CN109624987B - 一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,包括如下步骤:步骤1,获取当前路面水膜厚度h;步骤2,获取当前车辆的速度v和车胎花纹深度t,采用设计变量h、v、t进行仿真实验,对实验数据进行拟合得到当前道路车辆实时附着系数μ′;步骤3,根据附着系数μ′计算得到当前道路车辆的制动距离Sz;步骤4,根据当前道路车辆的制动距离Sz,计算安全车距。本发明选取了比较容易获取或能求出的变量,车速、轮胎胎纹深度、水膜厚度来计算路面附着系数,再进行安全车距的计算,计算准确性高,整个计算过程所需的参数容易测得或求出,成本低,受外界条件影响程度较小。
Description
技术领域
本发明属于车辆纵向安全辅助驾驶技术领域,涉及一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法。
背景技术
在影响交通安全的各类因素中,汽车制动距离占很大比重,这其中道路条件对汽车的制动性能影响很大,尤其是在路面湿滑状态下,路面上形成一层水膜,使轮胎与路面的附着性能变差,缺乏经验的驾驶员在行车及制动过程中极易对制动距离发生误判,造成交通事故。因此,研究路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距,对降低车辆碰撞概率,提高交通安全具有重要意义。
路面湿滑状态下的道路对车辆纵向行驶安全车距的影响主要是道路附着系数显著下降,制动距离变长。因此,要确定安全车距的首要问题就是确定实时道路附着系数。国外汽车工业发达国家已在路面附着系数识别领域做了大量研究工作并取得了一定的成果。目前,路面附着系数的识别方法分为Cause-based和Effect-based两类。
Cause-based方法主要是通过测量影响路面的主要物理因素,并依据经验模型预测和识别。这种方法能准确识别路面附着系数的大小,并且在汽车任何工况下均能识别,工况适应性较好,但由于需要添加传感器(光、声、微波)等设施,增加了硬件成本,限制了此类方法的商业化应用,并且实用性不强;Effect-based方法是通过测量和分析由路面附着系数变化在车轮或车体产生的运动响应来识别路面附着系数的大小。但是由于轮胎噪声不仅与轮胎变形有关,也与路面类型、干湿状况有关,并且噪声产生机理复杂,因此以此方法来预测的大小及变化波动大,成本很高。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明提供一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,解决现有技术难以对路面湿滑状态的道路附着系数准确预测或预测所需成本过高的问题。
本发明是通过以下技术方案来实现:
一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,包括如下步骤:
步骤1,获取当前路面水膜厚度h;
步骤2,获取当前车辆的速度v和车胎花纹深度t,采用设计变量h、v、t进行仿真实验,对实验数据进行拟合得到当前道路车辆实时附着系数μ′;
步骤3,根据附着系数μ′计算得到当前道路车辆的制动距离Sz;
步骤4,根据当前道路车辆的制动距离Sz,计算安全车距。
进一步的,双平行探针传感器包括8个端口,8个端口沿传感器周向均匀布置,每个端口放置一对双平行探针。
优选的,步骤2中,得到的附着系数计算公式为:μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t。
优选的,步骤3中,制动距离计算方法为:以速度变化量Δv为间隔,将制动速度从初速度v0到末速度0平均分成n段,设定每一段的附着系数不变,计算每一段的制动距离,然后累加求和得到全程的制动距离Sz。
进一步的,制动距离具体算法为:将制动初速度v0带入式μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,求出第一段路的路面附着系数μ0′,则第一段路的制动距离其中,vd1=v0-Δv;将vd1带入式μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,求出第二段路的路面附着系数μ1′,则第二段路的制动距离其中,vd2=v0-2Δv。同理可求得第三段路的制动距离Sd3,第四段路的制动距离Sd4,...,第n段路的制动距离Sdn,则全程的制动距离
进一步的,速度变化量Δv=3m/s
优选的,得到的制动距离计算公式为:Sz=-99.0407+1.5691v0+2.7426h-1.1843t,式中,v0为制动初速度,单位km/h。
优选的,步骤4中,两车行驶的安全车距计算公式为:Ds=S1+d0-S2,式中,Ds为安全车距,单位m;S1为后车停车距离,S1=Sr1+Sz1,单位m;d0为制动过程中两车最小间距,单位m;S2为前车行驶距离,单位m;Sz1为后车制动距离,Sr1为后车驾驶员反应距离。
进一步的,安全车距为:
式中,Ds为安全车距,单位m;v1为后车速度,单位km/h;v2为前车速度,单位km/h;h1为后车路面水膜厚度,单位mm;h2为前车路面水膜厚度,单位mm;t1为后车车轮花纹深度,单位mm;t2为前车车轮花纹深度,单位mm;d0为制动过程中两车最小间距,单位m;为后车速度降到v2时的制动距离,单位m。
与现有技术相比,本发明具有以下有益的技术效果:
本发明路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,选取了比较容易获取或能求出的变量,车速、轮胎胎纹深度、水膜厚度来计算路面附着系数,再进行安全车距的计算,计算准确性高。整个计算过程所需的参数容易测得或求出,成本低,受外界条件影响程度较小。
进一步的,首次采用电导法测量水膜厚度,装置简单,测量准确。
进一步的,制动距离计算时,用极限的思想将动态变量变为静态,利用carsim软件拟合出只与制动初速度、水膜厚度、轮胎胎纹深度有关的制动距离计算公式。
进一步的,速度变化量Δv=3m/s时,相对误差较小且计算量较小。
进一步的,建立了较为常见而又符合实际情况的安全距离模型。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为双平行探针传感器示意图。
图3为水膜厚度与电阻的拟合数据与仿真数据曲线。
图4为安全车距模型。
图中:1代表后车,2代表前车,3为探针。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明,所述是对本发明的解释而不是限定。
本发明提供的一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,如图1所示,利用水膜厚度预测公式,CarSim软件计算动态附着系数下车辆制动距离,然后建立不同安全距离模型,最终计算出车辆纵向行驶安全车距Ds。
具体计算方法如下:
步骤1,当前路面水膜厚度h的计算:
由于当水膜厚度超过1mm后的路面附着系数变化不大,一般可认为是一定值,因此只研究水膜厚度在0~1mm范围内变化时的规律。如图2为双平行探针传感器装置,含8个传感器口,每个端口允许放置一对双平行探针,绕管道一周每隔45°放置一对探针。测量时,将一对探针以合适的间隔插入待测路面,待路面水膜状态稳定后读取电阻值,根据探针之间的水膜高度与电阻R成一定的比例的原理,通过测量电阻值来得到相应的水膜厚度值。
表1 实验数据
实验序号 | 电阻值(kΩ) | 水膜厚度(mm) |
1 | 1000 | 0.08646 |
2 | 600 | 0.23538 |
3 | 450 | 0.33391 |
4 | 380 | 0.39876 |
5 | 310 | 0.48369 |
6 | 280 | 0.53343 |
7 | 250 | 0.62943 |
8 | 200 | 0.75365 |
9 | 180 | 0.90926 |
10 | 160 | 1.28489 |
步骤2,当前道路车辆实时附着系数μ′的计算:
当前道路车辆实时附着系数μ′与水膜厚度h、轮胎花纹深度t以及当前车辆的车速v有关。通过设计变量为h、v、t的仿真实验,对实验数据进行拟合,得到当前道路车辆实时附着系数μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t。
步骤3,当前道路车辆制动距离的计算:
步骤3.1,在短时间内,可将同一路段的水膜厚度,同一车辆的轮胎花纹深度视为定值,车辆在制动过程中,车速在不断减小,根据步骤2中所得附着系数的多元回归方程μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,分析可知,附着系数μ′是一个随车速减小而增大的动态变化参数。由于车速前的系数为0.0051,在速度变化很小时,对附着系数的大小影响甚微,当速度变化量Δv足够小时,可近似认为附着系数大小不变。因此,以Δv为间隔,将制动速度从初速度v0到末速度0平均分成n段,每一段的附着系数认为不变,计算每一段的制动距离,然后累加求和便可得到全程的制动距离Sz。具体算法为:将制动初速度v0带入式μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,求出第一段路的路面附着系数μ0′,则第一段路的制动距离其中,vd1=v0-Δv;将vd1带入式μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,求出第二段路的路面附着系数μ1′,则第二段路的制动距离其中,vd2=v0-2Δv。同理可求得第三段路的制动距离Sd3,第四段路的制动距离Sd4,...,第n段路的制动距离Sdn,则全程的制动距离
步骤3.2,由步骤3.1得,只要根据具体情况的精度要求,确定适当的Δv,即可利用上述公式在CarSim中进行仿真计算,同时能保证制动距离的可靠性。为了简化模型,减少计算量,在Δv=1-10m/s范围内每隔2m/s设置一组互相对照实验,发现当取Δv=3m/s,相对误差较小且计算量较小。在CarSim中输入不同初速度,水膜厚度,轮胎花纹深度进行仿真计算,可发现制动距离与制动初速度、水膜厚度、轮胎花纹深度之间具有很好的线性相关性,并据此数据选择95%的置信度,对仿真数据进行多元线性回归计算,求出制动距离的回归方程为:Sz=-99.0407+1.5691v0+2.7426h-1.1843t,式中,Sz为制动距离,单位m;v0为制动初速度,单位km/h。
步骤4,车辆安全距离模型的建立:
步骤4.1,将停车距离分为驾驶员反应距离和制动距离两部分,根据大量统计表明,驾驶员反应时间tf均值为1.3s,在此阶段,车辆以制动初速度v0做匀速运动,因此驾驶员反应距离可用Sr=1.3v0来计算。
步骤4.2,根据步骤3中所得制动距离回归方程,可得到驾驶员在遇到紧急情况制动时,车辆的停车距离公式为:S=Sr+Sz=-99.0407+2.8691v0+2.7426h-1.1843t+d0。
步骤4.3,如图4,分析可知两车行驶的安全车距计算公式为:Ds=S1+d0-S2,式中,ds为安全车距,单位m;S1为后车停车距离,单位m;d0为制动过程中两车最小间距,单位m;S2为前车行驶距离,单位m;利用车速表获得当前后车速度v1,前车速度v2,通过车辆使用说明查询后车车胎花纹深度t1,前车车胎花纹深度t2。S1=Sr1+Sz1,Sz1为后车制动距离,Sr1为后车驾驶员反应距离。
前车的行驶状态为静止状态、匀速行驶状态和减速行驶状态这三种情况,三种情况下分别计算如下:
(1)前车静止时,S2=0,制动初速度v0=v1,因此,安全车距计算公式为:Ds=S1+d0=-0.990407+2.8691v1+2.7426h1-1.1843t1+d0。
(2)前车匀速行驶时,分析易得只有当前车速度v2小于后车速度v1时才可能发生碰撞,并且最危险时刻发生在v1=v2时,考虑到后车司机反应时间为1.3s,因此,前车的行驶距离S2=v2(1.3+tz),式中,tz为后车速度降为v2的制动时间。此时制动初速度v0=v1,后车停车距离为 为后车速度降为v2的制动距离,因此,安全车距计算公式为:式中tz和后车制动距离均可由软件仿真计算。
(3)前车减速运动时,分析可知,当前车以小于后车车速开始减速时,后车司机会早有准备,通常情况不会发生事故;当前车以大于后车车速开始减速时,在速度降到后车车速之前,后车司机无法判断前车在减速,因此,只需考虑前车以与后车相同初速度开始减速的情况,且前车司机没有反应时间,经上述分析可得安全车距计算公式为:
Ds=S1+d0-S2=Sr1+Sz1+d0-Sz2
=-0.990407+2.8691v1+2.7426h1-1.1843t1+d0-(-99.0407+1.5691v1+2.7426h2-1.1843t2)
=1.3v1+2.7426(h1-h2)-1.1843(t1-t2)+d0
Sz1为后车制动距离,Sr1为后车驾驶员反应距离,Sz2为前车制动距离。
因此,本发明根据以上所测以及计算所得公式,得到路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算公式为:
Claims (3)
1.一种路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,获取当前路面水膜厚度h;
步骤2,获取当前车辆的速度v和车胎花纹深度t,采用设计变量h、v、t进行仿真实验,对实验数据进行拟合得到当前道路车辆实时附着系数μ′;
步骤3,根据附着系数μ′计算得到当前道路车辆的制动距离Sz;
步骤4,根据当前道路车辆的制动距离Sz,计算安全车距;
步骤2中,得到的附着系数计算公式为:μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t;
步骤3中,制动距离计算方法为:以速度变化量Δv为间隔,将制动速度从初速度v0到末速度0平均分成n段,设定每一段的附着系数不变,计算每一段的制动距离,然后累加求和得到全程的制动距离Sz;
制动距离具体算法为:将制动初速度v0带入式μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,求出第一段路的路面附着系数μ′0,则第一段路的制动距离其中,vd1=v0-Δv;将vd1带入式μ′=1.0052-0.0051v-0.0206h+0.0022t,求出第二段路的路面附着系数μ′1,则第二段路的制动距离其中,vd2=v0-2Δv,同理可求得第三段路的制动距离Sd3,第四段路的制动距离Sd4,...,第n段路的制动距离Sdn,则全程的制动距离得到的制动距离计算公式为:Sz=-99.0407+1.5691v0+2.7426h-1.1843t;
步骤4中,两车行驶的安全车距计算公式为:Ds=S1+d0-S2,式中,Ds为安全车距,单位m;S1为后车停车距离,S1=Sr1+Sz1,单位m;d0为制动过程中两车最小间距,单位m;S2为前车行驶距离,单位m;Sz1为后车制动距离,Sr1为后车驾驶员反应距离;
安全车距为:
2.根据权利要求1所述的路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,其特征在于,双平行探针传感器包括8个端口,8个端口沿传感器周向均匀布置,每个端口放置一对双平行探针。
3.根据权利要求1所述的路面湿滑状态下的车辆纵向行驶安全车距计算方法,其特征在于,速度变化量Δv=3m/s。
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