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。     

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。     

汽车与电动两轮车碰撞典型场景下的AEB纵横向触发策略研究EI北大核心CSCD

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to collision)差值范围的基础上,建立了AEB纵横向触发TTC差值模型。基于PreScan、Matlab/Simulink和CarSim仿真平台建立2种典型的汽车碰撞电动两轮车事故场景,并与横向触发宽度固定为1.75和3.75 m的AEB策略对比。结果表明:提出的AEB纵横向触发TTC差值模型在避撞率中表现更优,在汽车速度低于54 km/h时均能实现避撞。在典型场景1中避撞率为88.9%(45例),未避撞事故碰撞平均速度从70.6下降到29.7 km/h;在典型场景2中避撞率为80%(30例),未避撞事故汽车平均碰撞速度从66降低为18.2 km/h。AEB纵横向触发TTC差值模型具有良好的可靠性和鲁棒性,提高了汽车与电动两轮车道路安全性,为汽车主动安全系统开发提供重要理论参考。     

道路弱势群体头部碰撞特性研究

为了解碰撞事故中道路弱势群体(vulnerable road users,VRU)头部撞击车辆前端的运动特性,基于VRU实际交通事故数据,以VRU头部碰撞位置、碰撞速度和碰撞角度为研究对象,利用虚拟仿真分析工具,开展车辆(SUV和Sedan)撞击VRU(行人、自行车骑行人、摩托车骑行人)典型碰撞工况中头部撞击特性分析,结果表明:随着VRU两轮车参考高度增大,VRU骑行人头部碰撞位置靠近车后方,头部碰撞速度和碰撞角度逐渐降低;随着汽车速度增大,VRU骑行人头部碰撞位置靠近车后方,头部碰撞速度逐渐增大。研究结论为行人保护法规及NCAP规程更新提供参考。     

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PreS...     

基于外部动态环境的汽车碰撞危险估计算法研究

针对现有紧急情况下车辆的碰撞危险评估算法大多只考虑量测噪声干扰带来的不确定性,提出一种综合考虑路面动态环境不确定性和量测噪声干扰的汽车碰撞危险估计算法。首先,构建"路面状况-车速-最大减速度"模糊推理模型,即由路面状况和自车车速,经模糊推理智能算法快速获取车辆制动最大减速度;建立基于运动学的预测模型,考虑上述路面附着状况动态变化和传感器量测噪声带来的不确定性,采用蒙特卡洛法实时计算自车当前行驶环境下的碰撞概率。根据汽车动力学和道路有关参数预测车辆紧急制动和转向的轨迹,从而得到制动避撞与换道避撞的碰撞概率。以交叉路口和追尾工况为例,对比分析了不同路面情况下制动避撞和转向避撞的碰撞概率,从而为车辆选择合理的避撞方式。结果表明,所提出的危险估计算法与真实交通动态环境下的紧急避撞行为比较相符,具有良好的有效性和可行性。     

基于驾驶员特性的主动避撞分级制动策略与验证

为准确而直观地判断当前工况的危险程度,充分利用已知的车间运动信息,以安全时距模型为基础,提出了一种新的碰撞时间(TTC)的建模方法。基于危险判定指标TTC开发了一种符合驾驶员避撞特性的主动避撞系统;设计了主动避撞分级制动策略,其关键参数根据驾驶员特性和实车试验结果确定;同时,引入了一个预警门限值T_w,设计了采用声、光预警的主动避撞预警策略,帮助驾驶员实现有效避撞。实车试验结果表明:该系统的分级制动和预警策略符合驾驶员的避撞特性,体现了驾驶员控制的优先性和协调性,可有效避免碰撞,满足汽车主动避撞的要求。     

考虑预碰撞时间的自动紧急制动系统分层控制策略研究

为提升汽车的主动安全,对车辆自动紧急制动系统控制策略进行研究。利用分层控制的思想对控制策略进行建模,上层控制器为对车辆制动减速度进行决策的预碰撞时间模型,根据汽车追尾事故深度调查的驾驶员紧急制动数据分析制动系统的制动减速度,在考虑舒适性的条件下确定预碰撞时间阈值。下层控制器按照上层控制器输出的制动减速度,分析车辆轮胎模型和制动系统的关系,通过PID控制调节制动压力对车辆进行控制。在安全评价规程标准工况下验证控制策略的可靠性,通过追尾事故场景的重建来验证控制策略的有效性。仿真结果表明:设计的控制策略在相对车速65km/h以内时能有效避撞,而高于65km/h时能最大程度地降低碰撞车速,减小伤害。     

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。     

Development of an autonomous braking system using the predicted stopping distance

An autonomous braking system is designed using the prediction of the stopping distance. The stopping distance needs to be determined by considering several factors such as the desired deceleration and the speed of the hydraulic brake actuator. In particular, the actuator speed is very critical because it affects the shape of the deceleration response and it determines the accuracy of the predicted stopping distance. The autonomous braking control algorithm is designed based on the predicted stopping distance. The proposed autonomous braking system has been validated in autonomous vehicle tests and demonstrates that the subject vehicle can avoid the collision effectively.     

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。     

基于横向安全距离模型的主动避障算法

现有的安全距离模型是基于纵向相对车速或减速度值建立的,没有考虑移动目标的横向运动特性。本文利用移动目标横穿马路的速度、相对位置,建立横向安全距离模型,并提出一种基于横向安全距离模型的主动避障算法。首先,根据横向移动目标横穿马路的速度、相对位置和自车的制动距离建立横向安全距离模型,设计主动避障算法。接着,为计及路面条件对制动效果的影响,引入当前行驶路面估算的附着系数峰值估算最大制动减速度,约束目标避障减速度,并调整制动强度,以适应不同路况的安全避障行驶。最后,以典型横向移动目标骑行者作为研究对象,通过PreScan/Simulink/CarSim联合仿真验证避障算法的有效性。结果表明:基于横向安全距离模型的主动避障算法能有效避免与骑行者碰撞,提高行车的主动安全性。     

基于交通信息的电动汽车制动策略及仿真

为了提高滑行能量回收经济性和踏板制动安全性、舒适性,基于交通信息,提出了电动汽车(EV)制动协调策略。分析了滑行制动的经济性,由交通信息和汽车行驶状态确定滑行制动强度;由道路信息和前方车辆信息建立汽车安全距离模型和碰撞预警策略,利用预警信息对滑行制动和踏板制动强度进行协调。对本策略进行仿真验证。结果表明:利用交通信息的滑行策略,在通行良好工况下综合能耗减少1.1%,拥堵工况下减轻驾驶员的制动疲劳;预警和协调策略避免了频繁预警,减小了紧急避撞触发几率。因此,利用交通信息能够辅助驾驶员进行更加合理的制动。     

车路协同无信号交叉口的矩形冲突检测及消解

针对车路协同环境下的冲突问题，建立了以系统反应时间代替驾驶员反应时间的自动驾驶车辆制动距离模型，以此作为安全距离改进了矩形冲突检测模型，并根据轨迹优化的研究思路，提出了以矩形冲突检测模型为基础的冲突消解算法，对非通行优先权车辆进行速度引导，避免车辆冲突。在车联网开源框架 Veins 的基础上，将交通仿真器 SUMO和网络仿真器 OMNeT++双向耦合，并对冲突检测模型与消解模型进行验证。仿真结果显示，该冲突检测及消解模型具有可行性，与传统无信号交叉口四路停车让行规则相比，模型中的速度引导方案能减少合流冲突车辆 8.6%的平均行驶时间，减少交叉冲突车辆 8.3%的平均行驶时间；合流冲突和交叉冲突中车辆的平均速度分别提高了61.4%和105.0%。在实际应用中，冲突消解模型可以为不同速度范围内的自动驾驶车辆提供速度参考，降低无信号交叉口车辆发生碰撞的概率，提高无信号交叉口的通行效率。     

Coordinated collision avoidance for connected vehicles using relative kinetic energy density

Vehicular collision often leads to serious casualties and traffic congestion, and the consequences are worse for multiple-vehicle collision. Many previous works on collision avoidance have only focused on the case for two consecutive vehicles using on-board sensors, which ignored the influence on upstream traffic flow. This paper proposes a novel coordinated collision avoidance (CCA) strategy for connected vehicles, which has potential to avoid collision and smooth the braking behaviors of multiple vehicles, leading to an improvement of traffic smoothness. Specifically, model predictive control (MPC) framework is used to formulate the CCA into an optimization problem, where the objective is to minimize the total relative kinetic energy density (RKED) among connected vehicles. Monte Carlo simulations are used to demonstrate the effectiveness of proposed CCA strategy by comparison with other two strategies. Among all the three control strategies, the RKED based control strategy shows the best performance of collision avoidance, including the best crash prevention rates (99.2 % on dry asphalt road and 90.5 % on wet asphalt road) and the best control of distance headways between vehicles.     

Design and hardware-in-loop implementation of collision avoidance algorithms for heavy commercial road vehicles

An important aspect from the perspective of operational safety of heavy road vehicles is the detection and avoidance of collisions, particularly at high speeds. The development of a collision avoidance system is the overall focus of the research presented in this paper. The collision avoidance algorithm was developed using a sliding mode controller (SMC) and compared to one developed using linear full state feedback in terms of performance and controller effort. Important dynamic characteristics such as load transfer during braking, tyre-road interaction, dynamic brake force distribution and pneumatic brake system response were considered. The effect of aerodynamic drag on the controller performance was also studied. The developed control algorithms have been implemented on a Hardware-in-Loop experimental set-up equipped with the vehicle dynamic simulation software, IPG/TruckMaker®. The evaluation has been performed for realistic traffic scenarios with different loading and road conditions. The Hardware-in-Loop experimental results showed that the SMC and full state feedback controller were able to prevent the collision. However, when the discrepancies in the form of parametric variations were included, the SMC provided better results in terms of reduced stopping distance and lower controller effort compared to the full state feedback controller.