超磁致伸縮式自動緊急制動系統協同控制策略研究

摘 要：超磁致伸縮式自動緊急制動系統是一種以超磁致伸縮致動器（Giant Magnetostrictive Actuator，GMA）為制動執(zhí)行機構的自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking，AEB）系統，能夠實現車輛車身輕量化和快速制動的效果。針對同速近距離跟車狀況下TTC算法失效，提出一種采用TTC（Time To Collision）算法和安全距離算法協同控制的控制策略。本文搭建了PreScan/SimulinkCarSim的聯合仿真平臺，采用CCRm（前方勻速行駛車輛追尾測試）的測試方法。聯合仿真結果表明，協同控制策略與GMA結合，制動后避撞效果良好，極大提高車輛主動安全性能。

關鍵詞：超磁致伸縮致動器 自動緊急制動系統 TTC算法 安全距離算法 聯合仿真 主動安全

0 引言

隨著國內汽車的普及率逐年攀升，各類交通事故層出不窮，給人們安全出行造成了嚴重的影響。截止2023年年底，全國道路交通事故萬車死亡人數1.38人，全國民用汽車保有量33618萬輛[1]，全年交通事故造成死亡人數為46392人。據Euro-NCAP的相關研究表明，安裝AEB系統的車輛可以將追尾事故減少25%以上[2]。然而，傳統油壓制動結構的AEB系統存在油壓制動建壓慢、響應速度慢以及制動系統結構復雜等缺點，對此提出了一種超磁致伸縮式AEB系統，該系統以超磁致伸縮致動器GMA為制動執(zhí)行機構，具有結構更加簡化、重量更低、響應速度更快的優(yōu)點。

本文采用的試驗方法為C-NCAP管理規(guī)則中主動安全ADAS系統試驗方法中的CCRm （前方勻速行駛車輛追尾測試）測試方法。針對兩車同速近距離跟車會導致TTC算法失效的情況，對此提出了另一種AEB控制策略，即TTC算法和安全距離SeungwukMoon算法協同的控制策略。以Simulink作為中間銜接環(huán)節(jié)建立GMA模型[3]和AEB算法，在PreScan中建立仿真環(huán)境場景，由CarSim提供整車動力學模型，搭建PreScan/Simulink/CarSim的聯合仿真平臺，對協同控制算法結合制動執(zhí)行機構GMA進行仿真驗證。

1 AEB協同控制策略

1.1 TTC算法

TTC定義為前后兩車以現有的速度和路徑繼續(xù)行駛，兩車碰撞所需的時間，也被稱為即碰時間。該算法可用如下公式表示：

其中，D為兩車相對距離；為兩車相對速度。由TTC公式可知，當兩車同速近距離跟車時接近零時，兩車相距D值雖小，TTC值依然很大，此時TTC算法失效，碰撞的機率將大增。因此，AEB算法中僅有一種TTC算法時，具有一定的局限性。

1.2 安全距離算法

在安全距離算法中選擇一種表現相對較為穩(wěn)定的SeungwukMoon算法[4]。其安全距離的表達式如下所示。

其中，為制動危險距離；為前后兩車相對速度；為系統的延遲時間（取1.2s）；為制動因素（取1）；Vs為本車速度；amax為本車最大制動減速度（取6m/s2），d0為安全停車距離（取3m）[5，6]。

1.3 TTC與安全距離算法協同控制策略分析

車輛在正常行駛過程中主要通過TTC算法來確定是否觸發(fā)預警閾值、部分制動閾值或者全力制動閾值，該過程中駕駛員具有優(yōu)先制動權，當駕駛員采取制動措施時AEB算法將不會介入；若TTC達到預警閾值時駕駛員仍未采取制動措施時，AEB算法介入。在兩車同速近距離跟車狀況下，當TTC算法失效時安全距離模型被激發(fā)。

2 仿真結果分析

2.1 工況1

設定自車車速為50km/h，前車車速為20km/h，自車與前車相距46m。當AEB算法僅采用TTC算法的仿真結果如圖1（a，b，c）所示。在圖1（c）中，TTC算法在4.48s時刻介入，采取的制動壓力為全力制動的40%，壓力值為60bar，制動持續(xù)為0.12s。因自車與前車碰撞危險加劇，在4.6s時刻啟動了全力制動措施，制動壓力為150bar，在6.3s時刻自車速度降為零，達到避撞目的。整個制動過程中，自車與前車相距最短距離為2.29m。

在同樣的測試工況下使用TTC算法與安全距離算法協同控制下的仿真結果如圖2（a，b，c）所示。圖2（c）中，在3.28s時刻觸發(fā)了全力制動措施，制動壓力為150bar，持續(xù)時間為2.54s，在5.82s時刻自車速度降為零，相比僅有TTC算法時提前了0.48s。行駛過程中兩車相距最短為4.3m，與前者相比避撞效果更為理想。

2.2 工況2

設定自車與前車速度均為50km/h，兩車相距8m，為同速近距離跟車工況，使用TTC算法與安全距離算法協同控制的控制策略。因該過程TTC算法失效，由安全距離控制算法介入后得到的仿真結果如圖3（a，b，c）所示。由圖3（c）可知，安全距離模型在0.21s時刻介入，采取全力制動措施，制動壓力為150bar，制動持續(xù)時間為1.04s。在1.4s時刻自車速度降到最低，約為19km/h，危險已解除，自車開始加速，在2.6s時刻兩車距離達到最大值，為18m。協同控制算法實現了近距離跟車狀況下有效避撞，在該過程中TTC算法全程未介入系統，如圖3（c）所示。

3 結論

本文通過建立GMA模型和AEB的協同控制算法，于Prescan/Simulink/CarSim中搭建聯合仿真平臺。通過聯合仿真測試結果可知，以GMA為制動執(zhí)行機構，當超磁致伸縮式AEB系統采用TTC算法和安全距離算法協同控制時：（1）相比僅有TTC算法時，制動介入更加及時，制停后兩車距離更為合理；（2）在前后兩車同速近距離跟車狀況下，TTC算法失效，安全距離模型介入，避免了在僅有TTC算法的情況下發(fā)生碰撞，達到較好的避撞目的。驗證了GMA在AEB協同控制算法介入時，制動的及時性和有效性，提升了同速近距離跟車的主動安全性能。

參考文獻

[1]國家統計局.中華人民共和國2023年國民經濟和社會發(fā)展統計公報[N].2024-03-01（11）.

[2]Richard Schram，Aled Williams，Michiel van Ratingen.Implementation of Autonomous Emergency Braking （AEB）， the next step in Euro NCAP’S safety assessment[J]. Belgium：European New Car Assessment Programme， 2013：13-0269.

[3]Chu changbao，Liu zhenhua，Jia xingjian. Co-simulation of giant magnetostrictive autonomous emergen-cy braking system for intelligent vehicles based on Prescan/Simulink /CarSim. Journal of Electrical Systems. 2024，20（2）： 367-382.

[4]呂章潔.汽車AEB仿真控制算法優(yōu)化及驗證[D].重慶：重慶理工大學，2017.

[5]Seungwuk Moon， Kyongsu Yi. Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm [J]. Vehicle System Dynamics， 2008， 46（8）： 661-690.

[6]裴曉飛，劉昭度，馬國成，等.汽車主動避撞系統的安全距離模型和目標檢測算法[J]. 汽車安全與節(jié)能學報.2012.01：26-33.