汽車縱向主動避撞DRV安全距離模型

袁朝春，李道宇，吳　飛，劉逸群，張龍飛

(江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江　212013)

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汽車縱向主動避撞DRV安全距離模型

袁朝春，李道宇，吳飛，劉逸群，張龍飛

(江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江212013)

摘要：分析了駕駛員因素、交通路況因素和車輛制動性能因素對安全距離的影響，并在此基礎(chǔ)上建立了DRV安全距離模型。應(yīng)用Prescan仿真平臺對DRV安全距離模型進(jìn)行效果驗證。結(jié)果表明：DRV安全距離模型能同時兼顧駕駛安全和道路使用率，基于此模型計算的報警安全距離和自動制動安全距離更加合理。

關(guān)鍵詞：車輛工程；主動避撞；安全距離； Prescan仿真平臺

隨著汽車保有量的快速增長，道路交通安全問題已經(jīng)成為各國政府和社會廣泛關(guān)注的重要問題。美國國家高速公路安全委員會(NHTSA)的調(diào)研結(jié)果表明[1]:在道路交通致死事故中，因駕駛員過失造成的約占90%，而因車輛故障造成的僅占約3%。盡管可采用越來越多的被動安全技術(shù)(如安全氣囊、安全帶、行人保護(hù)和吸能車體等)減輕事故的傷害程度，但引發(fā)交通事故產(chǎn)生的原因未得到根本解決。通過對自車(主動避撞車)縱向運動狀態(tài)的控制，使自車與前方目標(biāo)保持合適的距離或自動維持自車的某種運動狀態(tài)可以實現(xiàn)汽車的縱向主動避撞。

汽車縱向避撞系統(tǒng)通過降低車速和保持足夠的車間距離來實現(xiàn)行車安全目標(biāo)。而智能電動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是通過轉(zhuǎn)向操作把自車和交通參與者的橫向距離維持在一個合理的范圍內(nèi)。

由于道路容量與車速成正比，而與車間距離成反比，過多地降低車速和加大車間距離會導(dǎo)致道路交通效率的降低。因此，應(yīng)用于汽車避撞系統(tǒng)的安全距離模型必須兼顧行車安全和道路交通效率兩方面的要求，并應(yīng)有所側(cè)重。

國內(nèi)外的學(xué)者們提出了多種駕駛安全距離模型，利用安全距離的實時計算結(jié)果與實際車間距離之間的關(guān)系進(jìn)行行車安全狀態(tài)的判斷，主要有基于制動過程運動學(xué)分析的安全距離模型[2]、基于車間時距的安全距離模型[3-4]、駕駛員預(yù)瞄安全距離模型[5]?，F(xiàn)有安全距離模型主要是以制動系統(tǒng)和發(fā)動機(jī)為控制對象，應(yīng)用于汽車主動避撞研究時存在準(zhǔn)確性較低、不能適應(yīng)復(fù)雜多變交通環(huán)境的需要、某些關(guān)鍵參數(shù)在現(xiàn)有技術(shù)條件下不易獲得、實用性較低及對駕駛員主觀感受因素考慮不足等幾方面的問題。

影響車輛安全距離的主要因素有下列幾個：車輛制動系統(tǒng)性能、道路交通信息狀況、駕駛員反應(yīng)能力，而現(xiàn)有的安全距離模型還不能同時反映這3個方面。

本研究綜合考慮駕駛員因素、交通路況因素和車輛制動性能因素，建立了DRV安全距離模型，并通過Prescan仿真平臺對DRV安全距離模型的有效性進(jìn)行驗證。

1現(xiàn)有安全距離模型分析

現(xiàn)有安全距離模型中，比較有代表性的有2個[5-7]：

1) Hideo Araki安全距離模型

(1)

其中：dw為安全車距；v1，a1為自車當(dāng)前的速度和加速度；v2，a2為前方交通參與者的速度和加速度。此模型考慮了前、后車的運動關(guān)系，并且根據(jù)前、后車當(dāng)前的運動狀態(tài)分為兩種情況：當(dāng)自車速度相對比較小時，最終制動結(jié)束的條件為兩車速度相等；當(dāng)自車(后車)相對速度比較大時，制動結(jié)束條件為兩車的速度均為0?？梢钥闯觯涸撃Ｐ蜎]有考慮駕駛員和道路狀況因素對安全距離的影響。

2) 馬自達(dá)公司安全距離模型

(2)

其中：dw為安全車距；v1，a1代表自車(后車)當(dāng)前的速度和加速度；v2，a2代表前方交通參與者的速度和加速度；td為駕駛員反應(yīng)時間；tbrk為制動系統(tǒng)響應(yīng)時間；d0為兩車安全距離。

該模型基本思想：當(dāng)前方交通參與者(或障礙物)以穩(wěn)定的制動減速度減速時，后車傳感器發(fā)現(xiàn)并開始向系統(tǒng)傳達(dá)這種信息；當(dāng)前后距離低于制動距離時系統(tǒng)給制動器發(fā)出指令，后車開始減速，最后兩者相對速度為0，此時兩車相距d0。模型中系統(tǒng)延遲時間和后車減速時間這2個參數(shù)是通過大量實驗測定的，該模型中前、后兩車的加速度分別取不同值，可以看出該模型沒有考慮道路狀況對車輛安全距離的影響。

2DRV安全距離模型

綜合考慮駕駛員因素(driver factor)、交通路況因素(road factor)和車輛制動性能因素(vehicle factor)建立DRV安全距離模型。

2.1輪胎-路面附著系數(shù)辨識

根據(jù)Luis Alvarez 等[8-9]的研究成果，輪胎-路面附著系數(shù)和車速及輪胎滑移率有關(guān)，其辨識函數(shù)如式(3)所示。

(3)

式中：μ為輪胎-路面附著系數(shù)；λ為輪胎滑移率；v為車輛行駛速度；pi(i=1,2,…,5)為常數(shù)(同一車型參數(shù)固定)。表1為某車型pi的常數(shù)取值。表2為常見輪胎-路面附著系數(shù)。

表1　某車型pi常數(shù)取值

表2　常見輪胎-路面附著系數(shù)

2.2駕駛員制動反應(yīng)時間建模

駕駛員駕駛能力、疲勞狀態(tài)和環(huán)境因素對車輛制動安全距離起主要影響，形成對駕駛員反應(yīng)時間進(jìn)行評估的狀態(tài)向量：X=(X1,X2,X3)，其中0≤Xi≤100(i=1,2,3)。

采用綜合加權(quán)法構(gòu)造駕駛員反應(yīng)時間影響評估函數(shù)：

(4)

其中Tnormal-d=1.25s，為普通駕駛員在正常狀態(tài)下的制動反應(yīng)時間。

2.3最大制動減速度建模

車輛實際制動能力受車輛性能參數(shù)、輪胎-路面附著系數(shù)和實際駕駛環(huán)境等的影響。假設(shè)車輛制動系統(tǒng)可以發(fā)揮道路的最大制動效能，則最大制動減速度主要受輪胎-路面附著系數(shù)和實際駕駛環(huán)境的影響。圖1為車輛受力分析情況。

圖1　車輛受力分析情況

在車輛制動系統(tǒng)可以發(fā)揮最大制動效能時，F(xiàn)x=μmgcosα，式中：μ為輪胎-路面附著系數(shù)；m為整車載荷；α為摩擦力和水平方向夾角。

經(jīng)過計算可知：在不同駕駛環(huán)境下的車輛最大制動減速度為

(5)

式中ar-max為最大制動減速度。

2.4DRV安全距離模型建模

在現(xiàn)有車輛制動安全距離模型基礎(chǔ)上[10-11]建立DRV模型：

(6)

(7)

綜上可以看出，目前所采用的車輛制動安全距離計算模型沒有考慮駕駛員、車輛制動性能和駕駛環(huán)境的影響，模型的實用性和通用性受到明顯制約。

建立DRV安全距離模型：

其中：Dw，Dbr分別為追尾碰撞報警距離和自動制動距離； Vr，ar-max分別為后(自)車速度和最大制動減速度；Vf，af分別為前車的速度和加速度；Tr-d為后(自)車駕駛員制動反應(yīng)時間；Tr-b為后(自)車制動系統(tǒng)響應(yīng)時間；Tbr為自動制動時的制動時間。

把式(3)、(4)分別代入式(8)、(9)得

(10)

(11)

3DRV安全距離模型效果驗證

本次仿真基于Prescan仿真軟件進(jìn)行。

假設(shè)：自車駕駛員駕駛經(jīng)驗不足，且為疲勞駕駛狀態(tài)，駕駛視線不是很好，自車行駛道路為下坡(坡度為30%)，當(dāng)前行駛速度為10 m/s，滑移率為20%,制動系統(tǒng)響應(yīng)時間為0.2 s，前車因故障拋錨在道路中間。

自車駕駛員反應(yīng)時間評價狀態(tài)向量為X=(75,50,50)，其對應(yīng)的權(quán)重分別為w=(0.4,0.4,0.2)。

常用兩類模型和DRV模型在該工況下的報警安全距離和自動制動安全距離如圖2～4所示。

將假設(shè)條件輸入Prescan并建立模擬場景，得到DRV安全距離模型的報警安全距離為31.33 m，自動制動安全距離為17.33 m，如圖2所示。Hideo Araki模型的報警安全距離與自動制動安全距離如圖3所示。馬自達(dá)模型的報警安全距離如圖4所示。在該工況下，常用的兩類模型和DRV模型的報警安全距離和自動制動安全距離的理論值如表3所示。

圖2　DRV安全距離模型報警安全距離與自動制動安全距離

圖3　Hideo Araki模型的報警安全距離與自動制動安全距離

圖4　馬自達(dá)模型的報警安全距離

表3　3種安全距離對比結(jié)果

本文設(shè)計的DRV安全距離模型的仿真結(jié)果顯示報警安全距離為31.33 m，理論值為31.34 m，自動制動安全距離為17.33 m，理論值為17.34 m，誤差均在0.01 m左右。

綜上所述，由于Hideo Araki模型沒有考慮道路狀況、駕駛員狀態(tài)因素和車輛制動系統(tǒng)性能，因此所計算的報警安全距離嚴(yán)重偏小、自動制動安全距離偏小，最終會導(dǎo)致車輛追尾事故的發(fā)生。馬自達(dá)公司所采用的模型雖然沒有考慮道路坡度給安全距離模型帶來的影響，但有一個5 m的安全距離，在車輛下坡制動時能保證模型的有效性，但在上坡避撞狀態(tài)下會造成距離上的保守。

4結(jié)束語

在分析現(xiàn)有車輛安全距離模型的特點及不足的基礎(chǔ)上，綜合考慮駕駛員因素(driver factor )、交通路況因素(road factor)和車輛制動性能因素(vehicle factor)，建立了DRV安全距離模型。在同等條件下，對現(xiàn)有模型和DRV模型進(jìn)行安全距離對比分析。結(jié)果表明：所建立的DRV安全距離模型可以兼顧駕駛員駕駛特點、交通路況因素和車輛制動性能因素，得到的報警安全距離和自動制動安全距離相比現(xiàn)有的模型更加合理。

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(責(zé)任編輯劉舸)

Vehicle Longitudinal Active Collision Avoidance DRVSafety Distance Model

YUAN Chao-chun, LI Dao-yu, WU Fei, LIU Yi-qun, ZHANG Long-fei

(School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China)

Abstract:The effects of driver factors, road factors and vehicle, factors on the accuracy of the safety distance were analyzed and the DRV safety distance model was established innovatively. The effect of DRV safety distance model was tested by Prescan simulation platform. The results show that DRV safety distance model can consider driving safety and road usage simultaneously. The alarm safety distance and automatic breaking safety distance based on the DRV safety distance model are more reasonable.

Key words:vehicle engineering; collision avoidance; safety distance; Prescan simulation platform

收稿日期：2015-03-09

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(51305167)

作者簡介：袁朝春(1978—)，男，江蘇徐州人，博士，副教授，主要從事車輛主動安全、車輛底盤控制與系統(tǒng)設(shè)計、車輛整車動力學(xué)分析研究。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.05.003

中圖分類號：U461.91

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-8425(2016)05-0015-05

引用格式：袁朝春，李道宇，吳飛，等.汽車縱向主動避撞DRV安全距離模型[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué))，2016(5):15-19.

Citation format：YUAN Chao-chun, LI Dao-yu, WU Fei, et al.Vehicle Longitudinal Active Collision Avoidance DRV Safety Distance Model[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(5):15-19.