胡朝輝，黃順霞，杜展鵬，郭 星，高鶴萱

（1.湖南大學(xué)，汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙 410082； 2.湖南湖大艾盛汽車技術(shù)開發(fā)有限公司，長(zhǎng)沙 410000）

前言

主動(dòng)避障系統(tǒng)能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)行車安全狀態(tài)，及時(shí)提供安全警告和操作控制，達(dá)到規(guī)避危險(xiǎn)的目標(biāo)，提高行車主動(dòng)安全性。目前，主動(dòng)避障算法主要基于縱向安全距離模型建立，未考慮移動(dòng)目標(biāo)的橫向運(yùn)動(dòng)特性。因此，本文中以橫向移動(dòng)目標(biāo)為研究對(duì)象，建立一種橫向安全距離模型，并提出一種基于橫向安全距離模型的主動(dòng)避障算法。

安全距離模型是避障系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，主動(dòng)避障系統(tǒng)中用于研究或?qū)嶋H應(yīng)用的安全距離模型，大多基于傳統(tǒng)的3大類安全距離模型，即基于車輛制動(dòng)過程的安全距離模型、基于車頭時(shí)距的安全距離模型和駕駛員預(yù)瞄安全距離模型。文獻(xiàn)［1］中以“碰撞時(shí)間倒數(shù)”為評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立了基于危險(xiǎn)系數(shù)的分級(jí)安全距離模型，具有較好的駕駛員特性。文獻(xiàn)［2］中以控制車輛最小安全距離為最終目的，針對(duì)不同工況提出具體的估算模型，得出了一種最小安全車距控制模型。文獻(xiàn)［3］中考慮了路面附著系數(shù)、坡道角等因素，提出改進(jìn)的安全距離模型。文獻(xiàn)［4］中融合了基于制動(dòng)過程和車頭時(shí)距的安全距離算法，根據(jù)速度閾值選取距離模型。然而，上述安全距離模型中沒有考慮移動(dòng)目標(biāo)的橫向運(yùn)動(dòng)特性，對(duì)于橫向移動(dòng)目標(biāo)的主動(dòng)避障存在一定的局限性。

本文中利用橫向移動(dòng)目標(biāo)的橫向相對(duì)位置和速度修正避障距離，建立橫向安全距離模型；在車輛對(duì)外界環(huán)境感知信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)橫向安全距離模型判斷行車狀態(tài)，完成主動(dòng)避障算法設(shè)計(jì)。本文中提出的避障算法還包括以下功能：（1）能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)移動(dòng)目標(biāo)的停留情況，降低移動(dòng)目標(biāo)隨機(jī)移動(dòng)特性對(duì)避障性能的影響；（2）能夠根據(jù)路面峰值附著系數(shù)設(shè)定最大制動(dòng)減速度，充分利用當(dāng)前行駛路面避障，并適時(shí)調(diào)整制動(dòng)控制強(qiáng)度，以適應(yīng)不同路況的主動(dòng)避障行駛。

1 實(shí)時(shí)路面附著系數(shù)估算

路面附著系數(shù)的估算方法主要有Cause-Based［5］和 Effect-Based［6-7］兩類。Cause-Based主要利用加裝傳感器測(cè)量路面類型參數(shù)和路面狀態(tài)參數(shù)，通過估算模型獲取路面附著系數(shù)，具有一定的預(yù)測(cè)性，但成本高，使用條件限制大。Effect-Based根據(jù)路面變化引起的整車響應(yīng)估算路面附著系數(shù)，主要是基于輪胎響應(yīng)或基于車輛動(dòng)力學(xué)響應(yīng)，成本低，適用范圍廣，魯棒性好等，對(duì)主動(dòng)安全系統(tǒng)發(fā)揮著重要作用［8］。本文中基于Effect-Based，利用車輛動(dòng)力學(xué)響應(yīng)特性，根據(jù)獲取的本車狀態(tài)參數(shù)，估算路面附著系數(shù)。

假設(shè)行駛路面平直，采用1／4車輛模型作受力分析（見圖1）。

圖1 1／4車輛模型

根據(jù)附著系數(shù)的定義式：

整理式（1）和式（2），可得當(dāng)前行駛路面的附著系數(shù)：

式中：Fx為地面縱向反作用力（制動(dòng)時(shí)為負(fù)）；Fz為地面法向反作用力；J為車輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；Tf為車輪滾動(dòng)阻力；ω為車輪角速度；T為驅(qū)動(dòng)力矩（制動(dòng)時(shí)為負(fù)）；R為車輪滾動(dòng)半徑。

2 橫向安全距離模型

根據(jù)車輛傳感器實(shí)時(shí)獲取移動(dòng)目標(biāo)橫穿馬路的相對(duì)位置、速度，預(yù)估移動(dòng)目標(biāo)在橫穿馬路的時(shí)間段內(nèi)車輛是否可達(dá)其目標(biāo)位置，建立安全距離Dd：

式中：H為車道寬度；v0為橫向移動(dòng)目標(biāo)橫穿馬路的橫向速度；v車為自車行駛速度；D0為安全間距。在不采取避障制動(dòng)措施的條件下，保證移動(dòng)目標(biāo)安全通過后，自車距移動(dòng)目標(biāo)的最小縱向間距如圖2所示。

避障時(shí)，滿足車輛自身的制動(dòng)約束條件，建立避障系統(tǒng)的制動(dòng)距離Ds：

圖2 橫縱向示意圖

式中：a車為自車減速度；d0為最小保持間距，在采取避障制動(dòng)措施的條件下，保證移動(dòng)目標(biāo)安全的最小縱向間距。

根據(jù)安全距離Dd、制動(dòng)距離Ds建立橫向安全距離模型，安全距離Dd決定避障系統(tǒng)制動(dòng)切入時(shí)機(jī)，制動(dòng)距離Ds決定避障系統(tǒng)施加的目標(biāo)制動(dòng)減速度。

3 主動(dòng)避障控制策略

3.1 避障邏輯

避障邏輯部分利用建立的橫向安全距離模型計(jì)算閾值Dd、Ds，判斷行車危險(xiǎn)狀況，實(shí)現(xiàn)避障系統(tǒng)的分級(jí)處理。

根據(jù)車載傳感器獲取的信息，判斷本行車道內(nèi)是否存在橫向移動(dòng)目標(biāo)，不存在時(shí)保持當(dāng)前狀態(tài)行駛；存在時(shí)，須根據(jù)橫向安全距離模型計(jì)算的閾值Dd、Ds，判斷檢測(cè)獲取的間隔距離D是否可保障橫向移動(dòng)目標(biāo)安全穿越馬路，當(dāng)D＞Dd，即滿足行車安全時(shí)，繼續(xù)以當(dāng)前狀態(tài)行駛；否則表明間隔距離D不能滿足橫向移動(dòng)目標(biāo)安全穿越馬路的需求，避障系統(tǒng)進(jìn)一步根據(jù)間隔距離D與閾值Ds的關(guān)系，采取相應(yīng)的制動(dòng)措施；滿足D≤Ds時(shí)，避障系統(tǒng)控制車輛進(jìn)入緊急制動(dòng)工況，車輛以最大制動(dòng)減速制動(dòng)；否則控制車輛進(jìn)入減速工況，以舒適減速值減速行駛。其避障邏輯流程圖如圖3所示。

3.2 減速度

檢測(cè)到目標(biāo)對(duì)象時(shí)，避障系統(tǒng)依據(jù)安全距離模型計(jì)算的閾值確定目標(biāo)減速度，控制相應(yīng)執(zhí)行器完成避障。避障過程中，施加適應(yīng)于當(dāng)前行駛路面的目標(biāo)減速度，不僅可提高避障的效率，且也會(huì)提高駕駛舒適性。

制動(dòng)過程中，地面制動(dòng)力FXb、制動(dòng)器制動(dòng)力Fμ與地面附著力Fφ滿足圖4所示關(guān)系：

圖3 避障邏輯流程圖

圖4 FX b、Fμ、Fφ關(guān)系曲線

故制動(dòng)時(shí)，制動(dòng)減速度a車受路面條件約束，滿足

式中：G為汽車重力；μmax為行駛路面的峰值附著系數(shù)；g為重力加速度。

3.2.1 舒適減速度

當(dāng)避障系統(tǒng)進(jìn)入減速工況時(shí)，要求以目標(biāo)減速度控制車輛減速避障，在保障移動(dòng)目標(biāo)安全橫穿馬路的基礎(chǔ)上，提高自車行駛舒適性。

文獻(xiàn)［9］中調(diào)研了北京、上海、廣州、武漢、重慶和汕頭6個(gè)城市的汽車行駛工況，各行駛工況下最大減速度統(tǒng)計(jì)值如表1所示。文獻(xiàn)［10］中分析125名駕駛員在正常行車中的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，獲得98%的駕駛員行車減速度不會(huì)超過-2.17 m／s2，而當(dāng)減速度達(dá)到-3～-4 m／s2時(shí)會(huì)引起人體的不適。本文中將主動(dòng)避障在減速行駛時(shí)的舒適減速度設(shè)為-2 m／s2。

表1 6種城市行駛工況下最大減速度統(tǒng)計(jì)值

即間隔距離 D滿足 Ds＜D≤Dd時(shí)，取 a車＝-2 m／s2作為減速行駛的目標(biāo)減速度，實(shí)現(xiàn)減速工況下的主動(dòng)避障行駛。

3.2.2 最大減速度

當(dāng)避障系統(tǒng)進(jìn)入緊急制動(dòng)工況時(shí)，要求以當(dāng)前行駛路面的最大減速度為目標(biāo)減速度制動(dòng)，以獲取最大地面制動(dòng)力，即a車＝μmaxg。

利用行駛路面與Burckhardt輪胎模型在典型路面相似度的特征值來估算當(dāng)前行駛路面的峰值附著系數(shù)［11］，其定義為

式中：μ1max、μ2max分別為所選 Burckhardt輪胎模型中兩條典型路面的峰值附著系數(shù)；μ1、μ2分別為所選Burckhardt輪胎模型中兩條典型路面在當(dāng)前滑移率所對(duì)應(yīng)的附著系數(shù)；α、β為相似特征值。

式（8）～式（10）滿足：

其仿真結(jié)果表明，路面峰值附著系數(shù)的估算誤差控制在5%左右。本文中利用該辨識(shí)算法，估算當(dāng)前行駛路面的峰值附著系數(shù)。

由式（3）可獲取當(dāng)前行駛路面的附著系數(shù)μ，根據(jù)車輪滑移率定義式可估算當(dāng)前行駛路面的滑移率s。

制動(dòng)時(shí)，滑移率s滿足

驅(qū)動(dòng)時(shí)，滑移率s滿足

根據(jù)當(dāng)前行駛路面的滑移率、附著系數(shù)，選取兩條相似Burckhardt輪胎模型中典型路面的μ-s曲線，根據(jù)式（8）～式（10）和式（13）估算當(dāng)前行駛路面的峰值附著系數(shù)，其估算模型如圖5所示。

圖5 路面峰值附著系數(shù)估算模型

即間隔距離D滿足D≤Ds時(shí)，車輛進(jìn)入緊急避障工況，根據(jù)當(dāng)前行駛路面的估算峰值附著系數(shù)獲取最大制動(dòng)減速度a車＝μmaxg，實(shí)現(xiàn)緊急避障工況下的主動(dòng)避障行駛。

3.3 避障策略算法

橫穿馬路的移動(dòng)目標(biāo)參與交通的隨機(jī)性強(qiáng)，考慮到橫穿停留等不確定因素，在避障策略中加入移動(dòng)目標(biāo)的停留檢測(cè)，當(dāng)移動(dòng)目標(biāo)停留馬路時(shí)，避障系統(tǒng)直接進(jìn)入制動(dòng)狀態(tài)的判斷，加快系統(tǒng)響應(yīng)，以確保橫向移動(dòng)目標(biāo)的安全。

考慮不同季節(jié)天氣影響的多變行駛路況，避障減速工況的舒適減速度可能不滿足當(dāng)前行駛路面附著條件，如在附著率低的冰雪路面減速避障。在避障策略中引入制動(dòng)強(qiáng)度的判定，根據(jù)估算的路面峰值附著系數(shù)，判斷避障邏輯分級(jí)處理獲取的制動(dòng)減速度值是否滿足當(dāng)前行駛工況制動(dòng)強(qiáng)度的要求，適時(shí)調(diào)整制動(dòng)強(qiáng)度，提高避障行駛安全。

圍繞避障邏輯，加入停留檢測(cè)及制動(dòng)強(qiáng)度判定，制定整車主動(dòng)避障策略算法，其系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖6所示。

4 驗(yàn)證與結(jié)果分析

騎行者橫穿是一種典型的橫向交通模型，本節(jié)將騎行者作為橫向移動(dòng)目標(biāo)，驗(yàn)證本文提出的基于橫向安全距離模型主動(dòng)避障算法的有效性。

4.1 搭建仿真工況

圖6 系統(tǒng)整體架構(gòu)

圖7 避障策略模型

基于Simulink模塊搭建避障算法模型，如圖7所示。該模型主要由信號(hào)處理、路面附著系數(shù)估算、橫向安全距離模型、停留檢測(cè)、避障邏輯處理和制動(dòng)強(qiáng)度判斷等模塊組成。信號(hào)處理模塊主要處理避障控制系統(tǒng)的輸入量，主要是對(duì)傳感器采集信號(hào)和本車狀態(tài)參數(shù)的濾波處理；路面附著系數(shù)估算模塊根據(jù)估算算法完成當(dāng)前路面峰值附著系數(shù)的估算；橫向安全距離模型依據(jù)信號(hào)處理模塊輸出量計(jì)算避障判斷閾值；避障邏輯處理模塊根據(jù)預(yù)設(shè)避障邏輯判斷行車危險(xiǎn)狀況，實(shí)現(xiàn)避障系統(tǒng)的分級(jí)處理，獲取避障目標(biāo)減速度；停留自檢模塊主要負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)移動(dòng)目標(biāo)橫穿馬路的狀態(tài)；制動(dòng)強(qiáng)度判斷模塊修正低附著路況的制動(dòng)強(qiáng)度，提高避障行車安全。

為預(yù)測(cè)、仿真車輛對(duì)外界環(huán)境的感知和車輛的碰撞檢測(cè)，在PreScan中構(gòu)建仿真場(chǎng)景，獲取橫向移動(dòng)目標(biāo)在模擬交通場(chǎng)景中的檢測(cè)信號(hào)及自車的操縱（轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、加速）響應(yīng)量?；?PreScan自帶的AEB系統(tǒng)示例構(gòu)建仿真場(chǎng)景，為滿足碰撞場(chǎng)景，在EuroNCAP_AEB_VRU_nearside_adult示例基礎(chǔ)上，將Actors中對(duì)象Human Textured改換為Cyclingcyclist，并將 Cyclingcyclist的 Speed Profile加入 1.5 s的延時(shí)，修改自車Objectcon figuretion中的 control項(xiàng)，加入本文避障算法，傳感器模型等設(shè)置參數(shù)與EuroNCAP_AEB_VRU_nearside_adult仿真示例保持一致。打開Simulink仿真模式，完成PreScan與Simulink聯(lián)合仿真連接，在自車模型中加入避障策略模型，建立PreScan與Simulink的聯(lián)合仿真。

為獲取路面附著系數(shù)估算模塊所需的本車狀態(tài)參數(shù)，根據(jù)PreScan Actors中添加的車輛類型，設(shè)置CarSim仿真頁面的車輛參數(shù)和仿真工況，建立Car-Sim與Simulink聯(lián)合仿真，將估算模塊所需的自身狀態(tài)參數(shù)導(dǎo)入Simulink控制模型，并將模型輸出的操縱控制量導(dǎo)入CarSim仿真，更新車輛行駛狀態(tài)參數(shù)。

在 Simulink中完成 PreScan／Simulink／CarSim聯(lián)合仿真模型的連接，如圖8所示。

圖8 聯(lián)合仿真模型

4.2 仿真結(jié)果分析

構(gòu)建仿真場(chǎng)景中，自車以15 m／s的速度在車道內(nèi)直線勻速行駛，1.5 s后，騎行者以4.5 m／s橫穿馬路，若不采取制動(dòng)措施，在5.36 s時(shí)發(fā)生碰撞，運(yùn)行過程中，自車的速度、減速度曲線如圖9所示。

圖9 無避障控制下自車的速度、減速度曲線

在仿真模型中加入主動(dòng)避障算法，仿真結(jié)果顯示：本車以15 m／s的速度在車道內(nèi)行駛到4.84 s時(shí)，檢測(cè)到橫向穿越馬路的騎行者，車輛進(jìn)入緊急制動(dòng)狀態(tài)。運(yùn)行過程中，自車的速度、減速度曲線如圖10所示，自車的制動(dòng)壓力值如圖11所示，圖12為D、閾值Ds和Dd關(guān)系曲線。由圖可見，當(dāng)t＝4.84 s時(shí)，Ds＝13.54 m，Dd＝13.93 m，D＝7.01 m，根據(jù)避障算法可知，在4.84 s時(shí)，間隔距離不滿足騎行者橫穿馬路的需求，車輛進(jìn)入緊急制動(dòng)狀態(tài)，應(yīng)以最大制動(dòng)壓力150 Pa制動(dòng)避障，即仿真結(jié)果符合避障算法設(shè)計(jì)。

圖10 主動(dòng)避障算法控制下自車的速度、減速度曲線

在該仿真場(chǎng)景中加入基于時(shí)距的PreScan示例避障算法，運(yùn)行仿真。圖13顯示了避障過程中自車速度、減速度變化趨勢(shì)，圖14為示例避障算法控制下自車的制動(dòng)壓力曲線。由圖可見，在t＝4.84 s時(shí)車輛以最大制動(dòng)壓力150 Pa制動(dòng)，避免與騎行者碰撞。

圖11 主動(dòng)避障算法控制下自車的制動(dòng)壓力曲線

圖12 間隔距離D、閾值D s和D d關(guān)系曲線

圖13 示例避障算法控制下自車的速度、減速度曲線

由仿真結(jié)果可知，在主動(dòng)避障算法或基于時(shí)距的PreScan示例算法控制下，車輛都可避免與騎行者碰撞，且本文提出的基于橫向安全距離的主動(dòng)避障系統(tǒng)，可達(dá)到與示例算法相同的制動(dòng)效果，并在檢測(cè)到騎行者通過后可主動(dòng)控制制動(dòng)返回，完成避障系統(tǒng)的主動(dòng)控制。

圖14 示例避障算法控制下自車的制動(dòng)壓力曲線

5 結(jié)論

本文中利用移動(dòng)目標(biāo)橫穿馬路的速度、相對(duì)位置，建立橫向安全距離模型，并提出一種基于橫向安全距離模型的主動(dòng)避障算法。同時(shí)，對(duì)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行停留檢測(cè)，修正移動(dòng)目標(biāo)隨機(jī)移動(dòng)特性對(duì)避障控制的不確定性影響；引入路面附著系數(shù)，減小道路條件對(duì)汽車制動(dòng)性能的影響。

以典型橫向移動(dòng)目標(biāo)— 騎行者作為研究對(duì)象，利用PreScan／Simulink／Carsim聯(lián)合仿真驗(yàn)證避障算法的有效性。仿真結(jié)果表明：本文中提出的基于橫向安全距離模型的主動(dòng)避障算法能有效避免與騎行者碰撞，并在檢測(cè)到騎行者通過后可主動(dòng)控制制動(dòng)返回，完成避障系統(tǒng)的主動(dòng)控制，提高行車的主動(dòng)安全性。