袁朝春 劉 慧 陳 龍 SHEN Jie 何友國(guó)

(1.江蘇大學(xué)汽車工程研究院， 鎮(zhèn)江 212013； 2.密西根大學(xué)迪爾本分校， 迪爾本 48128)

引言

單靠提升駕駛員的駕駛技能已不能明顯降低突發(fā)性交通事故的發(fā)生率。在此情況下，為大幅度降低突發(fā)性交通事故發(fā)生概率或降低交通事故的損傷程度，就必須依靠主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)輔助駕駛員進(jìn)行主動(dòng)制動(dòng)。突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下，如何有效縮短制動(dòng)距離是研究人員所急需解決的問(wèn)題。

目前，研究重點(diǎn)主要集中在可靠性高、響應(yīng)速度快的制動(dòng)系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)和兼顧安全和舒適性的主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)控制算法。與傳統(tǒng)液壓制動(dòng)相比，線控制動(dòng)用電子線路取代傳統(tǒng)的機(jī)械、液壓或氣動(dòng)部件，大大降低了部件復(fù)雜性，提高了制動(dòng)系統(tǒng)的響應(yīng)速度和制動(dòng)效能[1]，因此智能汽車主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，一般采用線控制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)[2-8]，這些成果為智能制動(dòng)系統(tǒng)的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在控制算法方面，主要是運(yùn)用智能化、擬人化控制算法以提高控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度和可靠性[3,9-10]。

現(xiàn)有主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)研究成果著眼點(diǎn)主要是在如何實(shí)現(xiàn)主動(dòng)制動(dòng)的功能，在性能上則以提高控制系統(tǒng)的可靠性、控制精度和響應(yīng)速度為主。對(duì)在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下，如何提高主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)的性能的研究成果還比較少。現(xiàn)有研究成果未能充分利用人-車-路-環(huán)境系統(tǒng)中的有利因素，以盡可能縮短制動(dòng)距離。

本文以線控電制動(dòng)系統(tǒng)為研究平臺(tái)，在兼顧舒適性和安全性的要求下，設(shè)計(jì)能夠在緊急制動(dòng)工況進(jìn)行主動(dòng)制動(dòng)的擬人智能決策-規(guī)劃算法，充分利用道路峰值附著系數(shù)，以最佳滑移率為約束條件對(duì)制動(dòng)電機(jī)最優(yōu)目標(biāo)電流進(jìn)行實(shí)時(shí)決策-規(guī)劃，以期提升整車制動(dòng)能力。

1 主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和建模

主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)主要由傳感器、控制器(ECU)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，本文采用的主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括電機(jī)、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)及制動(dòng)鉗，如圖1所示。

圖1 電子線控主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)Fig.1 Electro-mechanical braking system

主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)獲取車-路-環(huán)境信息，然后根據(jù)擬人智能決策-規(guī)劃算法判斷主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)啟動(dòng)條件、建立標(biāo)稱最佳制動(dòng)電流特性函數(shù)，經(jīng)過(guò)最佳滑移率控制分別得到前后輪電機(jī)電流實(shí)時(shí)控制信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)各車輪主動(dòng)制動(dòng)力控制?？刂圃韴D如圖2所示。

圖2 主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)控制原理圖Fig.2 Control principle diagram of active braking system

1.1 電動(dòng)機(jī)建模

設(shè)計(jì)的主動(dòng)制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī)采用的是永磁直流電動(dòng)機(jī)，在不考慮電刷機(jī)械換向?qū)﹄妱?dòng)機(jī)運(yùn)行產(chǎn)生影響的前提下，電動(dòng)機(jī)工作原理如圖3所示[11-12]。

圖3 永磁直流電動(dòng)機(jī)工作原理示意圖Fig.3 Working principle diagram of permanent magnet DC motor

由圖3可以看出，電動(dòng)機(jī)工作時(shí)，各物理量存在如下關(guān)系

(1)

(2)

(3)

其中Tm=KTIa

(4)

式中Ea——電樞電壓, V

Ia——電樞電流, A

Ra——電樞電阻, Ω

La——電樞電感, H

Eb——反電動(dòng)勢(shì), V

KE——電動(dòng)機(jī)反電動(dòng)勢(shì)系數(shù), V·min/r

θm——電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)角, rad

wm——電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速, r/min

Jm——等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量, kg·m2

Tm——電動(dòng)機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩, N·m

Tf——電動(dòng)機(jī)摩擦轉(zhuǎn)矩, N·m

TL——負(fù)載轉(zhuǎn)矩, N·m

KT——電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩系數(shù), N·m/A

1.2 傳動(dòng)機(jī)構(gòu)建模

減速增扭機(jī)構(gòu)采用蝸輪蝸桿形式，忽略其安裝加工誤差、摩擦因數(shù)的變化及軸承密封損失，其數(shù)學(xué)模型為[13]

θ=θm/i

(5)

式中θ——蝸輪轉(zhuǎn)角, rad

i——蝸輪蝸桿減速器傳動(dòng)比

運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換機(jī)構(gòu)采用滾珠絲杠，實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)與直線運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)換，忽略其質(zhì)量、安裝加工誤差及摩擦系數(shù)的變化，其數(shù)學(xué)模型為[14]

(6)

(7)

式中x——絲杠螺母位移, mm

L——滾珠絲杠機(jī)構(gòu)導(dǎo)程, mm

Tt——滾珠絲杠驅(qū)動(dòng)力矩, N·m

F——絲杠螺母軸向力, N

dm——滾珠絲杠公稱直徑, mm

α——滾珠絲杠螺紋升角, rad

ρ′——滾珠絲杠機(jī)構(gòu)當(dāng)量摩擦角, rad

滾珠絲杠驅(qū)動(dòng)力矩與電機(jī)負(fù)載之間由于蝸輪蝸桿減速器的存在，故負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL與滾珠絲杠驅(qū)動(dòng)力矩Tt之間存在關(guān)系

(8)

1.3 制動(dòng)器建模

當(dāng)絲杠螺母驅(qū)動(dòng)制動(dòng)鉗與制動(dòng)盤接觸后，制動(dòng)盤夾緊力與絲杠螺母成一確定的關(guān)系，在制動(dòng)器壓力測(cè)試試驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，參照文獻(xiàn)[14]，建立制動(dòng)夾緊力模型

Fcl=1 048.5x3+20 162.9x2+154.3x

(9)

式中Fcl——制動(dòng)盤夾緊力, N

在轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)臺(tái)制動(dòng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)的制動(dòng)效能因數(shù)BEF，建立制動(dòng)力矩模型

Tb=FclrBEF

(10)

式中Tb——制動(dòng)器制動(dòng)力矩, N·m

r——制動(dòng)盤有效半徑, mm

2 主動(dòng)制動(dòng)擬人智能決策-規(guī)劃算法

圖4 主動(dòng)制動(dòng)擬人智能決策-規(guī)劃算法Fig.4 Active braking humanoid intelligent decision planning algorithm

2.1 緊急主動(dòng)制動(dòng)擬人決策算法

為了能夠充分反映車-路-環(huán)境信息對(duì)主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)規(guī)劃-決策算法科學(xué)性的影響，以便在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下能夠準(zhǔn)確地模擬有經(jīng)驗(yàn)駕駛員的制動(dòng)減速特性，基于DRV安全距離模型[15]對(duì)主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)啟動(dòng)的必要條件進(jìn)行決策。其臨界安全距離模型為

(11)

其中

(12)

式中Smust——臨界安全距離, m

vr——自車速度, m/s

ar-max——自車最大制動(dòng)減速度, m/s2

Tbr——主動(dòng)制動(dòng)時(shí)的制動(dòng)時(shí)間, s

vf——前車速度, m/s

af——前車加速度, m/s2

d0——兩車靜止時(shí)保持的最小安全距離, m

g——重力加速度, m/s2

α——坡度角, rad

有經(jīng)驗(yàn)駕駛員在面臨突發(fā)性交通危險(xiǎn)時(shí)，會(huì)快速根據(jù)估算距離評(píng)估發(fā)生追尾碰撞的可能性，并根據(jù)判斷結(jié)果對(duì)制動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行控制。對(duì)主動(dòng)制動(dòng)控制系統(tǒng)而言，這一決策過(guò)程可以用邏輯門限控制策略進(jìn)行智能模擬，即：當(dāng)前方障礙物距本車的實(shí)時(shí)距離S(t)≤Smust，且駕駛員沒(méi)有采取制動(dòng)或轉(zhuǎn)向避讓動(dòng)作時(shí)，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)緊急制動(dòng)；當(dāng)前方障礙物距本車的實(shí)時(shí)距離S(t)≤Smust，駕駛員采取制動(dòng)或轉(zhuǎn)向避讓動(dòng)作時(shí)，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)不啟動(dòng)，制動(dòng)系統(tǒng)的控制權(quán)由駕駛員獲得；當(dāng)前方障礙物距本車的實(shí)時(shí)距離S(t)>Smust，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)不啟動(dòng)。

2.2 最佳制動(dòng)電流擬人決策算法

在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下，有效縮短自車制動(dòng)距離是保證智能汽車安全的一個(gè)關(guān)鍵因素。合理的制動(dòng)電流可以保證車輪滑移率控制在最佳范圍內(nèi)，以便能夠充分利用路面的摩擦阻力。

(1)標(biāo)稱最佳制動(dòng)電流特性函數(shù)

緊急主動(dòng)制動(dòng)時(shí)，控制系統(tǒng)應(yīng)該在保證安全性能的前提下兼顧舒適性，為獲取合理的減速制動(dòng)電流特性，前期測(cè)試了多個(gè)有經(jīng)驗(yàn)駕駛員在緊急制動(dòng)時(shí)的制動(dòng)力變化特性，結(jié)合相關(guān)資料[16-18]，擬合了如圖5所示的突發(fā)性緊急制動(dòng)避撞標(biāo)稱電流Ii-hope特性函數(shù)。

圖5 突發(fā)性緊急制動(dòng)避撞電流特性規(guī)則Fig.5 Current characteristics of sudden emergency braking

(1)分析駕駛員的制動(dòng)避撞過(guò)程及主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)的性能，確定減速度增長(zhǎng)時(shí)間t1的取值范圍，根據(jù)歐盟相關(guān)規(guī)定[19]，乘用車輛行駛速度為80 km/h時(shí)，應(yīng)滿足閾值T=t0+t1/2不高于0.4 s，其中t0為制動(dòng)協(xié)調(diào)時(shí)間，本文取t1=0.4 s。

(2)分析緊急制動(dòng)時(shí)各典型路況下的擬人制動(dòng)特性，確定t1時(shí)間段的制動(dòng)電流變化特征Ki。

(3)分析不同典型路況下，車輪滑移率在[0.1,0.3]區(qū)間時(shí)制動(dòng)電動(dòng)機(jī)電流特性，確定制動(dòng)電動(dòng)機(jī)電流峰值Ii-max。

最終，建立突發(fā)性緊急制動(dòng)避撞標(biāo)稱電流特性規(guī)則函數(shù)為

(13)

其中

Ii-max=Kit1

在制動(dòng)電動(dòng)機(jī)額定電流范圍內(nèi)選取25個(gè)測(cè)試點(diǎn)(圖6)，對(duì)不同典型路況下的制動(dòng)力和車速進(jìn)行檢測(cè)，圖7為積水、潮濕路面下制動(dòng)力和測(cè)速的測(cè)試數(shù)據(jù)，制動(dòng)時(shí)間為4.3 s。

圖6 用來(lái)標(biāo)定的數(shù)據(jù)Fig.6 Data used for calibration

圖7 制動(dòng)力和車速測(cè)試數(shù)據(jù)Fig.7 Braking force and speed test data

經(jīng)試驗(yàn)標(biāo)定，最后得到各典型路面制動(dòng)電流變化特征Ki和制動(dòng)電動(dòng)機(jī)電流峰值Ii-max如表1所示。

表1 典型路面制動(dòng)電流變化特征值和電流峰值Tab.1 Braking current changing value and peakcurrent of typical pavement

(2)實(shí)際最佳制動(dòng)電流規(guī)劃算法

滑移率與路面附著系數(shù)的關(guān)系需要通過(guò)輪胎模型獲得，采用“Magic Formula”(魔術(shù)公式)半經(jīng)驗(yàn)輪胎公式[20]。魔術(shù)公式的一般表達(dá)式為

Y(λx)=Dsin(Carctan(Bλx-
E(Bλx-arctan(Bλx))))

(14)

式中Y(λx)——縱向路面附著系數(shù)

λx——縱向滑移率B——?jiǎng)偠纫蜃?/p>

C——曲線形狀因子D——峰值因子

E——曲線曲率因子

圖8為魔術(shù)公式輪胎模型中5種典型路面的附著系數(shù)-滑移率曲線。由該曲線可得各典型路面的峰值附著系數(shù)和最佳滑移率如表2所示。

圖8 典型路面的μ-s曲線Fig.8 μ-s curves of typical pavement

路面峰值附著系數(shù)最佳滑移率干燥水泥路面0.950.22干燥瀝青路面0.820.20積水、潮濕路面0.620.16積雪路面0.240.12結(jié)冰路面0.100.10

圖9 智能汽車主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)仿真模型Fig.9 Simulation model of intelligent vehicle active braking system

(15)

根據(jù)傳感器反饋的輪速、車速信號(hào)，計(jì)算對(duì)應(yīng)輪胎的滑移率，根據(jù)滑移率給出控制信號(hào)：當(dāng)滑移率λ(t)<λmin時(shí)，按各典型路面制動(dòng)電流變化特征值Ki增大制動(dòng)電流；當(dāng)滑移率λ(t)>λmax時(shí)，按各典型路面制動(dòng)電流變化特征Ki減小制動(dòng)電流；當(dāng)滑移率λmin≤λ(t)≤λmax時(shí)，制動(dòng)電流不變。

3 仿真驗(yàn)證與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的擬人智能決策-規(guī)劃算法的性能，本文在CarSim/Simulink環(huán)境下進(jìn)行聯(lián)合仿真試驗(yàn)。參考緊急制動(dòng)測(cè)試方法[21]，在前方運(yùn)輸車輛貨物墜落和前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)兩種工況下進(jìn)行算法驗(yàn)證。

圖9為智能汽車主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)仿真模型。其中CarSim輸出車身縱向速度和4個(gè)車輪的輪速，通過(guò)緊急主動(dòng)制動(dòng)擬人決策算法判斷是否需要緊急制動(dòng)，最佳制動(dòng)電流特性函數(shù)依據(jù)實(shí)際的路面道路附著特征查表得出期望的最佳制動(dòng)電動(dòng)機(jī)電流，在反饋的實(shí)際滑移率信息基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)實(shí)際最佳制動(dòng)電流規(guī)劃算法對(duì)實(shí)際最佳制動(dòng)電流進(jìn)行決策控制，最終經(jīng)主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)控制器實(shí)現(xiàn)智能汽車的緊急制動(dòng)。

3.1 前方運(yùn)輸車輛貨物墜落工況

假設(shè)自車以80 km/h勻速行駛，前方車輛上突然墜落一個(gè)物體，且墜落點(diǎn)距自車48 m。將路面摩擦因數(shù)分別設(shè)置為0.82和0.62，模擬干瀝青路面和積水、潮濕路面。

由圖10可知，在2種路面條件下，自車分別在t=0.6 s和t=0.15 s時(shí)判斷出自車與前車距離小于安全臨界距離，自車開始制動(dòng)，到t=3.565 s和t=4.03 s時(shí)速度減為0，整個(gè)過(guò)程制動(dòng)時(shí)間為2.965 s和3.88 s。

圖10 主動(dòng)制動(dòng)決策信號(hào)Fig.10 Decision signal of active braking

圖11為電動(dòng)機(jī)制動(dòng)電流隨時(shí)間變化的曲線，由于自車在制動(dòng)過(guò)程中垂向載荷的變化導(dǎo)致前后輪所需的制動(dòng)力矩不同，從而所需制動(dòng)電流不同，由圖11可看出，前輪電動(dòng)機(jī)電流大于后輪電動(dòng)機(jī)電流，且2種路面條件下前輪電動(dòng)機(jī)電流最大值分別為9.48 A和8.37 A，小于電動(dòng)機(jī)電流峰值9.78 A和8.6 A，表明所設(shè)計(jì)的擬人電動(dòng)機(jī)電流特性比較合理。

圖11 制動(dòng)電流-時(shí)間曲線Fig.11 Curves of braking current and time

圖12～14為所設(shè)計(jì)主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)與ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)仿真對(duì)比。由圖12可知，整個(gè)制動(dòng)過(guò)程中，前后車輪均沒(méi)有抱死，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)輪速相對(duì)比較平穩(wěn)，且液壓制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)時(shí)間分別為3.1 s和4.12 s，大于2.965 s和3.88 s。圖13為制動(dòng)減速度隨時(shí)間變化的曲線，由圖13可知，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)減速度經(jīng)過(guò)0.4 s增加到最大值，舒適性較ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)好，且最大制動(dòng)減速度稍大于液壓制動(dòng)系統(tǒng)最大制動(dòng)減速度。圖14為前后車輪滑移率隨時(shí)間變化的曲線圖，由圖14可知，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)滑移率分別控制在該路面的最佳滑移率0.2和0.16附近，且波動(dòng)范圍較液壓制動(dòng)系統(tǒng)小，充分利用路面附著系數(shù)，制動(dòng)性能較好。

圖12 車速/輪速-時(shí)間曲線Fig.12 Curves of vehicle speed, wheel speed and time

圖13 減速度-時(shí)間曲線Fig.13 Curves of deceleration and time

圖14 滑移率-時(shí)間曲線Fig.14 Curves of slip ratio and time

圖15 自車縱向位移-時(shí)間曲線Fig.15 Curves of longitudinal displacement and time

由圖15可知，制動(dòng)結(jié)束時(shí)，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)自車縱向位移分別為47.50 m和47.46 m，均小于兩車初始距離48 m，所以不會(huì)與前方墜落物發(fā)生碰撞，且制動(dòng)距離分別為34.2 m和44.15 m；而原車ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)縱向位移分別為48.06 m和49.48 m，制動(dòng)距離為34.76 m和46.17 m?？梢钥闯?，本文提出的擬人智能決策-規(guī)劃算法在制動(dòng)距離上分別比原車ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)縮短0.56 m和2.02 m，為突發(fā)性緊急制動(dòng)工況下預(yù)留了更大的避撞距離,整車制動(dòng)能力比ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)提高了4.12%～4.38%。

3.2 前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況

假設(shè)自車以80 km/h勻速行駛，前方50 m處前車初始速度為30 km/h，突然以5 m/s2的減速度進(jìn)行緊急制動(dòng)。將路面摩擦系數(shù)分別設(shè)置為0.82和0.62，模擬兩種典型路面：干瀝青路面和積水、潮濕路面。

由圖16可知，在2種路面條件下，自車分別在t=0.945 s和t=0.53 s時(shí)判斷出自車與前車距離小于安全臨界距離，自車開始制動(dòng)，到t=3.917 s和t=4.41 s時(shí)速度減為0，整個(gè)過(guò)程制動(dòng)時(shí)間為2.972 s和3.88 s。

圖16 主動(dòng)制動(dòng)決策信號(hào)(前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況)Fig.16 Decision signal of active braking

圖17為電動(dòng)機(jī)制動(dòng)電流隨時(shí)間變化的曲線圖，前輪電動(dòng)機(jī)電流最大值分別為9.56 A和8.38 A，小于電動(dòng)機(jī)電流峰值9.78 A和8.6 A，表明所設(shè)計(jì)的擬人電動(dòng)機(jī)電流特性比較合理。

圖17 制動(dòng)電流-時(shí)間曲線(前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況)Fig.17 Curves of braking current and time

圖18 車速/輪速-時(shí)間曲線(前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況)Fig.18 Curves of vehicle speed, wheel speed and time

圖19 減速度-時(shí)間曲線(前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況)Fig.19 Curves of deceleration and time

圖20 滑移率-時(shí)間曲線(前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況)Fig.20 Curves of slip ratio and time

圖18～21為所設(shè)計(jì)主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)與ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)的試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比。由圖18可知，整個(gè)制動(dòng)過(guò)程中，前后車輪均沒(méi)有抱死，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)輪速相對(duì)比較平穩(wěn)，且液壓制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)時(shí)間分別為3.105 s和4.145 s，大于2.972 s和3.88 s。由圖19可知，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)減速度經(jīng)過(guò)0.4 s增加到最大值，舒適性較ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)好，且最大制動(dòng)減速度稍大于液壓制動(dòng)系統(tǒng)最大制動(dòng)減速度。由圖20可知，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)滑移率分別控制在該路面的最佳滑移率0.2和0.16附近，且波動(dòng)范圍較液壓制動(dòng)系統(tǒng)要小，充分利用路面附著系數(shù)，制動(dòng)性能較好。

圖21 自車縱向位移-時(shí)間曲線(前方移動(dòng)目標(biāo)緊急制動(dòng)工況)Fig.21 Curves of longitudinal displacement and time

由圖21可知，制動(dòng)結(jié)束時(shí)，自車縱向位移分別為55.24 m和55.75 m，前車位移6.94 m，所以不會(huì)與前車發(fā)生碰撞，且制動(dòng)距離分別為34.34 m和44.025 m；而原車ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)縱向位移分別為55.79 m和57.64 m，制動(dòng)距離為34.89 m和45.915 m?？梢钥闯觯疚奶岢龅臄M人智能決策-規(guī)劃算法在制動(dòng)距離上分別比原車ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)分別縮短0.55 m和1.89 m，為跟車行駛時(shí)前方車輛突然緊急制動(dòng)工況下預(yù)留了更大的避撞距離,整車制動(dòng)能力比ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)提高了4.12%～4.38%。

4 結(jié)論

(1)所設(shè)計(jì)的緊急主動(dòng)制動(dòng)擬人決策算法，能夠用邏輯門限控制策略對(duì)有經(jīng)驗(yàn)駕駛員的緊急制動(dòng)決策過(guò)程進(jìn)行智能模擬，主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)的開啟判斷準(zhǔn)確、及時(shí)。

(2)設(shè)計(jì)的標(biāo)稱最佳制動(dòng)電流特性函數(shù)，充分模擬了有經(jīng)驗(yàn)駕駛員的減速制動(dòng)特性，在保證安全性的同時(shí)提高舒適性。

(3)提出的擬人智能決策-規(guī)劃算法能夠把滑移率控制在當(dāng)前路況最佳滑移率附近，在兼顧了舒適性的同時(shí)，整車制動(dòng)能力比ABS液壓制動(dòng)系統(tǒng)提高了4.12%～4.38%，有效降低了智能汽車在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下的事故率。

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