Системы предупреждения столкновений (СПС) в автомобильной сфере активно развиваются как за рубежом, так и в России. Они включают технологии для обнаружения препятствий, анализа дорожной обстановки и предотвращения аварий. Рассмотрим ключевые разработки [1, с. 84].

Tesla Autopilot — сочетает камеры, радары и программное обеспечение для анализа дорожной обстановки. Позволяет автомобилю самостоятельно поддерживать дистанцию, менять полосы и парковаться.

BMW Driving Assistant Professional — включает функции предупреждения о выходе из полосы, распознавания пешеходов и автоматического торможения.

Volvo City Safety — система, которая обнаруживает автомобили, пешеходов и велосипедистов, а также может автоматически тормозить при угрозе столкновения.

В китайских автомобилях системы предупреждения столкновений (СПС) активно развиваются и внедряются в различные модели, особенно в сегменте электромобилей и премиальных брендов. Эти системы часто включают функции автоматического торможения, распознавания препятствий и интеграции с другими технологиями безопасности. Рассмотрим ключевые аспекты [4, с. 29].

ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems) — продвинутые системы помощи водителю, которые включают функции предупреждения о столкновении, удержания в полосе, адаптивного круиз-контроля. Такие системы часто встречаются в моделях Geely, Chery, EXEED и других брендов.

DiPilot у BYD — интеллектуальная система управления, которая включает базовый автопилот и функции адаптации к стилю вождения. В неё могут входить элементы предупреждения столкновений.

NIO Pilot у NIO — система, обеспечивающая адаптивный круиз-контроль, удержание в полосе и автоматическое торможение.

В России также ведутся работы над СПС, хотя масштаб разработок уступает зарубежным аналогам. Основные направления: интеграция с системами навигации и мониторинга — российские компании, такие как «М2М телематика», разрабатывают решения для отслеживания местоположения автомобилей и анализа их движения. Это позволяет предупреждать о потенциальных опасностях на маршруте.

Разработка компонентов для СПС — например, КБ «ГеоСтар навигация» производит чипы ГЛОНАСС/GPS, которые могут использоваться в системах позиционирования и предупреждения столкновений.

Локализация зарубежных технологий — некоторые российские компании адаптируют иностранные разработки для использования в отечественных автомобилях.

Примеры проектов:

Системы на базе ГЛОНАСС — используются для мониторинга транспорта и могут включать функции предупреждения о приближении к опасным зонам.

Совместные разработки с китайскими компаниями — в рамках сотрудничества с китайскими автопроизводителями могут внедряться технологии СПС в автомобили брендов «Москвич» и Evolute.

В России акцент делается на импортозамещение и локализацию технологий. Стратегия развития автомобильной промышленности до 2035 года предусматривает поддержку разработок в области интеллектуальных систем безопасности [5, с. 292].

Основные компоненты системы включают в себя сенсорный блок (датчики окружения): радары (24 ГГц, 77 ГГц) — обнаружение объектов на дистанции 0,5–200 м, измерение относительной скорости, лидары (905 нм, 1 550 нм) — построение 3D‑карты пространства с точностью до ±5 см, видеокамеры (моно‑ и стереосистемы) — распознавание типов объектов (ТС, пешеходы, знаки) на дистанции 10–150 м, ультразвуковые датчики (40–80 кГц) — контроль ближней зоны (0,1–5 м), датчики инерции (акселерометры, гироскопы) — фиксация динамики движения ТС.

Электронный блок управления (ЭБУ) содержит высокопроизводительный процессор для обработки потоков данных от сенсоров, алгоритмы слияния данных (sensor fusion) для устранения ложных срабатываний, модули прогнозирования траектории объектов (по методу Kalman‑фильтра или нейронных сетей), интерфейсы связи с бортовыми системами (CAN, CAN FD, Ethernet).

Исполнительные механизмы: система экстренного торможения (интеграция с ABS/ESP), преднатяжители ремней безопасности, управление рулевым механизмом (при ассистировании), активация аварийной сигнализации.

Интерфейс взаимодействия с водителем: визуальные сигналы (индикаторы на панели, HUD‑проекция), звуковые оповещения (тональные сигналы, голосовые подсказки), тактильные сигналы (вибрация руля/сиденья, импульсное нажатие на педаль тормоза).

Работа СПС реализуется в четыре этапа. Все начинается со сбора данных, который включает непрерывное сканирование пространства сенсорами и синхронизация данных по времени (timestamping) для устранения задержек.

Далее следует анализ ситуации в виде идентификации объектов (классификация по типу и размеру), расчёт дистанции до препятствий (на основе времени задержки сигнала или стереозрения), определение относительной скорости и направления движения объектов и прогнозирование траектории сближения (с учётом динамики ТС и окружения).

На этапе принятия решения происходит сравнение текущих параметров с критическими порогами (дистанция, время до столкновения TTC), оценка необходимости вмешательства (предупреждение/автоматическое торможение), учёт контекста (скорость ТС, дорожные условия, наличие других участников движения).

Реагирование включает в себя выдачу предупреждений водителю (по каскадному принципу: визуальный → звуковой → тактильный сигнал) и активацию исполнительных механизмов при угрозе столкновения (предварительное натяжение ремней, подготовка тормозов, автоматическое торможение).

Ключевые алгоритмы и технологии [2, с. 89]:

Sensor fusion (слияние данных) заключается в объединении информации от радара, лидара и камер для повышения достоверности, фильтрации помех (дождь, снег, оптические блики), компенсации ограничений отдельных сенсоров (например, радар не различает статичные объекты, камера теряет эффективность в темноте), распознавании объектов на основе компьютерного зрения (CNN‑сети для классификации), использовании баз данных эталонных образов (пешеходы, велосипеды, баррикады), отслеживании объектов в динамике (object tracking).

Прогнозирование траектории становится возможным за счет Kalman‑фильтр для оценки скорости и ускорения целей, вероятностных моделей (например, Gaussian Mixture Models) для предсказания манёвров, учета дорожных ограничений (разметка, светофоры).

Расчет времени до столкновения (TTC — Time to Collision) осуществляется по формуле 1 [3, с. 32]:

где D — дистанция до объекта, [7] — относительная скорость сближения;

пороговые значения:

TTC < 2,5 с — предупреждение;

TTC < 1,5 с — автоматическое торможение.

СПС взаимодействует с ABS/ESP для управления торможением и курсовой устойчивостью, адаптивным круиз‑контролем (ACC) для совместного регулирование дистанции, системой контроля полосы (LKA) для координации манёвров уклонения, телематическими модулями — передача данных о происшествиях в диспетчерский центр.

Для корректной работы требуется калибровка сенсоров (юстировка углов обзора, компенсация смещений), настройка чувствительности под тип ТС и условия эксплуатации (город/трасса/бездорожье), автоматическая адаптация к погоде (снижение порога срабатывания в дождь/туман), обучение на данных (для ИИ‑систем — анализ типовых сценариев движения).

Помехи в работе сенсоров: дождь/снег (ослабление лидарного и радиосигнала), налипание грязи на объективах камер, электромагнитные помехи (особенно в военной технике). Также возможны ложные срабатывания за счет статичных объектов (дорожные знаки, ограждения), отражения от мокрой поверхности.

Видимость может быть ограничена «мертвыми зонами» за крупными ТС, резкими поворотами, холмистой местностью.

Задержки в обработке данных критичны при высоких скоростях (на 90 км/ч автомобиль проходит 25 м за 1 с).

СПС базируются на многоуровневом сенсорном покрытии (радар + лидар + камера) для минимизации слепых зон. Ключевую роль играет алгоритмическая обработка данных (sensor fusion, прогнозирование траекторий, расчёт TTC). Эффективность работы зависит от интеграции с бортовыми системами (ABS, ACC, LKA) и качества калибровки. Основные технические вызовы — устойчивость к помехам, снижение ложных срабатываний и минимизация задержек в принятии решений.

Литература:

1. Безруков, С. И. Актуальность внедрения бортовых систем обеспечения безопасности дорожного движения транспортных средств / С. И. Безруков, В. В. Елистратов // Аспирант и соискатель. — 2010. — № 5.
2. Елистратов, В. В. Методы и средства предупреждения столкновений автомобилей: монография / В. В. Елистратов. — Рязань: Рязанский военный автомобильный институт им. генерала армии В. П. Дубынина, 2008.
3. Дьяков, Ф. К. Разработка и обоснование рекомендаций по выбору конструктивных параметров исполнительных механизмов систем предотвращения столкновений автомобилей: автореф. дис. … канд. техн. наук / Ф. К. Дьяков; Московский автомобильно‑дорожный государственный технический университет (МАДИ). — Москва, 2000.
4. Елистратов, В. В. Алгоритм функционирования РЛС предупреждения столкновений автомобилей / В. В. Елистратов, Е. А. Самарский, Е. В. Подчинок // Автомобильная промышленность. — 2007. — № 3.
5. Елистратов, В. В. Методология управления автомобилем в условиях прогнозируемой угрозы столкновения / В. В. Елистратов, Д. Е. Терехин, Д. А. Глухов, А. В. Тычный // Естественные и технические науки. — 2007. — № 2.