为提高雨、雾等恶劣天气下汽车自动紧急制动(automatic emergency braking,AEB)系统的适用性,提出一种基于有限状态机的分级预警与分级制动控制策略。综合考虑驾驶员特性和车辆运行状态,优化碰撞时间(time to collision,TTC)预警阈值与...为提高雨、雾等恶劣天气下汽车自动紧急制动(automatic emergency braking,AEB)系统的适用性,提出一种基于有限状态机的分级预警与分级制动控制策略。综合考虑驾驶员特性和车辆运行状态,优化碰撞时间(time to collision,TTC)预警阈值与制动临界安全距离,通过控制制动减速度变化率,提高制动过程中的驾乘舒适性。在中国新车评价规程(China New Car Assessment Program,C-NCAP)2021版提出的前车静止(car-to-car rear stationary,CCRs)、前车匀速(car-to-car rear moving,CCRm)和车辆碰撞纵向行驶自行车(car-to-bicyclist longitudinal adult,CBLA-50)典型工况下,构建雾天测试场景,通过软件PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真AEB分级控制策略,并与固定TTC阈值控制策略进行对比,验证AEB分级控制策略的可行性。仿真结果表明:天气状况为雾天时,固定TTC阈值控制策略在CCRs、CCRm、CBLA-50工况下避撞成功率分别为28.6%、66.7%、60.0%,车速较高时,无法实现避撞;分级控制策略在CCRs、CCRm、CBLA-50工况下的避撞成功率分别为100.0%、100.0%、93.3%,有效避撞的同时保证制动时的驾乘舒适性。展开更多
文摘为提高雨、雾等恶劣天气下汽车自动紧急制动(automatic emergency braking,AEB)系统的适用性,提出一种基于有限状态机的分级预警与分级制动控制策略。综合考虑驾驶员特性和车辆运行状态,优化碰撞时间(time to collision,TTC)预警阈值与制动临界安全距离,通过控制制动减速度变化率,提高制动过程中的驾乘舒适性。在中国新车评价规程(China New Car Assessment Program,C-NCAP)2021版提出的前车静止(car-to-car rear stationary,CCRs)、前车匀速(car-to-car rear moving,CCRm)和车辆碰撞纵向行驶自行车(car-to-bicyclist longitudinal adult,CBLA-50)典型工况下,构建雾天测试场景,通过软件PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真AEB分级控制策略,并与固定TTC阈值控制策略进行对比,验证AEB分级控制策略的可行性。仿真结果表明:天气状况为雾天时,固定TTC阈值控制策略在CCRs、CCRm、CBLA-50工况下避撞成功率分别为28.6%、66.7%、60.0%,车速较高时,无法实现避撞;分级控制策略在CCRs、CCRm、CBLA-50工况下的避撞成功率分别为100.0%、100.0%、93.3%,有效避撞的同时保证制动时的驾乘舒适性。
文摘针对现有的自动紧急制动(autonomous emergency braking,AEB)系统在弯道工况下存在误识别的情况,提出一种基于曲线坐标转换法的目标识别方法。通过传感器反映道路模型几何信息,利用曲线坐标转换法定位主车与目标车辆的位置,计算车辆之间的相对距离,采用逻辑门限制法确定危险目标车辆。针对基于安全距离模型或者碰撞时间(time to collision,TTC)算法的传统避撞算法无法兼顾制动过程中的安全性和舒适性问题,提出一种融合优化的Honda算法和TTC算法的纵向避撞控制策略。利用TTC算法作为前向碰撞预警策略,根据优化的Honda算法设计自动紧急制动策略。仿真结果表明,基于曲线坐标变换的方法能够精确计算主车与目标车辆之间的距离,准确且高效地识别危险目标车辆,基于安全距离算法和TTC算法协同控制的融合算法有效避免车辆纵向跟驰碰撞,兼顾了紧急制动过程的安全性和舒适性。
