CN112046454B

CN112046454B - 一种基于车辆环境识别的自动紧急制动方法

Info

Publication number: CN112046454B
Application number: CN202010994515.3A
Authority: CN
Inventors: 专祥涛; 符占元
Original assignee: Wuhan University WHU
Current assignee: Wuhan University WHU
Priority date: 2020-09-21
Filing date: 2020-09-21
Publication date: 2021-12-07
Anticipated expiration: 2040-09-21
Also published as: CN112046454A

Abstract

本发明公开了一种基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，包括以下步骤：步骤1、建立基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型，得到汽车可达制动减速度与道路坡度和附着系数之间的关系式；步骤2、搭建自动紧急制动系统，同时建立自动紧急制动的TTC安全距离模型，设定理想TTC门槛值；步骤3、利用步骤1得到的可达制动减速度对步骤2设定的理想TTC门槛值进行校正，得到基于环境的TTC门槛值，当自车与前车的实时TTC值小于校正后的TTC门槛值时触发自动紧急制动系统。本发明考虑了道路坡度以及附着系数对制动性能的影响，保证了复杂多变工况下自动紧急制动系统的制动性能，有效的防止汽车行驶过程中碰撞事故的发生，同时提高了驾驶的舒适性。

Description

一种基于车辆环境识别的自动紧急制动方法

技术领域

本发明涉及先进辅助驾驶系统(ADAS)领域，尤其涉及一种基于车辆环境识别的自动紧急制动(AEB)方法。

背景技术

近年来我国汽车保有量逐年增加，给人们出行带来便利的同时也带来了交通拥堵、交通事故频发等交通问题，这些问题造成人员伤亡和经济损失越来越大。研究表明，大部分交通事故均由驾驶员操作失误导致。随着人们对安全驾驶的要求越来越高，汽车自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking，AEB)成为先进辅助驾驶的重要功能之一，AEB有效减少碰撞事故的发生，为人们安全驾驶保驾护航。

自动紧急制动系统是通过自动制动来避免或者缓解碰撞的一种主动安全技术，属于先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System，ADAS)的范畴。AEB通过毫米波雷达、摄像头等传感器来探测前方目标信息，并根据前方目标信息(如目标车速、相对距离等)实时计算碰撞危险程度。

目前AEB的研究难点在于碰撞危险程度门槛值的计算，当计算的碰撞危险程度小于门槛值时触发AEB。不同年龄的驾驶员、不同的驾驶习惯、不同的驾驶环境均能影响碰撞危险程度门槛值。目前的众多研究通过辨识驾驶员的驾驶状态从而确定不同的门槛值；但是这种方法难度系数大，实时性差，并且辨识准确率低。在实际驾驶过程中，工况复杂多变，环境是影响碰撞危险程度门槛值的主要因素。环境因素包括路面坡度和轮胎与路面之间的附着系数，目前基于坡度和附着系数确定制动紧急制动策略的研究较少。通过识别车辆环境得到精确的碰撞危险程度门槛值能保证AEB的制动效果。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，通过识别行驶过程中的道路坡度和道路附着系数，确定驾驶环境下制动门槛值，与普通的紧急制动策略相比，该策略在复杂多变的驾驶环境下，能保证汽车自动紧急制动的制动性能，有效的防止追尾碰撞事故的发生。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、获取车辆信息、道路坡度信息和附着系数信息，建立基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型，得到汽车可达制动减速度与道路坡度和附着系数之间的关系式；

步骤2、搭建自动紧急制动系统，同时建立自动紧急制动的TTC安全距离模型，设定理想TTC门槛值；

步骤3、利用步骤1得到的可达制动减速度对步骤2设定的理想TTC门槛值进行校正，得到基于环境的TTC门槛值，当自车与前车的实时TTC值小于校正后的TTC门槛值时触发自动紧急制动系统。

进一步地，本发明的所述的步骤1中搭建基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型，得到可达汽车制动减速度与坡度和附着系数之间的关系式的具体方法为：

制动时基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型如下所示：

ma＝F₁+F₂+m gsinθ#(1)

式中，m为汽车总质量；a为汽车可达制动减速度，a为矢量，为正时与汽车运动方向相反，为负时与汽车运动方向相同；F₁、F₂分别为前、后车轮的地面制动力；g为重力加速度；θ为道路坡度，上坡为正值，下坡为负值；

在制动时，若只考虑车轮的运动为滚动与抱死拖滑两种情况，当制动踏板力较小时，制动器摩擦力矩不大，地面与轮胎之间的摩擦力即地面制动力足以克服制动器摩擦力矩而使车轮滚动；当车轮滚动时，前、后车轮的地面制动力F₁、F₂如下所示：

式中，F_μ1、F_μ2为前、后轮制动器制动力，两者之间的关系如下所示：

F_μ＝F_μ1+F_μ2#(3)

式中，F_μ为车辆施加的制动器总制动力；在自动紧急制动系统中，理想制动器总制动力大小为：

F_μ＝ma_e#(4)

将式子(2)、(3)、(4)代入式子(1)得：

a＝a_e+g sinθ#(5)

式中，a_e为汽车滚动时的理想制动减速度，a_e为矢量，为正时与汽车运动方向相反，为负时与汽车运动方向相同；g为重力加速度；θ为道路坡度，上坡为正值，下坡为负值；

当制动踏板力较大时，制动器摩擦力矩较大，地面与轮胎之间的摩擦力即地面制动力不足以克服制动器摩擦力矩而使车轮抱死拖滑；当车轮车轮抱死拖滑时，前、后车轮的地面制动力F₁、F₂如下所示：

式中，Z₁、Z₂为前、后轮的地面反向法力；μ₁、μ₂为前、后轮与地面之间的附着系数。；前、后车轮的地面法向反力Z₁、Z₂如下所示：

将式子(6)(7)代入式子(1)得：

式中，θ为道路坡度；L₁为汽车重心到前轴的距离；L₂为汽车重心到后轴的距离；L＝L₁+L₂；h为汽车重心到行驶平面的垂直距离；

理想情况下，μ₁＝μ₂＝μ₀，式子(8)化简为：

a＝g(μ₀ cosθ+sinθ)#(9)

式中a为汽车可达制动减速度；g为重力加速度；θ为道路坡度；μ₀为汽车轮胎与道路之间的附着系数；

综上所述，汽车在制动时根据牛顿第二定律建立的基于道路坡度和附着系数的运动学模型如下所示：

式中，a为可达制动减速度，a_e为理想制动减速度，两者均为矢量，为正时与汽车运动方向相反，为负时与汽车运动方向相同；g为重力加速度；θ为道路坡度，上坡时为正值，下坡时为负值；μ₀为汽车轮胎与道路之间的附着系数。

进一步地，本发明的步骤2所述的自动紧急制动系统包括：感知单元、运算单元和执行单元；其中：

感知单元，用于获取自车信息和目标车信息，同时获取驾驶环境的道路坡度以及附着系数，为运算单元实时提供数据；运算单元，用于判断安全状态和确定控制功能，并精准计算控制量，为执行单元提供控制指令和控制量大小；执行单元，用于显示报警及制动命令，当危险程度小于门槛值时，产生报警和制动动作。

进一步地，本发明的步骤2所述的自动紧急制动TTC安全距离模型具体为：

自动紧急制动TTC安全距离模型，根据碰撞时间的大小分为一级报警和三级制动；碰撞时间TTC的计算方法为：

式中，D_rel为自车与前车的相对距离，V_rel为自车与前车的相对速度。

进一步地，本发明的所述的一级报警和三级制动策略具体为：

在本自动紧急制动系统中，采用分级制动策略。共有四个TTC门槛值，分别是预警门槛值TTCwarning(Time Forward Collision Warning)、一级制动门槛值TTC_PB1(TimePartial Braking 1st stage)、二级制动门槛值TTC_PB2(Time Partial Braking 2ndstage)、三级制动门槛值TTC_FB(Time Full Braking)；

当TTC小于TTCwarning时自动紧急制动装置启动报警；当TTC小于TTC_PB1时自动紧急制动装置启动第一级制动，制动减速度为a_PB1；当TTC小于TTC_PB2时自动紧急制动装置启动第二级制动，制动减速度为a_PB2；当TTC小于TTC_FB时自动紧急制动装置启动第三级制动，制动减速度为a_FB；自动紧急制动安全距离模型中参数满足以下关系：

常规的自动紧急制动策略中，各级TTC门槛值的计算方法为：

式中，V_rel是自车和前车之间的相对速度，该值通过自动紧急制动系统的感知模块获得；a_e为理想制动减速度，a_e为矢量，为正时与汽车运动方向相反，为负时与汽车运动方向相同，各级的理想制动减速度在理想环境由经验值给出，没有考虑实际驾驶环境下的道路坡度和道路附着系数。

进一步地，本发明的所述步骤3中根据步骤1所建立的基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型，得到当前驾驶环境下的可达制动减速度；根据步骤2所设计的分级自动紧急制动系统和安全距离模型，通过代入步骤1的可达制动减速度得到实际驾驶环境下的TTC门槛值；实际驾驶环境下的TTC门槛值的计算方法如下所示：

式中，V_rel是自车和前车之间的相对速度，该值通过自动紧急制动系统的感知模块获得；a为可达制动减速度，该值大小在汽车滚动状态下与道路坡度θ有关，在车辆抱死滑动状态下与道路坡度θ和路面附着系数μ₀有关；

在本自动紧急制动策略中，采用的分级制动策略共有四个TTC门槛值，四个门槛值中，前三级门槛值TTCwarning、TTC_PB1、TTC_PB2均处于车辆滚动状态，校正后的TTC门槛值为：

三级制动门槛值TTC_FB处于抱死拖滑状态，校正后的TTC门槛值为：

当实时TTC值小于校正后TTCwarning时，触发预警装置；当实时TTC值小于校正后TTC_PB1时，触发第一级制动；当实时TTC值小于校正后TTC_PB2时，触发第二级制动；当实时TTC值小于校正后TTC_FB时，触发第三级制动。各级门槛值大小与道路坡度和附着系数有关，保证车辆在复杂多变的驾驶工况中能完全避免发生碰撞。

本发明产生的有益效果是：1.建立基于坡度和附着系数的汽车运动学模型，可以对汽车的制动过程进行高效控制；2.提出分级的自动紧急制动系统的制动策略，通过识别环境得到最优TTC门槛值，即使在复杂的工况中也能保证自动紧急制动系统的性能，保证车辆行驶过程中避免发生碰撞。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明一个实施例的自动紧急制动方法流程示意图；

图2为本发明一个实施例的自动紧急制动系统装置结构示意图；

图3为本发明一个实施例的自动紧急制动系统分级制动模型示意图；

图4为本发明一个实施例的基于环境识别的自动紧急制动系统工作流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明实施例的基于环境识别的自动紧急制动方法，包括以下步骤：

步骤1，对车辆进行受力分析，通过识别驾驶环境中的道路坡度和路面附着系数，建立汽车制动时基于坡度和附着系数的车辆运动学模型。通过该模型可计算实际环境下自动紧急制动系统的可达制动减速度。TTC门槛值是自动紧急制动系统性能的重要参数；若TTC门槛值较小，车辆将因制动时间不足导致与前车发生碰撞；若TTC门槛值较大，车辆将因频繁触发自动紧急制动系统而影响驾驶员的正常驾驶。通过代入实际环境下的可达制动减速度，得到驾驶环境下精确的TTC门槛值。

步骤2，建立自动紧急制动的安全距离模型。为了保证驾驶安全的同时提高驾驶的舒适性，本发明采用了一种分级制动的安全距离模型。

步骤3，通过步骤1可以得到当前环境下的可达制动减速度，从而得到精确的TTC门限值。通过步骤2可以得到实时表示碰撞危险程度的TTC值。TTC值越大，说明碰撞危险程度低；TTC值越小，说明碰撞危险程度高。当小于TTC门槛值时触发自动紧急制动系统，系统施加相对应的动作。

可见，对于普通的自动紧急制动系统，由于路况的变化，道路坡度和附着系数在发生改变。车辆未能根据实际工况做出相应的调整从而严重影响自动紧急制动系统的性能。例如车辆在下雨天或者在结冰的路面上行驶，由于道路的附着系数小，如果未能调整TTC门槛值，将因为制动时间不足导致与前车发生碰撞。本发明实施例中，通过道路坡度和附着系数对TTC门槛值进行校正。如果在附着系数较小的道路或者在下坡道路上行驶时，与普通的自动紧急制动系统相比，TTC门槛值变大，系统拥有足够的制动时间从而避免发生碰撞。车辆在任何工况的道路上行驶时，均能得到精确的TTC门槛值，保证车辆完全避免发生碰撞。

图2为本发明一个实施例的自动紧急制动系统装置结构示意图；如图2所示，与上述发明实施例的自动紧急制动系统装置至少包括感知单元、计算单元、执行单元。具体连接关系和各种部分的功能如下：

感知单元，用于感知探测周围环境信息，包括自车运动信息，前车运动信息，当前道路坡度以及道路附着系数等。结合传感器和车辆坐标系的相对关系，从而获得目标物相对车辆的位置信息，为车辆的控制提供数据。

运算单元，用于处理感知单元获取的各项信息并向执行单元发处控制指令。利用自车信息，前车信息，道路坡度和附着系数计算TTC以及TTC门槛值，判断安全状态和确定控制功能。实时计算的TTC与TTC门槛值进行比较，当危险程度小于门槛值时，产生报警和制动指令；同时精确的计算控制量，为执行单元提供控制指令和控制量大小。

执行单元，用于执行运算单元发出的控制指令，执行报警及制动命令。若收到运算单元的报警指令，则通过视觉、听觉、触觉的方式提醒驾驶员前方有碰撞危险。若收到运算单元的制动指令，则根据运算单元计算的控制量大小对车辆施加制动动作。

图3为本发明一个实施例的自动紧急制动系统分级制动模型示意图。如图3所示，在本发明实施例中，为保证车辆行驶安全的同时，提高驾驶员驾驶的舒适性，自动紧急制动系统分级制动模型根据碰撞时间TTC大小分为四级，包括预警、一级制动、二级制动以及三级制动。

预警：当实时TTC的值小于预警门槛值TTC_warning时，触发预警装置，提示前方有碰撞危险。预警装置由视觉、听觉、触觉传感器组成。

一级制动：当实时TTC的值小于一级制动门槛值TTC_PB1时，触发第一级制动，制动减速度较小。

二级制动：当实时TTC的值小于二级制动门槛值TTC_PB2时，触发第二级制动，制动减速度较大。

三级制动：当实时TTC的值小于三级制动门槛值TTC_FB时，触发第三级制动，制动减速度是当前驾驶环境下的最大制动减速度。

自动紧急制动系统分级制动模型保证在施加制动之前给驾驶员充分的反映时间。如果驾驶员在预警阶段或者制动阶段踩下制动踏板或者打开转向灯，表明驾驶员已经意识到前方有碰撞危险，自动紧急制动系统结束本次控制过程。该模型逐级施加制动减速度，保证在制动过程中有平滑的加速度，不会出现急刹的情况，保证安全的同时提高驾驶员驾驶的舒适性。

图4为本发明一个实施例的基于环境识别的自动紧急制动系统工作流程图。如图4所示，该工作流程首先根据自车信息和前车信息实时计算TTC，再通过获取道路坡度和附着系数校正TTC门槛值，得到的实时TTC和校正后的TTC门槛值两者进行比较。当实时TTC的值小于校正后的报警门槛值时，触发车辆报警；当实时TTC的值小于校正后的一级制动门槛值时，触发一级制动；当实时TTC的值小于校正后的二级制动门槛值时，触发二级制动；当实时TTC的值小于校正后的三级制动门槛值时，触发三级制动。如果车辆在制动过程中自车停止或者车辆发生碰撞，则关闭自动紧急制动系统。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

虽然以上结合附图描述了本发明的具体实施方式，但是本领域普通技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对这些实施方式做出多种变形或修改，而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims

1.一种基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤3、利用步骤1得到的可达制动减速度对步骤2设定的理想TTC门槛值进行校正，得到基于环境的TTC门槛值，当自车与前车的实时TTC值小于校正后的TTC门槛值时触发自动紧急制动系统；

所述的步骤1中搭建基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型，得到可达汽车制动减速度与坡度和附着系数之间的关系式的具体方法为：

ma＝F₁+F₂+mgsinθ#(1)

F_μ＝F_μ1+F_μ2#(3)

F_μ＝ma_e#(4)

将式子(2)、(3)、(4)代入式子(1)得：

a＝a_e+gsinθ#(5)

式中，Z₁、Z₂为前、后轮的地面反向法力；μ₁、μ₂为前、后轮与地面之间的附着系数；前、后车轮的地面法向反力Z₁、Z₂如下所示：

将式子(6)(7)代入式子(1)得：

理想情况下，μ₁＝μ₂＝μ₀，式子(8)化简为：

a＝g(μ₀cosθ+sinθ)#(9)

式中，a为可达制动减速度，a_e为理想制动减速度，两者均为矢量，为正时与汽车运动方向相反，为负时与汽车运动方向相同；g为重力加速度；θ为道路坡度，上坡时为正值，下坡时为负值；μ₀为汽车轮胎与道路之间的附着系数；

步骤2所述的自动紧急制动TTC安全距离模型具体为：

2.根据权利要求1所述的基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，其特征在于，步骤2所述的自动紧急制动系统包括：感知单元、运算单元和执行单元；其中：

3.根据权利要求1所述的基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，其特征在于，所述的一级报警和三级制动策略具体为：

共有四个TTC门槛值，分别是预警门槛值TTCwarning 、一级制动门槛值TTC_PB1、二级制动门槛值TTC_PB2、三级制动门槛值TTC_FB；

常规的自动紧急制动策略中，各级TTC门槛值的计算方法为：

4.根据权利要求1所述的基于车辆环境识别的自动紧急制动方法，其特征在于，所述步骤3中根据步骤1所建立的基于道路坡度和附着系数的车辆运动学模型，得到当前驾驶环境下的可达制动减速度；根据步骤2所设计的分级自动紧急制动系统和安全距离模型，通过代入步骤1的可达制动减速度得到实际驾驶环境下的TTC门槛值；实际驾驶环境下的TTC门槛值的计算方法如下所示：

在本自动紧急制动策略中，采用的分级制动策略共有四个TTC门槛值，四个门槛值中，前三级门槛值TTCwarning 、TTC_PB1、TTC_PB2均处于车辆滚动状态，校正后的TTC门槛值为：

当实时TTC值小于校正后TTCwarning 时，触发预警装置；当实时TTC值小于校正后TTC_PB1时，触发第一级制动；当实时TTC值小于校正后TTC_PB2时，触发第二级制动；当实时TTC值小于校正后TTC_FB时，触发第三级制动；各级门槛值大小与道路坡度和附着系数有关，保证车辆在复杂多变的驾驶工况中能完全避免发生碰撞。