基于虚拟交通环境的自动紧急制动系统控制策略研究文献综述

 2022-04-19 18:21:39

  1. 前言

近年来中国汽车的保有量逐年上升，快捷便利的汽车出行也给中国现有社会带来了种种问题，交通越来越拥堵，交通事故的发生越来越频繁。世界卫生组织和相关研究机构发布的“1990年与2020 年全球疾病负担前十大原因排序”指出，到2020年道路交通伤害会从1990年的第9位上升至继心脏病、抑郁症的第 3位人类杀手[1]。奔驰汽车公司和美国Eaton公司通过对各类交通事故进行研究后表明,如果驾驶员相比发生事故时提前响应时间可以缩短0.5 s意识到碰撞危险并且采取避撞措施，就可以避免60%的追尾事故40%的侧面碰撞事故以及30%的正面碰撞事故；如果驾驶员相比发生事故时可以提前 1~2 s 意识到碰撞危险并采取避撞措施，则可以避免绝大部分交通事故 [2]，因此国际上越来越多的学者及汽车行业从业人员开始关注自动紧急制动系统（Autonomous Emergency Braking, AEB）在汽车上的应用。

自动紧急制动系统（AEB）是当汽车行驶在危险工况是发出碰撞预警并自动采取紧急制动的主动安全系统。当汽车行驶前方出现障碍物时，汽车自动报警制动系统能自动报警，提醒驾驶员注意。当驾驶员因疲劳驾驶或其他原因没有采取相应措施时，自动紧急制动系统会在事故发生前自动强行制动，避免车祸的发生[3]。自动紧急刹车系统AEB实验具有较高的危险性，采用虚拟交通仿真平台Prescan软件，构建虚拟交通环境，进行相关研究和实验具有现实意义。

  1. 国内外研究现状

目前，国外的AEB研究已经较为成熟和完善，并且很多研究成果已经工程化，例如奔驰公司的PRE-SAFE安全系统，当雷达感应到前方有障碍物时，会在碰撞前2.6秒进行语音报警；如果驾驶员未采取避撞措施，会在发生碰撞前1.6秒对车辆施加百分之四十的制动力；如果驾驶员仍未采取任何避撞措施，则会在碰撞前0.6秒自动施加百分之百的制动力。PRE-SAFE系统在车速低于３０km/h时可以避免碰撞，而高于此车速时只能减轻碰撞[4] ；马自达汽车采用基于车间时距的安全距离模型（TTC），该模型适用于相对速度较小的工况，在相对速度较大时,计算安全距离过小无法保证安全[5]。丰田在Lexus ES35上实现的Toyota Safety Sense包括五项安全功能: Pre-collision System(PCS)、 Lane Departure Alert(LDA)、行人探测、主要用于夜间前方探测的 Automatic High Beam(AHB)和基于雷达用于减轻驾驶员驾驶负荷的 Adaptive Cruise Control(ACC)系统[6]。

当前针对AEB系统，国外学者提出的模型算法主要包括：碰撞时间模型[7]、安全距离模型[8]、避免碰撞最小减速度模型[9]等。其中，碰撞时间模型与安全距离模型在目前的AEB产品中应用较多。碰撞时间模型是1971年由Hayward提出的一项表征碰撞风险的重要参数[10]，其定义是从当前时刻开始，两车保持当前车速行驶直到发生碰撞所需的时间，当计算的值与阈值进行比较时，如果小于阈值，则表明此时会有碰撞的风险，汽车会自动进行制动。安全距离的定义是车在行驶过程中能避免碰撞的最小距离，Denis N, Dubios M R, Dube R[11]等人采用了固定安全距离进行数学模型的计算，计算方便，模型简单，可以在一定程度上保证车辆的安全，但是因为道路情况的复杂多变，仍存在隐患；Yi K[12]基于制动过程中车辆的安全进行计算，但是在实际道路的应用中，每个驾驶员都存在差异，依然有一定的缺陷。

国内主要研究认为，AEB系统主要适用于两车追尾工况，弥补紧急情况下驾驶员制动过慢或者制动力不足的缺陷。主要通过2种方式来提高安全：1.通过提前辨别危险情况并警告驾驶员来避免事故；2.通过主动制动车辆，降低不可避免事故的严重程度[13]。顾李伟，孙涛[14]选取了碰撞时间模型和安全距离模型基于Presacan进行仿真对比分析，在三种典型场景（前方静止车辆、前方匀速行驶车辆以及前方减速行驶车辆的追尾测试）中两种AEB系统均能较好地紧急制动，而基于碰撞时间倒数模型的AEB系统所提供的分级制动力较小，使汽车制动趋于平缓，相对于安全距离模型的AEB 系统能给驾乘人员更好的舒适感。而当车速高于60 km/h 时，安全距离模型的AEB系统则能有效保证车辆紧急制动的可靠性。裴晓飞，刘昭度 ，马国成等[15]以碰撞时间倒数TTC-1 作为适应驾驶员特性的评价指标，采用了基于危险系数ε进行分级报警与主动制动的安全距离模型。胡雄，任玥，郑玲等[16]提出了一种基于模糊逻辑的风险判定指标并设计了具有两级预警和两级制动的控制策略，利用车辆相对运动速度和相对距离，评估当前行驶过程中的危险程度，并以此作为主动制动介入的依据。葛如海，储亚婷，谢永东[17]等运用Prescan和MATLAB进行联合仿真，从换道时车外盲区和目标车道后车接近两个方面进行研究，对起始的相对距离进行分段预警。盲区内，一旦检测到车辆便发出警告;盲区外，依据建立的最小安全距离模型，对不同 Delta;V 级别下的车辆，设定不同的 TTC 值。董永坤，王春香，杨明[18]提出了一种基于多传感器融合和Hausdorff距离匹配的行人检测算法，并基于Prescan软件建立模型，将雷达数据进行聚类并将结果投影到图像坐标系，以此作为兴趣区域，再对兴趣区域进行分析处理和判断。郭路兵, 梅志千, 贺勇[19]利用Prescan软件建立典型的交叉路口虚拟交通场景，添加需要的传感器，再通过控制算法添加控制模块就能进行仿真实验，通过对两车碰撞模型的分析，选择以两车的相对距离和冲突时间判断两车的冲突情况，并提出了一种以期望速度为控制目标的两车冲突消解控制算法。季昊成, 魏民祥, 李浩等[20]指出车辆与前方障碍物之间的距离是车辆主动安全控制中的一项重要参数并运用Prescan软件进行虚拟试验，根据投影变换模型推导出单目距算法。张强, 陈达兴, 李增强等[21] 基于PreScan仿真软件设计了车道偏离预警系统的虚拟性能试验台架，将待测控制器摄像头对准虚拟视景环境，模拟实车测试中的图像采集，在实时控制器中运行车辆动力学及操纵模型，模拟实车测试中的车辆运动，并通过CAN总线与控制器通信。因Prescan强大的场景仿真能力，此实验台可以实现多种场景、多种气候、多种道路环境的虚拟性能试验。王楠，刘卫国，张君媛等[22]将CarSim动态模型与Prescan中的仿真车辆相结合，对所提出的复杂工况下ACC系统模式的适应性进行了验证。江威, 徐国艳, 林小敏等[23]针对智能汽车最危险的行为之一的超车换道自主行驶问题，引入碰撞时间决策超车换道，利用Prescan建立超车换道的场景，在Matlab中建立跟踪模块，协同仿真。林小敏, 徐国艳, 江威等[24]在Prescan的环境下与Matlab联合仿真，建立并验证了只能车辆路径跟随控制算法，实现不同车速下对目标路径的跟随，对于提高设计智能车辆的自动驾驶控制算法的设计效率有较大的益处，并且在一定程度上降低了研发成本。孟祥雨, 苏冲[25]在仿真环境中利用Simulink系统实时监测车辆的轮胎速度、车辆行驶速度和最小安全距离等数据以此计算出车辆的制动距离。李迎弟[26]基于现有的控制策略，在临界预警时刻至临界制动距离时刻这一时间段中，驾驶员采取错误响应而使AEB系统冻结的仿真环境中进行优化。胡延平，王晓静，徐鹏等[27]针对交叉轨迹工况下的AEB控制策略进行了研究，通过比较两车碰撞时间，判断两车是否有碰撞的危险，对降低交叉路口的事故发生率有重要的意义。霍肖楠, 冯国胜, 应铭[28]等基于理想制动模型对纵向安全距离进行预测，在虚拟环境下通过阈值法来判别当前的危险工况，当达到安全临界阈值时制动信号将自动触发，在制动过程中调节制动力，获取更好的制动效果。马玉喆，张顺舟，丁能根[29]以制动过程中的危险系数为控制策略，在虚拟环境的弯道中能够有效的对本车道车辆实现多级预警和自主制动，提高了汽车的主动安全性。李霖，朱西产[30]认为在紧急状况下，驾驶员会因自然反应进行转向操作，而这种反应往往导致更严重的后果，当前的自动紧急制动系统控制策略会在驾驶员转向时取消介入，因此在当前系统中引入了转向控制策略，有效的对驾驶员行为进行修正。

  1. 总结

自动紧急制动系统（AEB）可以有效的减少交通事故的发生，在未来汽车电动化、智能化、网联化、共享化的“四化”趋势和浪潮下，实现无人驾驶也许就在不远的将来，自动紧急制动系统将对汽车行业的发展方向起着关键性的作用，其中所包含的控制策略更是重中之重，国内外学者在不断地对控制策略进行着完善和探索，对于这些文献的阅读，有利于初步了解AEB的控制策略和下一步研究的展开。

  1. 参考文献
  2. Khayesi M, Peden M. World report on road traffic injury prevention [J]. World Transport Policy and Practice, 2004, 10(4): 5-7
  3. 何仁，冯海鹏.自动紧急制动（AEB）技术的研究与进展[J].汽车安全与节能学报，2019,10(1):1-15
  4. 王奥特，李传友，朱明.自动紧急制动系统概述[J].摩托车技术,2019,(2):32-36
  5. Meiners J. E class loses by-wire brakes, gains Pre-Safe.Mercedes-Benz Brief article [J]. Automotive News Europe, 2006,(4).
  6. Doi A,Butsuen T,Niibe T,et al.Development of a Rear-End Collision Avoidance System with Automatic Braking Control [J].JSAE Review Oct,1994,15(4):335-340.
  7. Ryuta O, Wataru I, and Yuki F. Pre-Collision System for Toyota Safety Sense[J]. SAE,2016,(1):1458.
  8. Lee D N. A theory of visual control of braking based on information about time-to-collision [J]. Perception, 1976, 5(4):437.
  9. Peter S, Bongsob S, Karl H. Development of a collision avoidance system [J]. Neurosurgery, 1998,46(2) :492.
  10. Hiraoka T, Tanaka M. Collision risk evaluation index based on deceleration for collision avoidance second report [J]. Review of Automotive Engineering, 2010, 30:439-447
  11. Staubin P, Saunier N, Mirandamoreno L F. Comparison of Various Time-to-Collision

Prediction and Aggregation Methods for Surrogate Safety Analysis[J].Transportation

Research Board Annual Meeting, 2015.

  1. Denis N, Dubios M R, Dube R, et al. Blended power management strategy using pattern recognition for a plug-in hybrid electric vehicle[J]. International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 2016, 14(2): 101-114
  2. Yi K , Hong J , Kwon Y D . A vehicle control algorithm for stop-and-go cruise control[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering,2001,215(10):1099-1115.
  3. 江丽君. 自动紧急制动系统测评方法研究 [D].上海:同济大学,2014
  4. 顾李伟，孙涛.不同控制策略的AEB系统在Prescan中仿真对比分析[J].农业装备与车辆工程，2018(10):76-79
  5. 裴晓飞，刘昭度，马国成等.汽车主动避撞系统的安全距离模型和目标检测算法[J].汽车安全与节能学报, 2012, 3(1): 26-33
  6. 胡雄，任玥，郑玲等.基于Prescan的自动紧急刹车系统控制策略研究[J]. 西南汽车信息，2017,(2)：24-30
  7. 葛如海，储亚婷，谢永东.基于Prescan的换道预警规则研究[J].重庆交通大学学报(自然科学 版),2016,35(1):172-176
  8. 董永坤，王春香，杨明.基于Prescan软件的行人检测仿真[J].交通信息与安全，2013,5(31)：136-139
  9. 郭路兵，梅志千，贺勇.基于PreScan软件的交叉路口防碰撞控制系统仿真 [J].机械与电子, 2014,(02): 22-26
  10. 季昊成, 魏民祥, 李浩等.基于PreScan平台的单目视觉测距方法研究与虚拟试验[J].测控技术, 2013, 32(12):49-52 56
  11. 张强，陈达兴，李增强等.基于PreScan的车道偏离预警系统性能试验方法研究 [C]//汽车电子和智能车辆前沿技术重庆论坛,重庆, 2014, 8
  12. 王楠，刘卫国，张君媛等.汽车ACC体统纵向控制六模式切换策略仿真研究[J].交通信息与安全，2014,32(4)143-148
  13. 江威，徐国艳，林小敏等.自主汽车超车行为动态轨迹规划与跟踪[C]//2014中国汽车工程学会年会, 上海, 2014, 6
  14. 林小敏，徐国艳，江威等.智能车辆路径跟随控制算法设计与仿真[C]//2014中国汽车工程学会年会, 上海, 2014, 4
  15. 孟祥雨, 苏冲.面向自动驾驶汽车的仿真算法实现[J].汽车实用技术, 2019, (13): 30-31 42
  16. 李迎弟. 驾驶员介入的AEB系统建模与仿真[J].汽车实用技术, 2019, 282(03):121-123
  17. 胡延平, 王晓静, 徐鹏等. 基于PreScan的交叉轨迹工况AEB控制 [J].机械工程与自动化, 2019, 000(005):29-31
  18. 霍肖楠, 冯国胜, 应铭等.车辆自主紧急制动系统仿真[J].汽车工程师, 2019(11):21-26
  19. 马玉喆, 张顺舟, 丁能根.弯道下商用车AEB的系统算法[J]. 江苏大学学报（自然科学版）, 2019, 040(004):386-390
  20. 李霖, 朱西产.智能汽车自动紧急控制策略[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2014, 43(11):1735-1742

资料编号：[251299]

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