汽车主动避撞系统中的报警方法及其关键技术

在分析现代汽车主动避撞系统特性的基础上设计了汽车主动避撞报警系统，对系统报警方法，雷达信号的Kalman滤波处理，雷达目标物有效性识别算法等关键技术进行了研究，给出了系统合理性及实用性验证的仿真及初步试验结果。     

基于模型匹配方法的汽车主动避撞下位控制系统

针对汽车主动避撞系统下位控制的鲁棒性要求，应用模型匹配控制理论，设计了汽车主动避撞下位系统的控材器；并解决了下位控制系统鲁棒稳定性和鲁棒跟随性难以得到兼顾的问题；通过实车试验结果对此控制器性能进行了验证；获得了较好的效果。     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析EI北大核心CSCD

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

汽车主动避撞系统关键技术研究

介绍了汽车主动避撞系统的研究情况，主要包括：汽车主动避撞的技术思路、系统结构及关键技术。对该技术在我国的实用化研究提出了建议。     

汽车纵向避撞动力学模型的建立与仿真

为了验证汽车纵向避撞系统的安全性和鲁棒性,本文运用Carsim建立了特定参数的车辆动力学模型,经过理论分析并利用Simulink搭建了期望节气门开度和期望制动压力输出模型,充分利用各动力总成现有的标准数据,建立了模拟汽车主动避撞系统中车辆在复杂工况的行驶过程中的纵向避撞动力学模型。在典型工况下进行仿真分析,仿真结果表明在低速和高速条件下,避撞系统都能充分发挥其避撞作用,提高行车安全性。     

基于障碍物斥力场的汽车主动避撞系统

为提高汽车行驶安全性,设计了基于障碍物斥力场模型的汽车主动避撞系统,建立了道路算盘模型和驾驶员预瞄跟随模型,利用算盘模型可求解出避撞路径,使用驾驶员预瞄跟随模型可求解出汽车转向盘最优转角。通过动静态障碍物环境下的仿真试验表明,利用算盘模型规划出的路径平滑、安全、可跟踪;驾驶员预瞄跟随模型的路径跟随精度高,实现了汽车主动避撞。     

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。     

汽车主动避撞系统的发展现状及趋势

阐述了汽车主动避撞系统的实现思路和结构,重点介绍了状态识别、安全状态判断、系统控制理论方法等关键技术,指出了汽车主动避撞系统研究中存在的一些问题及发展趋势.     

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。     

汽车纵向行驶安全报警系统开发

在介绍现代汽车主动避撞系统的基础上，设计了一个汽车纵向行驶安全报警系统，研制了系统相关硬件及安全报警软件，在此基础上，通过实车试验对车头时距报警算法和驾驶员预估报警算法进行了比较分析，证明了所开发系统的有效性。     

新型汽车主动避撞安全距离模型

针对现有模型的不足，以驾驶员车间距保持目的假设为基础建立了一种新型汽车主动避撞安全距离模型，通过驾驶员试验获得了反映驾驶员驾驶特点的模型参数。经仿真及试验对比，该模型计算结果体现了驾驶员的驾驶特点，能够适用于多种交通状况，满足了汽车主动避撞系统的要求。     

智能网联汽车主动避撞系统发展综述

针对当前典型的主动避撞系统及技术发展进行了全面综述，介绍了主动避撞系统的分类及其技术原理，归纳主动避撞系统的核心关键技术研究现状及技术水平，并对已量产的主动避撞产品进行了总结，最后，对主动避撞系统的发展趋势进行了分析与预测。     

半挂汽车列车紧急避撞轨迹跟踪控制算法

为提高商用车的紧急避撞性能,采用了转向和制动联合避撞方式。而针对半挂汽车列车在紧急转向时容易失稳的问题,设计了考虑防止侧翻和横摆失稳的非线性模型预测控制器,并在紧急避撞场景的不同载荷和不同速度工况进行仿真验证。鉴于该控制器实时性能的不足,以其为跟踪性能的基准,设计了考虑质心侧偏角约束的线性时变模型预测控制算法,在满足避撞轨迹跟踪精度要求条件下,改善算法实时性。最后,制作了缩小版的半挂汽车列车试验车,进行紧急避撞工况的轨迹跟踪验证。结果表明,所设计的控制算法能准确跟踪目标轨迹,满足实际应用需求。     

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。     

智能网联汽车主动避撞技术的研究现状与趋势

汽车能否成功避撞直接影响其行驶的安全性与稳定性，因而汽车避撞技术的研究越来越重要。通过时间序列分析和归纳研究，从"优化控制策略、设计安全距离模型、行车信息感知与处理、车辆动力学、差异化预警、优化算法"等方面分析智能网联汽车主动避撞技术的研究现状，进而预测其未来研究趋势是"算法逐步优化、深度逐步加大、范围逐步拓展、四化程度逐步提高"，最后认为该领域的研究应综合多种算法或综合多个角度以满足现实需求。     

基于等效力的汽车主动避撞模型及其仿真

为使汽车主动避撞模型能够在人-车-路不同行车环境下保证汽车的主动避撞效果,建立了基于等效力的汽车主动避撞模型.通过以汽车风险评估中提出的等效力模型为基础,加入路面附着系数因子、驾驶员激进程度因子和汽车速度因子,得到行车等效力模型,通过实际行车等效力与不同行车环境中的标准等效力进行对比,实现汽车主动避撞预警.利用Simu...     

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危险评估算法研究

本文中提出了一种基于自然驾驶数据的汽车碰撞危险评估算法。首先分析了在自然驾驶工况下的驾驶员制动和转向的输入特性,研究了表征驾驶员的制动避撞和转向避撞紧急程度的行为特征参数,建立了紧急制动和紧急转向的驾驶员数学模型;在此基础上,分析了不同车速下制动避撞和转向避撞的特征,提出了基于自然驾驶数据的危险评估算法。仿真结果表明,本文中提出的危险评估算法可同时兼顾制动避撞和转向避撞,并与驾驶员在真实交通环境下的紧急避撞行为相对应,可用于汽车避撞系统控制策略的开发。     

考虑载质量的半挂汽车列车前向避撞策略研究

碰撞是半挂汽车列车行车事故的主要事故形态,为了提高半挂汽车列车行车安全,研究了考虑不同载质量的半挂汽车列车的前向避撞策略。通过分析载质量对制动性能的影响,研究了考虑载质量的前向避撞安全阈值的确定方法。在此基础上,提出了考虑半挂汽车列车载质量的前向避撞多级预警策略。基于Truck Sim/Simulink进行了空载和满载的半挂汽车列车前向避撞的仿真试验。试验结果表明,前向避撞多级预警策略在不同载质量下具有较好的效果。