智能汽车极限工况下联合制动与转向的自动紧急避撞研究

为提高智能汽车极限工况下的自动紧急避撞能力,提出了一种联合制动与转向的综合控制方法。首先,建立了包含转向、制动和悬架子系统耦合特性的18自由度统一动力学模型,并对其进行了水平路面上的转向制动仿真。接着,提出了联合制动与转向的自动紧急避撞系统总体框架,其中路径规划选用五次多项式规划算法,纵向采用滑模跟踪控制,侧向采用基于2自由度参考模型的最优四轮转向跟踪控制。最后,参考乘用车双移线极限工况测试国际标准,构建自动紧急避撞驾驶场景,对上述模型在不同车速下的自动紧急转向避撞和联合制动与转向避撞进行了对比仿真。结果表明:当车速较高时,车辆实际轨迹与理想跟踪轨迹存在一定滞后,极限工况下仅通过转向操作难以成功避撞;而联合制动与转向的避撞控制系统可进一步提高车辆极限工况下的自动紧急避撞能力,最大通过车速可由50提高至60 km/h。     

自动驾驶汽车自动紧急避撞测试与评价方法研究

自动驾驶汽车的测试与评价方法对于自动驾驶汽车的快速发展具有重要作用。安全是自动驾驶汽车发展的首要前提,自动紧急避撞是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能。文章首先分析了自动紧急避撞功能的典型测试场景;其次,基于典型测试场景,研究了自动紧急避撞功能的测试与评价方法;最后,根据提出的测试与评价方法对自动驾驶汽车自动紧急避撞功能进行了实际的案例分析。     

基于自然驾驶数据的跟车场景潜在风险评估

为弥补传统风险评价指标对相对速度较小的跟车场景危险水平评价能力的不足，减少跟车场景中追尾事故的发生，提出了跟车场景潜在风险的概念。将假定前车以较大制动减速度减速条件下的风险称为潜在风险，并构建了代表驾驶人在潜在危险跟车场景下进行避撞操作需满足的最大反应时间的参数时间裕度（TM）。由于追尾危险工况中常见采取的避撞操作可分为制动和制动转向两大类，分别对典型制动避撞过程和制动转向避撞过程进行了分析，从而推导出分别针对2种跟车潜在危险场景的TM计算方式。通过自动筛选与人工筛选结合，获得了中国自然驾驶数据库（China-FOT）中具有中国驾驶人特点的制动避撞危险工况87个和转向制动避撞危险工况40个进行分级，并基于图像处理方法提取了前车制动开始时刻的TM值，从而得到跟车场景潜在风险两级危险域的划分。结果表明：制动避撞场景下，本车车速过低和过高时，TM值的变化均不明显；而在制动转向避撞场景中，只有速度较高时阈值才保持不变。通过对正常驾驶视频的分析，引入对比组共计正常跟车制动工况163例和正常跟车转向变道工况151例的车头时距（THW）值，其统计分析结果与支持向量机分类结果均难以清晰描述跟车场景危险水平与本车速度之间的关系。为研究跟车场景潜在风险评价在自动驾驶中的应用，对于制动避撞场景，在设定TM值不变和相对速度不变的条件下，分别对基于TM的最小相对距离和距离碰撞时间（TTC）值进行了仿真，仿真结果显示，相比于TTC而言，TM的评价稳定性受相对速度影响小，在自动驾驶跟车策略开发和避免其发生责任追尾事故中有重要应用价值。     

船舶智能避碰策略测试方法与指标研究

智能避碰策略是实现智能航行的关键技术,其设计缺陷会导致巨大的安全风险、环境风险及经济损失.为获取对智能避碰策略系统有效的测试评价方法,研究并得出测试评价指标体系,以在开阔水域的2艘船舶为研究对象,基于《国际海上避碰规则》研究并量化船船之间的典型关系、行动准则等关键概念,通过解算船舶态势关系得出影响船舶避碰行为的要素,并进行仿真验证.进而以此为基础分析对智能避碰策略可行的测试评价方法,得出构建系统化、量化及典型化测试场景的原则及方法,依托典型测试场景提出测评指标体系的构建原则,为研究构建多船在开阔水域智能避碰测评方法和测评指标体系提供基础.      

基于自适应采样时间MPC的自动紧急制动系统

针对传统AEB系统控制过程中缺乏对舒适性考虑以及控制精度较差等问题，提出了一种考虑多目标的模型预测控制（MPC）策略。首先，通过引入模糊规则计算场景工况的紧急系数，并基于此设计自适应采样时间MPC上层控制器，接着采用PID反馈控制与逆发动机模型设计下层控制器，最后通过PreScan与Simulink联合平台进行仿真试验，并进一步在实车试验平台上验证。结果表明，基于本文策略的AEB系统在两种典型场景、多种运行工况下均能避撞成功，加速度变化率始终位于舒适区间，最终车间距离为1.74～4.18 m，能确保车辆自动紧急制动过程中的舒适性与有效性。     

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POA和COLREGS的无人艇路径重规划方法

避碰能力是无人艇(USVs)自主技术的核心体现.为了提高无人艇高速避碰过程的稳定性和安全性,在全局路径规划层和实时避碰层之间增加路径重规划层,实时调整航路对远距离障碍物进行提前规避.针对障碍信息不确定条件下的无人艇高速避碰问题,提出了基于障碍投影区(POA)和国际海上避碰规则(COLREGS)的路径重规划方法,解决障碍信息不确定性问题的同时兼顾航行规则约束.在POA区域2侧同时搜索安全可达路径,结合前次路径重规划结果,提出定量评价函数选择最优路径,保证无人艇航行稳定性.在仿真平台下,对比避碰策略变化次数和避碰安全距离2项指标,3层避碰框架(2.632次,162.3 m)明显优于2层避碰框架(7.239次,35.8 m).在实艇高速避碰实验中,设计对遇、交叉、超越等典型会遇场景,每种场景下避碰策略变化次数均控制在5次以内,避碰安全距离保证在100 m以上.实验结果表明,基于POA和COLREGS的路径重规划方法能够兼顾安全性和稳定性.      

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。     

融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型

紧急避障工况下的驾驶人操作具有响应快且动作幅值较大的特点，传统预瞄驾驶人模型已不能适应紧急避障工况的需求，故考虑实际避撞场景开发相应的驾驶人模型就显得尤为必要。针对此种状况，基于驾驶模拟器，结合紧急避撞工况实际驾驶人操纵数据，提出了一种融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型。首先针对紧急避撞工况下车辆运动特点，建立车辆横、纵向耦合非线性动力学模型，并给出其状态空间方程描述；其次，离线仿真分析紧急避撞系统特征，并结合线性二次型最优控制，建立最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型；再者，基于紧急避撞工况下真实驾驶人经验转向行为数据，开发基于势场栅格法的驾驶人模型，为进一步提高驾驶人模型对避障行驶工况的适应性，将基于势场栅格法的驾驶人模型与最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型进行融合，并基于Sigmoid函数实现两者输出的权重分配；最后，针对所提出的融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型，开展基于避撞台架的驾驶人在环仿真试验以及实车试验。研究结果表明：在紧急避撞工况下，对比最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型，融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型输出的转向动作与实际驾驶人行为较为接近，可在保证避障安全性的前提下，兼顾避障路径跟踪精度与车辆行驶的稳定性。     

基于模糊控制的汽车避撞系统建模与研究

针对汽车避撞系统,联合运用CarSim和Simulink建立车辆纵向动力学模型,基于模糊控制理论和PID控制理论设计分层控制系统,通过CarSim仿真得到加速/制动切换逻辑曲线,通过对加速和制动的协调控制,使自车能够在紧急情况下自动制动,起到主动避撞的作用,同时对制动过程对乘车舒适性的影响有所考虑。在典型工况下进行仿真,结果表明在低速和高速条件下避撞系统都能发挥避撞作用,提高行车安全性,同时不会对乘员舒适性造成较大影响。     

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NAIS的AEB系统路口测试场景研究

为建立适合中国道路的自动紧急制动系统路口测试场景。对国家车辆事故深度调查体系（NAIS）数据进行筛选得到582起路口车-车事故案例，运用聚类方法对事故数据进行分析，并根据事故样本数和事故伤亡程度对聚类结果进行典型参数提取，得到17类典型路口车车事故场景。在典型事故场景的基础上分析并加入2车最高碰撞车速、碰撞角度和碰撞类型3个关键参数，使最终得到的测试场景比已有的研究更能准确地反映实际的事故统计情况。      

视线遮挡条件下面向弱势道路使用者的避撞策略研究

由于视线障碍物造成的“鬼探头”事故已经成为当前城市道路交通事故的主要类型之一。针对汽车碰撞视线遮挡条件下横穿的弱势道路使用者(VRU)的场景, 设计了1种基于碰撞时间比和安全制动距离的避撞策略, 建立车辆与VRU的交通状态数学模型, 分析“鬼探头”场景下的制动避撞临界距离。结合临界距离和车辆与VRU的碰撞时间比, 将可以避免碰撞的场景分为3种工况, 分别采用不同的制动减速度, 建立自动紧急制动避撞策略。通过Euro NCAP CPNC测试场景对该策略与传统TTC制动算法进行比较分析。结果表明, 在Euro NCAP CPNC测试场景中, 自车利用该避撞策略在理想情况下能够在更高的车速情况下完成避撞; 在不能避免碰撞的高速行驶工况中较传统TTC算法能够更加有效降低碰撞速度, 同时降低事故重伤风险和死亡风险, 提高车辆的安全性。      

驾驶员避撞转向行为的改进K-means聚类与识别

本文中根据不同工况驾驶员转向行为数据,提出了基于驾驶员避撞转向行为特征的聚类算法。首先搭建驾驶模拟器,采集了定半径转向、常规换道和紧急避撞转向工况下的驾驶行为数据,通过对比正常行驶和紧急避障工况下驾驶员转向行为数据,定性分析了紧急避撞转向特点。之后,利用皮尔逊相关系数法分析了描述驾驶员转向行为的观测变量与紧急避撞转向行为的相关性,得出转向盘转速与转向工况的相关性最高。接着,以转向盘转速作为聚类特征参数,利用改进K均值(K-means++)聚类方法对转向行为数据进行了聚类,将转向行为划分为正常转向和紧急避撞转向,实现了紧急避撞转向工况的识别。最后,通过实车试验验证了所提出的紧急避撞转向行为K-means++聚类方法可有效识别驾驶员紧急避撞转向行为,聚类精度达96.7%。     

基于双延迟深度确定性策略梯度的船舶自主避碰方法

为满足智能船舶自主航行的发展需求,解决基于强化学习的船舶避碰决策方法存在的学习效率低、泛化能力弱以及复杂会遇场景下鲁棒性差等问题,针对船舶避碰决策信息的高维性和动作的连续性等特点,考虑决策的合理性和实时性,研究了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的船舶自主避碰方法。根据船舶间相对运动信息与碰撞危险信息,从全局角度构建具有连续多时刻目标船信息的状态空间;依据船舶操纵性设计连续决策动作空间;综合考虑目标导向、航向保持、碰撞危险、《1972年国际海上避碰规则》（COLREGs）和良好船艺等因素,设计船舶运动的奖励函数;基于TD3算法,根据状态空间结构,结合长短期记忆（LSTM）网络和一维卷积网络,利用Actor-Critic结构设计船舶自主避碰网络模型,利用双价值网络学习、目标策略平滑以及策略网络延迟更新等方式稳定网络训练,利用跳帧以及批量大小和迭代更新次数动态增大等方式加速网络训练;为解决模型泛化能力弱的问题,提出基于TD3的船舶随机会遇场景训练流程,实现自主避碰模型应用的多场景迁移。运用训练得到的船舶自主避碰模型进行仿真验证,并与改进人工势场（APF）算法进行比较,结果表明:所提方法学习效率高,收敛快速平稳;训练得到的自主避碰模型在2船和多船会遇场景下均能使船舶在安全距离上驶过,并且在复杂会遇场景中比改进APF算法避碰成功率高,避让2~4艘目标船时成功率高达99.233%,5~7艘目标船时成功率97.600%,8~10艘目标船时成功率94.166%;所提方法能有效应对来船的不协调行动,避碰实时性高,决策安全合理,航向变化快速平稳、震荡少、避碰路径光滑,比改进APF方法性能更强。      

自动紧急转向导致斜角碰撞的一体化仿真分析

在前方道路突然出现障碍物的危急情况中,车辆采用自动紧急转向来避障,由于情况紧急,车辆在转向过程中仍可能与其他道路参与者发生碰撞事故.当车辆采用自动紧急转向避让道路前方路口突然闯入的车辆时,与对向来车发生斜角碰撞,由此,对该特定场景的转向-碰撞全过程进行一体化仿真,分析乘员在转向阶段因车辆横摆和侧倾运动引起的离位现象以及...     

基于PreScan的AEB系统纵向避撞算法及仿真验证CSCD

采用自动紧急制动(AEB)可以辅助驾驶员避免纵向碰撞。该文对比了5种AEB算法对避免纵向碰撞仿真验证制动效果。以自动制动结束时的己车与前车的距离来判断制动效果的4种安全距离(AS)算法是:Mazda、Honda、Berkeley、Seungwuk Moon;另一种是以即碰时间(TTC)为判断制动效果的TTC算法。在Simulink中运行的汽车主动安全的仿真平台Pre Scan上进行仿真验证。结果表明:在不干扰扰驾驶员正常驾驶前提下,这5种算法中,以即碰时间的TTC算法的纵向避撞性能最优。     

基于典型非机动车事故的自动驾驶汽车测试场景构建方法研究

基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。     

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。     

网联环境下无信控交叉口行车避碰预警方法

为缓解无信控交叉口碰撞问题,提出了一种车联网环境下的避碰预警方法。首先,构建了一种车辆网联环境下的典型无信控平面交叉口行车场景;然后,结合车辆运动学模型和驾驶员模型提出了一种基于安全距离的避碰预警方法;最后,通过仿真测试验证了方法的有效性,并分析了网联车辆渗透率对提出的预警方法的影响。测试结果表明:提出的预警方法可以有效降低无信控交叉口的碰撞风险;随着网联车辆渗透率提升,平均旅行时间、平均碰撞比例和平均碰撞相对动能不断减小,网联车辆渗透率达到60%时,可认为该方法是可靠的。