo)光陣中。根據(jù)前文所得的車輛所在車道與確定邊界范圍，車輛前方的部分目標(biāo)光線將被目標(biāo)物阻擋。為判斷目標(biāo)物的類別，定義臨界光束為在目標(biāo)光線簇中激光測量距離最小且沒有打在目標(biāo)物側(cè)面的光線。利用目標(biāo)光陣中的臨界光束對目標(biāo)物的輪廓進行刻畫，進而判斷此目標(biāo)物是否為車輛。若為車輛，且位于距離試驗車150～200 m的范圍內(nèi)，系統(tǒng)將作出切換遠(yuǎn)光燈為近光燈的判斷。

目標(biāo)光陣中一旦有車輛進入，就會有多條光線受阻，隨著車輛不斷靠近，部分受阻光線將不受阻。通過追蹤目標(biāo)光束中的臨界光束，對目標(biāo)物進行分類。即在對向車輛進入目標(biāo)光陣、找到臨界光束、逐漸偏離臨界光束的過程中，來實現(xiàn)目標(biāo)物的分類。由于激光發(fā)射周期為50 ms，按照兩車相對速度為最大值計算，即240 km/h，則在單個周期內(nèi)，兩車的相對運動距離為3.33 m，故邊緣阻礙光線可以捕捉到側(cè)面長度大于等于3.33 m的目標(biāo)物。

圖2? 目標(biāo)光陣的檢測范圍示意

圖3? 不同時刻目標(biāo)運動變化示意

3.2? 臨界光束的識別與運動車輛檢測

目標(biāo)物會阻礙多條連續(xù)的光線，根據(jù)描述的各條光線目標(biāo)狀態(tài)，可找出目標(biāo)光線簇。在同一水平面上，將光線從左至右編號為1，2，3…，40，得編號矩陣N=（1 2 … 40）。以單向3車道為例，試驗車位于中間車道，鄰近車道判定結(jié)果為左右各1車道，則目標(biāo)光陣僅對這兩個車道之間的范圍進行探測[4]。

設(shè)每條光線的理論到達距離為F，實測距離為G，則F=（d10 d20 … dn0），G=（d1 d2 … dn），若di>di0，則di=di0。其中，在時，。在時，di0=250。以傳感設(shè)備為原點，則光線長度的豎直分量矩陣L=G×K。設(shè)θi為第i根光線與水平方向的夾角（水平偏轉(zhuǎn)角），求出水平偏轉(zhuǎn)角矩陣K。設(shè)判斷矩陣T=（λ1 λ2 … λn），且，若λi=1，在測量范圍內(nèi)該光線受到目標(biāo)物阻擋;若λi=0，則未受阻擋。

運動車輛的目標(biāo)光線簇和其他目標(biāo)物的目標(biāo)光線簇有所不同。若目標(biāo)物為車，在它的目標(biāo)光線簇中，大多數(shù)目標(biāo)光線所對應(yīng)的豎直分量應(yīng)相等，僅有小部分光線會打在車輛側(cè)面。為分辨臨界光束，引入變量Uj=λj-1+λj+1。若Uj=1，則可判定該光線附近有光線從阻礙光線狀態(tài)變?yōu)榉亲璧K光線狀態(tài)，并將其定義為過渡節(jié)點。過渡節(jié)點將光陣分為多個區(qū)間，篩選區(qū)間可得有效的目標(biāo)物區(qū)間。假設(shè)目標(biāo)物區(qū)間的光線編號為m-n，求解光線m到n之間的光線所對應(yīng)的豎直分量的眾數(shù)R。臨界光束的判據(jù)如下：Lk0=R，dk0=min（dm，dm+1，…，dn） m≤k0≤n，其中，k0為臨界光束所對應(yīng)的編號。

若光束目標(biāo)光線簇的y值相同光線滿足：①t時刻：y1=y2=y3=y4=D0且y5>D0。②t'時刻：y'2=y'3=y'4=y'5=D0且y'1>D0。③v（t'-t）=D0-D'0。即判定目標(biāo)為靜止物體，否則為運動物體。然后對判斷為運動物體的k0進行追蹤，若≤3.33，則放棄對k0的追蹤。同時，全局安全計數(shù)X的計數(shù)加1，當(dāng)X≥2時，則判定有遠(yuǎn)光燈安全問題，禁用遠(yuǎn)光燈并切換為近光燈。

4? ? 結(jié)語

本文圍繞遠(yuǎn)光燈的主動預(yù)防，針對直道上的車輛，利用紅外傳感設(shè)備獲取前方物體相對位置，通過算法判斷傳感捕捉范圍內(nèi)的前方物體是否為運動車輛，從而實現(xiàn)遠(yuǎn)光燈的控制。此外，遠(yuǎn)光燈的主動控制仍存在進步空間，針對不同道路線形做進一步的優(yōu)化。在提倡智能與人本交通的今天，利用本系統(tǒng)協(xié)助控制遠(yuǎn)光燈，有利于規(guī)范交通規(guī)則的實施，減少交通事故發(fā)生率，保障夜間行車安全。

[參考文獻]

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[2]張新，黃生豪，高潔.AFS自適應(yīng)汽車前大燈模糊控制系統(tǒng)設(shè)計[J].長沙理工大學(xué)學(xué)報，2014（2）：67-73.

[3]茹強，焦紀(jì)超，雷吳斌.基于攝像頭識別汽車隨動輔助大燈的模糊控制策略[J].汽車實用技術(shù)，2017（2）：118-120.

[4]胡鵬，秦會斌.基于紅外測距汽車倒車?yán)走_預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計[J].傳感器與微系統(tǒng)，2018（7）：114-116，126.

Research on intelligent control algorithms of high beam

Zhang Rui

（Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074， China）

Abstract：The abuse of high beam is an important hidden danger of night driving， especially in the straight road meeting. This research intends to develop a control system of high-light based on infrared ranging laser array to realize the active prevention and control of high beam， and eliminate the hidden safety hazards caused by the abuse of high beam from the root.

Key words：high beam; roadside optical array; target optical array; active control