CN113928284A - 一种自动紧急制动***自适应多级制动控制方法 - Google Patents

一种自动紧急制动***自适应多级制动控制方法 Download PDF

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Abstract

一种自动紧急制动***自适应多级制动控制算法属于交通安全技术领域。为了提升汽车自动紧急制动(AEB)***性能并兼顾紧急制动过程中的安全性与舒适性，本申请提供了一种考虑路面附着系数和车辆行驶状态的自适应AEB控制算法，所述AEB控制算法通过获取车辆状态信息、前方障碍物信息和估计得到的路面附着系数，确定两级制动的安全时间阈值和制动压力；当满足制动触发条件时将制动压力控制信号发送到制动执行机构，从而实现车辆的自动紧急制动。该控制算法能够根据制动紧急程度自适应调整AEB控制策略，在保证安全性的同时兼顾制动的舒适性，避免过急的制动。

Description

一种自动紧急制动***自适应多级制动控制方法
技术领域
本发明涉及汽车主动安全技术领域，尤其涉及一种自动紧急制动***自 适应多级制动控制算法。
背景技术
作为典型主动安全技术之一，AEB***可以通过雷达/摄像头等感知设备 识别道路前方的危险目标，当驾驶员未能及时操纵车辆避撞时采取主动制动 措施避免碰撞的发生，可以有效降低事故发生率或减轻事故带来的人员伤亡。 目前的AEB控制策略主要分为安全距离模型和安全时间模型两种。安全距离 模型以前后车相对距离作为制动触发条件，主要有NHSTA模型、Jaguar模型、 Honda模型等；安全时间模型是一种以即碰时间(TTC)作为制动触发条件的 避撞模型，根据考虑的影响因素不同可以分为考虑人员舒适性的安全时间模 型、考虑驾驶员特性的安全事件模型等。现存自动紧急制动的控制算法均能 够在一定程度上实现车辆的紧急避撞，避免前向碰撞的发生和减轻碰撞发生 时的伤害。
路面附着系数决定了地面能够提供的最大车辆减速度，是制定AEB控制 策略时必须考虑的重要因素，上述控制算法没有考虑路面附着系数的变化， 不能实现制动减速度和制动干预时机的自适应控制。在雨雪天地附着路面制 动效果较差。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种自动紧急制动***自适应 多级制动控制算法，以解决现有技术没有考虑路面附着系数导致的无法在不 同路面附着系数的路面实现良好的避撞效果。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案来实现：
自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，包括以下步骤：
(1)根据车身传感器获取的车辆状态信息，通过路面附着系数观测器实 时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数；
(2)根据当前路面附着系数估计值、车辆前方障碍物信息和车辆状态信 息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制动分配系数；
(3)根据所述多级制动分配系数，计算当前时刻AEB部分制动(一级 制动)和完全制动(二级制动)的触发条件；
(4)根据当前路面附着系数估计值，确定AEB部分制动和完全制动触 发时的期望减速度；
(5)当满足AEB触发条件时，由制动执行机构提供车辆所需的制动减 速度。
结合步骤(1)，本发明实施例提供了步骤(1)一种可能的实施方式。其 中，上述根据车身传感器获取的车辆状态信息，通过路面附着系数观测器实 时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数的步骤，包括：通过车身传感器获 取本车车速，加速度，横摆角速度，前轮转角和轮速等参数；根据上述参数 经路面附着系数观测器实时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数。
结合步骤(2)，本发明实施例提供了步骤(2)一种可能的实施方式。其 中，上述根据当前路面附着系数估计值、车辆前方障碍物信息和车辆状态信 息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制动分配系数的步骤， 包括：通过前向摄像头和毫米波雷达的一种或多种获取前方障碍物的速度、 加速度、与本车相对距离等参数；根据当前路面附着系数估计值、车辆前方 障碍物信息和车辆状态信息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多 级制动分配系数。
结合步骤(5)，本发明实施例提供了步骤(5)一种可能的实施方式。其 中，上述当满足AEB触发条件时，由制动执行机构提供车辆所需的制动减速 度的步骤，包括：根据当前时刻的两级制动TTC阈值，与根据前方障碍物信 息和车辆状态信息计算出的TTC进行比较：当TTC大于一级制动TTC阈值 时，无动作；当TTC小于一级制动TTC阈值时，将一级制动期望减速度通过CAN总线发送到制动执行机构；当TTC小于二级制动TTC阈值时，将二级 制动期望减速度通过CAN总线发送到制动执行机构；根据接收到的期望制动 减速度，制动执行机构建立所需制动压力。
本文提出了一种自动紧急制动自适应多级制动控制算法。通过合理分配 两级制动的TTC触发阈值，并根据不同路面附着系数调节目标制动减速度， 能够更有效地实现避撞控制效果，且制动过程中保证了车辆的安全性与舒适 性。
附图说明
图1是本发明所提供的一种自动紧急制动自适应多级制动控制算法的流 程图；
图2是本发明所提供的一种自动紧急制动自适应多级制动控制算法的示 意图；
图3为多级制动分配系数模糊控制器的前车和后车车速隶属度函数示意 图。
图4为多级制动分配系数模糊控制器的前车加速度隶属度函数示意图。
图5为多级制动分配系数模糊控制器的多级制动分配系数隶属度函数示 意图。
图6为C-NCAP的CCRs工况下，前车车速20km/h时的实车AEB测试 曲线图。
图7为C-NCAP的CCRs工况下，前车车速30km/h时的实车AEB测试 曲线图。
图8为C-NCAP的CCRs工况下，前车车速40km/h时的实车AEB测试 曲线图。
具体实施方式
为了进一步加深对本发明的理解，下面将结合实施例和附图对本发明作 进一步详述，该实施例仅用于对本发明加以解释，并不构成对本发明保护范 围的限定。
上述控制算法没有考虑路面附着系数的变化，不能实现制动减速度和制 动干预时机的自适应控制，在雨雪天地附着路面制动效果较差。基于此，本 发明实施例提供的一种自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，可以应 用于车辆的主动制动及其他相关的制动领域。
参见图1所示的一种自动紧急制动***自适应多级制动控制算法的流程 图，该算法用于车辆的自动紧急制动***控制，包括以下步骤：
步骤101根据车身传感器获取的车辆状态信息，通过路面附着系数观测 器实时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数。首先通过车身传感器获取本 车车速，加速度，横摆角速度，前轮转角和轮速等参数，并基于UKF算法建 立路面附着系数观测器。观测器设计如下：
***非线性状态方程和测量方程如下：
Figure BDA0003234310040000041
式中xk，uk，yk依次为输出向量，状态向量，输入向量；wk为过程噪声， vk为观测噪声。
其状态方程为
Figure BDA0003234310040000042
测量方程为
Figure BDA0003234310040000043
其中：
Figure BDA0003234310040000051
Figure BDA0003234310040000052
Figure BDA0003234310040000053
Figure BDA0003234310040000054
无迹卡尔曼观测器的状态向量x(t)＝[μf1,μfr,μrl,μrr]T，输入向量
Figure BDA0003234310040000055
观测向量
Figure BDA0003234310040000056
状态估算的过程噪声和观测噪声w(t)、v(t)的协方差是Q 和R。其中，ax和ay是车辆的横纵向加速度；Fxij和Fyij是每个轮胎上的纵向力 和侧向力；δ为前轮转角，m为车辆质量，Iz为车辆以z轴为中心的转动惯量。 下标i包括f和r，分别代表前、后，下标j包括l和r，分别代表左、右。观 测器的***噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵、状态向量初值、状态向 量方差初值的选取依次为：Q＝10-6*I4*4，R＝10-4*I3*3，x(0)＝[1,1,1,1]T，P(0)＝0.1*I3*3。
步骤102根据当前路面附着系数估计值、车辆前方障碍物信息和车辆状 态信息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制动分配系数。首 先通过前向摄像头和毫米波雷达的一种或多种获取前方障碍物的速度、加速 度、与本车相对距离等参数；根据当前路面附着系数估计值、车辆前方障碍 物信息和车辆状态信息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制 动分配系数。所述多级制动分配系数模糊控制器如下：
设计的多级制动分配系数模糊控制器以前车速度(km/h)、自车速度(km/h) 以及前车的加速度(m/s2)为输入，根据制动紧急程度输出多级制动分配系数。 其中多级制动分配系数α，是完全制动触发时的自车速度与目标速度之差Δvf (即(v2-v1))和部分制动触发时的自车速度与目标速度之差Δvp(即(v0-v1)) 的比值，v0为部分制动触发时的自车速度，v1为目标速度，为使自车在制动结 束后与前车保持相对静止，实际目标车速与前车车速相等，v2为触发完全制 动时的自车速度。模糊控制器输入输出语言变量按照M(慢)，Z(中)，K(快)，TK(特快)，J0(减速)，J1(加速)，H(较缓)，C(正常)，R(较急)，SR (紧急)来划分。详细语言变量描述如表1所示。
表1输入输出语言变量
Figure BDA0003234310040000061
模糊控制器采用IF-THEN规则、面积重心法的解模糊化方式以及 Mamdani法的推理方法来估算多级制动分配系数的数值。图1～图4为模糊控 制器的相关隶属度函数及变量曲面，对模糊规则的边界条件进行了限定。
对不同驾驶习惯的驾车人群进行试验，分析驾驶员在不同前后车车速时 的刹车习惯，总结出不同的自车和前车运动状态对应的模糊规则，如表1和 表2所示。
表1前车减速时的模糊规则
Figure BDA0003234310040000062
表2前车匀速或加速时的模糊规则
Figure BDA0003234310040000071
步骤103根据所述多级制动分配系数，计算当前时刻AEB部分制动(一 级制动)和完全制动(二级制动)的触发条件。将即碰时间TTC作为AEB 的触发条件，部分制动和完全制动出发的TTC阈值分别设为TTC1和TTC2， 计算方法如下：
考虑到前后车相对加速度对避撞过程的影响，采用改进2阶TTC计算方 法，即
Figure BDA0003234310040000072
其中Δv表示自车与前车的速度之差；d表示两车间距；Δa表示自车与前 车的加速度之差。
设置k为制动需求系数，其值等于
Figure BDA0003234310040000073
v0为自车车速，v1为前车车速。
Figure BDA0003234310040000074
其中，TTC1为一级制动(部分制动)TTC阈值，TTC2为二级制动(完全 制动)TTC阈值，d1为总制动距离，d2为二级制动所需的制动距离，Δvp为一 级制动时两车相对车速，Δvf为二级制动时两车相对车速，a1为一级制动减速 度，a2为二级制动减速度。根据相关法规规定和安全考虑，限制一级制动的 TTC阈值范围应满足1.9s≤TTC≤3s，故按照上述计算方法计算出的一级制动 TTC阈值在小于1.9s时取1.9s，大于3s时取3s。
步骤104根据当前路面附着系数估计值，确定AEB部分制动和完全制动 触发时的期望减速度。期望减速度确定的规则如下：
受轮胎与路面附着因数μ影响，
amax＝gμ. (9)
其中，αmax为汽车最大制动减速度。
若最大制动减速度大于-7.1m/s2时
Figure BDA0003234310040000081
若最大制动减速度大于-4m/s2，但小于-7.1m/s2时
Figure BDA0003234310040000082
若最大制动减速度无法达到-4m/s2时，则制动为单级制动，且制动减速 度为
a＝-gμm/s2. (13)
步骤105当满足AEB触发条件时，由制动执行机构提供车辆所需的制动 减速度。根据当前时刻的两级制动TTC阈值，与根据前方障碍物信息和车辆 状态信息计算出的TTC进行比较：当TTC大于一级制动TTC阈值时，无动 作；当TTC小于一级制动TTC阈值时，将一级制动期望减速度通过CAN总 线发送到制动执行机构；当TTC小于二级制动TTC阈值时，将二级制动期望 减速度通过CAN总线发送到制动执行机构。制动执行机构为线控制动***， 可以根据接收到的期望制动减速度，建立所需制动压力。
如图2所示，本发明控制算法的过程示意图。
最后通过实例来验证一种自动紧急制动***自适应多级制动控制方法， 其实车验证结果如图所示。
在封闭场地对避撞控制策略进行试车测试，选择自车车速为20～40km/h 的CCRs(前车静止)工况。对自车车速20～40km/h范围内的AEB功能触发 效果进行了测试统计，自车车速20km/h时，一级制动TTC触发阈值为1.9s， 且由于此时车速很小，并未触发二级制动；自车车速30km/h时，两级制动的 阈值：TTC1＝1.9s，TTC2＝0.77s，从图7中可以看到一级制动持续了约1.3s， 在整个制动过程中占主体，在保证避撞的前提下使制动更加平缓；自车车速 40km/h时，两级制动的阈值：TTC1＝1.9s，TTC2＝0.9s，与图7相比，此时二 级制动占比明显增大，以保证能够成功避撞，并在自车静止后与前车保持了 2m左右的安全车距。由此可见，自适应多级制动控制策略能根据前车与自车 速度实时提出两级制动请求并计算输出相应的TTC触发阈值，以兼顾AEB 功能触发时的整车安全性与舒适性，测试结果与预期一致。

Claims (6)

1.一种自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，其特征在于，包括如下步骤：
根据车身传感器获取的车辆状态信息，通过路面附着系数观测器实时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数；
根据当前路面附着系数估计值、车辆前方障碍物信息和车辆状态信息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制动分配系数；
根据所述多级制动分配系数，计算当前时刻AEB部分制动即一级制动和完全制动即二级制动的触发条件；
根据当前路面附着系数估计值，确定AEB部分制动和完全制动触发时的期望减速度；
当满足AEB触发条件时，由制动执行机构提供车辆所需的制动减速度。
2.如权利要求1所述的自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，其特征在于，所述根据车身传感器获取的车辆状态信息，通过路面附着系数观测器实时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数包括：所述路面附着系数通过路面附着系数观测器实时估计获得。
3.如权利要求1所述的自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，其特征在于，所述根据当前路面附着系数估计值、车辆前方障碍物信息和车辆状态信息，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制动分配系数包括：
所述车辆前方障碍物信息通过前视摄像头，毫米波雷达中的一种或多种获取；所述模糊控制器以前车速度(km/h)、自车速度(km/h)以及前车的加速度(m/s2)为输入，根据制动紧急程度输出多级制动分配系数；所述多级制动分配系数α，是完全制动触发时的自车速度与目标速度之差Δvf即(v2-v1)和部分制动触发时的自车速度与目标速度之差Δvp即(v0-v1)的比值，v0为部分制动触发时的自车速度，v1为目标速度，为使自车在制动结束后与前车保持相对静止，实际目标车速与前车车速相等，v2为触发完全制动时的自车速度；模糊控制器输入输出语言变量按照M(慢)，Z(中)，K(快)，TK(特快)，J0(减速)，J1(加速)，H(较缓)，C(正常)，R(较急)，SR(紧急)来划分；模糊控制器采用IF-THEN规则、面积重心法的解模糊化方式以及Mamdani法的推理方法来估算多级制动分配系数的数值；对不同驾驶习惯的驾车人群进行试验，分析驾驶员在不同前后车车速时的刹车习惯，总结出不同的自车和前车运动状态对应的模糊规则。
4.如权利要求1所述的自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，其特征在于，所述根据所述多级制动分配系数α，计算当前时刻AEB部分制动即一级制动和完全制动即二级制动的触发条件包括：
设置k为制动需求系数，其值等于
Figure FDA0003234310030000021
v0为自车车速，v1为前车车速；
由于车辆制动时间包括：1)驾驶员反应所需的时间t1，即驾驶员识别危险并做出决定的时间；2)制动***响应所需时间t2，即制动***机械结构响应的时间；3)达到目标制动压力所需的时间t3；4)制动压力保持时间t4 [11]；
其中，主动制动过程不需要驾驶员的介入，对t1不做考虑；t2取0.1s，t3取0.2s；设置车头时距tp，取值0.15s；
两级制动TTC阈值计算方法如下：
Figure FDA0003234310030000031
其中，TTC1为一级制动TTC阈值，TTC2为二级制动TTC阈值，d1为总制动距离，d2为二级制动所需的制动距离，Δvp为一级制动时两车相对车速，Δvf为二级制动时两车相对车速，a1为一级制动减速度，a2为二级制动减速度；限制一级制动的TTC阈值范围应满足1.9s≤TTC≤3s。
5.如权利要求1所述的自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，其特征在于，所述根据当前路面附着系数估计值，确定AEB部分制动和完全制动触发时的期望减速度包括：
受轮胎与路面附着因数μ影响，
amax＝gμ. (9)
其中，αmax为汽车最大制动减速度，g为重力加速度；
若最大制动减速度大于-7.1m/s2时
Figure FDA0003234310030000032
若最大制动减速度大于-4m/s2，但小于-7.1m/s2时
Figure FDA0003234310030000041
若最大制动减速度无法达到-4m/s2时，则制动为单级制动，且制动减速度为
a＝-gμm/s2 (13)。
6.如权利要求1所述的自动紧急制动***自适应多级制动控制算法，其特征在于，所述当满足AEB触发条件时，由制动执行机构提供车辆所需的制动减速度包括：
所述制动执行机构为线控制动，通过CAN总线接收目标制动压力或目标制动减速度，实现自动紧急制动需求。
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