技术领域
[0001] 本
发明涉及一种持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制方法与装置，属于道路交通安全技术领域。
背景技术
[0002] 安全车距是指自车相对同车道前车为了避免发生碰撞在行驶过程中所保持的距离。
汽车行驶尤其是持续高速行驶状态下保持安全车距是防止追尾事故发生最直接、有效的方法。长期以来，一般基于不同车型、不同速度条件下的
制动实验数据确定的安全车距(简称理想安全车距)来规范汽车驾驶行为。然而，驾驶人员在高速行驶时，一般都不会按照刚性安全车距来约束驾驶行为，往往凭跟车经验积累形成的“你快我快你慢我慢”习惯来控制车距，由于一般情况下大多数驾驶员都是凭经验习惯来控制前后车距并不会发生追尾现象，因此可称之为经验性安全车距。但是，驾驶员习惯性驾驶行为随着持续高速驾驶时间延长会出现疲劳驾驶等不稳定现象，因此只有在长期保持高速安全稳定驾驶积累下的经验性相对车距才可称为经验性高速安全车距(简称经验安全车距)。不同的驾驶员安全驾驶稳定性因综合驾驶技能、气象、季节时段、道路环境、年龄、性别等不同存在一定差异，因此必须研究个性化安全车距估算及驾驶稳定性评价和控制方法，以有效
预防控制高速追尾事故。
发明内容
[0003] 发明目的：针对
现有技术的不足，本发明目的在于提供一种持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制方法与装置，通过驾驶员持续高速安全跟车能
力的综合指标计算个性化安全驾驶稳定系数，进行柔性安全车距估算，结合经验数据进行驾驶稳定性评价和控制，有效预防控制高速追尾事故。
[0004] 技术方案：为实现上述发明目的，所述的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制方法，通过采集设定时间段内高速公路自车速度大于设定时速的样本数据计算得到经验数据，对持续高速驾驶进行稳定性评价及控制；所述稳定性评价及控制包括估算疲劳驾驶时点及警示、安全车距偏差预警、极端速度差预警中的一种或多种；
[0005] 所述估算疲劳驾驶时点及警示，包括：
[0006] 将驾驶员N天中第j时刻的高速安全驾驶稳定系数求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数；并将高速安全驾驶稳定系数随持续驾驶时间增加而明显下降的时间
节点求均值得到经验时间节点；所述高速安全驾驶稳定系数用于评价驾驶员持续高速安全跟车能力，计算方法为：自车速度大于第一速度设定值并与统计前车平均速度的差值小于设定范围内占有时间之和，与自车速度大于第一速度设定值的持续驾驶总时间之比；
[0007] 当该驾驶员第N+1天高速出行出现第j时刻高速安全驾驶稳定系数小于经验时间节点对应的经验高速安全驾驶稳定系数时，则j时刻对应的节点时间为预警疲劳驾驶时间节点，通过间隔语音提示驾驶员；
[0008] 所述安全车距偏差预警，包括：
[0009] 将驾驶员N天中第j时刻的柔性安全车距求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验柔性安全车距；
[0010] 当该驾驶员第N+1天高速出行出现第j时刻即时探测的距离与第j时刻的经验柔性安全车距的绝对误差值大于设定的
阈值时，通过语音提示驾驶员；
[0011] 所述极端速度差预警，包括：
[0012] 将驾驶员N天中第j时刻的柔性安全车距求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验柔性安全车距；
[0013] 当该驾驶员第N+1天高速出行出现第j时刻即时探测的距离小于第j时刻的经验柔性安全车距且自车速度和前车速度的差值小于设定的阈值时，通过语音提示驾驶员。
[0014] 作为优选，所述柔性安全车距根据制动反应时间和制动减速度修正后的安全距离模型进行计算；修正后的制动反应时间在制动反应时间估算基数上乘以因子 修正后制动减速度在自车紧急制动最大减速度值上乘以高速安全驾驶稳定系数M。
[0015] 作为优选，所述柔性安全车距根据如下公式进行计算：
[0016]
[0017] 其中，v1为驾驶员的自车行驶速度，v2为前车的行驶速度，为修正后的制动反应时间，为修正后的制动减速度，a2为前车的最大制动减速度，ΔS为静止安全距离。
[0018] 作为优选，在高速驾驶开始时段高速安全驾驶稳定系数为1。
[0019] 作为优选，所述制动反应时间估算基数根据驾驶员个体特性在
指定范围内设置，所述驾驶员个体特性包括驾驶经验、驾驶员年龄、生理和心理状态。
[0020] 作为优选，所述方法还包括集群车辆安全驾驶稳定性评价，具体包括排查安全驾驶稳定性较低人员、排查速度视觉
感知能力弱的人员、排查动态空间距离感知能力或安全车距意识较弱的人员、排查高速驾驶自信度较差的人员中的一种或多种；
[0021] 所述排查安全驾驶稳定性较低人员，包括：
[0022] 对分类群体n位驾驶员确定一个相同的持续驾驶时间，将每个驾驶员N天中第j时刻的高速安全驾驶稳定系数求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数；
[0023] 计算n位驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数的均值，将低于平均值的驾驶员确定为安全驾驶稳定性较低人员；
[0024] 所述排查速度视觉感知能力弱的人员，包括：
[0025] 对分类群体n位驾驶员采集统计上午首次上高速公路车速在设定的速度区间的样本数据，包括自车速度和同车道车距，求得驾驶员在指定速度区间的习惯性车距随自车速度变化的函数，并求二阶导数，得到驾驶员高速驾驶速度视觉敏感系数；
[0026] 计算n位驾驶员的高速驾驶速度视觉敏感系数的均值，将低于平均值的驾驶员确定为速度视觉动态感知能力弱的人员；
[0027] 所述排查动态空间距离感知能力较弱的人员，包括：
[0028] 对分类群体n位驾驶员采集统计低速度区间平均车距和高速度区间平均车距，并将高速度区间平均车距与低速度区间平均车距的比值作为驾驶员高速驾驶车距敏感系数；
[0029] 计算n位驾驶员的高速驾驶车距敏感系数的均值，找出低于平均值的驾驶员确定为距离视觉动态感知能力弱的人员；
[0030] 所述排查高速驾驶自信度较差的人员，包括：
[0031] 对分类群体n位驾驶员采集统计自车速度在指定速度区间内的概率分布函数，求出最大概率对应的自车速度值，将该最大概率对应的自车速度值相对一固定速度值的比值作为驾驶员高速驾驶车自信度系数；
[0032] 计算n位驾驶员的高速驾驶车自信度系数的均值，找出低于平均值的驾驶员确定为高速驾驶自信度较低的人员。
[0033] 作为优选，根据排查安全驾驶稳定性较低人员名单与速度视觉感知能力弱的人员名单、或距离视觉动态感知能力弱的人员名单、或高速驾驶自信度较低的人员名单的重合情况，确定影响驾驶员高速安全驾驶稳定性的主要原因。
[0034] 本发明所述的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制装置，包括估算疲劳驾驶时点及警示模
块、安全车距偏差预警模块、极端速度差预警模块中的一种或多种；
[0035] 所述估算疲劳驾驶时点及警示模块，用于：
[0036] 将驾驶员N天中第j时刻的高速安全驾驶稳定系数求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数；所述高速安全驾驶稳定系数为：自车速度大于第一速度设定值并与统计前车平均速度的差值小于设定范围内占有时间之和，与自车速度大于第一速度设定值的持续驾驶总时间之比；
[0037] 当该驾驶员第N+1天高速出行出现第j时刻高速安全驾驶稳定系数小于经验高速安全驾驶稳定系数，且偏差大于设定的阈值时，则j时刻对应的节点时间为预警疲劳驾驶时间节点，通过间隔语音提示驾驶员；
[0038] 所述安全车距偏差预警模块，用于：
[0039] 将驾驶员N天中第j时刻的柔性安全车距求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验柔性安全车距；
[0040] 当该驾驶员第N+1天高速出行出现第j时刻即时探测的距离与第j时刻的经验柔性安全车距的绝对误差值大于设定的阈值时，通过语音提示驾驶员；
[0041] 所述极端速度差预警模块，用于：
[0042] 将驾驶员N天中第j时刻的柔性安全车距求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验柔性安全车距；
[0043] 当该驾驶员第N+1天高速出行出现第j时刻即时探测的距离小于第j时刻的经验柔性安全车距且自车速度和前车速度的差值小于设定的阈值时，通过语音提示驾驶员。
[0044] 作为优选，所述持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制装置，还包括排查安全驾驶稳定性较低人员模块、排查速度视觉感知能力弱的人员模块、排查动态空间距离感知能力或安全车距意识较弱的人员模块、排查高速驾驶自信度较差的人员模块中的一种或多种；
[0045] 所述排查安全驾驶稳定性较低人员模块，用于：
[0046] 对分类群体n位驾驶员确定一个相同的持续驾驶时间，将每个驾驶员N天中第j时刻的高速安全驾驶稳定系数求和取平均得到该驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数；
[0047] 计算n位驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数的均值，将低于平均值的驾驶员确定为安全驾驶稳定性较低人员；
[0048] 所述排查速度视觉感知能力弱的人员模块，用于：
[0049] 对分类群体n位驾驶员采集统计上午首次上高速公路车速在设定的速度区间的样本数据，包括自车速度和同车道车距，求得驾驶员在指定速度区间的习惯性车距随自车速度变化的函数，并求二阶导数，得到驾驶员高速驾驶速度视觉敏感系数；
[0050] 计算n位驾驶员的高速驾驶速度视觉敏感系数的均值，将低于平均值的驾驶员确定为速度视觉动态感知能力弱的人员；
[0051] 所述排查动态空间距离感知能力较弱的人员模块，用于：
[0052] 对分类群体n位驾驶员采集统计低速度区间平均车距和高速度区间平均车距，并将高速度区间平均车距与低速度区间平均车距的比值作为驾驶员高速驾驶车距敏感系数；
[0053] 计算n位驾驶员的高速驾驶车距敏感系数的均值，找出低于平均值的驾驶员确定为距离视觉动态感知能力弱的人员；
[0054] 所述排查高速驾驶自信度较差的人员模块，用于：
[0055] 对分类群体n位驾驶员采集统计自车速度在指定速度区间内的概率分布函数，求出最大概率对应的自车速度值，将该最大概率对应的自车速度值相对一固定速度值的比值作为驾驶员高速驾驶车自信度系数；
[0056] 计算n位驾驶员的高速驾驶车自信度系数的均值，找出低于平均值的驾驶员确定为高速驾驶自信度较低的人员。
[0057] 本发明所述的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制装置(简称车载模组)，包括
存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的
计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制方法。
[0058] 有益效果：与现有技术相比，本发明能够基于样本数据和统计出经验模型，从而实现个体安全驾驶稳定性评价及控制，以及集群车辆安全驾驶稳定性评价及控制，有效预防控制高速驾驶追尾等安全事故；进一步基于高速安全驾驶稳定系数修正安全车距估算模型中的制动反应时间和制动减速度，进一步提高了模型估算的准确度，能够有效避免过早预警或不及时预警的现象，提升用户体验。本发明能够构建汽车防撞数据共享服务平台，优化汽车AEB功能和提升国情高速公路AEBS系统智能决策
水平；车载模组通过运营商3G/4G或北斗链路与防撞数据服务组成一个独立的防撞安全态势数据分析系统，通过运营商网络服务交通运输管理和交通安全及应急管理等部
门按级分权对辖区数据内容实施有效管理；依据交通安全法规订制危化品运输车、长途客运车和长途货柜车等车载模组专用计算机程序；以
基础数据形态提供给各专业导航服务平台，同时驾驶员可从任意
导航系统实时获取自己的安全态势和告警。
附图说明
[0060] 图2为本发明实施防撞数据共享服务系统构架示意图。
具体实施方式
[0061] 下面结合附图和具体实施例，对本发明做进一步的说明。
[0062] 如图1所示，本发明实施例公开的一种持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制方法，通过采集设定时间段内高速公路自车速度大于设定时速的样本数据计算得到经验数据，对持续高速驾驶进行稳定性评价及控制。稳定性评价及控制包括个体安全驾驶稳定性评价及控制、集群车辆安全驾驶稳定性评价和控制。个体安全驾驶稳定性评价及控制主要涉及估算疲劳驾驶时点及警示、安全车距偏差预警、极端速度差预警等，集群车辆安全驾驶稳定性评价和控制主要涉及排查安全驾驶稳定性较低人员、排查速度视觉感知能力弱的人员、排查动态空间距离感知能力或安全车距意识较弱的人员、排查高速驾驶自信度较差的人员等。在详细介绍本发明方法之前，首先介绍安全车距模型及模型修正。
[0063] 一、经验安全车距模型
[0064] 假设高速公路同车道自车为A，前车为B。根据汽车制动动力学，汽车A制动过程分以下三个时段：
[0065] (1)制动反应时间：驾驶员发现道路同车道前方障碍物并作出决定的时间。假设该阶段的反应时间为t1，驾驶员的行驶速度为v1，则该阶段的行驶距离为
[0066] S1＝v1t1
[0067] 驾驶员反应时间一般为0.4～1.0s之间。
[0068] (2)制动协调时间：该阶段为制动协调时间，包括消除制动
踏板间隙所需的时间与消除各种
铰链、
轴承间隙及制动
摩擦片完全贴靠在
制动鼓或
制动盘上的时间。假设该阶段的制动协调时间为t2，则该阶段的行驶距离为
[0069] S2＝v1t2
[0070] 研究发现，99％的汽车制动协调时间为0.2s～0.9s。
[0071] (3)制动减速时间：该阶段的行驶距离为 其中a1为车A的最大制动减速度。从汽车应具有的制
动能力来说,紧急制动时汽车的最大减速度一般为7.5-8米/秒；普通制动时,汽车的平均减速度应为3-4米/秒。
[0072] 根据安全车距估算原则，汽车B进入制动减速阶段，制动行驶距离为 其中v2为汽车B的行驶速度，a2为车B的最大制动减速度(一般取值为6m/s2)。
[0073] 假设两车静止时的安全距离为ΔS，则经验安全距离模型一般表达式[0074]
[0075] 模型(1)中，t2一般为0.2s，a1、a2为汽车制动减速度，一般取最大取值6m/s2；制动反应时间t1为驾驶员安全驾驶素质特性的一个重要变量，特别在高速公路车速较高(一般大于80km/h)时对行车安全影响尤为重要，但对驾驶员制动反应时间一般难以精确选取，只能设定一个大致的范围，一般为0.4～1.0s之间。在前车B出现危险停车(车祸现场、占道违停等)的情况，v2＝0，S4＝0，一般静止安全距离ΔS为2～5m。
[0076] 驾驶员在高速驾驶跟车距离小于某一范围，视觉识别及安全车距感知判断反应能力较强，一旦感受到同车道前方有危险信息刺激，便会下意识快速做出反应。一般生理条件反应正常的驾驶员，当日首次进入高速公路收费站开始的前段距离(持续驾驶30～60min)，体力充沛、精力旺盛、视觉感知能力强，注意力比较集中，驾驶技能发挥较稳定，反应时间较快且驾驶员之间差别不大，也很少发生追尾等交通事故，此时可忽略时间对驾驶技能正常发挥的影响，一般可取0.4s为驾驶员正常制动反应时间估算基数(以下简称估算基数)。该估算基数也可根据驾驶经验、驾驶员年龄、生理和心理状态等驾驶员个体特性调整预设。老年、女性、新手、视力较弱或心理素质较差的驾驶员，可根据自身生理和技能素质情况在0.4～1.0s之间取值为估算基数。在当日出车进入高速驾驶后的前时段(30～60min)驾驶状态一般都比较稳定，即使一旦发现前车突然制动减速或危险停车也能迅速果断踩刹制动，此时制动
加速度取最大值。
[0077] 二、M指标和模型修正
[0078] 考察评价驾驶员持续高速安全跟车能力，用高速安全驾驶稳定系数M表示(简称安全驾驶稳定系数)。M是一项评价个性化持续高速驾驶技能安全稳定发挥即持续高速安全跟车能力的综合指标，表示驾驶员交通法规意识和驾驶心理素质、动态视觉感知能力、驾驶知识技能及行为稳定性等综合素质水平的高低。M值高，表示该驾驶员“你快我快你慢我慢”的持续高速安全跟车能力强，驾驶过程中过度加速或减速动作较少，交规意识自觉，高速驾驶心理、动态视觉感知能力和汽车知识原理等综合技能稳定性较高,发生追尾的概率较小。反之，发生追尾的概率较大。不同的驾驶员有不同的M值表现，如某驾驶员M值高，说明该驾驶员持续高速安全驾驶稳定性高，反之安全稳定性差。
[0079] 每一位驾驶员在持续高速驾驶达一定时间后，客观上都会不同程度有视觉、体力疲劳和精力耗损，有的甚至出现精神恍惚或瞬间记忆消失，动作迟误，操作停顿或修正不当等，对综合驾驶技能水平持续稳定正常发挥造成不良影响(道路低能见度天气持续高速驾驶视觉和体力疲劳度更重影响更大)，导致M值随着持续驾驶时间延长而减小。M的下降对安全车距估算的影响：一是导致制动反应时间拖延(大于估算基数)超出0.4～1.0s，对安全车距估算影响加大。如在自车速度120km/h时计算的安全车距忽略了反应时间变化由0.4s延长到1.4s时，那么约有34m的车距没有被估算到。二是导致制动效率(减速度值)降低。
[0080] 因此必须重视驾驶员持续高速驾驶安全稳定性对制动反应时间和制动减速度的影响，不能简单利用模型(1)估算安全车距，而要考虑M值对制动反应时间和制动减速度的影响，对模型(1)进行修正如下(2)：
[0081]
[0082] 制动反应时间修正 表示以0.4s为一般制动反应时间的估算基数。持续驾驶时间越长M值越小，对制动反应时间影响越大，即需要预留给自车的安全车距增加；持续驾驶时间越短M值越大，表示高速驾驶技能稳定性越强，对制动反应时间的影响越小即需要预留给后车的安全车距减少。
[0083] 制动减速度修正： 表示柔性制动减速度，a1为自车紧急制动最大减速度值。普通驾驶制动时，汽车的平均减速度应为3～4m/s2，但在司机高速驾驶实际使用制动时，除紧急情况外，通常不使制动减速度大于1.5～2.5m/s2，否则不仅会使乘客感到不舒服或发生危险或造成货物不安全，而且还会增加
燃料的消耗和轮胎的磨损。柔性制动减速度是跟车驾驶员自我身心素质条件长期自适应积累经验下习惯性的(轻重)制动减速度，一般小于汽车最大制动减速度值。长时间持续高速驾驶状态下的安全车距，不能按照自车的最大制动减速度来估算，否则容易发生追尾；也不能按照人体自适应舒适度的制动减速度来估算，否则安全车距估算过大造成过早预警，容易引起驾驶员反感。
[0084] 安全驾驶稳定系数一般表达式： t3表示在自车速度大于一定值(预设80km/h)并与统计前车平均速度的差值小于10km/h范围内占有时间之和，t表示自车速度大于一定值(预设80km/h)持续驾驶总时间。
[0085] 模型(2)的关键在于M值的估算。以驾驶员当天首次(一般选择正常天气上午时段)高速驾驶出行每分钟即时探测统计的前车速度数据得前车平均速度 再统计自车大于80km/h的速度v1与前车平均速度 的差值 小于一定值(预设10km/h)的范围内占有时间的总和t3，以及自车速度v1大于80km/h时持续驾驶总时间t，可得M值。
[0086] 之所以取前车平均速度和前后速度差 小于10km/h统计参数，主要通过考察驾驶员持续高速控制跟车相对速度和道路最大限速的能力，来判断其综合驾驶技能发挥的稳定性。统计的前车平均速度与道路最大限速的比值，同时反映了道路拥堵程度。当道路畅通时，前车平均速度接近道路最大限速度；当道路拥堵时，前车平均速度明显小于道路最大限速度。同时也将频繁出现超道路限速10％的违反交通法规行为、超同路全体司机驾车速度(前车平均速度)10％的行为视为不安全稳定驾驶行为数据。货车和客车高速道上跟车，前车平均速度主要源于对同道前车货车和客车速度统计，一般可取该道路对客货车的限速值。
[0087] 一般驾驶员当日首次出行进入高速公路收费站开始的一段距离时，可忽略持续驾驶时间对驾驶员技能正常发挥的影响。此时，安全驾驶稳定系数最高M＝1，也表示驾驶员遵循“你快我快你慢我慢”原则，跟车能力较强。随着长时间持续高速驾驶，高速感开始淡薄，甚至速度感麻痹发生判断误差，安全驾驶稳定系数M＜1，此时驾驶员制动反应时间延迟，制动减速度值变小，要求预留安全车距增加。
[0088] 假设t0是驾驶员持续高速驾驶过程中出现M随持续驾驶时间增加而明显下降的时点，t
[0089] 高速驾驶开始时段：M＝1， t＝t0，t0≤30～60min(也可以根据驾驶员自身素质情况预设值)的经验安全车距公式为
[0090]
[0091] 当t＞t0时，M＜1， 时的经验安全车距公式为：
[0092]
[0093] 四、安全驾驶稳定性指标评价和控制
[0094] 基于自车具备全天候雷达探测三个状态数据(简称样本数据)即同车道车距(0-200米)、自车速度v1和前车速度v2的功能装置，一般以当日上午首次上高速公路自车速度大于一定值(可预设80km/h)时进行样本
数据采集，假设样本数据探测和记录天数为N天(并非一定连续，也可理解为次)，每分钟即时探测和记录一次：第i天第j时刻的高速行驶中同车道自车速度 前车速度 前后车距Dij、持续高速驾驶时间tj及道路地理、气象信息等，汽车制动性能前后车最大制动减速度值a1和a2，安全稳定系数Mij，由公式(3)和(4)得柔性高速安全车距(经验数据) 和Sij(i＝1,2,…,N,j＝1,2,…,240。j在24小时内记录驾驶员全天任何时间首次出车上高速公路汽车状态数据便于各种类型取样备用)[0095] 将样本数据代入模型(3)、(4)，可求得高速驾驶不同类型的个性化经验安全车距模型，如正常天气下上午、中午、下午、早、晚、夜六个时段以及驾驶员受周期性生理因素制约持续驾驶过程发生在夜里零点至6点或白天13点至15点时段稳定性明显下降的时段的经验安全车距模型；雾(霾)、雨
雪天气驾驶经验安全车距模型；不同地理信息等级道路的经验安全车距模型 和Sij等。
[0096] (一)个体安全驾驶稳定性评价及控制
[0097] 1、估算疲劳驾驶时点及警示。 是驾驶员在第i天持续高速驾驶过程中安全稳定系数Mij出现随持续驾驶时间增加而明显下降的时间拐点(也称疲劳驾驶时点，当1-Mij≥δ(δ为Mij偏离1的预设差值)时出现疲劳驾驶时间拐点，将驾驶员N天中第j时刻的高速安全驾驶稳定系数求和取平均得到 即该驾驶员第j时刻的经验高速安全驾驶稳定系数，当(1-Mj≥δ(δ为Mj偏离1的预设差值)时出现疲劳驾驶时间拐点，即 为出现高速安全驾驶稳定系数随持续驾驶时间增加而明显下降的统计经验时间节点，往往t0比驾驶员感觉疲劳的时间点要提前许多又难以把握，因而构成疲劳驾驶安全隐患； 为持续高速驾驶t0时对应安全驾驶稳定系数，表示驾驶员开始出现疲劳驾驶时间拐点的经验值。
[0098] 假设该驾驶员第二天(i＝N+1)再次高速出行出现高速安全驾驶稳定系数Mij随持续驾驶时间增加而明显下降时， 表示在实时数据Mij小于经验数据 对应的节点时间T0＜t0是实时预警疲劳驾驶时间节点，通过间隔语音提示驾驶员：“请到下一个服务区休息，消除疲劳驾驶！”
[0099] 2、安全车距偏差预警
[0100] 经过N天样本数据统计得出 即为驾驶员第j时刻的经验柔性安全车距。假设该驾驶员第二天(i＝N+1)再次高速出行第j时刻即时探测的距离为Dj，我们可以通过其与第j时刻的经验安全车距Dj-Sj≥ε进行判断驾驶员的偏差程度，其中ε是事先给定的误差值。当绝对误差值大于给定的ε时，及时语音提醒司机：“距离前车Dj米，注意安全车距！”
[0101] 3、极端速度差预警
[0102] 经过N天样本数据统计得出该驾驶员第j时刻的 为经验性安全车距。假设该驾驶员第二天(i＝N+1)再次高速出行第j时刻实时探测的Dj、自车速度 和前车速度 当低能见度天气自车高速驾驶状态不能及时观察道路前方突发车祸现场、违停等危情时，可预设Dj＜Sj和 时，急促提醒驾驶员：“前方有危情！前方有危情！……”
[0103] (二)集群车辆安全驾驶稳定性评价和(
风险)控制
[0104] 针对驾驶具备全天候气象条件探测三个雷达样本数据(同车道车距、自车速度v1和前车速度v2)车型的驾驶员，根据分类群体驾驶员月、季、年高速公路出车
频率确定样本数据采集周期(月或季度、半年)，对n位驾驶员记录采集统计每日上午首次上高速公路车速大于80km/h的速度区间的样本数据，每一位驾驶员在相同的采集周期内记录相同天(次)数N、在每天(次)持续驾驶时间为T，每30秒记录一次(每小时120次)自车速度v1和车距Dij(i＝1,2,3,......N；j＝1,2,3,......T)。
[0105] 观察驾驶员在高速驾驶阶段((80-130km/h))经验性控制车距(实时数据Dij)随着自车车速v1变化的一般规律：自车速度越快，会下意识拉长跟车车距，而且随着速度增加到一定阶段车距拉长增加值越来越减小直到停止拉长车距；自车速度越慢，会下意识缩短跟车车距，而且自车速度下降到一定阶段车距缩短值也越来越小直到停止缩短车距，用一般公式表示
[0106]
[0107] Dv表示驾驶员在80-130km/h速度区间习惯性随自车速度变化控制车距的规律。不同驾驶员、不同气象等环境条件有不同的控制车速与车距的驾驶习惯即有不同Dv。
[0108] 假设某驾驶员第i天(次)自车速度v1以5km/h为一个速度记录单位，那么用代入(5)得
[0109]
[0110] 其中vk表示以5km/h为一个速度单位记录的≥80km/h的速度变量，在采集实时数据时vk取5的整倍数值且v1在vk-2＜v1≤vk+3区间将vk为样本数据记录，vk＝80,85,90,......130(km/h)；公式(6)表示驾驶员随自车v1速度每增加5km/h而控制车距的变化规律。
[0111] 1、排查安全驾驶稳定性较低人员
[0112] 实际上驾驶员的安全驾驶稳定系数Mj及t0是存在差异的。假设对分类群体n位驾驶员确定一个相同的持续驾驶时间T＝T1＞t0，由 可分别得出不同的Mj值，N为高速出行天(次)，求安全驾驶稳定系数平均值
[0113] 找出 的驾驶人员，将低于平均值 的驾驶员确定为安全驾驶稳定性较低人员。
[0114] 2、排查速度视觉感知能力弱的人员
[0115] 假设驾驶员高速驾驶速度视觉敏感系数(称速度敏感度)为f，表示习惯性控制车距对速度变化的敏感程度,可用公式(5)求二阶导数表示：f＝D″v＝2a。n位驾驶员有n个f值(fi,i＝1,2,3......n)，求平均值
[0116] 找出低于平均值 的驾驶员确定为速度视觉动态感知能力弱的人员。如果同一位驾驶员 值较低又与 值较低人员名单重合，那么速度视觉感知能力弱是影响这些驾驶员高速安全驾驶稳定性的主要原因之一。
[0117] 预防和控制方法：加强交通法规和速度视觉感知训练、注意视力检查及疲劳预防、及时安全速度预警提示。
[0118] 3、排查动态空间距离感知能力或安全车距意识较弱的人员
[0119] 假设驾驶员高速驾驶车距敏感系数(简称车距敏感度)为λ，统计低速度区间60～80km/h平均车距Dv1和高速度区间100～120km/h平均车距Dv2，用 表示，其中T≤t0，考察驾驶员都处于高速驾驶稳定状态下的经验性空间距离感知能力差异。λ值越大，说明驾驶员在高速驾驶状态对空间距离敏感度或安全车距意识越强，反之越弱。
[0120] n位驾驶员有n个λ值，求
[0121] 找出低于平均值 的驾驶员确定为距离视觉动态感知能力弱的人员。如果同一位驾驶员 值较低又与 值较低人员名单重合，那么空间距离动态感知能力弱是影响这些驾驶员高速安全驾驶稳定性的主要原因之一。
[0122] 预防和控制方法：加强动态空间距离识别视觉感知力训练、汽车运动力学原理、预防追尾事故和交通法规等知识培训，注意视力检查及疲劳预防、及时安全车距预警提示。
[0123] 3、排查高速驾驶自信度较差的人员
[0124] 假设驾驶员高速驾驶车自信度系数为p,n位驾驶员每次高速出行采集数据vk 120次(每30秒一次)，第N天(次)出行后总采集数据vk次数为m＝120N次(个)，vk在80～130km/h之间内的概率分布函数f(vk)，求出最大概率对应的vk值。 时f(vk)最大，实际上是对f(80)、f(85)……f(130)进行比较，取其最大值。
[0125] p是 相对100km/h的速度比值： p越大，说明驾驶员高速驾驶自信度高，反之自信度低。
[0126] n位驾驶员有n个p值(pi),
[0127] 找出低于平均值 的驾驶员确定为高速驾驶自信度较低或心理素质脆弱人员。如果 值较低又与 较低人员名单重合，那么高速驾驶自信度较低或心理素质比较脆是影响这些驾驶员高速安全驾驶稳定性的主要原因之一。
[0128] 预防和控制方法：加强动态速度和车距视觉感知力训练和汽车性能和运动力学原理和预防追尾事故等知识培训，及时安全车距和速度预警。
[0129] 5、排查年龄、性别、天气、区域、道路等级和环境等原因对M值有较大影的驾驶员[0130] 如果在排查上述原因后发现并不是影响高速安全驾驶的主要原因，用同样排查方法，选择某一项样本数据进行群体分类统计并求平均值，找出偏离平均值的驾驶员。偏离平均值较大的人员，分类原因是影响这些驾驶员高速安全驾驶稳定性的主要原因之一。
[0131] 预防和控制方法：针对高速驾驶稳定性较差的驾驶员，可以进行排查和综合分析方法，包括对生理、健康、精神、技能等原因分析，加强动态速度和车距视觉感知力训练和汽车性能和运动力学原理和预防追尾事故等知识培训，及时提醒驾驶员切勿疲劳驾驶和注意身体健康状况，及时安全车距和速度预警。
[0132] 基于相同的发明构思，本发明实施例公开的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制装置，包括估算疲劳驾驶时点及警示模块、安全车距偏差预警模块、极端速度差预警模块中的一种或多种用于个体安全驾驶稳定性评价及控制，并可进一步包括还包括排查安全驾驶稳定性较低人员模块、排查速度视觉感知能力弱的人员模块、排查动态空间距离感知能力或安全车距意识较弱的人员模块、排查高速驾驶自信度较差的人员模块中的一种或多种集群车辆安全驾驶稳定性评价和控制。各模块实施细节与上述方法相同，此处不再赘述。
[0133] 基于相同的发明构思，本发明实施例还公开的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被加载至处理器时实现上述的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制方法。
[0134] 如图2所示，本发明的持续高速驾驶安全车距估算及稳定性评价控制装置作为车载模组，能够构建汽车防撞数据共享服务平台，优化汽车AEB功能和提升国情高速公路AEBS系统智能决策水平；车载模组通过运营商3G/4G或北斗链路与防撞数据服务组成一个独立的防撞安全态势数据分析系统，通过运营商网络服务交通运输管理和交通安全及应急管理等部门按级分权对辖区数据内容实施有效管理；依据交通安全法规订制危化品运输车、长途客运车和长途货柜车等车载模组专用计算机程序；以基础数据形态提供给各专业导航服务平台，同时驾驶员可从任意导航系统实时获取自己的安全态势和告警。
[0135] 以上所述为本发明的优选实施例，本领域技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，在不脱离本发明的基本原理、主要结构、使用领域范围及使用目的的前提下，本发明还会有各种类似的变化和改进，这些变化和改进都应属于本发明的保护范围之内。
