可變附著系數(shù)路面上的自動(dòng)緊急制動(dòng)避撞安全策略研究*

蘭鳳崇，劉迎節(jié)，陳吉清，藍(lán)慶生

（1.華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640；2.華南理工大學(xué)，廣東省汽車工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510640）

前言

車輛面臨碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，駕駛員可能出現(xiàn)制動(dòng)不及時(shí)的情況，采用自動(dòng)緊急制動(dòng)（autonomous emergency braking，AEB）系統(tǒng)主動(dòng)介入制動(dòng)過程可有效提高行車安全［1］。當(dāng)前的AEB系統(tǒng)多采用安全距離或安全時(shí)間模型，通過預(yù)判車輛與障礙物相對(duì)位置的變化趨勢(shì)，評(píng)估車輛的碰撞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)并采取對(duì)應(yīng)策略實(shí)現(xiàn)可靠的避撞控制［2］。采用單一的安全模型可以帶來簡(jiǎn)潔而高效的決策過程，但也存在無法全面兼顧各類安全風(fēng)險(xiǎn)的缺陷，因此有學(xué)者將不同形式的安全模型進(jìn)行聯(lián)合以強(qiáng)化安全性能。例如，Dong等［3］將基于行車間距保持等原理的安全模型加權(quán)耦合為多重安全距離模型參與制動(dòng)決策，在提高車輛安全性的同時(shí)減少了換道過程制動(dòng)系統(tǒng)的誤觸發(fā)。Chen等［4］建立了同時(shí)考慮碰撞時(shí)間與制動(dòng)距離的避撞策略，通過兩類安全模型的冗余校核提高了預(yù)警系統(tǒng)的可靠性。

車輛行駛過程具備很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)變動(dòng)特性，道路條件的變化又將改變車輛的制動(dòng)效果，車輛安全狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估離不開對(duì)路面狀態(tài)的實(shí)時(shí)辨識(shí)和據(jù)此對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化車輛運(yùn)動(dòng)位置的預(yù)測(cè)［5］。因此，一些研究致力于探索道路工況信息的準(zhǔn)確辨識(shí)方式，如Zong等［6］采用雙重?cái)U(kuò)展卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)了對(duì)道路附著系數(shù)的估計(jì)，并在幾類典型工況下驗(yàn)證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。付翔等［7］通過記憶衰減機(jī)制降低了模型不準(zhǔn)確帶來的濾波誤差，基于無跡卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)了對(duì)路面附著系數(shù)的精準(zhǔn)辨識(shí)。Qi等［8］借助車輛自帶傳感器的偏航、輪速等信息，基于無跡卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)了低傳感器成本的路面附著系數(shù)估計(jì)。另一些研究則著重提升復(fù)雜多道路場(chǎng)景下的車輛綜合避障性能，如Koskinen等［9］通過辨識(shí)所得的極限附著系數(shù)來修正制動(dòng)的觸發(fā)時(shí)機(jī)，提高了濕滑工況下緊急制動(dòng)系統(tǒng)對(duì)路面附著力的利用率。汪龔等［10］則根據(jù)道路附著能力，結(jié)合車輛碰撞危險(xiǎn)等級(jí)，確定所應(yīng)采取的制動(dòng)強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)了兼顧安全與乘員舒適性的避撞控制。Han等［11］根據(jù)峰值附著系數(shù)估計(jì)結(jié)果計(jì)算并更新制動(dòng)時(shí)間閾值，實(shí)現(xiàn)了可適應(yīng)不同道路條件緊急制動(dòng)控制。Kim等［12］基于道路坡度和附著條件，采用前饋控制器修正最小制動(dòng)距離，消減了實(shí)際道路工況變化對(duì)制動(dòng)過程的影響。周兵等［13］同時(shí)考慮動(dòng)態(tài)路面環(huán)境與測(cè)量噪聲，通過模糊算法獲取車輛減速性能并預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)形式，提高了碰撞危險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。

多數(shù)緊急制動(dòng)策略未考慮車輛加速度，特別是在車輛行駛速度存在快速大幅變動(dòng)的情況下，這不利于實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)位置的準(zhǔn)確預(yù)判。而針對(duì)不同的行車場(chǎng)景，多數(shù)決策算法通過直接修正制動(dòng)距離或時(shí)間以適應(yīng)道路環(huán)境，存在避撞效果不穩(wěn)定、精度波動(dòng)大的問題，此時(shí)，精準(zhǔn)辨識(shí)道路條件并充分解析實(shí)際的車輛性能-道路條件關(guān)系顯得十分必要。此外，通過直接聯(lián)合不同形式安全模型強(qiáng)化控制系統(tǒng)容錯(cuò)與安全性能的方式，其控制穩(wěn)定性不佳。因此，為保證決策算法穩(wěn)定與簡(jiǎn)潔，并減少制動(dòng)系統(tǒng)的非必要觸發(fā)，提高動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)安全性，將加速度融入到制動(dòng)決策規(guī)則中，按照前車加速度狀態(tài)對(duì)制動(dòng)工況進(jìn)行細(xì)化，聯(lián)合同一模型的多種校核條件建立動(dòng)態(tài)決策增強(qiáng)安全時(shí)間模型；為提高決策算法對(duì)復(fù)雜變動(dòng)道路場(chǎng)景的適應(yīng)性，采用具備連續(xù)辨識(shí)能力的UKF算法精確估計(jì)路面附著系數(shù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)工況車輛可輸出的極限減速度值，代入安全時(shí)間模型中更新安全校核條件，實(shí)時(shí)評(píng)估碰撞風(fēng)險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)制動(dòng)時(shí)機(jī)合理可靠的決斷，從而增強(qiáng)車輛在可變附著系數(shù)路面的安全性。

1 動(dòng)態(tài)路面附著能力辨識(shí)方法

為增強(qiáng)控制策略對(duì)動(dòng)態(tài)道路條件的適應(yīng)性和安全性，作為表征路面條件的重要參數(shù)，附著系數(shù)是首先須準(zhǔn)確獲取的信息。建立整車全輪附著性與姿態(tài)動(dòng)力學(xué)的關(guān)系模型，從而充分利用實(shí)時(shí)傳感的車輛姿態(tài)信息，采用基于車輛動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的估計(jì)策略實(shí)現(xiàn)對(duì)路面附著系數(shù)的連續(xù)精準(zhǔn)辨識(shí)。

1.1 全輪整車動(dòng)力學(xué)建模

基于動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的路面附著系數(shù)估計(jì)依賴于完善的系統(tǒng)狀態(tài)方程，輪胎作為與路面直接作用的車輛部件是反映道路信息的關(guān)鍵，為準(zhǔn)確復(fù)現(xiàn)車輛在不同環(huán)境下的行駛特性，建立全輪整車動(dòng)力學(xué)模型。構(gòu)建坐標(biāo)系統(tǒng)見圖1，其中，X、Y、Z為大地坐標(biāo)系，x、y、z和x'、y'、z'為車身和輪胎坐標(biāo)系。定義車輛和輪胎坐標(biāo)系與大地坐標(biāo)系同向，原點(diǎn)分別為車輛和各輪胎的質(zhì)心。

圖1 坐標(biāo)系統(tǒng)

為反映車輛運(yùn)動(dòng)過程的姿態(tài)響應(yīng)特性，選取運(yùn)動(dòng)中主要涉及的縱向、側(cè)向、橫擺和側(cè)傾4個(gè)自由度建立車身模型。

式中：F為車輛所受的力；Fz為整車垂直載荷；v為速度；下標(biāo)1、2、3、4分別代表車輛左前、右前、左后及右后輪胎，下標(biāo)x、y則表示各參數(shù)在相應(yīng)方向的分量；m為整車質(zhì)量；ms為簧載質(zhì)量；hs為簧載質(zhì)量質(zhì)心高度；f為滾動(dòng)阻力系數(shù)；CD為空氣阻力系數(shù)；A為車輛迎風(fēng)面積；g為重力加速度；ψ、φ分別為橫擺角與側(cè)傾角；a、b分別為前后軸到整車質(zhì)心的距離；Kφ、Cφ分別為懸架系統(tǒng)的側(cè)傾角剛度與側(cè)傾阻尼系數(shù)；Ix為簧載質(zhì)量側(cè)傾轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；Iz與Ixz分別為車輛橫擺轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和慣性積。

采用卡爾曼濾波的附著系數(shù)估計(jì)算法一般基于Dugoff輪胎模型，但該模型在極限摩擦工況附近的擬合效果不佳，故選取在擬合精度上具有優(yōu)勢(shì)的MF?Swift輪胎模型進(jìn)行濾波探索。完整建立4個(gè)具備繞自身y'軸與z'軸旋轉(zhuǎn)自由度的輪胎子系統(tǒng)，其輸出的縱、側(cè)向力為

式中：B、C、D、E分別為剛度、形狀、峰值和曲率因子；SH和SV分別為水平和垂直偏置；SVy'κ為聯(lián)合工況附加垂直偏置。

以δ為轉(zhuǎn)向角度，引入輪胎力坐標(biāo)換算公式：

通過式（3）和式（4）將輪胎坐標(biāo)系下的輪胎力換算至車身坐標(biāo)系，聯(lián)合式（1）與式（2），得到完善的全輪整車動(dòng)力學(xué)模型。

1.2 路面附著系數(shù)估計(jì)

首先對(duì)輪胎模型進(jìn)行變換，假設(shè)輪胎在縱、側(cè)向的摩擦因數(shù)相同，即

又因?yàn)?/p>

結(jié)合式（2）和式（6），將聯(lián)合工況縱、側(cè)向力表達(dá)式改寫為關(guān)于附著系數(shù)μ的函數(shù)：

式中X為除附著系數(shù)外輸入輪胎模型的當(dāng)前狀態(tài)參數(shù)。此處不對(duì)函數(shù)的具體表達(dá)形式進(jìn)行展開，而是將模型直接封裝成以附著系數(shù)與其余參數(shù)進(jìn)行調(diào)用的模塊，代入濾波過程進(jìn)行運(yùn)算。

針對(duì)車輛系統(tǒng)復(fù)雜性，采用非線性適應(yīng)性較強(qiáng)的無跡卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)道路辨識(shí)。由于車輛狀態(tài)方程中帶有操縱輸入，路面附著系數(shù)的狀態(tài)方程及其觀測(cè)方程可表示為

式中：f、h為狀態(tài)與觀測(cè)函數(shù)；W（t）、V（t）為過程與觀測(cè)高斯白噪聲，且分別具有方差Q和R。狀態(tài)變量為X=［μ1，μ2，μ3，μ4］T，即4個(gè)車輪對(duì)應(yīng)的路面附著系數(shù)；觀測(cè)變量為Z=[ax，ay，ψ，φ]T，即不同路面附著系數(shù)下的車輛動(dòng)力學(xué)響應(yīng)參數(shù)；控制變量為U=［Fxi，F(xiàn)y］iT，其中，i=1，2，3，4。

濾波過程的信息更新周期可小于0.02 s，路面附著系數(shù)在周期內(nèi)產(chǎn)生的變化很小，因此其狀態(tài)方程可以表示為

觀測(cè)方程則由車輛動(dòng)力學(xué)模型轉(zhuǎn)化而來，根據(jù)式（1）和式（7）可得

其中

在目標(biāo)系統(tǒng)狀態(tài)方程的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步展開濾波操作，根據(jù)實(shí)時(shí)的車輛姿態(tài)參數(shù)觀測(cè)值估計(jì)出路面附著系數(shù)。依據(jù)式（8）狀態(tài)與觀測(cè)方程，首先對(duì)輪胎橫縱向摩擦因數(shù)的狀態(tài)估計(jì)與誤差的協(xié)方差進(jìn)行初始化操作，即

接著，進(jìn)行無跡變換，獲取Sigama點(diǎn)集。

式中下標(biāo)m、c分別表示均值和協(xié)方差，非負(fù)權(quán)系數(shù)β=3。接著，計(jì)算（2n+1）個(gè)Sigma點(diǎn)的一步預(yù)測(cè)。

然后，計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)量的一步預(yù)測(cè)和協(xié)方差：

其次，根據(jù)一步預(yù)測(cè)的結(jié)果再一次使用式（13）生成新的Sigma點(diǎn)集X(i)(k+1|k)，其中，i=0，1，…，2n。同樣通過式（14）計(jì)算對(duì)應(yīng)權(quán)值，再次將預(yù)測(cè)所得Sigma點(diǎn)代入觀測(cè)方程得到預(yù)期觀測(cè)值：

隨后，由觀測(cè)值加權(quán)求和得到系統(tǒng)預(yù)測(cè)的均值和協(xié)方差：

進(jìn)一步，計(jì)算卡爾曼增益：

最后，計(jì)算系統(tǒng)的狀態(tài)更新和協(xié)方差更新為

基于以上流程，不斷進(jìn)行迭代更新，實(shí)現(xiàn)對(duì)路面附著系數(shù)精準(zhǔn)連續(xù)的最優(yōu)估計(jì)。

2 可變路面附著下動(dòng)態(tài)決策安全模型的緊急避撞

不同路面的附著能力有所不同，在可變路面附著性的道路條件下，緊急制動(dòng)的最佳作用時(shí)機(jī)實(shí)時(shí)變化，且傳統(tǒng)的安全距離避撞策略忽視真實(shí)道路條件所能提供的附著能力，默認(rèn)所有道路的路面附著性一致，易造成自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)在可變附著性路面上避撞能力不足、避撞效率低等問題。為此建立目標(biāo)車輛速度與加速度復(fù)合的動(dòng)態(tài)決策增強(qiáng)安全模型，通過目標(biāo)車輛的加速度變化對(duì)自車實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)避障決策，同時(shí)考慮道路的附著性變化對(duì)車輛實(shí)際極限減速度能力的影響，增強(qiáng)車輛在制動(dòng)避撞下的安全性。分析主車（即試驗(yàn)車輛）在不同目標(biāo)工況下的緊急制動(dòng)安全時(shí)間，結(jié)合車輛加速度狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)安全校核。根據(jù)路面附著系數(shù)估計(jì)結(jié)果實(shí)時(shí)更新模型中反映路況的特征參數(shù)，從而增強(qiáng)控制策略對(duì)動(dòng)態(tài)道路條件和車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的適應(yīng)性。

2.1 動(dòng)態(tài)決策增強(qiáng)安全模型的制動(dòng)避撞策略

為減少緊急制動(dòng)系統(tǒng)的非必要觸發(fā)，以目標(biāo)車輛的加減速情況劃分決策域，分別計(jì)算安全模型在不同執(zhí)行目標(biāo)下的安全時(shí)間，建立不同車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下更具針對(duì)性的動(dòng)態(tài)決策安全時(shí)間模型。將目標(biāo)車輛的移動(dòng)速度和相應(yīng)的加速度初始值標(biāo)記為vx1(0)與vx1(0)，試驗(yàn)車輛的運(yùn)動(dòng)速度和加速度初始值則記為vx0(0)與vx0(0)，兩車的行駛過程的參數(shù)示意如圖2所示。其中，d0、d1表示試驗(yàn)車輛與目標(biāo)車輛的行駛距離，D則為兩車間距，括號(hào)內(nèi)參數(shù)為時(shí)刻。

圖2 車輛行駛過程參數(shù)

根據(jù)車輛當(dāng)前的速度與加速度，對(duì)其在一段時(shí)間后增加的行駛距離進(jìn)行預(yù)測(cè)。假設(shè)制動(dòng)器的延遲時(shí)間為ta，車輛在當(dāng)前路況下可達(dá)到的實(shí)際極限減速度為vxbmax，則在時(shí)間 （tt≥ta）內(nèi)試驗(yàn)車采取制動(dòng)措施后的行駛距離預(yù)測(cè)值為

目標(biāo)車輛的行駛距離預(yù)測(cè)值為

設(shè)兩車初始狀態(tài)相距D（0）（D（0）＞0），則在t時(shí)刻兩車相距為

將式（21）和式（22）代入式（23）得

建立針對(duì)目標(biāo)車減速工況的1號(hào)場(chǎng)景決策域，定義安全時(shí)間為試驗(yàn)車輛從觸發(fā)制動(dòng)到完全停止經(jīng)過的時(shí)間為

建立針對(duì)目標(biāo)車輛加速或勻速工況的2號(hào)場(chǎng)景決策域，定義安全時(shí)間為試驗(yàn)車從觸發(fā)制動(dòng)到與目標(biāo)車等速時(shí)經(jīng)過的時(shí)間tbc。由于

提出tbc得

定義極限車距Ds為兩車行駛過程中允許出現(xiàn)的最小車距，則動(dòng)態(tài)決策域避撞過程可描述為

也即在目標(biāo)車輛加速或勻速行駛的情況下，判斷試驗(yàn)車輛制動(dòng)至與目標(biāo)車輛等速時(shí)的兩車間距是否大于等于極限車距；在目標(biāo)車輛減速情況下，則判斷試驗(yàn)車輛制動(dòng)至完全停止時(shí)的兩車間距是否大于等于極限車距。如果條件滿足則不進(jìn)行制動(dòng)。否則，觸發(fā)緊急制動(dòng)。該設(shè)置可減少目標(biāo)車加速工況下的非必要制動(dòng)，且當(dāng)目標(biāo)車輛的速度恒為0時(shí)得到D（tb）s=D（tbc），算法依舊可以進(jìn)行合理的緊急制動(dòng)決策。

2.2 變附著性動(dòng)態(tài)路況極限制動(dòng)能力的試驗(yàn)辨識(shí)

考慮到實(shí)際路面工況在極限附著能力上存在的差異，以實(shí)際可達(dá)的極限減速度值作為安全模型中表征路況的特征參數(shù)，通過試驗(yàn)建立道路條件與車輛減速能力關(guān)系，根據(jù)路面附著系數(shù)估計(jì)值動(dòng)態(tài)更新安全模型，確保算法可適應(yīng)不同的道路條件。根據(jù)式（1），忽略車輛左右側(cè)輪胎在動(dòng)力學(xué)響應(yīng)上的差異，并對(duì)輪胎縱、側(cè)向力變換坐標(biāo)系得到車輛縱向動(dòng)力學(xué)公式為

在典型路面附著系數(shù)工況下測(cè)量車輛輪胎系統(tǒng)能夠提供的最大縱向合力，并通過式（29），忽略風(fēng)阻，計(jì)算得到不同路面的理論縱向減速度極限值，結(jié)果如表1所示，增設(shè)1和增設(shè)2為添加的兩種不同路面附著系數(shù)的路面類型。

表1 典型路面附著系數(shù)下車輛系統(tǒng)特性參數(shù)

在實(shí)際制動(dòng)過程中，輪胎并非完全處在輸出峰值縱向力的極限狀態(tài)，因此實(shí)際工作過程中可提供的極限減速度絕對(duì)值將有所降低。可設(shè)峰值制動(dòng)力系數(shù)為λ（x0≤λx≤1），也即進(jìn)行緊急制動(dòng)時(shí)能夠發(fā)揮出輪胎全部制動(dòng)力的λx倍。選取具有代表性的小型SUV車型，搭載北斗星通的Npos320組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)，通過其內(nèi)置的陀螺儀動(dòng)態(tài)測(cè)量并記錄車輛的位姿信息，選擇干燥瀝青路面進(jìn)行實(shí)車極限加減速工況試驗(yàn)，試驗(yàn)車輛如圖3所示。

圖3 試驗(yàn)車輛和傳感器布局

記錄的車輛縱向速度和加速度變化如圖4所示。試驗(yàn)中車輛加速到接近20 m/s進(jìn)行緊急制動(dòng)，制動(dòng)過程ABS系統(tǒng)介入工作，表明制動(dòng)提供的減速度接近極限值。

圖4 實(shí)車極限加減速工況試驗(yàn)

達(dá)到的極限減速度vxbtmax=-6.85m/s2，對(duì)應(yīng)的理論減速度極限值vxbdmax=-7.24 m/s2，則峰值制動(dòng)力系數(shù)為

實(shí)際制動(dòng)過程制動(dòng)力存在波動(dòng)，不易達(dá)到極限減速的狀態(tài)，取λx=0.92，則實(shí)際可達(dá)極限減速度為

取Ds=0.5 m，ta=0.3 s，采用樣條曲線擬合實(shí)際可達(dá)極限減速度與路面附著系數(shù)之間的關(guān)系，根據(jù)輸入的路面附著系數(shù)判斷當(dāng)前能提供的實(shí)際極限減速度值，代入安全時(shí)間模型中完成工況自適應(yīng)更新，當(dāng)動(dòng)態(tài)計(jì)算結(jié)果不滿足式（28）安全條件時(shí)即觸發(fā)緊急制動(dòng)。

3 多工況試驗(yàn)驗(yàn)證

在不同路面工況下，對(duì)路面附著系數(shù)估計(jì)算法和緊急制動(dòng)策略的性能進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。

3.1 路面附著系數(shù)估計(jì)算法驗(yàn)證

在Simulink的S函數(shù)中介入車輛系統(tǒng)狀態(tài)方程和UKF算法，通過其離散系統(tǒng)子函數(shù)實(shí)現(xiàn)UKF的周期性狀態(tài)和時(shí)間迭代更新。對(duì)車輛模型輸入外部控制參數(shù)和4個(gè)車輪對(duì)應(yīng)的帶噪聲地面附著系數(shù)，獲取車輛狀態(tài)參數(shù)融入測(cè)量噪聲，并與控制參數(shù)一同輸入U(xiǎn)KF開展濾波試驗(yàn)，得到試驗(yàn)平臺(tái)如圖5所示。其中，Simulink的S函數(shù)以仿真步長為更新周期進(jìn)行迭代濾波計(jì)算，本試驗(yàn)設(shè)置仿真步長為0.01 s。控制量u通過輪胎模型計(jì)算出濾波過程的實(shí)際控制量U=［Fxi Fy］iT，并將車輛狀態(tài)參數(shù)的積分?jǐn)U展值也代入濾波方程中進(jìn)行計(jì)算，以便通過車輛系統(tǒng)狀態(tài)方程獲取新的狀態(tài)值。

圖5 UKF路面附著系數(shù)估計(jì)試驗(yàn)

考慮路面條件變化的行車情形，進(jìn)而以一段連續(xù)變化的附著系數(shù)進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖6所示。

圖6 變化路面附著系數(shù)工況辨識(shí)結(jié)果

在附著系數(shù)以復(fù)雜形式變化的情況下，估計(jì)結(jié)果實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)際值的良好跟隨。在仿真的初始階段，估計(jì)值快速收斂到真實(shí)值。在接下來的附著系數(shù)連續(xù)變化工況中，估計(jì)值則始終貼合真實(shí)值進(jìn)行變化，且在低附著系數(shù)工況下未出現(xiàn)發(fā)散。而在附著系數(shù)階躍回初始值時(shí)，估計(jì)值以小的超調(diào)量和比初始收斂過程更短的時(shí)間迅速跟隨至實(shí)際值附近而完成收斂。試驗(yàn)結(jié)果表明，在連續(xù)變化的路面附著條件下，所搭建的辨識(shí)算法可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)路面附著系數(shù)的估計(jì)，且具備良好的辨識(shí)精度和穩(wěn)健的連續(xù)估計(jì)能力。

3.2 動(dòng)態(tài)決策增強(qiáng)安全模式下緊急制動(dòng)策略驗(yàn)證

接下來對(duì)緊急制動(dòng)策略展開驗(yàn)證，為確保驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，采用C?NCAP中針對(duì)AEB的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行驗(yàn)證。定義VUT（vehicle under test）為試驗(yàn)車輛，TV（target vehicle）為目標(biāo)車輛，取C?NCAP測(cè)試工況如下：（1）CCRs工況：TV靜止，VUT分別以20、30和40 km/h的速度在其后方行駛。（2）CCRm工況：TV以20 km/h的速度保存勻速行駛，VUT分別以30、45和65 km/h的速度在其后方行駛。（3）CCRb工況：VUT和TV均以50 km/h的初始速度行駛，初始車距分別為12和40 m，測(cè)試過程中TV在1 s內(nèi)將減速度達(dá)到-4 m/s2進(jìn)行減速運(yùn)動(dòng)，并保持至結(jié)束。由于在CCRs、CCRm工況中C?NCAP未指定初始距離，取車輛的初始距離為30 m。工況覆蓋了車輛不同的速度與加速度組合形式，具備全面的驗(yàn)證效果。首先設(shè)置干燥瀝青路面（μ=0.800），分別在3類測(cè)試工況的不同車速條件下對(duì)AEB系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，將3類工況試驗(yàn)過程各自出現(xiàn)的最危險(xiǎn)結(jié)果記錄下來，如圖7所示。其中，藍(lán)色虛線和橙色實(shí)線分別代表目標(biāo)車輛和試驗(yàn)車輛隨試驗(yàn)時(shí)間推進(jìn)而行駛的距離，綠色點(diǎn)劃線代表兩車之間的距離。

圖7 干燥瀝青路面3類工況各自的最危險(xiǎn)試驗(yàn)結(jié)果

自動(dòng)緊急制動(dòng)策略在不同測(cè)試工況與車速條件的組合工況下均有效實(shí)現(xiàn)避撞控制。在CCRs工況中，隨著試驗(yàn)車輛行駛速度的增加，制動(dòng)動(dòng)作的激發(fā)時(shí)間不斷前移，兩車間的最小距離出現(xiàn)在試驗(yàn)車輛以20 km/h行駛的工況下，為0.84 m，大于設(shè)置的極限車距。在CCRm與CCRb工況中，最小車距則分別出現(xiàn)在TV以30 km/h行駛工況及兩車初始距離為12 m的工況，為0.58與2.45 m，同樣均大于極限車距。試驗(yàn)證明在干燥瀝青路面工況下，緊急制動(dòng)算法的應(yīng)用可避免試驗(yàn)車輛與目標(biāo)車輛發(fā)生碰撞，有效提高車輛安全性。

接下來設(shè)置不同的路面條件展開試驗(yàn)，對(duì)C?NCAP進(jìn)行適當(dāng)修改，不考慮C?NCAP中對(duì)路面附著系數(shù)的要求，設(shè)置除干燥瀝青路面外最為常見的潮濕瀝青路面（μ=0.563），開展避撞性能試驗(yàn)，同樣給出3類工況各自試驗(yàn)所得最危險(xiǎn)結(jié)果，如圖8所示。

圖8 潮濕瀝青路面3類工況各自的最危險(xiǎn)試驗(yàn)結(jié)果

圖8顯示良好的避撞效果，與干燥瀝青路面工況的試驗(yàn)相比，濕瀝青工況下算法制動(dòng)觸發(fā)時(shí)刻有所提前。這是由于濕瀝青路面下的路面附著系數(shù)有所降低，試驗(yàn)車輛從制動(dòng)觸發(fā)到完全停止或與目標(biāo)車輛勻速的時(shí)間較長，算法根據(jù)輸入的路面附著系數(shù)值對(duì)制動(dòng)觸發(fā)的判斷規(guī)則進(jìn)行了修正，使控制算法得以適應(yīng)路面情況的變化。各工況下兩車在行駛過程中的最小距離比高附著系數(shù)路面均有所增加，也即隨著附著系數(shù)的降低，算法的實(shí)際作用機(jī)制將向安全側(cè)靠攏，這一特性有利于實(shí)際應(yīng)用過程的行車安全。在3類工況的試驗(yàn)中，兩車出現(xiàn)最小距離的工況分布情況與干燥瀝青路面一致，最小距離分別為0.98、0.58和3.97 m，同樣均大于設(shè)置的極限距離。試驗(yàn)證明，該算法在不同路面附著系數(shù)工況的各類復(fù)雜工況下，皆可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的避撞控制。

4 結(jié)論

針對(duì)可變道路條件下緊急制動(dòng)系統(tǒng)觸發(fā)時(shí)機(jī)易出現(xiàn)判斷失準(zhǔn)的問題，建立了具備路面工況辨識(shí)與動(dòng)態(tài)自適應(yīng)能力的緊急制動(dòng)策略。

（1）由于車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)存在實(shí)時(shí)多變的復(fù)雜性，為提高極端工況的制動(dòng)安全性，將車輛加速度融入決策算法，提出復(fù)合車輛速度與加速度的動(dòng)態(tài)決策增強(qiáng)安全模型。根據(jù)車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劃分決策域進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算校核，避免了系統(tǒng)的非必要觸發(fā)，并增強(qiáng)了其對(duì)動(dòng)態(tài)多變車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的適應(yīng)性能。

（2）在全輪整車動(dòng)力學(xué)建模的基礎(chǔ)上，根據(jù)車輛姿態(tài)響應(yīng)信息，建立了基于車輛動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的路面附著系數(shù)估計(jì)策略。運(yùn)用UKF算法連續(xù)辨識(shí)得到可靠的路面附著性能參數(shù)。試驗(yàn)建立路面條件與車輛減速能力關(guān)系，對(duì)應(yīng)道路工況動(dòng)態(tài)更新安全模型參數(shù)，補(bǔ)償由場(chǎng)景差異造成的計(jì)算偏差，提高了算法在復(fù)雜變化道路條件下的適用性。

（3）試驗(yàn)證明：道路條件識(shí)別算法可實(shí)現(xiàn)對(duì)變化附著系數(shù)路面連續(xù)精準(zhǔn)的辨識(shí)。而針對(duì)不同附著能力道路條件下的C?NCAP測(cè)試工況，基于動(dòng)態(tài)決策增強(qiáng)安全模型的緊急制動(dòng)策略均可實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛安全精準(zhǔn)的避撞控制。