考慮駕駛員換道意圖的自適應巡航控制策略研究

蔣江月

（200093 上海市 上海理工大學 機械工程學院）

0 引言

隨著智能駕駛技術的發展，智能駕駛輔助系統應運而生。自適應巡航控制是由定速巡航控制發展演變而來，起初的定速巡航控制只是簡單地按照駕駛員設定的巡航車速勻速行駛，而自適應巡航控制則主要是由環境感知、行為決策以及執行3 部分組成[1]。近年來，國內外高校及研究人員對自適應巡航系統控制策略做了海量的研究。具有代表性的方法主要有PID 控制[2]、最優控制[3]、模糊控制[4]、神經網絡控制[5]以及模型預測控制[6]等。

多數自適應巡航系統只涉及縱向運動的控制，未考慮駕駛員換道的情況，因此，當遇到施工路段、道路合流或者長時間跟隨低速行駛的前車等情況，無法達到駕駛員的主觀需求，從而使得駕駛員對自適應巡航系統使用頻率降低。因此，本文不僅建立了傳統的自適應巡航系統模型，還加入了對駕駛員換道意圖的考慮。

駕駛車輛過程中，換道行為大致可以分為強制性換道和選擇性換道[7]。強制性換道指的是當車輛行駛在某施工路段或者匝道路段，必須要進行換道以駛入安全道路；選擇性換道則是取決于駕駛員的主觀意圖。根據文獻[8]的研究結果，避障和道路合流導致的換道比例相較于選擇性換道很小，并且選擇性換道的概率也會因為道路數量的增加而增加。因此駕駛員換道的主要原因就是前方車輛行駛速度過低。

1 車輛逆縱向動力學建模

通過本車與前車的車速差、距離差計算出期望加速度αdes，輸入到制動壓力控制模型和節氣門控制模型中，計算轉化為對應的節氣門開度α和制動壓力P。建立的逆縱向動力學模型[9]結構如圖1 所示。

圖1 車輛逆縱向動力學模型Fig.1 Vehicle inverse longitudinal dynamics model

1.1 節氣門控制模型

當車輛進行減速且僅需要抬起油門踏板，即切換為節氣門控制。根據期望加速度可求得期望發動扭矩

式中：Tdes——發動機扭矩；ades——期望加速度；f——滾動阻力系數；CD——空氣阻力系數；A——迎風面積；g——重力加速度；v——本車車速；r——車輪半徑；ωe——發動機轉速；η——傳動效率；Rg和 Rm——變速器和主減速器傳動比；τ——液力變矩器扭矩函數。

利用CarSim 中的發動機脈譜圖的數據，可以求得不同發動機扭矩和不同發動機轉速下的節氣門開度值[10]。結合實時發動機轉速，相應在Simulink 中建立一個二維查表模塊，查表獲得當前節氣門開度值。在Simulink 中建立的節氣門控制模型如圖2 所示。

圖2 節氣門控制模型Fig.2 Throttle control model

1.2 制動壓力控制模型

當車輛緊急制動時，即切換為制動壓力控制模塊，此時需要將期望加速度轉化為制動壓力以控制車輛減速，避免碰撞。可求得制動壓力如下：

式中：Pb——制動壓力；Kb——制動增益系數；

在Simulink 中建立的制動壓力控制模型如圖3 所示。

圖3 制動壓力控制模型Fig.3 Brake pressure control model

2 基于PID 控制的ACC 系統控制策略

2.1 ACC 系統仿真模型搭建

在CarSim中搭建好前車的縱向動力學模型。傳感器將探測到的前車與后車相關信息輸入行車模式切換系統，系統根據實時相對車距與安全距離大小的對比來輸出相應行車模式的期望加速度。輸入逆動力學模型，轉換成相應的節氣門開度或制動壓力。最后由節氣門控制和制動壓力控制切換模型輸出節氣門開度或者制動壓力，傳遞給車輛縱向動力學模型控制車輛的加速、減速和勻速，實現自適應巡航。

在Simulink 中搭建了基于PID 控制的ACC自適應巡航模型，如圖4 所示。

圖4 基于PID 控制的ACC 自適應巡航模型Fig.4 ACC adaptive cruise model based on PID control

3 自主換道決策及軌跡規劃

3.1 換道意圖主客觀因素辨識

3.1.1 考慮駕駛員主觀換道意圖

為了能夠衡量駕駛員的主觀換道意圖，采用速度不滿意累積度[11]作為評價指標。

速度不滿累積度采用期望速度與當前速度差值與期望速度的比值來表征駕駛員的不滿意程度，以采樣周期作為不滿度的作用時間。

式中：c（k）——第k 個采樣點的速度不滿度；vdes——期望車速；vh——本車車速；T——采樣周期。

駕駛員的不滿意程度隨時間不斷累積，則速度不滿累積度表達式如下：

式中：C（t）——當前時刻的速度不滿累積度。

給速度不滿累積度設定一個閾值，當其超過閾值，表明駕駛員會產生換道意圖，而當車輛達到目標車道后，速度不滿累積度會相應清零。

3.1.2 考慮客觀條件的換道可行性分析

本車進行換道的過程中，應考慮換道可行性[12]。為了簡化分析，一般設定在本車進行換道的較短時間內，周圍障礙車輛均以勻速行駛，同時假定本車在換道過程中，縱向運動為勻加速運動，側向運動滿足五次多項式曲線的約束。

（1）本車與當前車道前車

如圖5 所示，本車在換道過程中右前角點有可能與當前車道的前車發生斜向擦碰，則需要對兩車之間的安全距離進行約束。當本車換道進行到一半，即t=，兩車之間的最小安全距離[13]（以本車左前角點代表車輛位置）。

圖5 本車與前車Fig.5 This car and the one ahead

式中：S0——兩者之間的初始距離；vf——前車速度；v0——本車換道初始速度；ax——本車換道縱向加速度；w——車身寬度；θ——本車與車道線夾角；T——換道時間。

式（5）描述了避免本車與前車發生擦碰的最小安全距離，但對于突發情況的適應性太差，因此需要設置一項安全距離Ssafe以保證換道過程的安全。改進后的約束條件如下：

（2）本車與目標車道前車

如圖6 所示，本車換道過程中，應避免與目標車道前車右角點發生碰撞，因此需要滿足式（7）：

圖6 本車與目標車道前車Fig.6 This car and the one in front of target lane

式中:S1——本車與目標車道前車之間的初始縱向距離；vf'——目標車道前車的速度。

當本車換道完成之后，需要考慮預留一定的安全車距，預防前車突然減速所造成的碰撞。

式中：τ——駕駛員反應時間與系統延遲之和；axmax——最大制動減速度。

（3）本車與目標車道后車

如圖7 所示，本車換道過程中，可能會與目標車道后車發生碰撞危險，因此需對二者之間的距離進行約束，對于目標車道后車的分析需要依據兩者的車速分為3 種情況。

圖7 本車與目標車道后車Fig.7 This car and the back one in target lane

（1）v0＞vr，若本車速度大于目標車道后車速度，由于本車在換道過程中做勻加速運動，目標車道后車做勻速運動，因此兩者之間的距離會越來越大。而同樣是換道到一半，兩車之間的距離達到最小。

式中：S2——本車與目標車道后車之間的初始縱向距離；vr——目標車道后車的速度。

（2）v0＜vr，若本車速度小于目標車道后車速度，一段時間內兩者之間的距離會減小，而當隨著本車勻加速運動，兩者之間的距離又開始增大。因此兩者最危險的情況發生在兩者速度相同的時刻，即時，

（3）v0＜vr，后車速度大于本車速度，換道完成后，后車不換道的情況下勢必會減速對本車進行跟車行駛，此時為了避免后車減速造成的碰撞，有如下約束：

3.2 基于五次多項式曲線的換道軌跡規劃

由于車輛的運動學約束較多，其位置、橫擺角速度以及加速度都要連續，而五次多項式曲線的一階和二階導數也是連續的，因此本文選用五次多項式曲線來進行軌跡規劃[14]。以本車前軸中心為坐標原點，縱向行駛方向為X軸，橫向為Y軸。

要得到相應軌跡，就是將多項式中的各個系數求解出來，而本文針對自適應巡航系統設計的換道軌跡應滿足如下的約束條件：

（1）換道初始位置的橫縱向坐標均為（0，0）；

（2）換道初始橫向速度為0，縱向速度為跟車模式下的v0；

（3）換道終點位置的坐標為Y（T）=3.75，我國公路標準寬度為3.75 m；

（4）換道終點位置的橫向速度及橫向加速度均為0；

（5）換道初始位置的橫縱向加速度均為0；

由于本文假設本車在換道過程中是勻加速運動，因此換道過程中本車滿足式（12）：

對于不等式約束很難直接求出縱向加速度 ax與換道時間T 的顯式解，因此需要設計一個代價函數來滿足換道軌跡的需求。

（1）跟隨性指標：換道完成后，本車會不斷調整車速以及車間距，使得兩車之間的速度誤差及距離誤差逐漸接近于理想值。

式中：ω1，ω2——權重系數；

（2）舒適性指標：加減速與駕駛員舒適性密切相關，過度的加速或者減速會使得駕駛員感到不適。

為了解決上述性能目標的最佳控制問題，綜合代價函數可表示為

式中，權重系數之和為1，需要設置合適的的權重系數，兼顧舒適性和跟隨性的要求。

3.3 基于兩點預瞄的軌跡跟蹤

在軌跡跟蹤方面，本文選擇了兩點預瞄對軌跡進行跟蹤[15]。車輛在進行換道過程中，往往需要駕駛員根據實際的交通狀況以及車輛的位姿信息和狀態進行轉向操作，即駕駛員要預測出視覺前方一段距離與目標車道之間所產生的橫向偏差，然后合理地控制方向盤轉角完成車輛的轉向。預瞄便是基于橫向偏差，通過傳感器測量得到的信息，計算出車輛質心與預瞄點之間的橫向偏差以及車輛當前航向角與目標軌跡的航向角偏差以控制車輛轉向，從而達到軌跡跟蹤的目的。

4 仿真驗證

4.1 仿真設置

本文采用CarSim 自帶的車輛動力學模型，僅需要設置相應的仿真工況與車身參數即可解出車輛動力學模型。

所選本車車型為C 級前驅掀背式轎車，選用125 kW的發動機，其他系統參數設置均保持默認，見表1。

表1 車身參數Tab.1 Body parameters of the car

4.2 仿真分析

設置二類工況以驗證本設計方案的可行性，分為相鄰車道無障礙車輛與有障礙車輛。

4.2.1 工況1

當前車道的前車以30 km/h 的速度勻速行駛，本車與前車的初始間距為100 m，本車設定的巡航車速為50 km/h，相鄰車道無障礙車輛。

從圖8 可以看出，本車以30 km/h 的初速度逐步加速至設定巡航車速50 km/h，行駛一段距離后，傳感器檢測到前方有低速行駛的車輛，隨即采取制動措施，與此同時，不滿意度開始累加，當達到閾值4 時，產生了換道意圖（如圖9 所示）。此時相鄰車道無障礙車輛，本車執行換道，換道完成后繼續以設定巡航車速勻速行駛。

圖8 工況1 車速Fig.8 The speed of working condition 1

圖9 換道意圖產生Fig.9 Generate lane change intentions

4.2.2 工況2

當前車道的前車以30 km/h 的速度勻速行駛，本車與前車的初始間距為100 m，本車巡航車速為50 km/h，相鄰車道存在障礙車輛，前車與后車均以40 km/h的速度勻速行駛，兩車間隔130 m，本車與相鄰車道后車縱向間隔為70 m，與相鄰車道前車縱向間隔為60 m。

從圖10 可以看到，本車從初速度30 km/h逐步提速至巡航車速，檢測到前車采取制動措施保持安全距離，不滿意度隨時間增加達到閾值4后產生換道意圖，并執行換道，換道完成后，跟隨相鄰車道前車以40 km/h 的速度勻速行駛。

圖10 工況2 車速Fig.10 The speed of working condition 2

5 結論

本文在傳統自適應巡航系統模型基礎上考慮了駕駛員意圖辨識，分析了影響駕駛員換道行為的各類因素，確定了低速行駛的前車是導致駕駛員產生換道意圖的主要原因。

建立了車輛的縱向動力學模型和逆縱向動力學模型，基于PID 控制搭建了ACC 系統控制策略，實現了定速巡航和自動跟車的功能。提出了速度不滿累積度作為判別駕駛員換道意圖的評價指標，基于五次多項式曲線對換道軌跡進行規劃，通過分析換道過程潛在的碰撞情況，得出了換道軌跡的約束條件，確定了換道軌跡方程。通過構造以跟隨性指標和舒適性指標為目標的代價函數，選取最優換道軌跡，滿足換道條件的同時又大大提高了換道效率。通過CarSim 與Simulink聯合仿真搭建模型，仿真結果表明：采用本文自適應巡航控制策略，既可實現傳統意義上的定速巡航與自動跟車，又可實現滿足換道意圖的自主決策換道，并且換道效果良好，具有較強的實用性。