毕业论文（设计）-浅谈高速公路汽车防追尾雷达

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1、烟台汽车工程职业学院学生毕业论文浅谈高速公路汽车防追尾雷达学生姓名：入学时间：专业名称：班级：指导教师：职称：烟台汽车工程职业学院二O—O年五月浅谈高速公路汽车防追尾雷达摘要近年来，道路交通安全形势越来越严峻，交通事故给家庭、集体和国家都带来了巨大的损失，已成为世界性的严重问题。统计资料表明，在众多的高速公路交通事故中追尾碰撞引起的事故占最多数，因此，研发一种高性能的汽车追尾防撞预警系统成为迫切的需要。论文对各种雷达的类型，从结构•使用环境等方面进行了分析对比。经过对汽车从动力学和运动学等方面详细分析了汽车的制动过程，根据汽车的运动状态及环境选择比较实用

2、、简单的汽车防追尾雷达模型。通过对追尾碰撞事故原因的分析，制定岀符合现代汽车防追尾雷达系统。论文对系统所需的雷达系统进行了分析、比较和选型。针对我国高速公路汽车行驶的情况对系统应用的环境，性能要求做出了分析。关键词：防撞雷达制动数据防撞系统0.前言1・汽车防追尾雷达系统的类型1・1汽车用雷达的类型12•汽车制动分析62.1汽车制动原理62.2汽车制动过程屮运动学分析103.高速公路汽车故障分析3.1高速公路事故分析164.选取汽车防追尾雷达系统4.1雷达系统对比184.2毫米波雷达系统194.3汽车防追尾系统225.汽车防追尾雷达的前景5.1前景246工

3、作总结及展望25参考文献26致谢280前言汽车智能防撞系统是一项融合汽车屯子技术、现代控制技术、信号处理技术及网络通信技术等多学科的综合性课题，虽然国际上对于该项技术的研究已经进行了近40年,一些系统已经应用于高档豪华轿车上了，但我国在这方面的技术还相对比较落后，前向测距传感器性能较差，虚警率较高，性价比低等问题需耍进-步解决。在倒车防撞方面,由于车辆运动速度较慢，传感器探测的距离较短，系统设计简单，冃前已经有很多成熟的产品应用于汽车上，所以本论文仅在汽车前向追尾防撞方面进行了研究。论文详细分析了汽车追尾事故形成的原因及汽车在制动过程中动力学和运动学的特

4、性，结合汽车在高速公路屮行驶的特点，选取合适的参数，根据雷达的类型;建立汽车追尾防撞雷达系统。1汽车防追尾雷达的类型1.1汽车用雷达类型.1.1.1超声波传感器声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器。超声波是一种振动频率高于声波的机械波，由换能晶片在电压的激励下发生振动产生的，它具有频率高、波长短、绕射现象小，特别是方向性好、能够成为射线而定向传播等特点。超声波对液体、固体的穿透本领很大，尤其是在阳光不透明的固体中，它可穿透几十米的深度。超声波碰到杂质或分界面会产生显著反射形成反射成冋波，碰到活动物体能产生多普•勒效应。超声波传感器的主要性能指标包

5、括：（1）工作频率。工作频率就是压电晶片的共振频率。当加到它两端的交流电压的频率和晶片的共振频率相等时，输出的能量最大，灵頌度也最高。（2）工作温度。由于压电材料的居里点一般比较高，特别吋诊断用超声波探头使用功率较小，所以工作温度比较低，可以长时间地工作而不失效。医疗用的超声探头的温度比较高，需要单独的制冷设备。（3）灵敏度。主要取决于制造晶片本身。机电耦合系数大，灵敏度高；反Z,灵嫩度低。超声波一•般指频率在20kHz以上的机械波，它具有穿透性较强、衰减小、反射能力强等特点，超声波传感器一般采用独立的发射器和接收器，发射器由高频信号（40-80HZ）来

6、激励。工作时，超声波发射器不断发岀一系列连续的脉冲，并给测量逻辑电路一个短脉冲。超声波接收器则在接受到遇障碍物反射回来的反射波后，也向测量逻辑电路提供一个短脉冲。最后由信号处理装置对接受的信号依据吋间差进行处理，自动计算出车与被测物体的距离。其主耍优点是成本较低、尺寸较小；主要缺点一是有些目标物（如土壤和草木等）的反射信号很弱而无法探测。二是声波在空气屮的传播时间随温度而变化，因此，超声波传感器用在温度范围较大的场合时，必须进行温度补偿。故超声波传感器一般应用在短距离测距上，最佳距离为4・5米。在汽车上主要用于倒车防撞系统。1.1.2激光雷达传感器激光雷

7、达有脉冲式和连续波式两种。从20世纪70年代开始，激光测距传感器就被用于机器人领域。迄今为止，儿乎所自的机器人都使用了激光测距传感器，而且已被应用到智能车辆领域，主要用來检测障碍物、获取环境三维信息。例如美国卡梅隆（CMU）大学研制的所有类型的智能车俩都使用了激光测距传感器。最早的激光测距传感器都是发出多股激光光束，并依靠前行车反光镜的反射时间来测定其距离。但是由于要求对前方车辆进行辨别，因而开始采用扫描式激光雷达。这样,不但前方车辆的距离可测，而H其横向的位置也可以检测出来。目前人部分车载激光测距传感器都是扫描式的。脉冲式激光雷达釆用短的、大功率红外光

8、脉冲，根据光脉冲所需的传播时间确定被测距离。连续波激光雷达是把光调幅在约100M