基于车辆与行人危险工况的转向避撞控制策略

为避免在危险出现时车辆与行人发生碰撞,提出了一种辅助驾驶员采用紧急转向的控制策略。从500例发生在日常驾驶过程的危险工况中,筛选出车辆直行与行人发生冲突的典型危险工况。利用Prescan创建开发场景。选用五次多项式规划转向避撞路径,利用前馈控制与反馈控制结合的策略,控制车辆跟踪参考路径。在Carsim和Matlab/Simulink环境下,基于二自由度车辆动力学模型进行联合仿真,以验证该策略的可行性、准确性和鲁棒性。结果表明:针对这类危险场景,该控制策略可以控制车辆跟踪避撞路径,以避免车辆与行人发生碰撞事故。     

交叉路口转弯车辆对横穿行人的避撞策略

针对交叉路口转弯车辆与横穿行人碰撞的危险场景,提出了一种综合碰撞时间和制动距离的避撞策略。首先,建立转弯车辆与行人的位置关系模型,确定行人目标跟踪方法,然后,通过比较行人进入转弯区域时间、避撞剩余时间、行人离开转弯区域时间的关系确定行人是否为危险目标,最后,建立此种场景下的制动安全距离模型并确定了避撞策略。通过PreScan和MATLAB软件对避撞策略进行了仿真验证,结果表明,该策略能有效避免该类危险场景中的碰撞事故。     

基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究

针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。     

智能汽车自动紧急转向避撞的跟踪控制方法对比研究

为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明：与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。     

基于车联网的行人主动避撞策略及仿真验证

针对行人从静止遮挡车辆前方穿出并与主车碰撞的“鬼探头”危险场景,提出一种基于车联网的行人主动避撞系统控制策略。首先,建立主车、遮挡车和行人间相对位置关系模型,通过车车通信获取遮挡车前方的行人状态信息;其次,根据目标进入时间、目标离开时间、碰撞剩余时间和安全避撞时间4个危险状态判断评价指标,建立分级制动策略,并通过下层PID控制调节制动压力实现车辆控制;最后,基于PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台,搭建该危险场景并验证所提出控制策略的有效性。结果表明,该策略能够实现避撞功能,且性能优于基于宽度触发的行人主动避撞策略。     

制动与转向协调动作的车辆避撞控制研究（双语出版）

为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足，提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径，在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次，考虑道路附着系数和系统延迟的影响，基于制动过程给出制动临界避撞距离，并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T^-1_TC划分安全行驶区域，利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后，通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型，并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明：转向操作在制动距离不足时仍是有效的；当主车高速近距离接近静止前车时，主车可以顺利采取转向换道动作，而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m，事实上已经发生了碰撞；当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时，避撞控制系统进入紧急制动模式，最大制动减速度达到-0.8g（g为重力加速度），实际最小车间距为5.1 m；通过转向和制动的协调动作，充分发挥了车辆的避撞潜力；ξ和T^-1_TC指标的融合，可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换，在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

制动与转向协调动作的车辆避撞控制研究

为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足,提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径,在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次,考虑道路附着系数和系统延迟的影响,基于制动过程给出制动临界避撞距离,并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T■划分安全行驶区域,利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后,通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型,并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明:转向操作在制动距离不足时仍是有效的;当主车高速近距离接近静止前车时,主车可以顺利采取转向换道动作,而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m,事实上已经发生了碰撞;当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时,避撞控制系统进入紧急制动模式,最大制动减速度达到-0.8g(g为重力加速度),实际最小车间距为5.1 m;通过转向和制动的协调动作,充分发挥了车辆的避撞潜力;ξ和T■指标的融合,可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换,在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。     

基于路面附着系数估计的车辆轨迹跟踪控制

针对车辆在高速转向和不同路面附着系数下的轨迹跟踪控制问题，基于模型预测控制理论提出了一种考虑路面附着系数的变侧偏角约束MPC控制策略。根据魔术公式轮胎模型分析轮胎的侧偏特性以及不同附着系数对轮胎侧偏角-侧向力线性区的影响，建立轮胎侧偏角约束与不同路面附着系数的函数关系；采用遗传算法（GA）优化BP神经网络模型设计路面附着系数估计器，将估计结果作为与轮胎侧偏角约束相关的变量传递到MPC控制器中；最后在MPC控制器中建立系统控制量约束、控制增量约束，以及考虑路面附着系数的变侧偏角约束，将不同路面附着系数工况下的轨迹跟踪问题转化为多约束条件下最优值求解问题，实现轨迹跟踪和车辆稳定性控制。仿真和试验结果表明，考虑路面附着系数变化的MPC控制方法相对传统MPC控制方法在各种工况下具有更高的轨迹跟踪精度和更好的车辆稳定性，GA-BP神经网络路面系数估计方法具有很高的估计精度。     

考虑转向的汽车主动避撞控制系统研究

为挖掘智能车避撞潜力,基于五次多项式构建含侧向加速度约束的避撞参考路径,基于预瞄转向几何理论实现车辆转向控制,利用线性二次型调节器(LQR)得到期望纵向加速度,在避撞结构基础上,基于碰撞时间(TTC)和跟车时距(THW)预判行车风险,以最大加速度和平均加速度评价主动避撞的乘坐舒适性,以最大横向位置误差和航向角误差评价转向控制路径跟踪精度。不同工况下仿真结果表明,该方法转向稳定性和路径跟踪精度较高,且兼顾了避撞安全性和乘坐舒适性。     

基于NAIS数据库中视频信息的人—车碰撞事故特征分析

选取中国国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库中51例包含视频的人—车碰撞事故,进行了特征分析,分析内容包括:人—车碰撞危险场景、碰撞前人—车相对位置、行人碰撞运动响应、人—车碰撞包络线分布、头部落点分布等。结果表明:提取的10种场景,基本覆盖了各种人—车碰撞事故工况;对行人的探测,视场角(FoV)比探测距离更重要;轿车易导致行人正向旋转,单厢车易导致行人负向旋转;人—车碰撞包络线(WAD)主要集中在车辆两侧;致命伤的头部落点主要集中在前风窗玻璃下半部分、左右侧中部以及A柱附近。因此,基于碰撞视频信息可提高人—车碰撞事故特征分析的准确性。     

无人驾驶电动游览车底盘集成控制研究

介绍了具有自动寻迹行驶和遥控行驶2种模式的无人驾驶电动游览车,该车采用光电传感器自动辨识行驶路径,自动完成寻迹行驶,且在自主行驶过程中通过超声波传感器探测技术自动检测障碍物信息,具有防碰撞功能,在底盘控制上实现了无人驾驶技术、轮毂电机驱动技术和线控转向技术以及防碰撞技术等的集成控制,对于实现车辆的智能驾驶具有重要意义。     

Optimal motion control for collision avoidance at Left Turn Across Path/Opposite Direction intersection scenarios using electric propulsion

Collision avoidance at intersections involving a host vehicle turning left across the path of an oncoming vehicle (Left Turn Across Path/Opposite Direction) have been studied in the past, but mostly using simplified interventions and rarely considering the possibility of crossing the intersection ahead of a bullet vehicle. Such a scenario where the driver preference is to avoid a collision by crossing the intersection ahead of a bullet vehicle is considered in this work. The optimal vehicle motion for collision avoidance in this scenario is determined analytically using a particle model within an optimal control framework. The optimal manoeuvres are then verified through numerical optimisations using a two-track vehicle model, where it was seen that the wheel forces followed the analytical global force angle result independently of the other wheels. A Modified Hamiltonian Algorithm controller for collision avoidance that uses the analytical optimal control solution is then implemented and tested in CarMaker simulations using a validated Volvo XC90 vehicle model. Simulation results showed that collision risk can be significantly reduced in this scenario using the proposed controller, and that more benefit can be expected in scenarios that require larger speed changes.     

交叉口绿闪信号行人过街行为模型

城市信号交叉口通过设置绿闪信号,在机动车获得通行权之前清空人行横道上的过街行人.为研究行人在此信号期间的过街行为,提出一种绿闪信号时行人过街运动模型.综合分析绿闪信号、周围过街行人、人行横道边界以及右转冲突车辆对行人过街的影响机理,基于社会力模型,建立绿闪后人行横道上行人过街行为模型,并根据实际调查所获得的人行横道尺寸、行人与车辆速度等数据,标定模型参数.基于模型仿真行人运动行为,产生行人分层现象以及与周围行人、冲突车辆避碰等行为,验证模型在宏观层面的有效性;对不同断面的仿真行人与实际过街行人的过街速率变化曲线进行拟合,拟合优度指标显示模型对人行横道前/后半段过街行人模拟精度分别为83% 和95%,验证了模型在微观层面的有效性.      

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术，而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况，无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题，提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性，在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇；考虑动态碰撞安全影响，在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求，规划车辆速度；此外，综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素，以选择最优路径。在路径跟踪层面，基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器，以跟踪误差最小为目标，采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后，基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台，设计多车道，多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标，极大地提升了规划器性能，使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度，降低换道次数，从而保证智能汽车的主动安全性能，提升了通行效率，使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

Hierarchical distributed coordination strategy of connected and automated vehicles at multiple intersections

In this paper, we present a hierarchical distributed coordination strategy for connected and automated vehicles (CAVs) that are travelling through multiple unsignalized intersections. The control strategy focuses on the improvement of vehicle fuel efficiency and system mobility. In presence of wireless communication among the involved CAVs and the intersection controllers, our coordination strategy focuses on leading the CAVs travel through a road network without conventional traffic light control and ensuring collision avoidance at the intersection areas. We propose a three-layered coordination strategy in this paper. First, we evaluate the road desired average velocity considering both upstream and downstream traffic to speed up the traffic density balance. Second, the intersection controllers optimally assign reference velocity to each vehicle based on the minimization of velocity deviation from its current velocity and collision avoidance at the intersections. Finally, fast model predictive control (F-MPC) is applied for each vehicle to track their reference velocity in a computationally efficient manner. Two simulation scenarios with different difficulty levels have been implemented on a two-interconnected intersection network. Simulation results indicate the feasibility and scalability of the proposed method, as well as vehicle fuel efficiency and system mobility improvement.     

基于hp自适应伪谱法的智能汽车紧急变道轨迹规划与优化

为了提高智能汽车紧急变道轨迹规划的实时性和适应性，将紧急变道过程分为初始阶段和跟踪阶段，初始阶段的轨迹由优秀驾驶人紧急变道模型产生，跟踪阶段的轨迹采用Sigmoid函数规划出紧急避让路径。首先通过聚类分析处理优秀驾驶人转向操作的实车试验数据，拟合得出紧急变道过程中的方向盘转角随时间的关系（即驾驶人紧急变道模型），作为智能汽车在紧急变道初始阶段不同速度下车辆控制的输入量。然后通过建立与求解约束方程，满足避撞约束、侧向位移约束以及最大侧向加速度约束，得出Sigmoid函数表达式，作为智能汽车在紧急变道过程跟踪阶段的参考路径。最后利用hp自适应伪谱法加入切换点的物理量约束，逼近全局正交多项式的状态量和控制量，自动调整和处理2个阶段的切换点位置和衔接问题，以最小变道距离为目标对跟踪阶段的变道轨迹进行优化。运用PreScan与MATLAB对4种不同工况下的紧急变道轨迹规划进行联合仿真。结果表明：提出的轨迹规划与优化方法在满足各项约束的情况下成功避开障碍物，同时缩短了需要优化的轨迹，优化时间都小于0.9 s，并且与基于多项式函数轨迹规划方法相比，该方法能够以距障碍物较远的距离避开障碍物，在不同的车辆速度、道路曲率和障碍物宽度的复杂工况下具有更好的适应性。     

面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划

为解决城市低速条件下智能汽车在避障过程中的路径规划问题，提出面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划方法。首先，划分车道可行区域，利用3次拉格朗日插值法拟合车道边界，并根据"车-路"的相对位置关系将车道区域进一步划分为车道间区域与车道内区域两部分。其次，以区域虚拟力场进行动态交通场景模拟，包括在障碍车周身沿车道方向的虚拟矩形区域斥力场，行驶目标位置的虚拟引力场和车道保持虚拟区域引力场3个部分，然后结合划分的车道区域确定各虚拟力场的作用区域。再次，建立主车动力学与运动学模型，障碍车运动学预测模型，把主车与障碍车无碰撞，主车行驶在车道内区域，趋向目标位置以及保证车辆稳定性作为优化目标，综合车辆模型的控制输入、状态变量等动力学约束条件，构建多目标的滚动时域控制器用于车辆避障路径规划，求解获得前轮转角作为控制量。最后，利用MATLAB和veDYNA软件对提出的路径规划控制系统分别在静态障碍和动态障碍工况下进行联合仿真。研究结果表明：该方法能够很好地解决躲避静态障碍和低速动态障碍车的问题，控制车辆驶向目标位置，并且在避障过程中满足车辆的动力学约束，同时又不会与道路边界发生碰撞，保证了车辆的安全性和稳定性。