貫懷光，貫生靜，郭蓬,2，張登權(quán)

（1.300300 天津市 中汽研（天津）汽車工程研究院有限公司；2.300300 天津市 中國汽車技術(shù)研究中心有限公司）

0 引言

汽車帶來便捷的同時也對人們的生命安全造成一定的潛在危險，其中最主要的是汽車行駛中發(fā)生的碰撞。主動安全性的測試已經(jīng)成為中國新車評價規(guī)程（C-NCAP）安全碰撞測試的重點內(nèi)容[1]。良好的主動安全有助于將事故風(fēng)險降到最低，因此C-NCAP 規(guī)程對車輛的性能檢測側(cè)重于碰撞與碰撞預(yù)警、主動剎車等方面[2]。目前，世界各國都在積極研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)和競爭力的主動安全系統(tǒng)，以應(yīng)對日益嚴峻的交通安全問題。近年來，汽車中先進電子、通信和信息技術(shù)如防抱死剎車系統(tǒng)（Antilock Brake System，ABS）、電子制動系統(tǒng)（Electronic Brake System，EBS）、自適應(yīng)巡航控制（Adaptive Cruise Contro，ACC）、自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking，AEB）等主動安全技術(shù)讓汽車變得更加安全、舒適和智能。

AEB 系統(tǒng)利用車載傳感器對汽車前障礙物進行實時探測，一旦探測到碰撞危險，車輛即利用預(yù)警功能警示司機進行緊急制動操作，駕駛員未做出響應(yīng)時，AEB 自動制動以避免碰撞。AEB 系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計組件包括硬件單元和軟件單元。硬件單元包括多類傳感器、AEB 系統(tǒng)控制器、油門與制動執(zhí)行器、目標物機界面顯示屏；而軟件單元包括目標檢測與識別算法、決策與控制算法等。Zhou 等[3]通過批量仿真得到不同碰撞時間（Time-To-Collision,TTC）的汽車和兩輪車的相對位置分布，綜合考慮死亡事故檢出率、檢測面積和標準差，得出不同TTC 下的最優(yōu)傳感器檢測方案；Li 等[4]針對三軸重型車輛采用帶附著系數(shù)估算的AEB-ABS 協(xié)調(diào)控制策略進行設(shè)計，該策略能夠根據(jù)路面狀態(tài)和車輪滑移率實時地估算出制動減速度，并通過模糊邏輯控制實現(xiàn)對制動器制動力的合理分配，基于硬件在環(huán)測試平臺，通過各種路況試驗驗證了控制效果；Zhu 等[5]構(gòu)建了以虛擬場景為基礎(chǔ)，以駕駛模擬器為手段的駕駛員在環(huán)測試平臺，并建立了基于激光雷達的實車測試平臺，解決了實車測試中目標不易獲取的問題；Jiang 等[6]探討AEB 控制策略與典型現(xiàn)實世界碰撞情景中乘員碰撞前運動學(xué)之間的相關(guān)性，通過車輛和乘員集成仿真方法，在碰撞前階段評估乘員運動學(xué)，有利于后續(xù)的綜合安全性分析；Guo 等[7]為提高轉(zhuǎn)發(fā)碰撞系統(tǒng)的效率，設(shè)計了一種基于高斯分布的前向碰撞風(fēng)險，未來運動不確定性是關(guān)于車道建模，使用2 個時間序列機器模型提前預(yù)測 TTC，該模型可以準確預(yù)測現(xiàn)實駕駛場景中潛在的道路交通事故；Zeng 等[8]提出了一種針對智能汽車的改進型AEB 算法，該方法結(jié)合道路附著系數(shù)的估計，考慮了電子液壓制動的性能；黃城等[9]根據(jù)AEB 的典型試驗工況，給出減速度控制曲線，并采用CarSim 進行仿真驗證；姚禹城等[10]針對中國新車評價規(guī)程中AEB行人測試場景需求，對設(shè)計行人檢測系統(tǒng)進行了驗證；任立海等[11]提出將碰撞時間作為模糊控制器參數(shù)，利用PreScan構(gòu)建了基于模糊控制的緊急制動模型；劉宏偉等[12]采用Simulink 與CANoe 進行AEB 功能的設(shè)計以提高緊急制動效果。為避免交通事故，科研人員在研發(fā)更完善的高級駕駛輔助系統(tǒng)（Advanced Driving Assistance System，ADAS）[13]，AEB 系統(tǒng)是ADAS功能之一。目前國內(nèi)外的研究表明，車輛主動安全配置對減少汽車事故起到一定作用，利用數(shù)學(xué)模型及虛擬場景仿真分析對于降低車輛行駛過程中碰撞發(fā)生的概率具有一定參考意義。

本文參考C-NCAP 相關(guān)試驗場景，將駕駛員特性與制動過程的安全距離模型相結(jié)合，對智能駕駛車輛與前方障礙物之間相對橫、縱向運動進行分析，制定對應(yīng)的緊急制動策略，同時提出了在搭載ADAS 系統(tǒng)的小型目標物承載平臺ATP VRU 聯(lián)合驗證方法。

1 智能駕駛車輛AEB 系統(tǒng)路測方法

1.1 制動過程推導(dǎo)

典型汽車制動過程大體由3 個過程組成，當(dāng)駕駛員意識到有碰撞危險時作出響應(yīng)，對汽車實施緊急制動直到速度降至0[14-16]。圖1 所示為車輛制動全過程車輛減速度曲線。

圖1 車輛制動時間圖Fig.1 Vehicle braking time graph

設(shè)車輛初始速度v1(m/s)和最大減速度a(m/s2)，速度v1后制動啟動行駛距離S為

式中：t1——駕駛員反應(yīng)時間；t2——腳由油門移到制動踏板的時間；t3——取消踏板空行程時間；t4——制動力提升時間。

另外，汽車在制動時和前方障礙物還需留有最小安全距離d0，則汽車完成制動時行駛距離和最小安全距離的總和S1為

1.2 融合駕駛員的安全距離模型

選取駕駛員特性參數(shù)值范圍為[0,1]與AEB 制動過程進行融合，得到駕駛員特性參數(shù)Rdriver，駕駛員反應(yīng)時間τ1和最小安全距離d0關(guān)系式為

預(yù)警安全距離dw為

臨界安全距離db為

1.3 AEB 系統(tǒng)緊急制動策略

AEB 緊急制動流程如圖2 所示[15]，AEB 系統(tǒng)中環(huán)境感知由車載傳感器完成，經(jīng)過信息處理獲得前方障礙物和路面附著系數(shù)信息，再依據(jù)路面附著系數(shù)確定預(yù)期制動減速度從而計算安全距離。在建立制動安全距離模型基礎(chǔ)上，利用AEB 決策支持系統(tǒng)中的實時車距和安全距離模型判斷車輛是否需要制動。如果實時車距過小或接近于0，則車輛緊急制動；反之，繼續(xù)保持行車狀態(tài)。

圖2 AEB 緊急制動流程框圖Fig.2 AEB emergency braking flow block diagram

搭載AEB 功能的車輛相對前方障礙物同向運動，VRU 縱向速度要小一些，因此把汽車前VRU靜止與汽車前同一車道縱向運動共同考慮而忽略了VRU 的縱向速度。如圖3 所示。

圖3 ADAS 系統(tǒng)運動的縱向示意圖Fig.3 Longitudinal schematic of ADAS system movement

汽車前進速度為v1，探測VRU 后方與障礙物之間縱向距離S，AEB 介入與否要對比測得的縱向距離、報警安全距離及臨界安全距離，表達式為

式中：FCW——前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)。

基于C-NCAP 評價法規(guī)關(guān)于VRU 的AEB 系統(tǒng)的情景設(shè)置，分析了VRU 橫向運動經(jīng)過汽車時的運動學(xué)[16]，VUT 與前方障礙物之間的相對橫向運動示意圖如圖4 所示。VRU 橫過汽車運行到M點上，假定VRU 與VUT 中心線之間的橫距為l1和汽車寬度為l2時，VRU 橫過汽車時段內(nèi)的汽車運行距離為

圖4 ADAS 系統(tǒng)橫向運動示意圖Fig.4 ADAS system lateral movement schematic

考慮ADAS 系統(tǒng)制動后同障礙物之間的最小安全距離時行車安全距離為

當(dāng)汽車制動臨界安全距離和報警安全距離是db、dw時，在判斷汽車FCW 報警或是AEB 介入時使用式（9）

2 智能駕駛車AEB 系統(tǒng)路測試驗

2.1 測試裝備平臺

采用小型弱勢道路使用者目標物承載平臺，（Automatic target carrying platform Vulnerable Road Users,ATP VRU），如圖5 所示的ATP VRU 平臺[17]可承載模擬智能駕駛測試中全尺寸摩托車及成年騎行者、踏板摩托車及成年騎行者、假自行車及成年騎行者和成年男子假人、兒童假人等交通參與物。平臺的雷達反射特性采用微波多普勒效應(yīng)，結(jié)構(gòu)強度大，可承受被測車輛碾壓，且在發(fā)生碾壓時有效保護移動平臺及被測車輛。本實驗平臺主要用于ADAS 相關(guān)功能控制策略的研究、控制算法的調(diào)試與驗證、雷達攝像頭信號分析以及對應(yīng)數(shù)據(jù)融合等。

圖5 乘用車實驗平臺與案例Fig.5 Passenger car experiment platform and case

2.2 測試系統(tǒng)之間的通信與控制

ATP VRU 系統(tǒng)采用高精度低延時的GNSS 接收機雙天線解決方案，提供基于載波相位（Realtime kinematic,RTK）以及單點亞米級編碼方案厘米級精度方案、自動初始化及定位模式轉(zhuǎn)換方案、最佳位置解決方案等[18]。具有低延遲（＜20 ms）、高更新速率，為動態(tài)應(yīng)用提供必要的響應(yīng)時間與準確性；GPS 接收機可以配置為自主基站（參考站）或流動站接收機（移動接收機）；輸出GPS 接收機的詳細信息，包括時間、位置、航向、定位狀態(tài)以及跟蹤衛(wèi)星的數(shù)量等導(dǎo)航定位參數(shù)。

如圖6 所示，各測試節(jié)點進行數(shù)據(jù)交換。首先，接入點設(shè)在主控機，其他所有終端與接入點（Access Point，AP）配對連接，ATP VRU 必須在所有終端就緒后才能運行，而單獨使用遙控不能操作ATP VRU 運行。其次，通過AP 橋接并放大各終端的信號；ATP VRU 狀態(tài)、被測試驗車輛（Vehicle Under Test,VUT）的位姿、遙控指令等通過無連接傳輸協(xié)議（User Datagram Protocol，UDP）分發(fā)，并在系統(tǒng)內(nèi)部校核完整性，ATP VRU 系統(tǒng)使差分定位信息通過TCP/IP 協(xié)議分發(fā)。

圖6 測試系統(tǒng)之間的通信與框架示意圖Fig.6 Diagram of communication and framework between test systems

2.3 智能駕駛車輛AEB 測試結(jié)果分析

以C-NCAP 主動安全測試規(guī)范為依據(jù)測試車輛AEB 功能，工況為CPNA-25 日間工況，測試設(shè)備（ATP VRU）以5 m/s 勻速橫穿馬路，VUT 分別以20～60 km/h 車速在直線車道行駛，在車輛不減速情況下人體與測試車輛碰撞位置為車頭25%位置。VRU測試結(jié)果如圖7、圖8 所示。

圖7 ATP VRU 速度與相對距離控制變化曲線Fig.7 ATP VRU speed and relative distance control variation curve

圖8 ATP VRU 加速度控制變化曲線Fig.8 ATP VRU acceleration control variation curve

在直線行駛10 m，加速度0.2g，減速度0.2g，橫向偏差最大0.08 m，出現(xiàn)在加減速段，勻速段橫向偏差最大0.04 m 滿足設(shè)計要求，如圖9 所示，側(cè)向偏差在±0.1 m 范圍內(nèi)；ATP 的縱向偏差最大偏差-0.5 m，如圖10 所示，出現(xiàn)在減速停止運動前1 s，勻速及加速段最大偏差0.2 m，縱向偏差在±0.5 m 范圍內(nèi)。ATP VRU 精度測試滿足工況要求，測試結(jié)果可作為實車驗證依據(jù)。

圖9 ATP VRU 工況狀態(tài)橫向偏差變化曲線Fig.9 Lateral deviation variation curve at ATP VRU working condition

圖10 ATP VRU 工況狀態(tài)縱向偏差變化曲線Fig.10 Longitudinal variation curve at ATP VRU working condition

5 結(jié)語

本文基于ADAS 實驗平臺對車輛緊急制動AEB 功能進行路測研究。充分考慮ADAS 實驗平臺AEB 功能的實現(xiàn)，結(jié)合駕駛員特性及橫向、縱向安全距離等策略，修正駕駛員反應(yīng)時間及最小安全距離等參數(shù)，構(gòu)建融合駕駛員特征的緊急制動及自動緊急制動AEB 策略。根據(jù)C-NCAP 制定了相應(yīng)的測試規(guī)程，并以裝載假ADAS 系統(tǒng)的小型目標物承載平臺ATP VRU 為對象，對智能駕駛車輛的AEB 系統(tǒng)進行了試驗測試研究。根據(jù)測試結(jié)果判斷測試車輛AEB 系統(tǒng)可正常激活，起到降低交通事故發(fā)生頻率的作用，同時測試結(jié)果及數(shù)據(jù)可對車廠AEB 系統(tǒng)進行調(diào)試及優(yōu)化。