CN116118720A - 一种基于车辆工况可变控制策略的aeb-p系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于车辆工况可变控制策略的AEB‑P系统，通过信息感知模块获取车辆周围环境与行人信息，数据融合模块将周围环境与行人信息进行匹配融合得到车辆前方行人数据；行驶工况判断模块判断出当前车辆的行驶工况；控制策略计算模块接收车辆的行驶工况和车辆前方行人数据；根据车辆前方行人数据与行驶工况输出TTC分级阈值；风险评估决策模块根据TTC分级阈值和车辆前方行人数据计算出TTC值，并决策出当前风险等级；控制执行模块根据当前风险等级对车辆执行控制。本发明的AEB‑P系统的触发阈值根据车辆当前行驶状态不断变化，可以有效避免固定阈值下某些行驶状态导致AEB‑P系统失效的情况，同时对触发阈值进行评价和修正，在保证AEB‑P系统有效性的同时减少AEB‑P系统对驾驶员的干扰。

Description

一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统
技术领域
本发明属于车辆主动安全高级辅助驾驶技术领域。更具体地，本发明涉及一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统。
背景技术
随着智能汽车的发展，许多汽车厂商开始在车辆上装有针对行人的自动紧急刹车系统(Autonomous Emergency Braking System Pedestrian,简称AEB-P)。AEB-P系统可通过车载传感器探测前方目标信息，根据内部算法预判碰撞危险程度，在决策到有碰撞的可能性时，系统会通过图像和声音等方式警告驾驶员进行碰撞规避，若达到碰撞危险阈值且驾驶员尚未做出正确的反应时，系统将对车辆进行主动制动，以避免碰撞的发生或减少碰撞损失。但是有研究表明配备AEB-P车辆不能完全避免碰撞。
针对行人的AEB-P系统研究主要包括两个问题：一是如何快速准确的对行人进行识别和跟踪；二是如何实现合理高效的安全评估与决策。随着传感技术、人工智能的发展和计算机处理能力的提高，第一个问题逐渐得到解决。目前主动紧急制动安全评估方法主要分为安全距离策略和碰撞时间(Time To Collision,简称TTC)模型，分别依靠安全距离和碰撞时间两种参数，决策参数阈值的标定通常依靠实验进行，这种方法的固有缺陷就是使系统的鲁棒性不够强，且实现及应用方式偏繁琐，故如何综合人员安全和主动安全执行效率，对行车环境进行安全评估并进行避撞决策是第二个问题的难点。
TTC模型相较于其他安全评估模型相比具有输出参数少，计算时间短，触发时随着车速的提高，线性关系变化趋势相比于其他策略最为均衡等优点，目前大部分的AEB-P系统都将TTC模型作为风险评估指数。采用TTC模型的AEB-P系统识别危险的方式是实时计算TTC值，将TTC值与提前标定的TTC预警阈值进行比较后行人风险情况被划分为不同的等级，不同风险等级对应不同的制动策略，制动器接收AEB-P系统发出的制动策略信号后做出相应的控制到达制动效果。TTC阈值作为AEB-P系统的决策参数决定着系统触发的时机，是AEB-P系统的最高决策层，TTC阈值的设定情况决定了AEB-P系统的行人避碰最终结果。目前TTC阈值大多基于实验标定的固定值，现实中车辆运行状态及道路环境各不相同，若始终以预定的TTC预警阈值来衡量是否安全，预警结果将可能不准，因此需要一种可以适应不同车辆行驶工况的TTC阈值作为AEB-P系统决策与控制的依据。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，AEB-P系统的触发阈值可根据车辆当前行驶状态不断变化，可以有效避免固定阈值下某些行驶状态导致AEB-P系统失效的情况，同时对触发阈值进行评价和修正，在保证AEB-P系统有效性的同时减少AEB-P系统对驾驶员的干扰。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，包括：
信息感知模块，所述信息感知模块获取车辆周围环境与行人信息；
数据融合模块，所述数据融合模块接收信息感知模块采集的周围环境与行人信息，并将周围环境与行人信息进行匹配融合得到车辆前方行人数据；
行驶工况判断模块，行驶工况判断模块获取车辆的行驶车速和最大减速度；并根据行驶车速和最大减速度判断出当前车辆的行驶工况；
控制策略计算模块，控制策略计算模块接收车辆的行驶工况和车辆前方行人数据；根据车辆前方行人数据与行驶工况输出TTC分级阈值；获得所述TTC分级阈值的方法为：
S1、根据车辆的行驶工况，计算不同行驶工况对应的最短制动TTC阈值；
S2、基于最短制动TTC阈值，计算出当前的制动距离，并根据所计算出的制动距离与制动距离阈值进行比较若制动距离小于制动距离阈值时将当前车辆行驶制动区间划分为正常制动区间；反之将制动区间划分为长制动区间；
S3、根据制动区间的类型以及当前行驶工况，设定相应的TTC分级阈值；若处于正常制动区间时，设置2级TTC分级阈值；若处于长制动区间时，设置3级TTC分级阈值；
风险评估决策模块，风险评估决策模块接收TTC分级阈值和车辆前方行人数据；根据TTC分级阈值和车辆前方行人数据计算出TTC值，并将计算出的TTC值与TTC分级阈值进行对比决策出当前风险等级；
控制执行模块，控制执行模块接收风险评估决策模块决策出的当前风险等级对车辆执行控制。
进一步，若车辆处于正常制动区间，且匀速行驶时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值和全力制动TTC阈值，计算公式如下：
若车辆处于正常制动区间，且加速度不为0时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值和全力制动TTC阈值，计算公式如下：
其中，TTCn1为预警TTC阈值，TTCn2为全力制动TTC阈值，v1表示自车车速，v2表示行人纵向速度，amax表示当前可获得的最大减速度，an表示车辆当前加速度，d表示车辆与行人间的安全距离，t2表示系统延迟，t3表示减速度增加时间，Δt为固定值；
若车辆处于长制动区间，且匀速行驶时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值、部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，计算公式如下：
若车辆处于长制动区间，且加速度不为0时，TTC分级阈值包括TTCl1、TTCl2和TTCl3，计算公式如下：
其中，TTCl1为预警TTC阈值、TTCl2为部分制动TTC阈值，TTCl3为全力制动TTC阈值，v1表示自车车速，v2表示行人纵向速度，amax表示当前可获得的最大减速度，an表示车辆当前加速度，d表示车辆与行人间的安全距离，t2表示系统延迟，t3表示减速度增加时间，Δt为固定值，k为驾驶员舒适性调节系数。
进一步，驾驶员舒适性调节系数k表示为：
式中，v1为自车车速，d0为安全距离。
进一步，风险评估决策模块内决策当前车辆行驶的风险等级的方法：
S1、计算当前TTC值；
S2、在不同制动区间类型下，根据当前TTC值与TTC分级阈值的关系分别划分不同的风险等级；
在车辆运行在正常制动区间时，当前TTC值大于TTCn1时风险等级为一级；当前TTC值小于TTCn1并大于TTCn2时风险等级为二级，即碰撞预警区域；当前TTC值小于TTCn2时风险等级为四级；
在车辆运行在长制动区间时，当前TTC值大于TTCl1时风险等级为一级；当前TTC值小于TTCl1并大于TTCl2时风险等级为二级；当前TTC值小于TTCl2并大于TTCl3时风险等级为三级；当前TTC值小于TTCl3时风险等级为四级。
进一步，行人风险等级到达三级或四级时会自动终止计算TTC阈值，并将当前得到的最短制动TTC阈值作为固定触发阈值保存，直至解除危险状态。
进一步，不同的风险等级对应不同信号值，且AEB-P将信号值发向控制执行模块。
进一步，在风险等级为一、二或三级时，一旦驾驶员做出制动操作，AEB-P将退出风险等级将驾驶权移交给驾驶员；在风险等级为四级时，即使驾驶员做出操作AEB-P系统也将持续全力制动，以达到目前可到达的最大制动力。
进一步，所述车辆执行控制模块是根据AEB-P发出的信号值对车辆做出对应的控制，实现车辆减速、制动和报警的操作。
进一步，所述信息感知模块通过车载摄像头传感器和毫米波雷达传感器获取车辆外部环境信息与车辆前方行人信息。
进一步，所述车辆执行模块包括声光报警器、LED显示器、线控制动系统、电子稳定系统(ESC)和发动机(EMS)或电机控制器。
有益效果
1、使用可变TTC阈值控制的AEB-P系统可以实现AEB-P系统根据车辆不同工况选择最合适的触发阈值，解决了在高车速和低最大减速度下由于刹车距离过长而导致的系统失效、碰撞发生，最大程度上避免了由于驾驶员分心或反应不及时而导致的事故的发生。
2、相较于传统AEB-P系统采用固定阈值触发的控制方法，根据车辆工况的可变TTC阈值控制方法可以实现在不同工况下选取最佳TTC阈值控制AEB-P系统，以到达触发时机合理、对驾驶员干扰少、在某些情况下提高避撞率的特点，更好的满足了AEB-P系统在安全性和舒适性的折衷。
本发明的目的在于提出基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，AEB-P系统的触发阈值可根据车辆行驶状态的不断计算最佳TTC阈值，可以有效避免固定阈值下某些行驶状态导致AEB-P系统失效的情况，同时对得到的TTC触发阈值进行评价和修正，在保证AEB-P系统有效性的同时减少AEB-P系统对驾驶员的干扰。
附图说明
图1为本发明一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统框图。
图2为本发明风险等级划分示意图；
图3为本发明基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统判断过程示意图；
图4为正常制动区间内，本发明不同的风险等级下AEB-P发出信号值示意图；
图5为长制动区间内，本发明不同的风险等级下AEB-P发出信号值示意图。
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于解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明涉及车辆高级驾驶辅助系统、自动紧急行人制动系统、多传感器融合、AEB-P系统多级控制策略等相关领域，针对目前AEB-P系统在某些情况存在下失效、不能有效实现行人避撞的问题，本发明提出一种基于车辆运行工况可变控制策略的AEB-P系统，同时引入最短制动TTC阈值与驾驶舒适性调节系数，使AEB-P系统的激活阈值可根据目前的运行工况不断调整到最佳阈值，以达到AEB-P系统的激活时机在保证行人的安全的基础上充分考虑驾驶员的舒适性，减少AEB-P系统对驾驶员的干扰，提升AEB-P系统的舒适性。
结合附图1所示本发明系统，一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统；该系统包括：
信息感知模块，信息感知模块使用车载传感器获取周围环境与行人信息，
数据融合模块，数据融合模块接收信息感知模块采集的周围环境与行人信息，并将周围环境与行人信息进行匹配融合得到更为准确的车辆前方行人数据；
行驶工况判断模块，行驶工况判断模块通过车辆自身传感器获取车辆的行驶车速和最大减速度；并根据行驶车速和最大减速度判断出当前车辆的行驶工况。
控制策略计算模块，控制策略计算模块接收车辆的行驶工况和车辆前方行人数据；根据车辆前方行人数据与行驶工况输出TTC分级阈值；
风险评估决策模块，风险评估决策模块接收TTC分级阈值和车辆前方行人数据；根据TTC分级阈值和车辆前方行人数据计算出TTC值，并将计算出的TTC值与TTC分级阈值进行对比决策出当前风险等级；
控制执行模块，控制执行模块接收风险评估决策模块决策出的当前风险等级对车辆执行相应的控制。
本发明中各模块的具体实施步骤：
1、信息感知模块
信息感知模块主要通过多传感器融合感知的方法获取车辆外部环境信息与车辆前方行人信息。更具体地，其中多传感器主要包括单目摄像头传感器和毫米波雷达传感器。
所述的单目摄像头传感器实时拍摄车辆前方场景，通过计算图像中的方向梯度直方图对前方行人进行特征提取，然后使用支持向量机对图像中提取到的行人特征进行目标分类，若判断到前方存在行人则需要使用摄像头实时获取行人信息。
所述的获取行人信息是指识别到行人后，通过单目摄像头获取的行人相关有效信息。对摄像头标定和图像矫正后，将识别到的行人使用矩形框标记，并获取行人矩形框的中心点，记录连续两帧图像中行人中心点与行人左右边缘，通过计算可得到行人中心点的世界坐标、行人宽度和边缘角度，将连续两帧的行人中心点坐标微分可得行人速度。
所述的毫米波雷达采用全天候的工作模式，实时向前方范围为40m，FOV角开度为60°的区域发射连续信号扫描范围内所有目标(即行人)，并返回与目标间的相对距离、相对速度、方位角等数据。
更具体地，摄像头安装于汽车前挡风玻璃处，实时拍摄前方道路视频图像数据；毫米波雷达安装在车辆保险杠中间位置，实时获取与前方目标的相关信息。
2、数据融合模块
在数据融合模块内对信息感知模块获取的行人数据进行融合，具体是指摄像头传感器在识别到行人后，将摄像头传感器与毫米波雷达传感器返回的行人数据在时间、位置和空间维度进行匹配，实现在世界坐标系下行人位置的精准定位，以获取更为精准的行人数据；并将融合后的行人数据发送至控制策略计算模块和风险评估决策模块；若前方未检测到行人目标则将表示当前行车状态安全。
其中，行人数据包括行人横向速度vxp，行人纵向速度vyp，自车与行人间的相对距离drel，行人方位角θ；进一步的自车与行人间的相对横纵向距离drx、dry可由下面两式得到。
其中，纵向方向与自车航向平行的方向，横向为与自车航向垂直的方向。
3、行驶工况判断模块
行驶工况判断模块用于实时判断车辆行驶工况，车辆行驶工况包括车速和最大减速度；具体通过设置在车身的车速传感器，以获取车辆的实时车速信息；通过车辆轮胎传感器检测实时轮胎参数与滑移率，车身传感器检测侧偏角等参数，然后将获得参数输入卡尔曼滤波估计地面摩擦系数估算模型中输出当前地面摩擦系数，将所得的地面摩擦系数输入公式计算出车辆实时的最大减速度。
计算公式如下：
amax＝μ·g
式中amax为车辆最大减速度，μ为地面摩擦系数，g为重力加速度，一般取9.8m/s2。
4、控制策略计算模块
结合图3，控制策略计算模块内置阈值计算模型，将所接收到的行人数据和车辆行驶工况后代入阈值计算模型，得到当前工况下的最短制动TTC阈值；在最短制动TTC阈值的基础上设置不同TTC阈值实现AEB-P系统的多级控制策略。具体如下：
在本实施例中，所述的行人数据包括车辆与行人相对速度、车辆与行人相对距离、行人速度、方位角；车辆行驶工况包括车辆行驶速度、车辆最大减速度等参数。
在本实施例中，最短制动TTC阈值表示当前方存在危险时AEB-P在此阈值时机激活车辆能够完全避免碰撞，并且车辆刹停后与行人间留有一定的安全距离；最短制动TTC阈值与车辆行驶速度成正比，与车辆最大减速度成反比，在高速或低最大减速度的情况下得到最短制动TTC阈值较大，车辆刹车距离较长。
车辆的刹车距离主要受到车辆行驶速度和车辆最大减速度影响，车辆采用固定TTC阈值的AEB-P系统处于低车速和高减速度时可以实现有效避撞，在到达行人前及时将车辆速度降为0，但是随着车速的升高和最大减速度减小，刹车距离不断增加，原本的TTC阈值已经不适用于目前的车辆工况，此时则需要更大的TTC阈值才可以实现避撞。但是若TTC阈值过大，那么AEB-P系统响应将会过于灵敏，造成频繁触发，使驾驶员产生厌烦感，严重影响驾驶体验，降低驾驶舒适性；若预设的TTC阈值过小，AEB-P系统响应较为迟钝，无法充分发挥AEB-P系统的效能，难以在紧急情况下及时避险，使驾驶安全性得不到保证。
因此，在本申请中针对车辆处于高车速和低减速度运行工况计算得到的最短制动TTC阈值较大的情况，引入驾驶舒适性调节系数对最短制动TTC阈值进行约束优化，对AEB-P系统进行精确控制，减少系统对驾驶员影响。
首先，根据车辆当前行驶工况，计算相应行驶工况下的最短制动TTC阈值，公式如下：
当车辆匀速行驶时：
当车辆存在加速或减速行为时：
其中，TTCthr表示最短制动TTC阈值，v1表示自车车速，v2表示行人纵向速度，an表示车辆当前加速度，t2表示系统延迟，t3表示减速度增加时间，amax表示当前可获得的最大减速度，d表示车辆与行人间的安全距离。
其次，基于当前行驶工况下计算出的最短制动TTC阈值，计算出当前的制动距离，并根据所计算出的制动距离与制动距离阈值进行比较，其中制动距离阈值设置为20m，若制动距离小于制动距离阈值时将当前车辆行驶制动区间划分为正常制动区间；反之将制动区间划分为长制动区间。
其中基于最短制动TTC阈值的车辆制动距离计算公式如下所示：
式中dTTC表示当前制动距离，v0表示车辆制动前的初速度，tdelay表示制动系统总延迟，amax表示车辆能达到的最大减速度，TTCthr表示最短制动TTC阈值，
最后，根据制动区间的类型以及当前行驶工况，设定相应的TTC分级阈值。当处于正常制动区间时，设置2级TTC分级阈值；当处于长制动区间时，设置3级TTC分级阈值；且根据行驶工况下计算TTC分级阈值的方法具体如下：
(1)若车辆处于正常制动区间，且匀速行驶时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值(记TTCn1)和全力制动TTC阈值(记TTCn2)，计算公式如下：
(2)若车辆处于正常制动区间，且加速度不为0时，TTC分级阈值包括TTCn1和TTCn2，计算公式如下：
(3)若车辆处于长制动区间，且匀速行驶时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值(记TTCl1)、部分制动TTC阈值(记TTCl2)和全力制动TTC阈值(记TTCl3)，计算公式如下：
(4)若车辆处于长制动区间，且加速度不为0时，TTC分级阈值包括TTCl1、TTCl2和TTCl3，计算公式如下：
其中，Δt为固定值，k为驾驶员舒适性调节系数。
所述的Δt取值为1s，k值为随车速变化的变量，其计算公式如下式所示：
式中v1为自车车速，d0为安全距离。
5、风险评估决策模块
风险评估决策模块内根据收到的行人融合数据计算当前TTC值，并与控制策略计算模块输出的当前车辆工况下的控制阈值进行对比，决策当前车辆行驶的风险等级。
首先，风险评估决策模块内计算当前TTC值采用的计算如下公式：
式中Drel表示车辆与行人间的相对距离，vrel表示车辆与行人间的相对速度，ar表示车辆与行人间的相对加速度，v1(t)表示t时刻的车辆速度，v2(t)表示t时刻的行人速度。
其次，由于不同制动区间类型对应的TTC分级阈值的级别不同，因此在不同制动区间类型下根据当前TTC值与TTC分级阈值的关系分别划分不同的风险等级。具体如下：
如图2和5，在车辆运行在正常制动区间时，AEB-P系统采用2级阈值控制，即当前TTC值大于TTCn1时风险等级为一级，即行人安全区域；当前TTC值小于TTCn1并大于TTCn2时风险等级为二级，即碰撞预警区域；当前TTC值小于TTCn2时风险等级为四级，即碰撞危险区域。
如图4，在车辆运行在长制动区间时AEB-P系统采用3级阈值控制，当前TTC值大于TTCl1时风险等级为一级，即行人安全区域；当前TTC值小于TTCl1并大于TTCl2时风险等级为二级，即碰撞预警区域；当前TTC值小于TTCl2并大于TTCl3时风险等级为三级，即碰撞制动区域；当前TTC值小于TTCl3时风险等级为四级，即碰撞危险区域。
行人风险等级到达三级或四级时会自动终止计算TTC阈值，并将当前得到的最短制动TTC阈值作为固定触发阈值保存，直至解除危险状态。
在本实施例中，在不同的风险等级下，AEB-P将向控制执行模块发出不同信号值，具体为：一级发出信号值0，二级发出信号值1，三级发出信号值2，四级发出信号值3；在一、二、三安全级别中一旦驾驶员做出制动操作，AEB-P将退出风险等级将驾驶权移交给驾驶员，但是在安全级别为四时，即使驾驶员做出操作AEB-P系统也将持续全力制动，以达到目前可到达的最大制动力。
6、车辆控制执行模块
车辆执行控制模块是根据AEB-P发出的信号值对车辆做出对应的控制，实现车辆减速、制动和报警等操作。
更具体地，车辆执行模块包括声光报警器、LED显示器、线控制动系统、电子稳定系统(ESC)和发动机(EMS)或电机控制器。
所述不同信号值对应的控制分别为：信号值0不采取任何措施；信号值1发出文字和图像提示信号并且伴随蜂鸣器响3声，提醒驾驶员前方有行人，有碰撞危险；信号值2发出持续紧急报警信号并伴随蜂鸣器常响，同时控制制动系统部分制动，切断发动机或电机控制；信号值3发出持续紧急报警信号并伴随蜂鸣器常响，同时控制制动系统全力制动。
综上，本系统能够克服现有技术缺陷，实现可变阈值AEB-P系统，更好符合AEB-P系统的技术和安全要求，
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，包括：
信息感知模块，所述信息感知模块获取车辆周围环境与行人信息，；
数据融合模块，所述数据融合模块接收信息感知模块采集的周围环境与行人信息，并将周围环境与行人信息进行匹配融合得到车辆前方行人数据；
行驶工况判断模块，行驶工况判断模块获取车辆的行驶车速和最大减速度；并根据行驶车速和最大减速度判断出当前车辆的行驶工况；
控制策略计算模块，控制策略计算模块接收车辆的行驶工况和车辆前方行人数据；根据车辆前方行人数据与行驶工况输出TTC分级阈值；获得所述TTC分级阈值的方法为：
S1、根据车辆的行驶工况，计算不同行驶工况对应的最短制动TTC阈值；
S2、基于最短制动TTC阈值，计算出当前的制动距离，并根据所计算出的制动距离与制动距离阈值进行比较若制动距离小于制动距离阈值时将当前车辆行驶制动区间划分为正常制动区间；反之将制动区间划分为长制动区间；
S3、根据制动区间的类型以及当前行驶工况，设定相应的TTC分级阈值；若处于正常制动区间时，设置2级TTC分级阈值；若处于长制动区间时，设置3级TTC分级阈值；
风险评估决策模块，风险评估决策模块接收TTC分级阈值和车辆前方行人数据；根据TTC分级阈值和车辆前方行人数据计算出TTC值，并将计算出的TTC值与TTC分级阈值进行对比决策出当前风险等级；
控制执行模块，控制执行模块接收风险评估决策模块决策出的当前风险等级对车辆执行控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，若车辆处于正常制动区间，且匀速行驶时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值和全力制动TTC阈值，计算公式如下：
Figure FDA0004003128880000011
Figure FDA0004003128880000012
若车辆处于正常制动区间，且加速度不为0时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值和全力制动TTC阈值，计算公式如下：
Figure FDA0004003128880000021
Figure FDA0004003128880000022
其中，TTCn1为预警TTC阈值，TTCn2为全力制动TTC阈值，v1表示自车车速，v2表示行人纵向速度，amax表示当前可获得的最大减速度，an表示车辆当前加速度，d表示车辆与行人间的安全距离，t2表示系统延迟，t3表示减速度增加时间，Δt为固定值；
若车辆处于长制动区间，且匀速行驶时，TTC分级阈值包括预警TTC阈值、部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，计算公式如下：
Figure FDA0004003128880000023
Figure FDA0004003128880000024
Figure FDA0004003128880000025
若车辆处于长制动区间，且加速度不为0时，TTC分级阈值包括TTCl1、TTCl2和TTCl3，计算公式如下：
Figure FDA0004003128880000026
Figure FDA0004003128880000027
Figure FDA0004003128880000028
其中，TTCl1为预警TTC阈值、TTCl2为部分制动TTC阈值，TTCl3为全力制动TTC阈值，v1表示自车车速，v2表示行人纵向速度，amax表示当前可获得的最大减速度，an表示车辆当前加速度，d表示车辆与行人间的安全距离，t2表示系统延迟，t3表示减速度增加时间，Δt为固定值，k为驾驶员舒适性调节系数。
3.根据权利要求2所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，驾驶员舒适性调节系数k表示为：
Figure FDA0004003128880000031
式中，v1为自车车速，d0为安全距离。
4.根据权利要求2所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，风险评估决策模块内决策当前车辆行驶的风险等级的方法：
S1、计算当前TTC值；
S2、在不同制动区间类型下，根据当前TTC值与TTC分级阈值的关系分别划分不同的风险等级；
在车辆运行在正常制动区间时，当前TTC值大于TTCn1时风险等级为一级；当前TTC值小于TTCn1并大于TTCn2时风险等级为二级，即碰撞预警区域；当前TTC值小于TTCn2时风险等级为四级；
在车辆运行在长制动区间时，当前TTC值大于TTCl1时风险等级为一级；当前TTC值小于TTCl1并大于TTCl2时风险等级为二级；当前TTC值小于TTCl2并大于TTCl3时风险等级为三级；当前TTC值小于TTCl3时风险等级为四级。
5.根据权利要求4所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，行人风险等级到达三级或四级时会自动终止计算TTC阈值，并将当前得到的最短制动TTC阈值作为固定触发阈值保存，直至解除危险状态。
6.根据权利要求4所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，不同的风险等级对应不同信号值，且AEB-P将信号值发向控制执行模块。
7.根据权利要求4所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，在风险等级为一、二或三级时，一旦驾驶员做出制动操作，AEB-P将退出风险等级将驾驶权移交给驾驶员；在风险等级为四级时，即使驾驶员做出操作AEB-P系统也将持续全力制动，以达到目前可到达的最大制动力。
8.根据权利要求1所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，所述车辆执行控制模块是根据AEB-P发出的信号值对车辆做出对应的控制，实现车辆减速、制动和报警的操作。
9.根据权利要求1所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，所述信息感知模块通过车载摄像头传感器和毫米波雷达传感器获取车辆外部环境信息与车辆前方行人信息。
10.根据权利要求1所述的一种基于车辆工况可变控制策略的AEB-P系统，其特征在于，所述车辆执行模块包括声光报警器、LED显示器、线控制动系统、电子稳定系统和发动机或电机控制器。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116639128A (zh) * 2023-06-30 2023-08-25 南京项尚车联网技术有限公司 一种用于智能驾驶的多源异构传感器数据处理方法

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