汽车防追尾碰撞数学模型研究

为了提高车辆在高速行驶状态下的主动安全性能,研究了处于追尾行驶状态的本车与前车的运动学特征;针对前车的不同运动状态分别推导出了跟车距离的计算模型并分析了模型中3个关键参数的随机性和动态性,对制动迟滞时间提出了基于模糊推理的确定方法,对本车制动减速度和前车的运动加速度提出了比较实用的动态测算公式;另外,研究了防追尾碰撞的控制与执行,建立了动态调整安全制动停车距离的神经网络模型,提出了基于危险裕度判别的安全控制方法。     

基于最小安全距离的车辆跟驰模型研究

在传统的基于车头时距的安全距离模型和基于制动过程的安全距离模型的研究基础上,针对前导车分别处于静止、匀速和匀减速等不同行驶状态,相应地建立了单车道跟驰状态下跟随车与前导车不发生追尾碰撞的最小安全距离模型,并充分考虑了车辆制动过程中减速度渐变的过程,避免了以往模型中采用制动减速度突变的问题。最后,通过M atlab仿真系统对改进模型和传统模型进行了同等条件下的仿真,仿真数据从理论上验证了改进模型能够很好地解决传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题,可为今后研究跟驰模型提供一定的参考。     

可变附着系数路面上的自动紧急制动避撞安全策略研究

针对路面条件变化时紧急制动系统易出现的制动时机决策失准问题,提出基于车辆运动学的动态决策增强安全模型的紧急制动策略。首先,依据目标车加减速状态细化工况,基于车辆速度与加速度建立动态决策安全模型,以提高极端工况下控制策略对车辆动态行驶速度的适应性。接着,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法连续辨识获得道路附着系数,通过系列道路条件下对实车和模型的制动性能试验建立路况与车辆减速能力的关系,根据道路条件实时更新模型依赖的极限减速度参数,进一步增强控制策略安全性和对动态道路条件的适应性。最后,通过附着系数连续多变路面工况试验和中国新车评价规程(C-NCAP)测试工况试验,对控制策略进行验证。结果表明,滤波算法具备精准的辨识效果;而自动紧急制动策略可在变化附着系数路面上实现对制动时机的准确决断。     

基于人-车-路环境下的车辆跟驰模型

在现有的跟驰模型基础上,综合考虑驾驶员个体差异、车辆制动性能差异和交通路况因素,并针对前车静止、减速和匀速或加速三种不同行驶状态,以前后车所需的最小安全距离为目标,建立不同行驶工况下的人-车-路环境下的最小安全距离车辆跟驰模型。最后,针对前车不同行驶工况下对最小安全距离进行数值计算,并与现有的传统模型计算结果进行对比。结果表明:在车辆跟驰过程中,前后车之间所需的最小安全距离会受人、车、道路环境影响而有所变化,文中建立的模型更加准确、合理,符合真实交通现象。     

基于车路一体化的车辆主动避撞系统关键技术的研究

为解决传统的主动避撞系统对前方车辆识别的延时较大,和未考虑道路环境对制动效果的影响等问题,提出了基于车路一体化技术的车辆主动避撞系统.设计了一种适合于道路交通的车与车随机拓扑短程无线通信的介质访问控制协议.建立了基于道路附着系数矩阵,而以动态制动减速度为关键参数的车辆临界跟车距离模型.仿真结果表明,该主动避撞系统响应快速,自适应性和鲁棒性强.     

基于GIS的车辆行驶安全评价模型及仿真

在现有交通系统四大要素的基础上加入车辆行驶状态,构成"人-车-环境-路-车辆行驶状态"五要素."人-车-环境-路"因素采用打分的形式确定参数的分值,并利用层次分析法(AHP)计算参数权重来构建模型;"车辆行驶状态"因素则是引入加速度干扰的定义,建立了基于道路结构的加速度干扰模型.运用层级分析法建立了总的车辆行驶安全评价模型.在SuperMap软件平台上进行GIS仿真.实现了将评价模型运用到实际车辆行驶过程的安全性评价中,该评价系统可以实时地对车辆当前的行驶安全性进行评价,并根据当前的安全状况对驾驶员进行安全提示.     

汽车防抱制动系统性能试验研究与分析

ABS系统与车辆的匹配是一个亟待解决的课题。为了优化针对ABS系统性能的试验方法,通过一系列不同道路附着系数、不同车辆行驶速度及车辆负荷的工况下,做了相关道路试验,以验证ABS系统的性能,并根据对车辆制动减速度和车轮转速的监测结果,验证试验方法的规范性,提出了增加车辆横摆角度和横摆角速度以评价车辆制动性能的建议。     

高速公路弯坡组合路段载重车最小安全车距模型

为降低高速公路弯坡组合路段载重车追尾碰撞风险,通过研究不同平纵组合下高速公路弯坡类型,界定弯坡组合路段参数范围,选取具有较强代表性的车型,针对现有最小安全车距模型的缺陷,建立基于载重车制动减速系统且满足驾驶人驾驶行为特性的弯坡组合路段安全车距计算模型并对其参数进行标定;利用载重车仿真软件TruckSim 2016建立弯坡段双车跟驰模型,分析小半径平曲线下载重车爬坡与下坡行车状态时车辆滑移率、行驶速度、车间距等指标,验证该最小安全车距模型的有效性。     

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。     

制动减速度与制动响应时间的匹配设计及优化分析

制动减速度和制动响应时间作为商用车制动系统两项重要技术指标,直接影响车辆行车安全。本文通过对某款8×8车型的制动减速度与制动响应时间进行匹配设计、测试分析及设计优化,最终使制动减速度达到理想状态,制动响应时间大幅缩短,制动性能得到了大幅提升,进一步提高了整车的安全性。     

驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿

为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。     

汽车驾驶模拟器在交通安全中的应用综述

汽车驾驶模拟器是1种研究“人‐车‐路‐环境”交通特性的重要工具,由于具有重现性好、安全性高、成本低等优势,被广泛应用于交通研究方面,尤其因其能够在危险场景中采集多种车辆数据,近年来汽车驾驶模拟器在交通安全方面的研究进展飞速。文中简要介绍了汽车驾驶模拟器的国内外发展历史,从驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面梳理出汽车驾驶模拟器在交通安全领域的应用研究,并分析了这5个方面研究领域中驾驶模拟器实验的其中利弊,探讨了汽车驾驶模拟器在中国交通安全研究中的应用前景及存在的问题。      

基于视频检测的高速公路车辆交通行为安全状态分析

在对目前视频检测系统分析的基础上,针对交通事件检测,提出了一种从微观的角度出发,在对单个车辆交通行为状态识别和实时分析的基础上,对车辆交通安全状态进行判断的方法。首先对交通冲突冲突区进行动态和静态划分,然后将车辆行驶区域根据交通行为过程分为危险区和趋势区,并对应静态和动态冲突区分别对危险区和趋势区的判定进行分析,给出了判定算法。测试表明,本文所提算法能够在一定程度上对交通事故进行提前预警,对于减少和避免交通事故发生具有重要意义。     

车辆前方行驶环境识别技术探讨

基于雷达和视觉技术对车辆前方行驶环境识别,进而判断车辆安全状态和实现纵向横行运动状态警示和控制,其是实现汽车安全辅助驾驶的主要技术途径。介绍车辆前方行驶环境识别涉及到的雷达和视觉的一些技术,其中包括雷达种类和适用场合,雷达检测障碍物的算法,车用图像的性能要求,基于图像特征和模型的车道线识别的方法,利用图像实现其他环境信息识别的方法。     

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。     

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

基于稳定性和宏观交通流模型的车辆路径规划

为了提升车辆的安全性和能量利用率，从路径规划的层面出发，针对避免车辆遇到极端工况及低效率工况的问题，提出将车辆稳定性判据模型和交通流模型相结合的方法来规划车辆路径，使得车辆在路面湿滑情况下实现快速、安全的行驶。使用交通流模型预测车辆未来将要面临的交通环境变化，再使用稳定性判据模型评估未来交通的安全性，以便为混合动力车辆规划出最快且最安全的路径。具体来讲，为了预测混合动力车辆未来将要面临的车速及车流密度的变化，使用通量矢量分裂格式求解广义Aw-Rascle-Zhang（GARZ）宏观交通流模型。此外，使用驾驶人在环仿真平台PreScan，收集了同一驾驶人在不同车速及不同相对前车距离时给出的前轮转向角响应。基于前轮驱动（FWD）前轮转向（FWS）车辆和全轮转向（AWS）分布式驱动车辆（DDV）的Simulink模型，给出了不同前轮转向角对应的轮胎力饱和因子（δ_TFSC）响应。使用人工神经网络训练不同车速和车流密度对应的δ_TFSC，建立了车辆的稳定性判据模型。使用新建立的稳定性判据模型对交通流模型预测的参数（车流速及车流密度）进行稳定性评估。然后，基于以上的方法优化了车辆行驶路径，以确保车辆在湿滑路面上的行驶安全。最后，使用US-101真实交通流数据来验证交通流模型的预测结果。经实例验证得出：交通流模型与车辆横向稳定性判据模型相结合可以从路径规划的层面保证车辆安全行驶并提升交通系统的通行效率。     

基于状态空间采样的高速公路智能网联车辆轨迹动态规划

为实现智能网联车辆在高速公路动态行车环境下的轨迹实时规划，提出一种基于状态空间采样的轨迹动态规划方法。首先，以安全性为原则选取主车当前行驶的理想车道。基于Frenet坐标与笛卡尔坐标的转换关系，建立车辆运动横、纵向解耦的独立积分系统。将高速公路常见的行驶状态分为车道保持与定速巡航、变道以及前车跟随3类，预测主车行驶车道并针对3类行驶状态分别设计轨迹终端的目标配置方法。然后，利用多项式函数生成连接初始配置和目标配置的多条待选轨迹。构建考虑轨迹偏离理想车道程度、始末速度变化、规划周期和轨迹舒适性的综合损失函数，结合速度、加速度、曲率检查来评价各条待选轨迹的成本并进行排序。最后，预测车辆的横、纵向运动轨迹并构建一种胶囊形的车辆虚拟安全边界，通过碰撞检测，确定主车的最优轨迹，设置动态规划触发条件及时更新最优轨迹并避免过度规划浪费资源。研究结果表明：提出的算法能满足高速公路场景的动态规划需求；通过对轨迹规划周期、虚拟安全边界、动态规划时间间隔等关键参数的分析与优化，主车的横摆角速度范围稳定在-0.1~0.15 (°)·s^-1，横向加速度范围稳定在-0.16~0.32 m·s^-2，跟踪参考轨迹的最大误差不超过0.022 m，提出的算法能规划出具有高安全性、稳定性和舒适性的轨迹。     

基于轨迹数据的交叉口相位切换期间危险驾驶行为实证分析

基于交叉口相位切换期间的车辆轨迹数据,分别根据单车和跟车行驶状态,识别和分析了相位切换期间可能发生的危险驾驶行为。通过视频拍摄和图像处理的方式,提取了曹安公路沿线3个交叉口共312条单车状态和四平路-大连路交叉口共449条跟车状态的高精度车辆轨迹数据。针对交叉口相位切换期间的危险驾驶行为特征,利用速度、加减速度、减速度变化率、潜在碰撞时间（TTC）等指标,研究在此期间车辆发生危险驾驶行为的特点和类型。对于单车状态下行驶的车辆,按停止、通过分类,依据减速度、减速度变化率、减速度变化率的峰值差等指标将停止车辆的危险驾驶行为分为紧急减速型、增强减速型和持续急减型,依据过停车线时间、速度、加速度等指标将通过车辆分为闯红灯型、超速过线型、激进加速型和持续高速型。对于在跟车状态下行驶的车辆,按前、后车不同的停止、通过决策组合分类,依据连续5个时间间隔（0.12 s）的TTC分析前、后车的危险驾驶行为及发生追尾事故的危险程度。针对识别出的危险驾驶行为类型,讨论车辆的关键行为参数与危险驾驶行为之间的内在关联。研究结果表明：单车状态下有17%的车辆存在危险驾驶行为,其中53%为紧急减速行为;跟车状态下有19%的跟车行为是危险的,其中停止车辆的比例是通过车辆的2倍以上。研究成果可进一步应用于驾驶行为模型的参数标定、基于车辆轨迹的交叉口安全评价以及预防危险驾驶行为的主动安全控制策略等。     

基于人机工程的驾驶性开发研究

通过对电控系统控制策略、汽车人机工程、驾驶员操作等的研究,将人机工程与驾驶性开发相结合,采用全新开发方法进行驾驶性开发。通过对驾驶性标定内容、标定方法的研究以及实车验证的结果,提出从整车加速风格定义、驾驶员需求扭矩标定、驾驶性问题解决、驾驶性验证等一整套解决方案,最终达成提高用户满意度和缩短开发周期的目的。