基于Prescan 自動緊急制動系統分級控制策略研究

尤本隆

（200093 上海市 上海理工大學）

0 引言

自動緊急制動系統（Autonomous Emergency Braking,AEB）是一種高級輔助駕駛系統。在碰撞危險發生之前，發出預警信息，若駕駛員未采取任何措施，則系統主動介入并進行制動，避免或減輕碰撞對駕駛員和其他交通參與者造成的傷害。歐盟新車安全評鑒協會（Euro-NCVP）研究結果表明，AEB 系統的普及可有效避免27%的車輛碰撞事故[1]，2021 年最新中國新車評價規程（C-NCAP）發布了主動安全ADAS 系統試驗方法，車輛追尾自動緊急制動（AEB CCR）作為其第一個試驗場景顯得尤為重要。

目前國內外研究人員已提出眾多的AEB 系統算法模型，其中幾種比較典型的控制策略有安全距離模型、碰撞時間模型、最小減速度模型、駕駛員主觀感受模型等[2]。Kodaka[3]等基于日本交通事故數據統計開發了一種帶三級制動的避撞策略；Wada[4]等基于專業駕駛員的緊急制動特征對AEB 的介入策略進行了研究。但由于國外的交通環境和駕駛員的駕駛行為習慣較國內差異較大，因此不能直接套用國外已有的研究成果。

據此，本文提出了一種基于有限狀態機的分級預警和制動控制策略，詳細介紹了TTC 模型，建立了自己的安全距離模型，并將TTC 模型和安全距離模型綜合應用在AEB 系統控制策略中，針對C-NCAP（2021 版）新發布的AEB CCR 避撞評價指標，在Prescan 中搭建主動安全測試場景，建立了包括制動壓力控制模型和節氣門開度控制模型的車輛逆動力學模型；最后通過軟件聯合仿真對提出的自動緊急制動控制策略進行了驗證分析。

1 碰撞時間模型（TTC）和安全距離模型

碰撞時間（Time To Collision,TTC）指的是相同路徑上兩車維持自身車速同向行駛，直至發生碰撞所需要的時間，其計算公式如下：

式中：dr——兩車相對距離，m；vr——兩車相對速度，m/s。

本文中dr和dv由Prescan 中的TIS（Technology Independent Sensor）傳感器測得,計算出實時TTC 值。碰撞時間模型公式簡單，應用廣泛，但是在某些特殊工況下不適用。因此提出了相對加速2 階TTC 公式[5]，其計算公式如式（2）：

式中：ar——兩車相對加速度，m/s2。

本文選取第1 種TTC 模型（式（1））作為AEB 主動介入的判斷條件，但是在某些特殊工況下只依靠此碰撞時間模型也會造成問題。例如當自車以20 km/h 行駛，前車靜止時，AEB 會過早地介入，導致自車被剎停后距離目標車輛過遠。雖然AEB 系統成功避撞，但是也對駕駛員正常行駛造成干擾。眾多的AEB 控制策略中，另一種常用的是安全距離模型，因此本文將碰撞時間模型和安全距離模型結合，在預警策略中采用TTC 模型，制動策略中采用安全距離模型。安全距離模型是以汽車制動過程中的運動學為基礎，制動臨界距離（db）計算公式如式（3）：

式中：v0——自車速度，m/s；a——制動策略所決定的減速度，m/s2；ε——系統參數。

2 AEB 系統分級預警/制動策略設計

2.1 AEB 介入方式制定

為保證駕駛員的主動控制權，本文前方碰撞預警功能（Forward Collision Warning,FCW）采用二級預警方式。在緊急工況下，若直接采用高強度制動，會影響駕駛員的乘坐舒適性，因此在AEB 介入后，采取兩級制動策略，以此改善緊急狀況下的乘坐體驗和保證行車安全。

AEB 系統的分級預警/制動總體方案如圖1所示。其中，一級預警為指示燈預警；二級預警為指示燈、蜂鳴器聯合預警，并在二級預警觸發時刻增加點剎報警。

圖1 分級預警/制動方案Fig.1 Hierarchical warning/braking scheme

2.2 分級預警/制動關鍵參數確定

碰撞時間模型根據不同行駛工況來設置不同的碰撞時間閾值，當求得的二車預碰撞時間小于安全閾值時AEB 系統介入。相關研究對不同安全時間閾值和不同制度強度下對應的事故避免率進行了總結：若駕駛員在碰撞前1.8 s 以0.5 g 的減速度制動，能夠避免95%的碰撞事故；文獻[6]對意外中駕駛員反應時間進行了分析：在采用圖像、聲音聯合預警時，駕駛員反應時間的平均值約為0.9 s，制動器延遲時間一般取0.2 s。

綜合考慮，本文預警策略一級預警的TTC安全閾值為3.0 s；二級預警根據自車車速設置安全閾值：車速小于30 km/h，TTC 閾值為2.5 s；車速在30～50 km/h 之間，TTC 閾值為2.6 s；車速在50～70 km/h 之間，TTC 閾值為2.7 s；車速大于70 km/h，TTC 閾值為2.8 s。

NHTSA 隨機提取80 多名駕駛員在緊急制動過程中車輛的減速度值[7]，通過對緊急制動過程中最大減速度和平均減速度值分析，駕駛員整體減速度平均值為0.38 g，最大減速度為0.72 g。本文制動策略一級制動時的制動強度取0.4 g，二級制動時的制動強度取0.8 g。其中在二級預警中觸發的點剎強度為0.6 g。

2.3 分級預警/制動策略設計

確定了分級預警TTC 安全閾值和分級制動制動強度后，設計AEB 系統分級預警/制動算法流程圖，如圖2 所示。由流程圖可知：

圖2 AEB 分級預警/制動策略流程圖Fig.2 Flow chart of AEB hierarchical warning/braking strategy

（1）當TTC ≤3.0 s 時，指示燈亮起預警，提醒駕駛員做出反應；若駕駛員未介入且當TTC ≤t0時，指示燈和蜂鳴器聯合預警，并進行點剎預警，此處t0即前文提到的系統二級預警TTC 安全閾值。其中，點剎預警在激活時根據自車車速判斷，車速越高制動時間越長；

（2）若駕駛員仍未介入，且當兩車相對距離小于系統設定的安全距離d0，此時自動緊急制動系統介入，進行一級制動；當兩車相對距離達到制動臨界距離d1，即式（3）中的db,進行二級制動；

（3）若駕駛員介入，則AEB 系統退出；當EBA（Electronic Brake Assist）檢測到駕駛員所提供的制動壓力無法避撞時，進行制動輔助。

3 AEB 系統控制器設計

3.1 有限狀態機建模

有限狀態機是描述有限的狀態、觸發事件及轉換行為的數學模型[8]，能對AEB 系統的不同狀態和狀態之間的切換關系進行建模，清晰地表達復雜的邏輯關系。根據本文提出的AEB 分級預警/制動流程圖，在MATLAB/Simulink 中采用Stateflow 模塊進行建模，如圖3 所示。

圖3 的AEB 控制器中，基于碰撞時間（TTC）模型、安全距離模型及兩車相對距離dr、相對車速vr,實時決策AEB 系統采取不同的預警等級和制動等級。

圖3 AEB 控制器Fig.3 AEB controller

3.2 車輛逆動力學模型

以Prescan8.5.0 軟件自帶車型Audi_A8 為研究對象，使用其默認參數設置。主要參數如表1所示。

表1 整車和環境主要參數Tab.1 Main parameters of vehicle and environment

3.2.1 制動壓力控制模型

根據車輛動力學方程，車輛在平直公路上制動時沒有坡度阻力和加速阻力，得到式（4）：

式中：m——車輛質量，kg；FXb——地面制動力，N；G——車輛重量，N；f——滾動阻力系數；CD——空氣阻力系數；A——車輛迎風面積，m2；ρ——空氣密度，kg/m3。

車輛進行制動時，引入比例系數Kb表示制動力FXb和制動壓力P的比值[9]，其關系如式（5）：

在Prescan 中設置車輛以某初速度行駛，然后施加恒定的減速度，運行模型可得到車輛制動壓力大小，將其代入式（5）計算出Kb的值，在本文中，該值為119。

Simulink中搭建制動壓力控制模型如圖4 所示。

圖4 制動壓力控制模型Fig.4 Brake pressure control model

3.2.2 節氣門開度控制模型

本文研究對象是車輛自動緊急制動系統，自車沒有加速需求，因此在仿真過程中只需要在AEB 系統輸出加速度為0 時，節氣門開度保持在能夠使自車維持當前速度行駛狀態即可。因此在Prescan 中設置車速從0 到120 km/h 的測試工況，步長為10 km/h，運行測試模型得到維持不同車速時所對應的節氣門開度值，如圖5 所示。將Prescan 測試工況中的車速和其對應的節氣門開度值導入Simulink 中的1-D Lookup Table 模塊中，實現節氣門開度控制功能建模。

圖5 不同車速節氣門開度Fig.5 Throttle opening at different speeds

4 AEB 系統仿真分析

4.1 聯合仿真平臺

本文使用Prescan8.5.0 和MATLAB/Simulink R2018b 進行聯合仿真。如圖6 所示，將搭建的AEB 算法模型、逆動力學模型和Prescan 自帶的TIS 傳感器模型、車輛動力學模型連接起來構成本次研究的仿真平臺。

圖6 聯合仿真平臺Fig.6 Co-simulation platform

4.2 AEB CCR 測試場景

C-NCAP（2021 年版）《主動安全ADAS 系統試驗方法》規定了車輛追尾自動緊急制動系統（AEB CCR）實驗場景。測試工況分為2 類，即目標車輛靜止，后車與前車追尾的場景（Car to Car Stationary,CCRs）和目標車輛勻速慢行，后車與前車追尾的場景（Car to Car Moving,CCRm）。測試場景如圖7 所示。

圖7 測試場景Fig.7 Test scenario

4.3 AEB CCR 仿真驗證及結果分析

由于篇幅有限，本文選取自車速度40 km/h的CCRs 測試工況和自車速度50 km/h 的CCRm測試工況，進行仿真結果分析，聯合仿真結果如圖8 和圖9 所示。

如圖8 和圖9 所示兩種典型工況仿真結果中，車輛自主制動后與目標車相對距離曲線顯示成功避撞，制動停止相對距離分別為1.97 m 和2.26 m，均在合理避撞車距范圍內。相對車速曲線變化平穩，不同制動強度下速度變化響應及時。前碰撞預警（FCW）系統功能正常，準確地發出一級預警信號1 和二級預警信號2。兩種測試工況下的實際減速度和期望減速度跟隨性較好，正常行駛和制動過程中自車減速度滿足AEB 系統減速度請求，誤差較小。

圖8 CCRs 測試工況Fig.8 CCRs test

圖9 CCRm 測試工況Fig.9 CCRm test

從兩種測試工況的減速度跟隨響應曲線，圖8（d）和圖9（d）中看出，點剎預警功能均正常激活，自車進行強度為0.6 g 的短暫制動，在AEB 自主制動之前能更有效地提醒駕駛員當前危險路況。圖8（d）中，目標車靜止，駕駛員未介入，自車在分級制動控制策略下先進行強度為0.4g 的一級制動，后進行強度為0.8 g 的二級制動。圖9（d）中，目標車以20 km/h 的速度行駛，駕駛員未介入，兩車相對距離未達到制動臨界距離d1，自車一直進行制動強度為0.4 g 的一級制動，直至停下。

完整的AEB CCR 測試工況仿真結果如表2所示，僅統計制動停止相對距離。結合表2 統計數據，分析個測試工況仿真結果可得：車輛緊急制動完成后，與目標車縱向相對距離保持在1.93～3.29 m，各個工況均成功避撞，未出現過大或過小的制動停止相對距離；由于目標車勻速慢行，CCRm 測試工況的制動停止距離仿真結果普遍比CCRs 的大；CCRm 測試工況下，當自車車速大于60 km/h 時，制動停止相對距離相較于低速工況較明顯增大，這是由于高速工況下，自車在AEB 系統控制下進入高強度的二級制動。

表2 測試工況仿真結果Tab.2 Simulation results of test conditions

5 結論

本文基于碰撞時間模型、安全距離模型的分級預警和制動控制策略能夠正確發出前方目標車碰撞預警、點剎預警和分級制動信號，在駕駛員未介入的情況下成功避撞，自車和目標車之間制動停止相對距離在合理避撞距離范圍內。

自車實際減速度與AEB 系統期望減速度跟隨性較好，響應及時。CCRm 測試場景中，自車在高速工況下制動停止時距目標車相對較遠，且可預測車速越高，制動停止相對距離越大。在后續算法開發中，可通過標定系統參數ε，或者采用動態參數ε，優化自動緊急制動控制算法，達到更加理想的避撞效果。