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        某車自動緊急制動系統(tǒng)可靠性分析

        2023-01-06 09:40:38周忠賀
        汽車實用技術(shù) 2022年24期
        關(guān)鍵詞:實車自動變量

        劉 濤,周忠賀,遲 霆

        某車自動緊急制動系統(tǒng)可靠性分析

        劉 濤,周忠賀*,遲 霆

        (中國第一汽車集團有限公司 智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院,吉林 長春 130013)

        自動駕駛測試場景具有無限豐富、極其復(fù)雜、不可窮盡的特點,傳統(tǒng)的測試手段難以對自動駕駛系統(tǒng)安全性進行較為全面的評估。仿真測試具有效率高、成本低、測試過程安全等特點,現(xiàn)已成為自動駕駛測試和驗證的重要手段,測試和量化自動駕駛系統(tǒng)的可靠性,理論上需要完成所有場景的測試,但是完成對所有的場景的窮舉和測試并不現(xiàn)實?;诜抡鏈y試場景,利用高效的響應(yīng)面構(gòu)造方法及抽樣方法對自動駕駛系統(tǒng)進行評估為研究自動駕駛系統(tǒng)的可靠性提供了一種新的方向和思路。本文基于一汽集團某車型自動緊急制動(AEB)算法,搭建仿真測試系統(tǒng),建立了直道CCRm仿真場景,并以前方勻速行駛車輛追尾測試(CCRm)為例,運用克里金法建立了場景變量與輸出之間的高質(zhì)量響應(yīng)面,通過方差法量化了場景變量的敏感度;并基于合肥某條高架道路車速分布,結(jié)合拉丁超立方抽樣,得到直道CCRm場景下自動緊急制動系統(tǒng)作用時的兩車最小相對距離的分布以及自動緊急制動系統(tǒng)的失效概率,研究結(jié)果可為自動緊急制動系統(tǒng)評估提供有力支撐。

        仿真測試;自動緊急制動(AEB)系統(tǒng);拉丁超立方抽樣;響應(yīng)面;敏感性;可靠性

        當(dāng)前越來越多配備高級駕駛輔助系統(tǒng)(Adv- anced Driving Assistance System, ADAS)的車輛上路行駛,在駕駛安全性和舒適性等方面有了很大的提升。在開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)過程中很重要的一個方面是對其功能的驗證和確認(rèn),為了驗證ADAS系統(tǒng)的故障率,需要進行至少10億個小時的實車測試。進行這么長時間的實車測試無論是出于時間方面的考慮還是安全方面的考慮都是不現(xiàn)實的,因此,為了加快對ADAS系統(tǒng)的評估,在虛擬仿真測試方面研究越來越普遍和重要[1]。自動駕駛虛擬仿真測試是以數(shù)學(xué)建模的方式將自動駕駛的應(yīng)用場景進行數(shù)字化還原,建立盡可能接近真實世界的系統(tǒng)模型,通過軟件進行仿真測試便可達到對自動駕駛系統(tǒng)及算法進行測試驗證的目的。相較于傳統(tǒng)的實車測試,仿真測試具有場景覆蓋度高、測試過程安全、測試效率高等優(yōu)勢[2]。當(dāng)前對自動駕駛系統(tǒng)評價方法都是基于場景的測試,并采用一些指標(biāo)項用來評估自動駕駛系統(tǒng)。運用仿真測試技術(shù)可以得到概率結(jié)果,因此已沒有必要駕駛10億個小時來對自動駕駛系統(tǒng)進行評估[3]。

        自動緊急制動(Autonomous Emergency Bra- king, AEB)系統(tǒng)是智能駕駛輔助系統(tǒng)的主要功能之一,通過安裝在車輛前方的雷達、攝像頭等傳感器檢測潛在的碰撞風(fēng)險,提前警示駕駛員制動,并在必要時自動制動,防止碰撞的發(fā)生或最大限度降低碰撞的傷害[4],能夠有效減少甚至避免交通事故發(fā)生,保證駕駛員及行人安全。AEB系統(tǒng)的典型測試場景包括前方靜止車輛追尾測試(Car- to-Car Rear Stationary, CCRs)、前方勻速行駛車輛追尾測試(Car-to-Car Rear Moving, CCRm)、前方減速行駛車輛追尾測試(Car-to-Car Rear Braking, CCRb)和路口轉(zhuǎn)彎迎面來車測試(Car-to-Car Front turn-across-path, CCFtap)等。本文選取直道CCRm測試場景對一汽某車型配備的AEB系統(tǒng)進行評估。

        1 理論基礎(chǔ)

        1.1 克里金響應(yīng)面法

        響應(yīng)面法(Response Surface Methodology, RSM)由Box和Wilson提出,是一種利用統(tǒng)計學(xué)的綜合實驗技術(shù),用來處理復(fù)雜系統(tǒng)的輸入變量和系統(tǒng)響應(yīng)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,運用響應(yīng)面函數(shù)來擬合原有的隱式極限狀態(tài)函數(shù),響應(yīng)面法在化學(xué)、生物學(xué)、食品學(xué)以及工程學(xué)等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用??死锝鸱ǎ↘riging)是一種高階響應(yīng)面算法,其基本思想是通過計算某點鄰域中函數(shù)的已知值的加權(quán)平均值來預(yù)測給定點處的函數(shù)值,是一種依據(jù)協(xié)方差函數(shù)對隨機場進行空間建模和預(yù)測的回歸算法,具有良好的非線性效果,是最常用的空間插值算法[6]。其計算的基本原理為

        式中,x為第個位置處的真實測量值;(0)為任意位置0的估計值;λ為第個位置處的測量值的未知權(quán)重,可以通過構(gòu)造拉格朗日條件值計算:

        式中,(x,0)為變差函數(shù)值,表示xx的距離;為拉格朗日常數(shù)。變差函數(shù)的計算公式為

        式中,()為實驗數(shù)據(jù)點對數(shù)據(jù)。

        對于如何評估響應(yīng)面擬合的質(zhì)量問題,MON- TGOMERY等人[7]提出了一種廣義的決定系數(shù)(Coeffificient of Determination, CoD)來評估模型的表現(xiàn)質(zhì)量,其基本定義如下:

        1.2 敏感性分析

        敏感性分析是研究系統(tǒng)模型中輸入變量的不確定性對系統(tǒng)輸出響應(yīng)量的影響,Saltelli等[5]運用基于方差的分析方法來量化此影響。假設(shè)一個系統(tǒng)的輸出是給定的個隨機輸入?yún)?shù)集X的函數(shù),即

        =(1,2,…,X) (7)

        一階靈敏度指數(shù)的定義為

        式中,()為模型輸出的無條件方差;(|)模型輸出僅由X引起的方差。由于一階靈敏度指數(shù)只測量每個變量的解耦影響,所以需要擴展高階耦合項,因此,總效應(yīng)敏感性指標(biāo)被引入。

        式中,(|X)定義為模型輸出除了X外由其他所有模型輸入?yún)?shù)引起的方差。通過靈敏度分析探索設(shè)計空間,所獲得的變量敏感度可能有助于減少變量的數(shù)量。在定義AEB系統(tǒng)的輸出后,利用基于方差的靈敏度分析技術(shù),研究分析CCRm場景變量對系統(tǒng)輸出的影響大小。

        1.3 可靠性分析

        可靠性一般是指產(chǎn)品、系統(tǒng)等在使用時,在規(guī)定的時間內(nèi),無故障執(zhí)行其功能的能力或可能性,在強調(diào)定量時,可靠性就是可靠度,即產(chǎn)品設(shè)備或系統(tǒng)在給定條件下和規(guī)定時間內(nèi)完成額定功能的概率[10]。對一個系統(tǒng)進行可靠性分析首先要指定隨機輸入變量及其屬性,例如分布類型。一個關(guān)于隨機變量的函數(shù)()定義為

        ()被稱為極限狀態(tài)函數(shù),()=0表示從安全狀態(tài)到失效狀態(tài)的過渡,稱為故障面。所有和變量相關(guān)的域R被劃分為安全域和失效域,失效域D定義為

        D={∈R|()<0} (11)

        失效概率P為落入失效域里的概率為

        P=[:∈D]=[()<0] (12)

        失效概率可以通過失效域D上所有隨機變量的聯(lián)合密度的積分求得

        在式(13)中引入了一個指示函數(shù),如果檢查隨機參數(shù)集的系統(tǒng)處于失效狀態(tài),則采用值1,否則為零。即

        將該指標(biāo)設(shè)置為故障域上的積分后,可以在不影響積分值的情況下改變積分域:

        蒙特卡洛模擬是一種簡單生成一個隨機向量x的樣本,將每個樣本作為輸入?yún)?shù)集提交給被檢查系統(tǒng)的仿真,并計算極限狀態(tài)函數(shù),然后可以通過計算指標(biāo)樣本的平均值,作為期望值的估計量,從而計算失效概率,進而量化系統(tǒng)的可靠性。

        運用克里金法構(gòu)造場景變量和系統(tǒng)輸出之間的高質(zhì)量響應(yīng)面并結(jié)合敏感性分析技術(shù)以及基于概率的可靠性分析方法,對AEB系統(tǒng)進行可靠性分析提供了基礎(chǔ)。

        2 仿真測試系統(tǒng)搭建

        2.1 車輛模型搭建和集成

        仿真測試系統(tǒng)的搭建主要包含車輛模型的搭建和集成、傳感器模型的搭建以及控制模型的集成等方面。ASM Vehicle Dynamics是由dSPACE公司開發(fā)的車輛動力學(xué)實時仿真模型,是一種開放式的Simulink模型。本文以ASM的13自由度車輛模型為基礎(chǔ),根據(jù)一汽某開發(fā)車型整車參數(shù)搭建車輛動力學(xué)模型,用于仿真各種工況下的車輛動態(tài)響應(yīng),其中車輛輪胎規(guī)格為215/55 R18,其它基本參數(shù)如表1所示。在Simulink環(huán)境下,將車輛的位姿信息輸入到場景模型,同時將車速、方向盤轉(zhuǎn)角、油門及制動踏板開度等信息輸入到控制模型,實現(xiàn)車輛模型集成。

        表1 車輛基本參數(shù)

        2.2 傳感器模型搭建

        目前傳感器模型主要分為三種,第一種為物理級傳感器模型,可直接仿真?zhèn)鞲衅髂軌蚪邮盏降脑夹盘枺绻饩€、電磁波、超聲波等;第二種為信號級傳感器模型,直接仿真控制電控嵌入式系統(tǒng)中的數(shù)字處理芯片的輸入單元;第三種為真值級傳感器模型,即直接輸出傳感器模型探測范圍內(nèi)的目標(biāo)真值信息[12]。本文主要是通過仿真測試驗證AEB控制算法,因此,選擇真值級傳感器模型。

        搭建真值級傳感器模型,需要確認(rèn)試驗車輛所搭載傳感器的探測距離、水平視場角、垂直視場角、盲區(qū)距離等外特性模型參數(shù),依照參數(shù)搭建模型。本文中試驗車輛采用毫米波雷達傳感器,根據(jù)實車搭載的毫米波雷達參數(shù),設(shè)定傳感器模型的探測距離為210 m,水平視場角為±45°,垂直視場角為±8°,盲區(qū)距離為0.5 m。

        2.3 場景模型

        自動駕駛場景是自動駕駛汽車行駛場合與駕駛情景的有機組合,由靜態(tài)場景和動態(tài)場景兩部分構(gòu)成。其中靜態(tài)場景由具備靜態(tài)特征的道路、交通設(shè)施、天氣、光照等組成;動態(tài)場景由具備動態(tài)特征的交通參與者組成[16]。

        靜態(tài)場景根據(jù)需求的道路設(shè)施要素進行搭建,具體包括路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、道路幾何特征、道路表面材質(zhì)、車道線、路面標(biāo)識、交通燈牌、街邊建筑等,組合上述要素形成道路狀況、道路周圍環(huán)境、道路曲率半徑等靜態(tài)場景。

        在搭建好的靜態(tài)場景基礎(chǔ)上,布置交通參與者,并設(shè)置其初始狀態(tài),如位置、角度、速度等;之后設(shè)置各交通參與者的交互動態(tài),賦予其滿足測試場景要求的行為能力,如制動、加速、轉(zhuǎn)向、變道等。

        2.4 控制模型集成

        控制模型(即AEB算法模型)在Simulink環(huán)境下與其它模型進行集成。其中車輛模型向控制模型輸入本車速度、加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、油門及制動踏板開度等信息;傳感器模型向控制模型輸入目標(biāo)物體與本車的相對距離、相對速度、相對角度等信息??刂颇P蛯⒏鶕?jù)上述輸入信息判斷是否激活A(yù)EB功能并向車輛模型輸出期望制動減速度,最終形成系統(tǒng)閉環(huán)。如圖1所示。

        圖1 AEB閉環(huán)仿真測試系統(tǒng)

        3 仿真測試與實車測試

        3.1 仿真測試

        根據(jù)C-NCAP管理規(guī)則的定義,對直道CCRm功能場景描述為:自車以一定的偏置沿直線道路勻速行駛,目標(biāo)車與自車在同一車道并在自車前沿直線勻速行駛[11]。完成仿真測試系統(tǒng)的搭建后,建立直道CCRm虛擬仿真場景,如圖2所示,其中后車代表自車,前車代表目標(biāo)車。

        本文CCRm測試場景中定義的場景變量參數(shù)為自車速度、目標(biāo)車(前車)速度和偏置率的絕對值,偏置率定義為自車與目標(biāo)車重疊部分占自車的百分比,重疊定義的參考線是自車的中心線,在100%重疊的情況下,自車和目標(biāo)車的中心線對齊[11]。在AEB系統(tǒng)運行設(shè)計域內(nèi),針對直道CCRm場景參數(shù)選取不同值組合設(shè)計進行仿真測試,輸出結(jié)果為兩車最小相對距離,若自車和目標(biāo)車沒有發(fā)生碰撞,兩車最小相對距離為正;若發(fā)生碰撞,則兩車最小相對距離為負(fù),同時表明AEB系統(tǒng)在此工況下失效。根據(jù)一汽某車型AEB系統(tǒng)的設(shè)計功能規(guī)范及運行設(shè)計域,通過搭建的仿真測試系統(tǒng)累計進行了320項直道CCRm場景的仿真測試,并對仿真結(jié)果進行相應(yīng)提取和處理。

        圖2 直道CCRm仿真測試場景

        3.2 實車測試

        在海南熱帶汽車試驗場,分別進行了如下三項CCRm實車試驗如圖3所示,分別為

        (1)本車以30 km/h的速度勻速行駛,目標(biāo)車在本車前方以20km/h的速度勻速行駛,工況簡寫為S30_T20;

        (2)本車以40 km/h的速度勻速行駛,目標(biāo)車在本車前方以20km/h的速度勻速行駛,工況簡寫為S40_T20;

        (3)本車以60 km/h的速度勻速行駛,目標(biāo)車在本車前方以20km/h的速度勻速行駛,工況簡寫為S60_T20。

        圖3 AEB實車試驗

        以上三項實車測試的偏置率都為0,自車與目標(biāo)車初始相對距離都為100 m,將實車試驗結(jié)果與仿真結(jié)果進行對比,驗證仿真測試的準(zhǔn)確性。以S60_T20工況為例,圖4為實車測試和仿真測試對比曲線。

        表2 CCRm場景實車試驗與仿真測試結(jié)果

        圖4 S60_T20工況數(shù)據(jù)曲線

        4 響應(yīng)面生成及場景變量敏感性分析

        響應(yīng)面的構(gòu)造方法一般有數(shù)值擬合法、多項式回歸法、最小移動二乘法、徑向基函數(shù)法和克里金法等??死锝鸱ň哂杏嬎阈矢摺r間短、響應(yīng)面擬合效果好、結(jié)果準(zhǔn)確性高等特點。本文以自車速度和目標(biāo)車速度、偏置率的絕對值三個場景變量作為輸入?yún)?shù),以仿真結(jié)果——兩車最小相對距離作為輸出響應(yīng),基于克里金法構(gòu)造的自車速度、目標(biāo)車速度——兩車最小相對距離的響應(yīng)面如圖5所示。

        圖5 基于仿真測試結(jié)果生成的響應(yīng)面

        運用1.2節(jié)基于方差的分析方法得出場景參數(shù)敏感性分析結(jié)果如表3所示。

        表3 場景參數(shù)敏感性分析結(jié)果

        由表3可知,對于CCRm場景,自車速度的敏感度最大,目標(biāo)車速度中等,偏置率的絕對值敏感度最低。這意味著,自車速度和目標(biāo)車速度這兩個參數(shù)是最重要的,對系統(tǒng)輸出的影響也是最大的。由于偏置率的絕對值對總方差的貢獻較低,后續(xù)的分析與研究過程將忽略偏置率絕對值的影響。

        場景參數(shù)自車速度和目標(biāo)車速度作為輸入與兩車最小相對距離作為輸出構(gòu)造出的響應(yīng)面的CoP系數(shù)為97%,能夠準(zhǔn)確反映出場景參數(shù)和輸出間的響應(yīng)關(guān)系。從構(gòu)造的響應(yīng)面上抽取10個樣本點結(jié)果進行仿真測試,以此來驗證響應(yīng)面的精度,響應(yīng)面生成結(jié)果及仿真結(jié)果對比見表4(偏置率絕對值采用0.25)。表4的驗證對比表明克里金法構(gòu)造的響應(yīng)面結(jié)果與仿真結(jié)果具有較好的對應(yīng)關(guān)系。

        表4 仿真與響應(yīng)面法結(jié)果對比

        5 AEB系統(tǒng)可靠性分析

        進行系統(tǒng)可靠性分析要明確場景參數(shù)分布,在參數(shù)敏感性分析階段已經(jīng)得知偏置率的絕對值敏感度很低,可以忽略其影響,在此偏置率的絕對值分布采用值為0.25的常數(shù)。目前國內(nèi)外很多學(xué)者已對各種道路的車速分布特性進行了大量相關(guān)的研究,Maurya等[12]通過對雙向四車道的混合交通流進行調(diào)查發(fā)現(xiàn)交通量高于600 veh/h時車速服從正態(tài)分布;閻瑩等[13]研究車速分布與交通安全關(guān)系時,發(fā)現(xiàn)高速公路的斷面運行車速服從正態(tài)分布。本文采用合肥某條高架道路的速度分布作為自車車速和目標(biāo)車車速的概率密度函數(shù),車速定義為服從均值48.71,標(biāo)準(zhǔn)差7.45的正態(tài)分布的隨機參數(shù)[14]。

        拉丁超立方抽樣是蒙特卡洛法的一種,它利用分層的原理在設(shè)計空間隨機抽樣,一方面可以保證抽樣點不聚集,具有較好的空間覆蓋性,另一方面又可以提高抽樣效率?;静襟E為

        (1)根據(jù)需要抽樣的樣本點,將每個設(shè)計變量的空間劃分為份;

        (2)在設(shè)計變量的每個子域內(nèi)進行等概率的隨機抽樣一次,共得個數(shù)據(jù);

        (3)將各個設(shè)計變量的個數(shù)據(jù)隨機匹配為個樣本點(其中每個因素的每個水平只使用1次)[15]。

        本文采用的抽樣策略為拉丁超立方抽樣的樣本結(jié)果如圖6所示。對于AEB系統(tǒng),其觸發(fā)條件之一為自車速度大于目標(biāo)車速度,故將該條件設(shè)置為限制條件。兩車最小相對距離分布如圖7所示。

        圖6 抽樣樣本

        圖7 兩車最小相對距離概率密度函數(shù)

        對結(jié)果進行分析處理表明,兩車最小相對距離的概率密度函數(shù)大致服從均值為2.75,標(biāo)準(zhǔn)差為0.28的正態(tài)分布。AEB系統(tǒng)失效形式定義為兩車最小相對距離小于0,即兩車發(fā)生碰撞。對于采用合肥某條高架道路速度分布的工況,針對直道CCRm測試場景,AEB系統(tǒng)的失效概率為1.923× 10-7,結(jié)果表明對于該類測試場景,AEB系統(tǒng)具有較高的可靠性。

        6 結(jié)束語

        本文通過搭建仿真測試系統(tǒng),建立了直道CCRm仿真場景,并將仿真測試結(jié)果和實車測試結(jié)果進行了對比,驗證了仿真測試的精度。運用克里金法建立了場景變量與輸出之間的高質(zhì)量響應(yīng)面,并通過方差法量化了場景變量的敏感度?;诤戏誓硹l高架道路車速分布,結(jié)合拉丁超立方抽樣,得到直道CCRm場景下AEB系統(tǒng)作用時的兩車最小相對距離的分布以及AEB系統(tǒng)的失效概率,是一種新的測試方法的探索。分析結(jié)果表明在AEB系統(tǒng)運行設(shè)計域內(nèi),針對直道CCRm場景AEB系統(tǒng)具有極高的可靠性,為AEB系統(tǒng)評估及改進等提供定量支撐。

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        Reliability Analysis of Autonomous Emergency Braking System for a Certain Car

        LIU Tao, ZHOU Zhonghe*, CHI Ting

        ( Intelligent Connected Vehicle Development Institute, China FAW Group Company Limited, Changchun 130013, China )

        Autonomous driving test scenarios are infinitely rich, extremely complex and inexhaustible, it is difficult for traditional testing methods to comprehensively evaluate the safety of autonomous driving system. Simulation test has the characteristics of high efficiency, low cost and safe test procedure, and has become an important means for autonomous driving test and verification, to test and quantify the reliability of the autonomous driving system, in theory, it is necessary to test all the scenarios, but it is not realistic to exhaust and test all scenarios. Based on the autonomous emergency braking (AEB) algorithm of a certain car, the simulation test system is built, and straight CCRm simulation scenarios are established. This paper takes the Car-to-Car Rear Moving test (CCRm) simulation scenario as example, the Kriging method is used to establish high-quality response surface between scenario variables and system output , and the sensitivity of the scenario variables is quantified through the variance method. Based on the speed distribution of an elevated highway in Hefei, combined with Latin hypercube sampling, the distribution of the minimum relative distance between two vehicles when the autonomous emergency braking system acts under the straight CCRm scenario and the failure probability of the autonomous emergency braking system are obtained. The research results can provide strong support for the evaluation of the autonomous emergency braking system.

        Simulation test;Autonomous Emergency Braking System; Latin hypercube sampling; Response surface; Sensitivity; Reliability

        U469.5

        A

        1671-7988(2022)24-33-07

        U469.5

        A

        1671-7988(2022)24-33-07

        10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.024.006

        劉濤(1982—),男,博士,高級工程師,研究方向為車輛動力學(xué)及其控制,自動駕駛仿真開發(fā)與測試,E-mail: liutao1@faw.com.cn。

        周忠賀(1992—),男,碩士,工程師,研究方向為自動駕駛仿真開發(fā)與測試,E-mail: zhouzhonghe@faw.com.cn。

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