CN109808685A - 一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，包括如下步骤：汽车在行驶过程中，通过车载传感器和DSRC技术实时获取自车与障碍车的运行状态信息，发送至上层控制器，上层控制器的危险评估模型融合汽车行驶状态、制动和转向避撞纵向距离和驾驶员经验，输出的危险系数反映汽车发生碰撞的危险程度，并以此选择相应的主动避撞介入时机及方式，即不需预警、报警灯预警、主动触发制动和主动触动转向，将预警触发信号发送至下层控制器，执行操作以避免汽车发生碰撞。本发明能够在紧急工况下辅助驾驶员对汽车进行操作，综合提高了汽车安全性和驾驶员舒适性。

Description

一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法

技术领域

本发明属于汽车辅助驾驶领域，尤其涉及一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法。

背景技术

交通安全事故不仅造成直接经济损失，而且导致人员伤亡，在交通事故的分析显示：汽车追尾碰撞占交通事故总量的30％-40％。汽车主动避撞系统利用现代信息技术和传感技术获取的外界信息，使汽车能够自动避开危险保证汽车安全行驶，从而避免交通事故的发生。基于安全距离模型反映汽车跟驰过程中的安全状态，在制定纵向碰撞预警方法中具有广泛的适用性，但对于驾驶员主观感受和驾驶舒适性考虑不够，且无法兼容考虑换道避撞的可行性。现有的模型算法未充分考虑前车减速度对于两车危险状态评估的影响，尤其是两车距离相近，前车强制动的工况下会明显增加汽车发生碰撞的风险。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对背景技术中所存在的缺陷，提出一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，在紧急工况下能高效避撞，进而提高了汽车的安全性和驾驶员舒适性。

技术方案：

一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，所述方法包括如下步骤：

步骤一：通过车载传感器和车车通讯技术进行交互,在行驶过程中，实时检测汽车行驶状态信息；

步骤二：将汽车行驶状态信息输入上层控制器的危险评估模型，输出危险系数；

步骤三：根据危险评估模型输出的危险系数，选取相应的主动避撞介入模式，将预警信号和触发信号发送至下层控制器，执行操作以避免汽车发生碰撞。

进一步地，步骤一中，所述汽车状态信息包括自车与障碍车的相对距离、相对速度以及前车加速度；所述自车与障碍车的相对距离通过车载毫米波雷达获取，相对距离包括侧向相对距离和纵向相对距离，并通过专用短途通信技术，即DSRC技术，进行信息交互；所述自车与障碍车的相对速度通过霍尔式车速传感器采集，并通过DSRC技术进行信息交互，相对速度包括侧向相对速度和纵向相对速度；所述的前车加速度通过加速度传感器采集，并通过DSRC技术进行信息交互，前车加速度包括侧向加速度和纵向加速度。

进一步地，所述危险评估模型采用三维模糊器，制定模糊推理系统规则，以自车与障碍车的相对距离D、相对速度V以及前车加速度绝对值的负值A作为三个输入量，以危险系数作为一个输出量，模糊子集隶属度函数均采用三角形函数均匀分布形式，清晰化采用重心法方式。

进一步地，所述模糊规则融合制动和转向避撞纵向距离以及驾驶员驾驶经验，根据驾驶员驾驶经验判断是否触发危险系数，再根据制动和转向避撞纵向距离输出危险系数。

进一步地，所述驾驶员驾驶经验如下：

(1)相对距离、相对速度一定时，前车减速度大于减速度阈值，触发危险系数；

(2)相对距离、前车加速度一定时，相对速度大于速度阈值，触发危险系数；

(3)相对速度、前车加速度一定时，相对距离小于距离阈值，触发危险系数。

进一步地，模糊推理系统规则将相对距离D，相对速度V，前车制动减速度A作为三个输入量，以危险因子DE作为输出，对输入和输出变量模糊集分别定义为：

D＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

V＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

DE＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

A＝{PS，PM，PB}

其中，PVS为正极小，PS为正小，PSM为正的中等偏小，PBM为正的中等偏大，PB为正大，PVB为正极大，PM正中；

表1至表3分别给出了A在不同状态时，相对距离D和相对速度V可能出现的状态和相应输出的危险因子DE，构成了模糊推理系统规则：

表1模糊控制规则(A＝PS)

表2模糊控制规则(A＝PM)

表3模糊控规则(A＝PB)

进一步地，步骤三中，所述的预警信号取值为0或1，其中，0表示不触发，1表示触发；所述的触发信号包括制动触发信号和转向触发信号，分别称为制动因子和转向因子，均取值为0或1，0表示不触发，1表示触发。

进一步地，所述主动避撞介入模式通过临界参数m1、m2、m3进行界定，包括0级模式、1级模式、2级模式、3级模式；

所述0级模式，即为危险系数小于m1，汽车处于安全行驶状态，预警信号为0，制动因子为0，转向因子为0，无须报警；

所述1级模式，即为危险系数大于m1且小于m2，汽车处于安全行驶状态，但存在潜在的碰撞风险，预警信号为1，制动因子为0，转向因子为0，开启红灯警示驾驶员，不要踩加速踏板，做好制动准备；

所述2级模式，即为危险系数大于m3且小于m4，汽车处于危险工况下，预警信号为1，制动因子为1，转向因子为0，主动触发制动操作；

所述3级模式，即为危险系数大于m4，汽车处于极度危险工况，预警信号为1，制动因子为0，转向因子为1，主动触发转向操作。

进一步地，m1、m2、m3分别取0.4、0.6和0.8。

进一步地，所述制动避撞，根据驾驶员平均制动减速度统计结果以及汽车制动舒适性评价指标，设置纵向加速度，并根据制动逆动力学模型，施加期望制动主缸压力；

所述的转向避撞，根据一元五次多项式规划换道轨迹，y(t)＝(y_e/t_e ⁵)(6t⁵-15t_et⁴，+10t_e ²t³)0≤t≤t_e，其中，y_e为汽车完成整个换道过程的侧向位移，t_e为换道完成时间规划换道轨迹，由换道时间限制侧向加速度，根据不同的车速选取t_e，并根据转向逆动力学模型，施加期望方向盘转角。

有益效果：

本发明的危险评估模型融合了汽车行驶状态、制动与转向的临界避撞距离分析结果以及驾驶员驾驶经验，能准确反映当前汽车状态的危险程度，根据汽车所处工况危险程度的不同，采用不操作、警示灯预警、制动和转向控制四种模式避撞，更好地满足紧急情况下的避撞要求，保证汽车的安全性。

本发明基于驾驶员操作特性考虑，参考汽车制动舒适性评价指标，对制动和转向操作的加速度进行限制，从而提高了驾驶舒适性。

附图说明

图1为一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法的工作流程图。

图2为制动与转向所需的纵向避撞距离示意图。

图3为转向避撞规划换道轨迹图。

图4为制动和转向避撞所需的纵向距离图。

图5为静止障碍物工况自动避撞控制方法工作过程的示意图，其中图5(a)为前车静止工况下汽车状态，图5(b)为前车静止工况下危险评估状态，图5(c)为前车静止工况下纵向侧向位移曲线。

图6前车紧急减速工况自动避撞控制方法工作过程的示意图，其中图6(a)为前车紧急减速工况下汽车状态，图6(b)为前车紧急减速工况下危险评估状态，图6(c)为前车紧急减速工况下纵向位移曲线。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细的说明。

如图1所示一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，包括以下步骤：

步骤一，自车在行驶过程中，通过车载传感器获取本车信息，并通过DSRC技术与障碍车进行信息交互，实时计算自车与障碍车的危险系数。

步骤一中的危险系数是基于危险评估模型进行计算，通过车载毫米波雷达获取自车与障碍车的相对距离，由霍尔式车速传感器采集自车与障碍车的速度，由加速度传感器采集障碍车的加速度，两车通过DSRC技术进行信息交互。危险评估模型采用三维模糊器，制定模糊规则，以自车与障碍车的相对距离、相对速度以及障碍车的前车加速度作为三个输入量，以危险系数作为一个输出量，模糊子集隶属度函数均采用三角形函数均匀分布形式，清晰化采用重心法方式。

其中模糊规则作为三维模糊控制器的核心，根据驾驶员经验，并结合汽车制动与转向极限纵向距离的分析结果来制定，保证输出危险系数的评估具备实时性和准确性。由现实驾驶经验可知，相对距离D，相对速度V以及前车减速度A与危险系数之间的关系如下：

(1)相对距离D，相对速度V一定时，前车减速度A越大，危险系数越大。

(2)相对距离D，前车加速度A一定时，相对速度越大，危险系数越大。

(3)相对速度V，前车加速度A一定时，相对距离越大，危险系数越小。

如图2所示，基于汽车安全性和驾驶员舒适性对制动和转向的临界避撞距离进行定量分析，已知自车的质心坐标为(X_r，Y_r)，前车的质心坐标为(X_f，Y_f)，根据自车右前端A点(X₁，Y₁)和后车左后端B点(X₂，Y₂)的相对纵向距离，相对侧向距离，相对纵向速度和相对侧向速度，相对纵向加速度和相对侧向加速度，引入两车的相对状态变量R＝[X₂-X₁，Y₂-Y₁，V_xr-V_xf，V_yr-V_yf]^T＝[X_f-L_f-X_r-L_r，Y_r-W_r/2-Y_f+W_f/2，V_xr-V_xf，V_yr-V_yf]^T，系统输入a_r＝[a_xr,a_yr]^T，汽车避撞开始时刻为零时刻，初始状态为：X_f(0)＝0，V_xf(0)＝0，V_yf(0)＝V_yr(0)＝0，Y_f(0)＝Y_r(0)，为求得最短的纵向避撞距离求目标函数 其中，L_r、W_r、L_f、和W_f分别为自车的长和宽以及前车的长和宽，V_xr、V_xf、V_yr和V_yf分别为自车纵向速度、前车纵向速度、自车侧向速度和前车侧向速度，a_xr、a_xf、a_yr和a_yf分别为自车纵向加速度、前车纵向加速度、自车侧向加速度和前车侧向加速度。

采取两种方式进行避撞，即制动和转向，汽车在避撞结束时刻为T时刻。

(1)制动避撞，即输入a_yr＝0，汽车在T时刻状态：V_xr(T)＝0，Y_r(T)＝0。

(2)转向避撞，即输入a_xr＝0，汽车在T时刻状态：[Y₁-Y₂](T)＝0。

制动避撞参考了汽车制动舒适性评价指标，将纵向加速度设置为汽车-5m/s²，，如图3所示，根据一元五次多项式规划换道轨迹，y(t)＝(y_e/t_e ⁵)(6t⁵-15t_et⁴，+10t_e ²t³)0≤t≤t_e，其中，y_e为汽车完成整个换道过程的侧向位移，t_e为换道完成时间规划换道轨迹，由换道时间限制侧向加速度，根据不同的车速选取t_e，并根据转向逆动力学模型，施加期望方向盘转角。根据不同车速，通过换道时间限制侧向加速度，保证换道的平稳和舒适。

给定整车参数，在不同车速下采取制动和转向两种方式避撞，记录所需的纵向避撞距离。汽车在行驶过程中，在某车速下，相对距离接近或低于制动和转向曲线对应的阈值，模糊控制器分别应输出中高位和高位危险系数。

根据危险评估模型输出的危险系数，并以此制定汽车自动分级避撞控制方法，选取相应的主动避撞介入时机和方式，临界参数m1、m2、m3通过避撞试验仿真确定。

自动分级避撞控制方法分为以下四种情况：

0级模式，此时危险系数小于m1，汽车处于安全行驶状态，无须报警。

1级模式，此时危险系数大于m1且小于m2，汽车处于安全行驶状态，但存在潜在碰撞风险，因此开启红灯警示驾驶员，不要深踩加速踏板，做好制动准备。

2级模式，此时危险系数大于m2且小于m3，汽车处于危险工况下，主动触发制动操作。

3级模式，此时危险系数大于m3，汽车处于极度危险工况，停止制动，主动触发转向操作。

所述的制动和转向操作根据步骤一确定的减速度以及制动逆动力学模型和转向逆动力学模型，计算得到相应的期望制动主缸压力和期望方向盘转角，通过模糊PID方法控制制动执行器和转向执行器进行避撞操作。

如图4所示的制动和转向避撞所需的临界纵向距离仿真测试样本，模糊推理系统将相对距离D，相对速度V，前车制动减速度A作为三个输入量，以危险因子DE作为输出。D、V和A的论域分别为[0,150]m、[0,40]m/s和[0,5]m/s²，DE的论域为[0,1]，相应的比例因子设置为1/30，1/8和1，因此输入输出的模糊论域均为[0,5]。对输入和输出变量模糊集分别定义为：

D＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

V＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

DE＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

A＝{PS，PM，PB}

其中，PVS为正极小，PS为正小，PSM为正的中等偏小，PBM为正的中等偏大，PB为正大，PVB为正极大，PM正中。

表1至表3分别给出了A在不同状态时，相对距离D和相对速度V可能出现的状态和相应输出的危险因子DE，构成了模糊推理系统的全部规则。

表1模糊控制规则(A＝PS)

表2模糊控制规则(A＝PM)

表3模糊控规则(A＝PB)

通过避撞试验仿真确定临界参数m1、m2、m3分别为0.4、0.6和0.8。

基于危险评估的汽车自动避撞控制方法的仿真结果如图5和6所示。自车前端与前车后端的初始距离为150m，前车静止，后车以初始车速120km/h匀速行驶，路面附着系数为0.8，当时间为1.75s时，危险系数大于0.6，汽车触发-5m/s²制动，当时间为4.1s时，危险系数大于0.8，汽车停止制动，开始转向，自车的参考点A的横坐标数值与前车参考点B相等时,其纵坐标数值大于前车参考点B，表明自车换道避撞成功。自车前端与前车后端的初始距离为40m，前车初始速度为120km/h，零时刻以-5m/s²紧急制动，后车以初始车速120km/h匀速行驶，路面附着系数为0.8，当时间为1.3s时，危险因子大于0.6，汽车触发-5m/s²制动，最后自车制动停止，距离前车1m，避免与前车发生碰撞。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤一：通过车载传感器和车车通讯技术进行交互,在行驶过程中，实时检测汽车行驶状态信息；

步骤二：将汽车行驶状态信息输入上层控制器的危险评估模型，输出危险系数；

步骤三：根据危险评估模型输出的危险系数，选取相应的主动避撞介入模式，将预警信号和触发信号发送至下层控制器，执行操作以避免汽车发生碰撞。

2.基于权利要求1所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，步骤一中，所述汽车状态信息包括自车与障碍车的相对距离、相对速度以及前车加速度；所述自车与障碍车的相对距离通过车载毫米波雷达获取，相对距离包括侧向相对距离和纵向相对距离，并通过专用短途通信技术，即DSRC技术，进行信息交互；所述自车与障碍车的相对速度通过霍尔式车速传感器采集，并通过DSRC技术进行信息交互，相对速度包括侧向相对速度和纵向相对速度；所述的前车加速度通过加速度传感器采集，并通过DSRC技术进行信息交互，前车加速度包括侧向加速度和纵向加速度。

3.基于权利要求1所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，步骤二中，所述危险评估模型采用三维模糊器，制定模糊推理系统规则，以自车与障碍车的相对距离D、相对速度V以及前车加速度绝对值的负值A作为三个输入量，以危险系数作为一个输出量，模糊子集隶属度函数均采用三角形函数均匀分布形式，清晰化采用重心法方式。

4.基于权利要求3所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，所述模糊规则融合制动和转向避撞纵向距离以及驾驶员驾驶经验，根据驾驶员驾驶经验判断是否触发危险系数，再根据制动和转向避撞纵向距离输出危险系数。

5.基于权利要求4所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，

所述驾驶员驾驶经验如下：

(1)相对距离、相对速度一定时，前车减速度大于减速度阈值，触发危险系数；

(2)相对距离、前车加速度一定时，相对速度大于速度阈值，触发危险系数；

(3)相对速度、前车加速度一定时，相对距离小于距离阈值，触发危险系数。

6.基于权利要求4所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，模糊推理系统规则将相对距离D，相对速度V，前车制动减速度A作为三个输入量，以危险因子DE作为输出，对输入和输出变量模糊集分别定义为：

D＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

V＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

DE＝{PVS，PS，PSM，PBM，PB，PVB}

A＝{PS，PM，PB}

其中，PVS为正极小，PS为正小，PSM为正的中等偏小，PBM为正的中等偏大，PB为正大，PVB为正极大，PM正中；

表1至表3分别给出了A在不同状态时，相对距离D和相对速度V的状态和相应输出的危险因子DE，构成了模糊推理系统规则；

表1模糊控制规则(A＝PS)

表2模糊控制规则(A＝PM)

表3模糊控规则(A＝PB)

7.基于权利要求1所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，步骤三中，所述的预警信号取值为0或1，其中，0表示不触发，1表示触发；所述的触发信号包括制动触发信号和转向触发信号，分别称为制动因子和转向因子，均取值为0或1，0表示不触发，1表示触发。

8.基于权利要求1所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，所述主动避撞介入模式通过临界参数m1、m2、m3进行界定，包括0级模式、1级模式、2级模式、3级模式；

所述0级模式，即为危险系数小于m1，汽车处于安全行驶状态，预警信号为0，制动因子为0，转向因子为0，无须报警；

所述1级模式，即为危险系数大于m1且小于m2，汽车处于安全行驶状态，但存在潜在的碰撞风险，预警信号为1，制动因子为0，转向因子为0，开启红灯警示驾驶员，不要踩加速踏板，做好制动准备；

所述2级模式，即为危险系数大于m3且小于m4，汽车处于危险工况下，预警信号为1，制动因子为1，转向因子为0，主动触发制动操作；

所述3级模式，即为危险系数大于m4，汽车处于极度危险工况，预警信号为1，制动因子为0，转向因子为1，主动触发转向操作。

9.基于权利要求8所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，m1、m2、m3分别取0.4、0.6和0.8。

10.基于权利要求8所述的一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法，其特征在于，所述制动避撞，根据驾驶员平均制动减速度统计结果以及汽车制动舒适性评价指标，设置纵向加速度，并根据制动逆动力学模型，施加期望制动主缸压力；

所述的转向避撞，根据一元五次多项式规划换道轨迹，y(t)＝(y_e/t_e ⁵)(6t⁵-15t_et⁴，+10t_e ²t³)0≤t≤t_e，其中，y_e为汽车完成整个换道过程的侧向位移，t_e为换道完成时间规划换道轨迹，由换道时间限制侧向加速度，根据不同的车速选取t_e，并根据转向逆动力学模型，施加方向盘转角。