袁朝春 王 桐 何友國 SHEN Jie 陳 龍 翁爍豐

(1.江蘇大學(xué)汽車工程研究院， 鎮(zhèn)江 212013； 2.密歇根大學(xué)迪爾本校區(qū)， 迪爾本MI 48128)

0 引言

無人駕駛汽車的安全性一直是智能汽車領(lǐng)域研究人員高度關(guān)注的問題[1-3]。汽車主動避撞系統(tǒng)是無人駕駛汽車實現(xiàn)縱向安全的關(guān)鍵部件，其利用車載傳感器(雷達(dá)、攝像頭等)對行駛環(huán)境進(jìn)行感知，在安全距離模型的基礎(chǔ)上對車輛行駛的安全風(fēng)險進(jìn)行判斷，并據(jù)此對車輛制動系統(tǒng)進(jìn)行控制。行駛安全風(fēng)險的準(zhǔn)確判斷是提高無人駕駛車輛安全性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。眾多學(xué)者進(jìn)行了研究，提出以安全距離模型為判斷追尾碰撞風(fēng)險的算法，如基于車輛制動過程運動學(xué)分析的安全距離模型[4]和基于車間時距的安全距離模型[5-6]。通過這些模型，智能汽車可以準(zhǔn)確判斷與可檢測交通參與者之間的安全狀態(tài)，以防止追尾碰撞[7]。但是，在彎道、交岔路口等道路環(huán)境下，由于高大樹木、建筑物等遮擋，使智能汽車在一定范圍內(nèi)存在傳感器感知盲區(qū)。在感知盲區(qū)內(nèi)，智能汽車不能及時發(fā)現(xiàn)可能存在的潛在交通事故風(fēng)險，使該類潛在交通事故呈現(xiàn)出潛伏性和突發(fā)性等特點，現(xiàn)有安全距離模型對感知盲區(qū)內(nèi)潛在交通事故進(jìn)行規(guī)避存在一定的局限性。

目前，研究人員逐漸意識到感知盲區(qū)對智能汽車安全行駛的影響，美國、日本、韓國以及國內(nèi)清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)等嘗試?yán)密嚶?lián)網(wǎng)[8-9]或ITS系統(tǒng)[10-11]解決這一問題，研究工作已取得很大進(jìn)展。但是，由于成本及建設(shè)進(jìn)度的影響，對智能汽車自動駕駛而言，傳感器感知盲區(qū)潛在交通事故風(fēng)險具有不可直接觀測、動態(tài)變化及不確定的特點，基于車載傳感器的信息不能直接檢測盲區(qū)潛在交通事故風(fēng)險，必須基于人工智能算法挖掘潛在交通事故的風(fēng)險特征[12]。

本文基于車載傳感信息，以電子機(jī)械制動系統(tǒng)(EMB)為平臺，將傳感器感知盲區(qū)進(jìn)行分類并建模，預(yù)測感知盲區(qū)內(nèi)潛在障礙物的運動趨勢，建立傳感器感知盲區(qū)主動避撞安全距離模型，對感知盲區(qū)內(nèi)由潛在障礙物造成的潛在交通事故風(fēng)險進(jìn)行預(yù)判，揭示傳感器感知盲區(qū)潛在交通事故風(fēng)險演化及規(guī)避機(jī)理，防止傳感器感知盲區(qū)內(nèi)因障礙物的突然出現(xiàn)造成安全距離不足而引起的碰撞事故。

1 制動系統(tǒng)建模

采用的EMB執(zhí)行器包括永磁直流力矩電機(jī)、行星齒輪系統(tǒng)、滾珠絲杠等，按照結(jié)構(gòu)特點可以將EMB執(zhí)行器數(shù)學(xué)模型分為驅(qū)動電機(jī)模型、電機(jī)摩擦模型、傳動機(jī)構(gòu)模型以及負(fù)載模型4部分。主動避撞制動系統(tǒng)通過對傳感器感知盲區(qū)的識別獲取外界環(huán)境信息，通過車載傳感器獲取整車信息，然后根據(jù)傳感器感知盲區(qū)安全距離模型判斷主動避撞制動系統(tǒng)的開啟與關(guān)閉，對電機(jī)進(jìn)行實時控制，從而實現(xiàn)對無人駕駛汽車的動力控制。EMB執(zhí)行器控制原理如圖1所示。

圖1 控制原理圖

1.1 電動機(jī)模型

EMB驅(qū)動電機(jī)為永磁直流力矩電機(jī)，假設(shè)不考慮電刷的機(jī)械換向?qū)﹄姍C(jī)運行產(chǎn)生的影響，電機(jī)等效模型如圖2所示[13]。

圖2 電動機(jī)工作原理圖

電機(jī)工作時，各物理量存在如下關(guān)系

(1)

式中Ea——電樞電壓，VIa——電樞電流，A

Ra——電樞電阻，Ω

La——電樞電感，H

Eb——反電動勢，V

KE——反電動勢系數(shù)，V·min/r

θm——電動機(jī)轉(zhuǎn)角，rad

wm——電動機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min

Jm——等效轉(zhuǎn)動慣量，kg·m2

Te——電動機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩，N·m

TF——電動機(jī)摩擦轉(zhuǎn)矩，N·m

TL——負(fù)載轉(zhuǎn)矩，N·m

KT——電動機(jī)轉(zhuǎn)矩系數(shù)，N·m/A

1.2 電機(jī)摩擦模型

機(jī)電系統(tǒng)中的摩擦力會嚴(yán)重影響系統(tǒng)的控制性能，本文選用能夠可靠描述摩擦力負(fù)阻尼特性的Stribeck摩擦模型[14]，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(2)

式中Tc——庫倫摩擦力矩，N·m

Ts——最大靜摩擦力矩，N·m

ω——電機(jī)角速度，rad/s

ωs——Stribeck角速度，rad/s

Bv——黏性摩擦因數(shù)

1.3 傳動機(jī)構(gòu)模型

EMB傳動機(jī)構(gòu)主要包括行星齒輪減速器和滾珠絲杠，行星齒輪架構(gòu)模型為[15]

θ=θm/i

(3)

式中θ——行星齒輪機(jī)構(gòu)輸出轉(zhuǎn)角，rad

i——行星齒輪機(jī)構(gòu)減速比

滾珠絲杠數(shù)學(xué)模型為

(4)

式中Ph——滾珠絲杠機(jī)構(gòu)導(dǎo)程，mm

x——滾珠絲杠螺母位移，mm

1.4 負(fù)載模型

根據(jù)EMB執(zhí)行器實物試驗測量結(jié)果，通過曲線擬合得到多項式系數(shù)，制動夾緊力與滾珠絲杠螺母位移滿足關(guān)系

(5)

式中FN——制動夾緊力，N

制動夾緊力FN通過滾珠絲杠和行星齒輪減速器反向作用于驅(qū)動電機(jī)，產(chǎn)生驅(qū)動電機(jī)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL，可得

(6)

ηs——滾珠絲杠機(jī)構(gòu)機(jī)械效率

Tg——行星齒輪機(jī)構(gòu)輸出轉(zhuǎn)矩，N·m

TL——電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩，N·m

ηg——行星齒輪機(jī)構(gòu)機(jī)械效率

EMB采用浮動鉗盤式制動器，假設(shè)制動盤兩側(cè)受到的摩擦均勻，則制動器制動力矩為

Tμ=2FNμpRb

(7)

式中Tμ——制動器制動力矩，N·m

μp——制動塊摩擦因數(shù)

Rb——制動盤有效摩擦半徑，mm

2 傳感器感知盲區(qū)

在無人駕駛汽車領(lǐng)域，現(xiàn)有主動安全技術(shù)都是基于環(huán)境感知傳感器可感知到的障礙物進(jìn)行主動避撞算法的研究。但是，由于傳感器工作原理和外界環(huán)境的限制，在無人駕駛汽車實際行駛過程中，極易產(chǎn)生傳感器感知盲區(qū)，傳感器感知盲區(qū)內(nèi)可能存在的障礙物對無人駕駛汽車的行駛安全造成巨大影響。

2.1 無人駕駛汽車環(huán)境感知傳感器

智能駕駛系統(tǒng)構(gòu)成如圖3所示，主要分為環(huán)境感知、規(guī)劃決策、控制執(zhí)行三部分。

其中，對道路環(huán)境的良好感知是智能汽車安全行駛的前提[16]。智能駕駛領(lǐng)域內(nèi)的環(huán)境感知研究主要是識別道路環(huán)境信息，挖掘其中影響智能汽車行駛安全的信息，智能駕駛系統(tǒng)中的環(huán)境感知傳感器主要包括：車載攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等。

在智能駕駛感知模塊中，攝像頭是必不可少的關(guān)鍵硬件，所用攝像頭主要有單目攝像頭和雙目攝像頭。車載攝像頭能夠識別智能汽車駕駛環(huán)境中的多種物體，隨著機(jī)器視覺的快速發(fā)展，圖像處理算法的速度和識別目標(biāo)物體的準(zhǔn)確度都得到了很大的提升?，F(xiàn)有算法基于攝像頭可識別的障礙物進(jìn)行主動避撞，本文則對攝像頭不可直接觀測的傳感器感知盲區(qū)內(nèi)可能存在的隱藏障礙物進(jìn)行危險程度預(yù)測和評估。

智能汽車所用毫米波雷達(dá)的主要任務(wù)是探測障礙物目標(biāo)的相關(guān)信息，包括相對位置、相對速度等。毫米波雷達(dá)通過天線接收目標(biāo)反射的毫米波信號，處理后獲取前方道路環(huán)境信息，對毫米波感知到的物體信息進(jìn)行追蹤和分類。毫米波雷達(dá)的工作方式?jīng)Q定了該傳感器在復(fù)雜道路環(huán)境中會產(chǎn)生傳感器感知盲區(qū)。

激光雷達(dá)是一種發(fā)送激光束獲取探測目標(biāo)位置、速度等特征量的主動探測技術(shù)。激光雷達(dá)能夠?qū)φ麄€行駛環(huán)境進(jìn)行3D建模，能夠更加清晰地表明環(huán)境特征。若障礙物被樹木、建筑物等遮擋，激光雷達(dá)也不能將其準(zhǔn)確識別。

綜上所述，在復(fù)雜道路環(huán)境下，若障礙物被高大樹木、建筑物等遮擋，環(huán)境感知傳感器不能準(zhǔn)確識別傳感器感知盲區(qū)內(nèi)可能存在的障礙物，存在安全隱患，影響智能汽車的安全行駛。

圖3 智能駕駛系統(tǒng)

2.2 傳感器感知盲區(qū)定義

在復(fù)雜道路環(huán)境下，由于高大樹木、建筑物的遮擋，環(huán)境感知傳感器不能準(zhǔn)確感知到障礙物，智能汽車在一定范圍內(nèi)會出現(xiàn)傳感器感知盲區(qū)，圖4為典型的傳感器感知盲區(qū)場景。

圖4 典型傳感器感知盲區(qū)

傳感器感知盲區(qū)是無人駕駛汽車交通事故頻發(fā)的主要原因之一，需要對傳感器感知盲區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，尋找其運動變化特征，從而做出對應(yīng)的主動避撞控制策略，提高車輛和行人的安全指數(shù)。

2.3 傳感器感知盲區(qū)識別和分類

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks, CNN)是一種前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被用來研究二維圖像識別問題，且僅需少量的預(yù)處理，識別范圍廣，能容許圖像的畸變，已成功應(yīng)用于手寫字符識別、人臉識別、人眼檢測、行人檢測、機(jī)器人導(dǎo)航[17-19]。在智能車領(lǐng)域中該網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)鞲衅鞲兄^(qū)進(jìn)行識別并分類，具有較強(qiáng)的實時性和應(yīng)用性。

鑒于在對傳感器感知盲區(qū)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別和分類時，需要大量具有特殊感知盲區(qū)特征的圖像作為樣本，本文在城市典型道路工況下拍攝具有感知盲區(qū)特征的圖像，預(yù)處理后建立感知盲區(qū)數(shù)據(jù)庫，并利用preprocessing函數(shù)擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫數(shù)量為56 000幅，如圖5、6所示。

圖5 傳感器感知盲區(qū)圖像

圖6 傳感器感知盲區(qū)數(shù)據(jù)庫

依據(jù)傳感器感知盲區(qū)的特征搭建用于識別并分類傳感器感知盲區(qū)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，整體網(wǎng)絡(luò)框架如圖7所示。

圖7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架

傳感器感知盲區(qū)多存在于多岔路口、十字路口、彎道等道路環(huán)境，道路特征與路邊環(huán)境特征有明顯的分界線。為提取分界線特征，搭建包含1個輸入層、2個卷積層、2個池化層、2個全連接層和1個輸出層在內(nèi)的7層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在輸入層，將感知盲區(qū)圖像進(jìn)行預(yù)處理并將其二值化，保存為數(shù)組，為降低算法運行時間，圖像尺寸設(shè)置為28像素×28像素。輸入時對數(shù)組進(jìn)行讀取，并且利用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練集和測試集，70%為訓(xùn)練集，30%為測試集。

在2層卷積層，根據(jù)輸入層圖像尺寸和特征情況，選擇合適的卷積核和卷積步長，并用padding函數(shù)使圖像尺寸保持不變。卷積核尺寸為2像素×2像素。卷積步長為1像素×1像素。

在2層池化層，根據(jù)RGB通道中白色數(shù)值為最大值255，選擇最大池化函數(shù)max_pool，選擇合適的池化核和池化步長。池化核大小為2像素×2像素，池化步長為1像素×1像素。

在全連接層，根據(jù)對傳感器感知盲區(qū)的特征分析，確認(rèn)有3種類型的傳感器感知盲區(qū)，定為prediction={0,1,2}。

算法中偏置設(shè)置為0.1，權(quán)重初始設(shè)為從截斷的正態(tài)分布中輸出隨機(jī)值，在算法中的每一層進(jìn)行迭代計算。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)庫的訓(xùn)練數(shù)據(jù)循環(huán)訓(xùn)練1 000次，并且對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，利用compute_accuracy函數(shù)通過比對全連接層的輸出prediction和測試數(shù)據(jù)標(biāo)簽計算識別成功率。

本文搭建的傳感器感知盲區(qū)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因數(shù)據(jù)庫的復(fù)雜程度較高，在經(jīng)過算法的優(yōu)化后，識別成功率達(dá)84%，識別單幅圖像僅需0.2 s。

3 主動避撞算法

由于傳感器感知盲區(qū)內(nèi)潛在障礙物具有不可直接觀測的特性，本文將傳感器感知盲區(qū)與可感知區(qū)域的邊界線作為敏感區(qū)域，采集具有傳感器感知盲區(qū)特征的圖像建立感知盲區(qū)數(shù)據(jù)庫，分析其運動特征對其進(jìn)行分類并預(yù)測潛在障礙物的位置和運動狀態(tài)，建立傳感器感知盲區(qū)條件下的主動避撞安全距離模型，設(shè)計傳感器感知盲區(qū)條件下主動避撞算法。

3.1 傳感器感知盲區(qū)特征分析

根據(jù)感知盲區(qū)的運動變化趨勢分析無人駕駛汽車環(huán)境感知范圍的變化趨勢，并將傳感器感知盲區(qū)分為漸開式感知盲區(qū)、跟隨式感知盲區(qū)和綜合式感知盲區(qū)。

(1)漸開式感知盲區(qū)

漸開式感知盲區(qū)多存在于交岔路口道路環(huán)境中，圖8為漸開式感知盲區(qū)示意圖，圖9為漸開式感知盲區(qū)視野增益圖。由圖可知，智能汽車在行駛過程中感知區(qū)域的變化和遮擋物的具體位置密切相關(guān)，漸開式感知盲區(qū)中，遮擋物的位置固定不變,X1、X2分別為漸開式盲區(qū)左右兩側(cè)的固定遮擋物。智能汽車以車速v從位置1行駛到位置2時，在相同時間間隔下，分析感知盲區(qū)邊界線的運動距離，如圖中ΔS1、ΔS2、ΔS3所示。經(jīng)分析，盲區(qū)邊界線的運動狀態(tài)近似為勻加速運動。

圖8 漸開式感知盲區(qū)示意圖

圖9 漸開式感知盲區(qū)感知區(qū)域增益

本文構(gòu)建了符合實際情況的交岔路口道路環(huán)境，研究分析了盲區(qū)邊緣線的運動狀態(tài)。所建交岔路口為標(biāo)準(zhǔn)公路雙車道，智能汽車行駛在車道正中間。傳感器感知盲區(qū)邊緣線的運動狀態(tài)為

(8)

(9)

式中vobscured-g-r——右轉(zhuǎn)時漸開式感知盲區(qū)邊緣線的運動速度，m/s

vobscured-g-l——左轉(zhuǎn)時漸開式感知盲區(qū)邊緣線的運動速度，m/s

Sedge-g-r、Sedge-g-l——右轉(zhuǎn)或左轉(zhuǎn)時感知盲區(qū)邊緣線運動距離，m

S1——無人駕駛汽車與交岔路口的相對距離，m

kobscured——評價系數(shù)，表征傳感器感知盲區(qū)邊緣線運動速度遠(yuǎn)大于車速

以右轉(zhuǎn)為例分析感知盲區(qū)邊界線運動速度。在無人駕駛汽車與交岔路口之間的相對距離較大時，即S1>30 m，感知盲區(qū)邊緣線基本保持不變，本文擬將其作為道路中的固定障礙物處理，即vobscured=0，感知盲區(qū)邊緣線與智能汽車的相對距離不斷縮短；在CAD中建立假設(shè)的道路環(huán)境，對其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，當(dāng)無人駕駛汽車與交叉路口相距1.7 m時，感知盲區(qū)邊界線的運動速度與智能汽車相等，如圖10所示。

圖10 感知盲區(qū)數(shù)據(jù)分析

當(dāng)無人駕駛汽車與交岔路口的相對距離1.7 m≤S1≤30 m時，感知盲區(qū)邊緣線開始以加速的方式運動。本文擬將其作為正在進(jìn)行勻加速運動的障礙物處理，感知盲區(qū)邊緣線運動狀態(tài)為

vobscured-g-r=v(30-S1)/(2Sedge-g-r)

(10)

vobscured-g-l=v(30-S1)/(2Sedge-g-l)

(11)

當(dāng)智能汽車與交岔路口的相對距離0≤S1<1.7 m時，感知盲區(qū)邊緣線的速度將遠(yuǎn)大于車速，感知盲區(qū)邊緣線與無人駕駛汽車的相對距離將逐漸增大。若感知盲區(qū)邊緣線與無人駕駛汽車的相對距離遠(yuǎn)大于安全距離，則傳感器感知盲區(qū)將不會對智能汽車的正常行駛造成影響。

(2)跟隨式感知盲區(qū)

跟隨式感知盲區(qū)(圖11)多存在于彎道道路環(huán)境中，跟隨式感知盲區(qū)感知區(qū)域增益如圖12所示。由圖可知，智能汽車在行駛過程中感知區(qū)域的變化和遮擋物的位置并無太大的關(guān)聯(lián)，感知范圍基本保持不變，圖中Y1、Y2分別為不同時刻遮擋物的位置。

圖11 跟隨式感知盲區(qū)示意圖

圖12 跟隨式感知盲區(qū)感知區(qū)域增益

無人駕駛汽車以車速v從位置1行駛到位置2處，車輛環(huán)境感知區(qū)域在等間隔時間內(nèi)基本沒有發(fā)生變化，即在此道路環(huán)境中，傳感器感知盲區(qū)的邊界線跟隨無人汽車行駛速度變化而變化，兩者速度基本保持一致，vobscured-f=v。

無人駕駛汽車在該類傳感器感知盲區(qū)行駛過程中，當(dāng)前方感知盲區(qū)邊界線處突然出現(xiàn)障礙物，若無人駕駛汽車只采取現(xiàn)有安全距離模型，會因制動距離不夠而導(dǎo)致追尾碰撞事故；若智能汽車將前方感知盲區(qū)敏感區(qū)域作為疑似障礙物進(jìn)行主動避撞控制，根據(jù)傳感器感知盲區(qū)邊緣線的運動變化控制車速，與傳感器感知盲區(qū)邊界線保持一定的安全距離，則能夠避免傳感器感知盲區(qū)內(nèi)突然出現(xiàn)的障礙物對無人駕駛汽車的安全造成不可挽回的影響。

在無人駕駛汽車即將通過彎道時，感知盲區(qū)的范圍將會發(fā)生突變。此時，若傳感器未感知到前方存在障礙物，可以在一定的范圍內(nèi)提高車速安全通過傳感器感知盲區(qū)，既保證了車輛的主動安全性能，又能適當(dāng)提高道路通過率。

(3)綜合式感知盲區(qū)

綜合式感知盲區(qū)綜合上述兩類感知盲區(qū)的特點及變化趨勢，如圖13所示，左側(cè)為漸開式感知盲區(qū)，右側(cè)為跟隨式感知盲區(qū)。在智能汽車行駛過程中，應(yīng)考慮這兩種盲區(qū)同時存在的情況，且應(yīng)根據(jù)當(dāng)時的車速情況、行駛目的信息(左轉(zhuǎn)或者右轉(zhuǎn))判定綜合式中兩類感知盲區(qū)的優(yōu)先級，在避免碰撞到其他障礙物的同時，也要避免成為其他交通參與者的障礙物。

圖13 綜合式感知盲區(qū)

若智能汽車需要左轉(zhuǎn)通過路口，由于右側(cè)為跟隨式感知盲區(qū)，右側(cè)的視野區(qū)域基本保持不變，在保持右側(cè)安全距離的同時，優(yōu)先考慮左側(cè)漸開式感知盲區(qū)；若智能汽車右轉(zhuǎn)通過路口，此時，著重考慮右側(cè)跟隨式感知盲區(qū)。但是，這種情況下，無人駕駛汽車還需避免成為左側(cè)車道中的道路參與者行駛路線上的障礙物。參照上述標(biāo)準(zhǔn)控制智能汽車的速度，研究性能相對較好的傳感器感知盲區(qū)主動避撞算法，提高無人駕駛汽車的主動安全性能。

3.2 傳感器感知盲區(qū)安全距離模型

由于傳感器感知盲區(qū)的存在降低了無人駕駛汽車的行駛安全性，提出了一種改進(jìn)的應(yīng)用于彎道和交岔路口等潛在交通事故風(fēng)險較大區(qū)域的傳感器感知盲區(qū)安全距離模型。該模型假設(shè)傳感器感知盲區(qū)內(nèi)存在障礙物，以此將傳感器感知盲區(qū)邊緣線作為可移動障礙物進(jìn)行主動避撞。由于不同類別的感知盲區(qū)邊界線有不同的運動狀態(tài)，且安全制動距離與邊界線的運動狀態(tài)有關(guān)，故本文引用基于前車狀態(tài)的安全距離模型[20]，進(jìn)一步對跟車的安全距離進(jìn)行計算。傳感器感知盲區(qū)安全距離模型擬將盲區(qū)邊界線作為運動障礙物存在，會極大地縮減制動反應(yīng)時間，提高智能汽車的主動安全性。

(1)漸開式盲區(qū)

由式(10)、(11)可知，當(dāng)智能汽車與三岔路口的相對距離在1.7～30 m范圍內(nèi)時，傳感器感知盲區(qū)邊界線的運動加速度為

aobscured-g-r=v2/(2Sedge-g-r)

(12)

aobscured-g-l=v2/(2Sedge-g-l)

(13)

式中aobscured-g-r、aobscured-g-l——右側(cè)或左側(cè)漸開式感知盲區(qū)邊緣線的運動加速度，m/s2

此時，無人駕駛汽車以車速v行駛，實際情況中盲區(qū)邊緣線運動狀況不完全符合勻加速運動，故盲區(qū)邊緣線加速度取較小值，漸開式感知盲區(qū)安全距離為

(14)

式中Ds-g——漸開式感知盲區(qū)安全距離，m

a——無人駕駛汽車的制動減速度，m/s2

τdetect——智能汽車感知環(huán)節(jié)時滯，s

d0——車輛停止后與前方潛在障礙物相對距離，取值2～5 m

(2)跟隨式盲區(qū)

在跟隨式感知盲區(qū)中，傳感器感知盲區(qū)邊界線以與自車近乎相同的速度向前運動。此時，若盲區(qū)邊界線處不存在障礙物，自車將不會發(fā)生碰撞。為了避免盲區(qū)邊界線處突然出現(xiàn)障礙物，不碰撞最小安全距離應(yīng)為

Ds-f=vτdetect+v2/(2a)+d0

(15)

式中Ds-f——跟隨式感知盲區(qū)安全距離，m

(3) 引入附著系數(shù)

汽車在路面上的制動還受路面和輪胎之間的附著條件的影響，可以得出amax=gφ，φ為輪胎與路面間的附著系數(shù)。將其代入式(14)、(15)則有

(16)

Ds-f=vτdetect+v2/(2gφ)+d0

(17)

本文搭建了傳感器感知盲區(qū)主動避撞安全距離模型，將傳感器感知盲區(qū)邊緣線作為可移動障礙物實施主動避撞措施，使無人駕駛汽車在傳感器感知盲區(qū)內(nèi)處于高度警惕狀態(tài)，提高了無人駕駛汽車的主動安全性能[21]。在無人駕駛過程中，在保證安全性能的前提下兼顧乘客的舒適性，參考路面峰值附著系數(shù)辨識算法[22]和典型路面的峰值附著系數(shù)和最佳滑移率的關(guān)系[23]，結(jié)合本文設(shè)計的傳感器感知盲區(qū)主動避撞策略，在不同的路面附著系數(shù)下，保證乘客的舒適性。

4 主動避撞控制算法驗證

基于傳感器感知盲區(qū)的特征對無人駕駛汽車進(jìn)行車速的主動控制，控制邏輯如圖14所示。

為了驗證本文所設(shè)計的傳感器感知盲區(qū)安全距離模型的性能，對比了有、無傳感器感知盲區(qū)安全距離模型的最小安全距離，并且對存在障礙物情況的傳感器感知盲區(qū)安全距離模型進(jìn)行仿真。

圖14 傳感器感知盲區(qū)主動避撞控制邏輯

4.1 最小安全距離仿真

檢測環(huán)節(jié)時滯為0.2 s，路面附著系數(shù)取0.7，分別對漸開式感知盲區(qū)和跟隨式感知盲區(qū)兩種潛在交通事故區(qū)域進(jìn)行了仿真分析。通過自車的速度變化分析4種模型的安全距離，仿真結(jié)果見圖15。

圖15 安全距離和車速的關(guān)系

仿真結(jié)果表明，在特定道路區(qū)域，傳感器感知盲區(qū)安全距離模型計算的最小安全距離小于2個典型安全距離模型。傳感器感知盲區(qū)安全距離模型將感知盲區(qū)邊緣線作為疑似障礙物，縮短了判斷是否需要制動的時間，提前對智能汽車進(jìn)行車速控制，提高了智能汽車的主動安全性能。

同時，在彎道、交岔路口等潛在交通事故易發(fā)生區(qū)域，需既安全又快速地通過。本文提出的傳感器感知盲區(qū)安全距離模型保證了智能汽車在具有較高安全性能的前提下能夠快速地通過潛在交通事故易發(fā)生區(qū)域。

4.2 漸開式感知盲區(qū)仿真

仿真條件：前方為交岔路口，且道路環(huán)境中有樹木、建筑物的遮擋，影響智能汽車的環(huán)境感知。路面附著系數(shù)取0.7，傳感器感知環(huán)節(jié)時滯為0.2 s。汽車以80 km/h的車速正常行駛，經(jīng)減速至36 km/h后駛?cè)虢徊砺房?，與此同時模擬8 s時盲區(qū)邊緣線處出現(xiàn)靜止的障礙物，汽車將立刻制動，直至將速度降為0。仿真中智能汽車速度及行駛位移如圖16所示。

圖16 漸開式感知盲區(qū)仿真速度、位移對比

由圖16可知：

(1)應(yīng)用傳感器感知盲區(qū)安全距離模型，經(jīng)過主動制動僅需1 s左右就已經(jīng)完成駐車，且從感知到障礙物至自車靜止只經(jīng)過了5.4 m，小于車輛與障礙物的相對距離，將不會追尾碰撞到前方靜止障礙物。

(2)應(yīng)用基于制動過程的安全距離模型，經(jīng)過主動制動需要3 s左右才能完全駐車，并且從出現(xiàn)障礙物至自車靜止經(jīng)過了24.6 m，大于車輛與障礙物的相對距離，將會追尾碰撞到前方靜止障礙物。

4.3 跟隨式感知盲區(qū)仿真

仿真條件：智能汽車在彎道路徑行駛，道路環(huán)境中存在樹木、建筑物的遮擋，影響智能汽車的環(huán)境感知。路面附著系數(shù)取0.7，傳感器感知環(huán)節(jié)時滯為0.2 s。汽車以80 km/h的車速正常行駛，經(jīng)減速至30 km/h后駛?cè)胗覐澋溃^(qū)邊界線距離智能汽車10 m左右，與此同時模擬盲區(qū)邊緣線處出現(xiàn)靜止障礙物，汽車將立刻制動，直至將速度降為0。仿真中智能汽車速度及行駛位移如圖17所示。

圖17 跟隨式感知盲區(qū)仿真速度、位移對比

4.4 仿真數(shù)據(jù)分析

由圖17可知， 應(yīng)用傳感器感知盲區(qū)安全距離模型，經(jīng)過主動制動僅需2 s左右就已經(jīng)完成駐車，且從出現(xiàn)障礙物至自車靜止只經(jīng)過了7.6 m，小于10 m，將不會追尾碰撞到前方靜止障礙物。應(yīng)用基于制動過程的安全距離模型，經(jīng)過主動制動需要4 s左右才能完全駐車，并且從出現(xiàn)障礙物至自車靜止經(jīng)過了30.8 m，大于10 m，將會追尾碰撞到前方靜止障礙物。

4.5 實車試驗

采用一輛蘇州金龍的海格汽車進(jìn)行實車試驗，該車具備高級輔助駕駛系統(tǒng)，將本文的算法編譯進(jìn)其核心控制器中進(jìn)行實車試驗。在車輛未能達(dá)到無人駕駛高等級且待測控制器性能未知的前提下，仍由駕駛員對車輛進(jìn)行操縱。在無已知危險的情況下，駕駛員不會對制動執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行操作。實車試驗主要分為兩個方向：①以正常車速在無交通信號燈且視野不開闊的十字路口右轉(zhuǎn)。②以正常車速駛?cè)肼愤叴嬖诟叽蠊嗄镜膹澋?。在交岔路口和彎道存在靜態(tài)障礙物和不存在靜態(tài)障礙物兩種工況下進(jìn)行實車試驗，以低于正常行駛車速通過交岔路口和彎道，漸開式感知盲區(qū)實車試驗數(shù)據(jù)如圖18所示，跟隨式感知盲區(qū)實車試驗數(shù)據(jù)如圖19所示。

圖18 漸開式感知盲區(qū)實車試驗數(shù)據(jù)

圖19 跟隨式感知盲區(qū)實車試驗數(shù)據(jù)

由圖18a可知，在考慮漸開式感知盲區(qū)的條件下，隨著車輛越來越接近交岔路口，車速逐漸降低，降低到安全車速后若未感知到障礙物則適當(dāng)加速通過漸開式感知盲區(qū)；在不考慮傳感器感知盲區(qū)的條件下，車輛會以較高車速通過漸開式感知盲區(qū)。由圖18b可知，在考慮漸開式感知盲區(qū)的條件下，車輛速度較低，且會提前調(diào)整到安全車速，在感知到障礙物后緩慢制動至完全靜止，沒有與靜態(tài)障礙物發(fā)生碰撞；在不考慮漸開式感知盲區(qū)的條件下，車輛依舊以高速駛向交岔路口，制動完成時已經(jīng)與靜態(tài)障礙物發(fā)生碰撞，危險程度高。

由圖19a可知，由于曲線不是隨時間的變化曲線，故同一距離處會顯示不同車速，車輛速度多變但相對保持穩(wěn)定。由圖19b可知，車速會隨著車輛的制動平緩下降。

漸開式感知盲區(qū)和跟隨式感知盲區(qū)的實車試驗驗證了本文主動避撞算法的正確性和有效性，提高了無人駕駛汽車的主動安全性能。

5 結(jié)論

(1)提出了潛在交通事故的概念，將傳感器信息中道路特征消失邊緣作為可視移動障礙物的存在，建立感知盲區(qū)數(shù)據(jù)庫，搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對感知盲區(qū)進(jìn)行識別，根據(jù)其運動變化趨勢的不同，分為特征不同的3類，囊括了無人駕駛汽車行駛過程中可能出現(xiàn)的大部分傳感器感知盲區(qū)。

(2)基于傳感器感知盲區(qū)特征建立了傳感器感知盲區(qū)安全距離模型，在彎道、交岔路口等道路環(huán)境下，感知盲區(qū)條件下的安全距離模型效果明顯優(yōu)于現(xiàn)有安全距離模型。

(3)較好的車速控制算法保證了行駛安全性，合適的安全距離能在保證智能汽車安全的基礎(chǔ)上使其快速通過彎道、交岔路口等潛在交通事故易發(fā)生區(qū)域，本文所提出的主動制動系統(tǒng)控制算法能夠有效提高智能汽車的主動安全性和道路通過率。