駕駛員由于疲勞駕駛、使用手機、打盹等會造成注意力不集中，因此可能導(dǎo)致車輛行駛過程中偏離車道。由于車道偏離造成的交通事故約占交通事故總量的1/3。近年來，關(guān)于車輛車道偏離的研究越來越多。目前，汽車行業(yè)出現(xiàn)了多種多樣的駕駛輔助系統(tǒng)，旨在減輕駕駛員負擔(dān)，并提高車輛的安全性。駕駛輔助系統(tǒng)涵蓋了提醒駕駛員的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)和主動修正駕駛員誤操作的輔助控制系統(tǒng)。

研究了車道偏離探測方法，并采用車輛動力學(xué)軟件CarSim對提出的方法進行評估，基于魯棒性T-S模糊觀測器進行道路曲率估計，并與車輛跟蹤的曲線進行對比。所提出算法使用的兩種曲線的區(qū)別是：第1種曲線能給出駕駛危險程度指標(biāo)；為了降低誤警率并考慮駕駛員的修正行為，要考慮第2種曲線的危險指標(biāo)，該指標(biāo)基于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)動態(tài)特性使用車道保持（TLK）預(yù)測車道偏離，既給TLK輔助預(yù)留了時間，又避免了錯誤預(yù)警。本文使用的非線性模型來源于車輛側(cè)向動力學(xué)，且視覺系統(tǒng)用不確定的T-S模糊模型來代替?？紤]到存在未測量的變量，提出了一個能夠觀測未知輸入的觀測器。該模糊控制器整合了基于李雅普諾夫方法得到的線性矩陣不等式，在不同駕駛工況下使用軟件仿真來評估所提出方法的有效性。所提出的方法只使用一個傳感器，不需要其它任何道路信息。軟件仿真結(jié)果證明，所提出的道路曲率估計算法不僅有效，而且實用。試驗中，擬定了兩種危險評價指標(biāo)，并考慮了轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動態(tài)特性；使用CarSim仿真軟件展示了所提出算法的有效性。未來的研究將會考慮使用更復(fù)雜的車輛模型且采用不同的方法驗證所提出算法的有效性，同時還將會進行實車試驗。

刊名：Vehicle System Dynamics（英）

刊期：2013年第5期

作者：H.Dahmani et al

編譯：于立嬌