25、基于元传感器的自动驾驶汽车碰撞安全系统解析

基于元传感器的自动驾驶汽车碰撞安全系统解析

1. 研究背景与相关工作综述

在自动驾驶汽车（AVs）领域，碰撞避免一直是至关重要的研究课题。目前已有大量基于Li - Fi和Wi - Fi技术的碰撞避免算法和技术被提出。这些方案通常是通过车辆的外部传感器收集周围环境数据，经过处理后由控制器发出指令，内部传感器接收指令并使车辆执行相应动作。

然而，现有研究大多集中在外部传感器的数据收集上，很少有人提出针对内部传感器状态检查的算法。但实际上，内部传感器工作故障可能导致碰撞事故的发生。以下是一些关于Li - Fi技术在车辆通信和碰撞避免方面的研究：
- 成本效益解决方案 ：有研究提出使用Li - Fi技术实现车对车（V2V）通信的低成本方案，通过模拟和实现收发电路，展示了LED如何消除复杂网络和协议的需求。
- 提升驾驶安全 ：有研究表明，Li - Fi技术在V2V环境中能极大地提高驾驶员的安全性，并进行了基于可见光通信的实时单向车辆通信测试。
- 智能交通系统应用 ：Li - Fi技术在智能交通系统（ITS）中具有重要意义，未来通过该技术进行数据收发有助于避免事故。
- 替代方案探讨 ：考虑到未来延迟和带宽的挑战，有研究将Li - Fi技术作为一种替代解决方案，并给出了Li - Fi、Wi - Fi和WIMAX的速度比较，但未进行相关实验。

此外，还有许多其他研究从不同角度探讨了V2V通信和碰撞避免，如使用ZigBee、Arduino、超声波传感器等技术。以下是部分V2V碰撞避免研究的总结表格：
|序号|年份|目的|使用的工具和技术|内部传感器故障|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|2015|碰撞避免|Li - Fi和Proteus|否|
|2|2016|V2V数据传输|Li - Fi|否|
|3|2016|V2V通信用于碰撞避免|Li - Fi和Arduino pro mini|否|
|4|2016|V2V间警告通信|Li - Fi、微控制器、MMA7361L|否|
|5|2017|作为VANET的数据传输介质|Li - Fi|否|

2. 提出的框架设计

为了实现AVs在道路上的碰撞避免，提出了一个包含云、雾和物联网（IoT）层的系统框架。
- 云计算层 ：提供快速的计算服务，使道路上的AVs能够相互通信，更新地图、交通信息，并快速规划乘客的行程。同时，云收集的数据可用于分析和改进AVs在道路上的行为。
- 雾计算层 ：用于减轻云服务器的流量压力。当AV的元传感器检测到制动状态失败时，它会通过路边单元（RSU）将消息发送到雾层，然后通过Li - Fi将制动故障消息传递给后方车辆（LV），以避免碰撞。前方车辆（FV）无法制动时，LV可以通过提高速度和保持安全距离来避免事故。

以下是该系统的工作流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{元传感器状态是否为“on”}:::decision
    B -->|是| C(监测AV制动系统):::process
    C --> D{制动是否失败}:::decision
    D -->|是| E(生成故障指示器):::process
    E --> F(重新检查制动系统状态):::process
    F --> D
    D -->|是| G(计算FV与LV的距离):::process
    G --> H{距离是否小于5m}:::decision
    H -->|是| I(向LV发送加速消息):::process
    H -->|否| J{距离是否在6 - 10m}:::decision
    J -->|是| K(发出警告):::process
    J -->|否| L(安全状态):::process

该系统的工作基于元传感器的状态。当元传感器状态为“on”时，表明AV的制动系统正在被监测。如果制动失败，系统会生成故障指示器，并在一段时间后重新检查制动系统状态，以允许制动系统从故障状态中恢复。若“制动失败”状态为真，系统将进入距离计算阶段。在本研究中，将车辆间距离小于5m定义为危险距离，6 - 10m为警告距离，大于11m为安全距离。当距离小于5m时，会向LV发送消息以提高其速度。

3. 关键组件分析

• 元传感器的必要性 ：在AV的控制过程中，执行器（控制器阶段）起着关键作用，确保车辆的理想行为和稳态响应。然而，当控制器发出制动命令而制动组件未能执行时，车辆可能因制动故障而继续前行，增加碰撞风险。例如，当AV或人类驾驶员以120 km/h的速度行驶，突然发现前方有人或障碍物并试图制动时，如果此时发现制动失败，事故或碰撞的可能性将达到峰值。而元传感器可以提前告知AV或驾驶员内部传感器的工作状态，避免这种危急情况的发生。
• 制动传感器的重要性 ：现代AVs配备了内置技术，使驾驶员能够随时了解车辆的状态和状况。其中，制动系统的状态尤为重要，制动传感器通过连接到制动片，能够及时告知驾驶员制动是否正常工作。
• 元传感器的工作原理和特性 ：元传感器通过检查其控制下的传感器工作状态来发挥作用。在制动传感器上应用元传感器，可以在事故发生前了解制动的当前状态。元传感器可以观察到的特性包括：
  • 制动质量
  • 维护历史
  • 油液状态
  • 制动寿命
  • 制动速度

元传感器的算法流程如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(获取制动传感器输入值):::process
    B --> C(将值传递给制动元传感器系统):::process
    C --> D{事故风险是否高}:::decision
    D -->|是| E(应用给定选项):::process
    D -->|否| F(执行正常行为):::process
    E --> G([结束]):::startend
    F --> G

该算法会检查来自制动传感器的输入值，并将这些值传递给制动元传感器系统。如果事故风险高，则应用给定选项；否则，执行正常行为。

4. 仿真与结果

为了验证所提出的系统，使用了NetLogo 6.2.0仿真模型。NetLogo是一个多智能体可编程建模环境，大多数计算机都可以运行，并且还有Web版本供研究人员进行仿真。

在NetLogo中可以根据需求设置汽车数量、加速度和减速度。当元传感器检测到制动故障时，系统会产生相应的结果。以下是对结果的详细分析：
|车辆|制动故障检测后的速度变化|
| ---- | ---- |
|前方车辆（FV）|速度下降，绿色线条在图表中的下降表示FV因制动故障无法立即停止，当速度接近零时FV将停止|
|后方车辆（LV）|速度增加，黄色线条在图表中的上升表示LV为避免碰撞而提高速度，通过接收FV的消息，LV处于安全位置|

通过仿真结果可以看出，当元传感器检测到制动故障时，FV的速度会下降，而LV的速度会增加，从而避免了碰撞的发生。这表明所提出的基于元传感器的碰撞避免系统在实际应用中具有可行性和有效性。

5. 结论

本文提出了一种基于元传感器的自动驾驶汽车碰撞避免系统。硬件和软件故障在任何阶段都可能发生，因此需要一种能够提前检测这些问题的机制，否则道路上的车辆将处于危险之中。

在该系统中，安装了元传感器的AV可以在制动故障的早期阶段得到警报，并采取相应措施来克服这种情况。该研究对于AV供应商具有重要意义，他们可以嵌入一种能够监测其他传感器工作和状态的传感器，这种传感器既可以应用于内部传感器，也可以应用于外部传感器。

通过使用元传感器，AV将能够更好地应对紧急情况，提高在安全行驶和无碰撞驾驶方面的可靠性。未来，随着技术的不断发展，基于元传感器的碰撞避免系统有望在自动驾驶汽车领域得到更广泛的应用和进一步的优化。

以下是对整个系统的优势总结：
- 提前预警 ：元传感器能够提前检测内部传感器的故障，为驾驶员或车辆控制系统提供足够的时间来采取措施，避免事故的发生。
- 多层面监测 ：系统涵盖了云、雾和物联网层，实现了对车辆状态的全面监测和分析，提高了系统的可靠性和稳定性。
- 有效通信 ：利用Li - Fi技术实现车辆间的通信，确保在紧急情况下信息能够及时传递，从而使后方车辆能够做出正确的决策。
- 仿真验证 ：通过NetLogo仿真模型对系统进行验证，结果表明该系统在实际应用中具有良好的效果，能够有效避免碰撞事故的发生。

综上所述，基于元传感器的自动驾驶汽车碰撞避免系统为自动驾驶汽车的安全行驶提供了一种有效的解决方案，具有广阔的应用前景和发展潜力。