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原文传递基于多因素影响的汽车主动避撞系统研究

论文题名：	基于多因素影响的汽车主动避撞系统研究
关键词：	汽车主动避撞系统;安全距离模型;驾驶风格;避撞控制
摘要：	主动避撞系统作为智能驾驶系统的重要组成部分，可以有效避免追尾碰撞，提高驾驶安全性、减少事故发生率，对推动智能交通的发展至关重要。安全距离模型作为危险评估模型中最为经典的模型，具有普适性、安全性等优点。传统安全距离模型主要依靠车辆间运动学关系建立，且后车接收预警信号时的初始状态常被视为匀速行驶，与实际情况不符，此外，由于车辆制动过程中受力情况复杂，如果对影响因素考虑不足会使主动避撞系统在复杂交通条件下的可靠性、安全性降低。因此，为了使得主动避撞系统更加灵活地适应复杂多变工况，本文以安全距离模型为切入点，深入分析后车初始状态、路面附着系数、道路坡度、车辆荷载、驾驶员特性以及前车运动状态对安全距离的影响，建立多因素融合的安全距离模型，并考虑驾驶员个性化差异，提出融入驾驶风格的主动避撞控制策略。本文主要研究内容和成果如下：　　（1）分析后车初始状态、路面附着系数、道路坡度、车辆荷载、驾驶员特性及前车不同运动状态对安全距离的影响，在安全距离模型构建时考虑后车接收预警信号时的初始状态有匀速、加速和减速三种情况，基于此，利用运动学与动力学方法分析了制动过程中各阶段的受力，得到分阶段制动减速度模型，结合前车运动状态建立多因素融合的安全距离模型，并通过仿真实验探究了后车初始状态、道路坡度、路面附着系数以及车辆荷载对预警安全距离的具体影响大小及变化规律。研究结果发现：当前车处于制动工况时，四种关键因素影响下的预警安全距离变化更为明显，其中路面附着系数对预警安全距离的影响最为显著，由路面附着系数不同而引起的预警安全距离变化率可达 228.74%，车辆荷载的影响最小，预警安全距离变化率最大仅有 13.23%，道路坡度和后车初始状态的不同而导致的预警距离变化率最高分别为39.21%，49.53%。　　（2）基于 NGSIM 数据集，筛选出有效跟车行驶数据，提取驾驶风格特征参数，利用因子分析法对所选取的特征参数进行降维处理，使用K-means++ 聚类算法划分驾驶风格为 3 类，依据其类型特征分别命名为波动谨慎型、平稳温和型、波动激进型，基于 SVM 算法搭建驾驶风格辨识模型，并对驾驶风格进行量化表征，得出驾驶特性系数，基于此对缓冲距离和驾驶反应时间进行修正，以完成融入驾驶风格的主动避撞控制策略设计。　　（3）通过 CarSim 软件建立车辆纵向动力学模型，构建逆动力学模型进行期望控制加速度的转化，采用分层式控制方式设计控制系统，选用模糊预测控制进行上层控制设计，采用PID进行下层控制设计，联合Matlab/Simulink和Carsim搭建仿真平台，形成主动避撞系统的闭环仿真模型，以设计不同驾驶风格的主动避撞仿真实验，以及前车匀速、制动工况下后车不同初始状态、不同道路条件、车辆不同荷载的主动避撞仿真实验，进行主动避撞系统差异化预警及控制的对比分析。结果表明：路面附着系数、前车运动状态、后车初始状态这三种因素对主动避撞系统中各项功能触发时刻的影响相对较大，在主动避撞系统研发设计时对于相关参数的考虑应予以重视；驾驶风格、道路坡度对主动避撞系统中各项功能触发时刻的影响相对较小，而车辆荷载的影响最不显著，其中，轻载与重载的预警时刻差最大只有0.33s。
作者：	李清清
专业：	交通运输
导师：	简晓春
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023