【摘 要】
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为提升高级驾驶辅助系统（ADAS）预警算法在复杂行车环境下的适应性,提出了一种基于车辆运动学和风险感知特性的综合预警算法——客观风险感知（ORP）算法;通过典型工况下的分析与推导,表明其预警算法为THW、TTC和SM预警算法的综合形式;为了标定预警算法的参数阈值,开展了累计4 500 km自然驾驶试验,最终筛选出409例有效临近碰撞事件,提取了释放油门、踩下制动时刻的客观风险感知参数分布特征;根据
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51775396,51678460）； 武汉市科技计划项目（2018010402011175）~~；
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为提升高级驾驶辅助系统（ADAS）预警算法在复杂行车环境下的适应性,提出了一种基于车辆运动学和风险感知特性的综合预警算法——客观风险感知（ORP）算法;通过典型工况下的分析与推导,表明其预警算法为THW、TTC和SM预警算法的综合形式;为了标定预警算法的参数阈值,开展了累计4 500 km自然驾驶试验,最终筛选出409例有效临近碰撞事件,提取了释放油门、踩下制动时刻的客观风险感知参数分布特征;根据自然驾驶数据中提取的临近碰撞事件及其参数特征,对风险预警算法参数进行标定;在模拟驾驶环境下开发了前向碰撞预警算法,通过4种风险场景开展了算法验证试验。研究结果表明:基于自然驾驶数据的参数标定,客观风险感知预警算法的两级预警参数阈值分别为1.4、0.8 s;基于典型风险工况下的微观驾驶行为特性对比,预警有效性方面ORP预警算法稍高于RP预警算法,二者预警有效性显著高于TTC预警算法;在预警算法下所有驾驶片段的最小碰撞时间均值方面,ORP预警算法为2.02 s,RP预警算法为1.90 s,TTC预警算法为1.65 s,表明ORP预警算法能适应复杂风险环境下的风险辨识。基于大量实车试验参数标定与效果验证后,所提出预警算法可用于高级驾驶辅助系统风险辨识。
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