【摘 要】
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随着全球汽车保有量的持续增长,车辆主动避障技术受到越来越多研究人员的关注。目前,自动紧急制动(Automatic Emergency Braking,AEB系统发展相对成熟,其在紧急情况下主动或辅助驾驶员操纵车辆制动,避免自车与障碍物碰撞。但是相比AEB需要较长的纵向制动距离,自动紧急转向(Automatic Emergency Steering,AES往往具有更高的避障效能。因此,本文从进一步提
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用发展专项重大主题专项项目“纯电动汽车全气候全工况超低能耗集成匹配关键技术研究（cstc2020jscx-dxwtBX0025）”；
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随着全球汽车保有量的持续增长,车辆主动避障技术受到越来越多研究人员的关注。目前,自动紧急制动(Automatic Emergency Braking,AEB系统发展相对成熟,其在紧急情况下主动或辅助驾驶员操纵车辆制动,避免自车与障碍物碰撞。但是相比AEB需要较长的纵向制动距离,自动紧急转向(Automatic Emergency Steering,AES往往具有更高的避障效能。因此,本文从进一步提升智能汽车在紧急工况下避障能力的角度出发,重点研究紧急转向换道避障,具体工作如下:(1建立了基于BP神经网络的路面附着系数估计器。首先建立了魔术公式轮胎模型;然后为避免实车全工况样本采集难度高、工作量大的问题,基于魔术公式轮胎模型构建了用于训练和测试BP神经网络的样本集;最后建立了含有两层隐含层的BP神经网络路面附着系数估计器,仿真结果表明该网络具有较高的路面附着系数估计精度。(2针对现有最小安全距离模型存在无法应用于部分换道场景的缺陷,设计了基于最小距离和碰撞检测(Minimum Distance and Collision Detection,MDCD算法的紧急换道避障决策。首先建立了考虑路面附着条件的紧急制动临界安全距离模型;然后在紧急制动无法有效避障时,基于五次多项式规划紧急换道避障轨迹,并结合路面附着信息和点质量车辆动力学模型限制轨迹最大侧向加速度;最后使用MDCD算法计算理论上自车换道时与各车辆之间的最小距离并判断是否碰撞,限制不同场景下的最小距离以保证换道安全,满足限制要求后执行紧急换道避障操作。(3针对单轨车辆动力学模型自由度低、跟踪精确度不高的问题,建立了更精确的七自由度车辆动力学模型,并以此为基础,开发了线性时变模型预测控制(Linear Time-Varying Model Predictive Control,LTV MPC换道轨迹跟踪控制器。分别在高、低附着系数路面下验证控制器对双移线轨迹的跟踪效果,仿真结果表明,相比单轨车辆动力学模型(Single Track Vehicle Dynamics Model,STVDM,本文所建立的七自由度车辆动力学模型,提高了LTV MPC控制器的轨迹跟踪精度,且在低附着路面下控制器跟踪精度提高的幅度更大。(4基于Matlab/Simulink-Carsim联合仿真平台设计三种不同的仿真场景,验证了紧急换道避障决策的有效性以及轨迹跟踪控制器的性能。仿真结果表明,在目标车道无车、有快车、有慢车的工况下,系统均能做出安全有效的避障决策;并且轨迹跟踪控制器不仅在高、中、低附着路面上均能准确跟踪换道轨迹,还具有较高的运算实时性。
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