AEB系統(tǒng)的CarMaker/Simulink聯(lián)合仿真研究

秦程現(xiàn)，張 蕾，愛慕輪

（天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 智能車路協(xié)同與安全技術(shù)國家地方聯(lián)合工程研究中心，天津300222）

1 引言

自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking，AEB）系統(tǒng)是通過環(huán)境感知系統(tǒng)對車輛及周圍駕駛環(huán)境進行實時監(jiān)控，并根據(jù)內(nèi)部算法預(yù)判車輛安全系數(shù)［1］。當(dāng)安全系數(shù)超過不同的危險閾值時，車輛會分別采用不同策略提醒駕駛員或采取輔助緊急制動，從而來避免碰撞事故的發(fā)生或減輕碰撞事故的嚴(yán)重程度［2］。歐洲新車安全評鑒協(xié)會（Euro NCAP）已將AEB納入新車主動安全的評價規(guī)程，我國最新版的C-NCAP（2018版）也開始將AEB納入新車評價規(guī)程［3］。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對AEB系統(tǒng)開展了廣泛研究，F(xiàn)lores Carlos等人針對城市工況提出了一種基于分?jǐn)?shù)階控制的協(xié)同自適應(yīng)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了對行人軌跡的預(yù)測［4］；文獻針對隧道工況提出了基于高度和傾斜角度的最佳部署條件以及RF信號的噪聲濾波方案，以便保證車輛在隧道中的具有較好的檢測性能［5］；文獻提出了一種融合制動控制和轉(zhuǎn)向控制的自動緊急控制策略，可以對駕駛員不當(dāng)駕駛行為進行糾正［6］。

由于不同交通環(huán)境及駕駛習(xí)慣，國外已有的研究成果并不能直接應(yīng)用于我國復(fù)雜的道路場景。基于此，提出了一種基于碰撞時間的AEB算法。在CarMaker/Simulink中建立車輛動力學(xué)模型和上下層控制器，根據(jù)碰撞時間預(yù)判車輛安全范圍，輸出兩級預(yù)警和制動干預(yù)，避免車輛出現(xiàn)縱向碰撞。

2 基于碰撞時間的AEB系統(tǒng)算法

設(shè)本車速度為v1，最大制動減速度為amax；前方目標(biāo)物體速度為v0，制動減速度為a0；相對距離為ds，相對速度分別vr，相對減速度為ar；兩車碰撞時間為ttc，制動時間閾值為ttb，制動延遲時間為τB。

依據(jù)參考文獻［6］研究可知，前方目標(biāo)靜止工況時，可知：

碰撞時間：

制動主缸壓力為：

式中：m-整車質(zhì)量；v1-車輛速度；CD-空氣阻力系數(shù)；A-迎風(fēng)面積；ρ-空氣密度；g-重力加速度；f-滾動阻力系數(shù)；Kb-制動力和制動主缸壓力之間的比值。

3 AEB控制系統(tǒng)設(shè)計

根據(jù)有限狀態(tài)機原理，在Matlab/Simulink中設(shè)計AEB系統(tǒng)的控制策略，包括上層和下層控制器。其中，上層控制器為有限狀態(tài)機模型，決策AEB系統(tǒng)的期望制動減速度狀態(tài)；下層控制器根據(jù)接收到的期望減速度信號，通過內(nèi)部控制策略輸出Gas或Brake信號。

3.1 上層控制器設(shè)計

依據(jù)控制算法搭建上層控制器模型。上層控制器主要接收環(huán)境感知信息和車輛自身狀態(tài)信息，從而確定車輛期望減速度。所接受的信號主要有目標(biāo)物體的相對距離（Target.ds）、期望的時間間距（Desired time gap）、目標(biāo)物體的速度（Target.dv1）、本車速度（v）、本車減速度（ax speed）。其中，DistCtrl.kd和DistCtrl.kv為距離控制器的增益參數(shù)，默認值分別為kd=36.0，kv=2.0，在Simulink搭建的模型，如圖1所示。

圖1 AEB系統(tǒng)上層控制器原理圖Fig.1 Schematic Diagram of the Upper Controller of the AEB System

3.2 下層控制器設(shè)計

下層控制器采用PI控制器，根據(jù)上層控制器輸出的期望減速度ax和實際減速度a的差值，即；e(t)=ax(t)-a(t)，將偏差的比例和積分通過線性組合構(gòu)成控制量，輸出Gas/Brake邏輯值。

在PI控制器中，用試湊法確定調(diào)節(jié)參數(shù)［7］，實行先比例后積分的步驟。設(shè)定控制器的p_gain參數(shù)值為0.001，i_gain參數(shù)值為0.003，首先整定比例部分，觀察系統(tǒng)的響應(yīng)；其次，加入積分環(huán)節(jié)，減小積分時間，使靜差得以消除。此外，為避免期望減速度過大，用飽和函數(shù)將減速度限定在預(yù)期范圍內(nèi)。在Simulink中的下層控制器模型，如圖2所示。依據(jù)控制器輸出的邏輯值范圍進行車輛工況判斷，若在輸出邏輯值在［-1，0］范圍內(nèi)，則輸出Brake信號。

圖2 AEB系統(tǒng)下層控制器原理圖Fig.2 Schematic Diagram of the Lower Layer Controller of the AEB System

3.3 控制策略

文獻［8］研究表明：一般碰撞時間ttc=1.1-1.4s，車輛的制動減速度的平均值為0.52g，實際行駛車輛的絕對安全距離一般為（2～5）m。在算法中設(shè)定ttc為1.3s，絕對安全距離為2m。由于當(dāng)ds=0時，ttc無解，所以在CarMaker中設(shè)定vr的下限為1μm/s。

在駕駛員無任何干預(yù)下，當(dāng)系統(tǒng)計算實際ttc達到2.8s、2s和1s時，分別進行警告預(yù)警、一級制動預(yù)警和緊急制動預(yù)警。當(dāng)一級制動預(yù)警結(jié)束時，保持0.5s的額外制動時間；當(dāng)緊急制動工況時，保持全力制動，當(dāng)車輛停止后（v＜0.2 m/s）繼續(xù)制動5s時間，以確保避免潛在危險。

根據(jù)文獻研究成果［9］，通過期望減速度和碰撞時間來估計危險，確定四種狀態(tài)的控制策略范圍，具體邏輯控制如表1所示。

表1 控制算法邏輯表Tab.1 Control Algorithm Logic Table

（1）安全工況：當(dāng)ttc＞2s時，則判定車輛處于安全行駛工況，下層控制器內(nèi)部邏輯切換到［0，1］之間，輸出節(jié)氣門Gas信號，無制動信號輸出，車輛保持原車速度行駛。

（2）警告預(yù)警：當(dāng)1.6s＜ttc≤2s時，車輛內(nèi)部報警裝置蜂鳴，提示駕駛員處于危險工況。

（3）一級制動預(yù)警：當(dāng)1s＜ttc≤1.6s時，下層控制器內(nèi)部邏輯輸出數(shù)值為（-0.5），輸出Brake信號，進入一級制動狀態(tài)，實施50%制動。

（4）二級制動及預(yù)警策略：當(dāng)ttc≤1s，判定車輛處于高度危險工況，下層控制器內(nèi)部邏輯直接切換到最小值-1，進入二級緊急制動狀態(tài)，實施100%全力制動。

4 CarMaker系統(tǒng)建模

4.1 CarMaker車輛動力學(xué)模型

利用CarMaker動力學(xué)仿真軟件搭建車輛動力學(xué)模型，實時模擬車輛的運行過程［10］。車輛動力學(xué)模型與Simulink采用Plug方式兼容，可以將環(huán)境感知信息及時傳輸給Simulink上層控制器。CarMaker車輛動力學(xué)模型主要包括車身、懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、動力傳動系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、輪胎和傳感器模型七個部分，主要性能參數(shù)，如表2所示。

表2 動力學(xué)模型主要參數(shù)表Tab.2 Main Parameters Table of Dynamic Model

4.2 目標(biāo)傳感器設(shè)計

配置目標(biāo)傳感器參數(shù)，傳感器位置坐標(biāo)（Position x/y/z［m］）參數(shù)為2.45/0.0/1.25 m；傳感器方位角度（Orientation x/y/z［deg］）參數(shù)為0.0°/1.0°/0.0°；檢測的水平角度和垂直角度（Field of view h/v［deg］）參數(shù)為45°/45°，最大角度為180°；檢測前方最大范圍（Range max［m］）為100 m；攝像頭更新頻率和偏差（Update［Hz］-Cycles offset）參數(shù)為1000 Hz/0。

4.3 道路場景建模

依據(jù)中國汽車技術(shù)研發(fā)中心發(fā)布的C-NCAP（2018版）中關(guān)于AEB系統(tǒng)的追尾評分項目［11］，在CarMaker中搭建城市水平路面自動緊急剎車仿真測試場景，設(shè)計前方目標(biāo)車輛靜止、前方目標(biāo)車輛緩慢移動和緊急工況三種，如圖3所示。

圖3 道路場景Fig.3 Road Scene

（1）靜止工況試驗場景設(shè)置：初始階段，本車以70 km/h速度行駛；行駛一段距離后，傳感器檢測到前方100 m范圍內(nèi)有目標(biāo)車輛處于靜止?fàn)顟B(tài)。

（2）緩慢移動工況試驗場景設(shè)置：初始階段，本車以60 km/h速度行駛；行駛一段距離后，傳感器檢測到前方100 m范圍內(nèi)有目標(biāo)車輛減速行駛。

（3）緊急制動工況試驗場景設(shè)置：初始階段，本車以40 km/h速度行駛；行駛一段距離后，前方路口突然出現(xiàn)車輛。

5 仿真驗證與數(shù)據(jù)分析

采用CarMaker/Simulink聯(lián)合仿真，驗證在三種不同道路工況下控制策略的有效性，以此解決當(dāng)前AEB系統(tǒng)控制策略尚不能很好地適應(yīng)駕駛員行為和滿足車輛避撞效能的需要。根據(jù)式（1）和（4）計算要求，通過采集相對距離ds和相對速度vr來計算兩車碰撞時間ttc，從而驗證設(shè)計的AEB系統(tǒng)能否根據(jù)碰撞時間預(yù)判車輛危險情況，并根據(jù)控制策略觸發(fā)制動干預(yù)。此外，通過分析兩車最小相對安全距離ds數(shù)值，判斷車輛是否處于安全距離（2～5m）范圍之內(nèi)，進一步驗證AEB系統(tǒng)的有效性。因此，仿真過程中，選取相對距離和相對速度作為仿真曲線進行數(shù)據(jù)分析。圖中：線1-相對速度曲線；線2-相對距離曲線。

5.1 前方目標(biāo)靜止工況測試

如圖4所示，在（0-17.851）s位置時，車輛正常行駛。17.861s位置時，vr為69.30 Km/h，ds為29.84 m，此時碰撞時間為1.610s，開啟一級制動。17.951s位置時，相對車速vr為69.1km/h，相對距離ds為21.01m，此時碰撞時間為1.094s，進入二級緊急制動階段。20.381s位置時，車輛停止，車ds為2.3m，在最小安全距離范圍之內(nèi)。

圖4 靜止工況曲線Fig.4 Static Working Condition Curve

5.2 前方目標(biāo)緩慢移動工況測試

如圖5所示，（0～12.681）s位置時，車輛正常行駛。12.791s位置時，相對車速vr為27.31 Km/h，相對距離ds為11.7m，碰撞時間為1.54s，開啟一級制動。13.001s位置時，相對車速vr為9.14 Km/h，兩車相對距離ds為2.39m，此時，AEB系統(tǒng)進入二級緊急制動階段；在14.341s位置時，兩車距離最小為2.53m，兩車有效避免了碰撞事故的發(fā)生。在（14.345～22）s位置時，目標(biāo)車輛繼續(xù)行駛，兩車相對距離ds逐漸加大。

圖5 減速工況曲線Fig.5 Deceleration Curve

5.3 緊急制動工況測試

如圖6所示，在（0～7.601）s位置時，傳感器未檢測到前方障礙物，此時車速為40km/h，相對車速為零，相對距離ds為無窮大，車輛正常行駛。在（7.611～13.701）s位置時，傳感器檢測到前方有目標(biāo)車輛出現(xiàn)，此時期望減速度為（-0.019）m/s2，車速為39.6 Km/h，相對車速ds為58.788km/h，車輛正常行駛。在13.711s位置時，車輛以前方路口突然出現(xiàn)車輛，AEB系統(tǒng)進入二級緊急制動階段，減速度范圍在［-8.32，-3.75］m/s2。在14.801 s位置時，兩車相距最小距離ds為2.31m，本車速度為8.28km/h，在15.101s位置時，本車速度變?yōu)榱?，目?biāo)車輛繼續(xù)行駛，此時相對距離和相對速度逐漸變大。

圖6 緊急制動工況曲線Fig.6 Emergency Braking Condition Curve

6 結(jié)論

研究開發(fā)了一種基于碰撞時間控制算法的AEB系統(tǒng)，并在CarMaker/Simulink中進行聯(lián)合仿真驗證。通過仿真試驗得出如下結(jié)論：

（1）AEB系統(tǒng)可按照C-NCAP（2018版）評價規(guī)程和車輛自動緊急制動測試的要求，正確發(fā)出碰撞預(yù)警和制動信號，仿真驗證過程中沒有出現(xiàn)漏報和誤警情況。

（2）試驗過程中兩車最小相對安全距離，符合文獻［8］提出的安全距離范圍要求。前方車輛靜止工況時（v1=70 km/h），兩車最小相對安全距離為2.3m；前方車輛緩慢移動工況（v1=60 km/h）時，兩車最小相對安全距離為2.53m；在緊急工況（v1=40 km/h），兩車相對最小距離為2.31m?？梢?，三種試驗工況均能保證車輛與行人的安全。

（3）模糊控制中采用了飽和函數(shù)，將減速度輸出范圍限制在［-1，0］范圍內(nèi)，使制動過程相對平穩(wěn)，較好地模擬了有經(jīng)驗駕駛員的緊急制動過程，與單一控制恒定減速度輸出系統(tǒng)相比，具有更好地舒適性和安全性。

此外，本研究只對車輛縱向避撞算法進行了研究，沒有考慮橫向避撞算法和多目標(biāo)、轉(zhuǎn)彎工況以及交叉路口工況。下一步研究過程中，可以將自由空間傳感器Free Space sensor應(yīng)用于AEB系統(tǒng)開展研究，以提高車輛在橫向、縱向以及復(fù)雜道路工況的安全性能。