李緒龍, 郟 瑞, 錢立軍(合肥工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,合肥 230009)
自動(dòng)駕駛是當(dāng)前和未來汽車領(lǐng)域研究的焦點(diǎn),其中,汽車防碰撞系統(tǒng)是其重要一方面.目前汽車防碰撞系統(tǒng)一般是由攝像頭、雷達(dá)等傳感器來獲取自車以及其他車輛的行駛信息,防碰撞控制策略再根據(jù)行駛環(huán)境來決定是否預(yù)警或者主動(dòng)介入制動(dòng).汽車縱向防碰撞策略大都是依據(jù)安全車距模型[1-2],如NHSTA 模型、Mazda 模型、Honda模型、伯克利模型、Jaguar 模型等.
國內(nèi)外有相關(guān)學(xué)者在使用傳感器技術(shù)、模型預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)融合等方式來估算路面附著系數(shù).清華大學(xué)盧俊輝等[3]提出了一種“基于路面溫度和太陽輻射強(qiáng)度”的分辨路面濕滑情況,該方法結(jié)果說明識(shí)別路面的準(zhǔn)確率高達(dá)90%,Laura. Ray等[4]使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器和貝葉斯原理來估算不同路面附著系數(shù)的方法;山東大學(xué)楊福廣等[5]在考慮汽車制動(dòng)工況下,采用擴(kuò)張觀測(cè)器原理來估算縱向路面附著系數(shù).
目前有一些安全距離模型適用于特定的路面,不能因路面情況的變化而調(diào)整.因此,準(zhǔn)確估算路面附著系數(shù)至關(guān)重要.利用擴(kuò)展卡爾曼濾波等方法估算存在精度不足或者計(jì)算量過大,不能很好地反映出真實(shí)路面情況.
文中討論了路面附著系數(shù)對(duì)安全車距模型的影響,采用雙重?zé)o跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)對(duì)車輛狀態(tài)估算和路面附著系數(shù)估算.提出一種基于路面系數(shù)估算的汽車縱向防碰撞控制策略,并選取相關(guān)工況進(jìn)行CarSim和MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證該策略估算的路面附著系數(shù)準(zhǔn)確性和汽車縱向防碰撞預(yù)警有效性.
如圖1所示的汽車制動(dòng)過程,t1為反應(yīng)時(shí)間,t2為制動(dòng)協(xié)調(diào)時(shí)間,t3為減速度到最大值的時(shí)間,t4是汽車以最大減速度到停止的時(shí)間,amax為制動(dòng)最大減速度.
圖1 汽車制動(dòng)過程
其具體分析內(nèi)容取自汽車?yán)碚揫6]可知,若以初始速度v0開始制動(dòng)到停下來的制動(dòng)距離為Sh,則
.
(1)
經(jīng)分析可得自車與前車保持的安全車距S計(jì)算如下.
S=Sh-St+S0,
(2)
式中:St為前車行駛的距離;S0為距離裕值.
考慮到制動(dòng)時(shí)承受的慣性力,若采取全力制動(dòng)會(huì)影響駕駛員的舒適性.因此,引入駕駛員舒適性系數(shù)(ξ)來劃分安全車距等級(jí).根據(jù)文獻(xiàn)[7]可知,一般情況下,駕駛制動(dòng)減速度為-2~-3 m/s2,這里ξ取0.3.安全車距S劃分為預(yù)警安全車距Sw、臨界安全車距Sd和極限安全車距Se.
分析可知,當(dāng)自車速度大于前車速度才會(huì)存在碰撞風(fēng)險(xiǎn).設(shè)定v0為自車速度,vt0為前車速度,at為前車減速度,aq為前車加速度.
前車勻速或者靜止:自車只要減速到跟前車速度時(shí),若還不碰撞,之后即可安全.
(3)
前車減速:若at<ξamax,自車只要減速到跟前車速度時(shí),若還不碰撞,之后即可安全.
(4)
若at≥ξamax,自車只有減速到停止時(shí),若還不碰撞,之后即可安全.
(5)
前車加速:自車只要減速到跟前車速度相等時(shí)時(shí),若還不碰撞,之后即可安全.
(6)
根據(jù)汽車?yán)碚揫6]可知,汽車在制動(dòng)過程中,路面所能提供的最大減速度為
amax≤μg,
(7)
綜上所述分析可知,在其它同等條件下,汽車所需要的制動(dòng)距離會(huì)隨著不同的路面附著系數(shù)變化而增大或者減小.
這里采用的是非線性的七自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型,如圖2所示.汽車的質(zhì)心為原點(diǎn),縱向?qū)ΨQ軸為x軸,向前為正,橫向?qū)ΨQ軸為y軸,向左為正,力矩以逆時(shí)針方向?yàn)檎?
圖2 七自由度動(dòng)力學(xué)模型
縱向:
(8)
側(cè)向:
(9)
橫擺:
(10)
四個(gè)車輪的回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng):
(11)
式中:vx、vy為縱、側(cè)向速度;ax、ay為縱、側(cè)向加速度;γ為橫擺角速度;δ為前輪轉(zhuǎn)角;m為整車質(zhì)量;Iz為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Γ為橫擺力矩;la、lb為質(zhì)心到前、后軸的距離;tf、tr為前、后輪距;Fxij、Fxij為輪胎的縱、側(cè)向力;J為車輪旋轉(zhuǎn)慣量;R為輪胎滾動(dòng)半徑;wij為輪胎角速度;Tdij、Tbij為輪胎驅(qū)動(dòng)、制動(dòng)力矩;下標(biāo)f,r表示前后;l,r表示左右.
對(duì)上述項(xiàng)目之外,現(xiàn)階段無法預(yù)料的其他費(fèi)用,按不包括固定資產(chǎn)折舊和利息凈支出之外的其他各項(xiàng)費(fèi)用之和的5%計(jì)算,按除折舊和利息凈支出。
這里采用Dugoff輪胎模型并對(duì)其變形來計(jì)算輪胎縱向力和側(cè)向力[8].公式如下:.
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
式中:Fx0、Fy0分別是縱、側(cè)向?yàn)闅w一化輪胎力;Cx0、Cy0分別是輪胎縱、側(cè)向歸一化剛度;λ是輪胎滑移率;Cx、Cy分別是輪胎縱、側(cè)向剛度;α是輪胎側(cè)偏角;μ是路面附著系數(shù).這些所需的輸入量可通過式(8)~(10)來計(jì)算.
UKF濾波算法是以擴(kuò)展卡爾曼為基礎(chǔ)的一種非線性濾波方法[9],用一系列確定樣本逼近狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度.具體流程如下.
一個(gè)非線性系統(tǒng):
(17)
式中:xk是狀態(tài)向量;uk是輸入向量;yk是輸出向量;wk;vk分別是過程噪聲和輸出噪聲.
(1)濾波初始化即k=0的初始均值和方差
(18)
式中:x0為初始時(shí)刻狀態(tài)(x(0|0)).
(2)對(duì)于k=1,2…,進(jìn)行迭代
依據(jù)無偏變換計(jì)算2n+1個(gè)Sigma點(diǎn)
(19)
式中:i=1,2…n;λ為比例參數(shù);狀態(tài)尾數(shù)為n.
(3)時(shí)間更新
(20)
(4)測(cè)量更新
(21)
式中:Wi(m)、Wi(c)是Sigma點(diǎn)的均值的權(quán)、方差的權(quán),根據(jù)文獻(xiàn)[10]計(jì)算可得. 過程噪聲和輸出噪聲其相互獨(dú)立的零均值高斯白噪聲,且協(xié)方差分別為Qk和Rk.
設(shè)計(jì)估算車輛狀態(tài)的UKF1和路面附著系數(shù)估算的UKF2結(jié)合起來,如圖3所示的路面附著系數(shù)估算框圖.UKF1估算的車輛狀態(tài)以及 Dugoff輪胎模型估算出Fx0和Fy0,然后,再結(jié)合七自由度動(dòng)力學(xué)模型計(jì)算所需要的參數(shù),輸入到UKF2濾波算法中進(jìn)行路面附著系數(shù)估算,從而這兩個(gè)濾波器即可形成閉環(huán)反饋.
圖3 基于雙重UKF估算的路面附著系數(shù)框圖
考慮到要在恰當(dāng)時(shí)機(jī)對(duì)汽車預(yù)警或者主動(dòng)介入制動(dòng),這里提出一種汽車防碰撞分級(jí)預(yù)警策略.自車與前車的實(shí)時(shí)車距Sr和相對(duì)速度△v通過雷達(dá)等傳感器獲取.以Sr和△v作為預(yù)警判斷參數(shù),預(yù)警安全車距Sw、臨界安全車距Sd和極限安全車距Se作為門限,建立分級(jí)預(yù)警策略如表1.
表1 分級(jí)預(yù)警策略
當(dāng)兩車實(shí)時(shí)車距Sr大于預(yù)警安全車距Sw或自車速度小于前車速度時(shí),車輛處于安全行駛狀態(tài),不用預(yù)警;當(dāng)兩車實(shí)時(shí)車距Sr在預(yù)警安全車距Sw與危險(xiǎn)安全車距Sd之間且自車速度大于前車速度時(shí),對(duì)駕駛員進(jìn)行聲音預(yù)警,提示駕駛員有潛在的危險(xiǎn);當(dāng)兩車實(shí)時(shí)車距Sr在危險(xiǎn)安全車距Sd與極限安全車距Se之間,且自車速度大于前車速度時(shí),車輛處于危險(xiǎn)工況,防碰撞控制主動(dòng)介入,且以0.3gμ制動(dòng);當(dāng)兩車實(shí)時(shí)車距Sr小于極限安全車距Se且自車速度大于前車速度時(shí),車輛處于極限危險(xiǎn)工況,防碰撞控制主動(dòng)介入且以gμ制動(dòng).
為了驗(yàn)證基于雙重UKF的路面附著系數(shù)估算算法的準(zhǔn)確性和這里提出的汽車防碰撞控制策略的是否有效性.在CarSim和MATLAB/Simulink環(huán)境下,搭建平臺(tái)聯(lián)合仿真.
仿真測(cè)試選定前車靜止工況來驗(yàn)證.路面附著系數(shù)分類型如表2所示.自車以初始速度為5 m/s進(jìn)行勻加速行駛,分別對(duì)帶有路面附著系數(shù)估算和未帶路面附著系數(shù)估算的汽車防碰撞策略測(cè)試仿真.后者路面附著系數(shù)設(shè)定為0.5.
表2 仿真路面設(shè)定
工況1和未帶路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略的測(cè)試仿真結(jié)果如圖4~6所示.
圖4 路面附著系數(shù)估算結(jié)果
圖5 帶有路面附著系數(shù)估算防碰撞策略仿真結(jié)果
圖6 未帶路面附著系數(shù)估算防碰撞策略仿真結(jié)果
圖4為基于雙重UKF估算出的路面附著系數(shù)和設(shè)定值的對(duì)比結(jié)果.表明該算法能夠準(zhǔn)確地估算出路面真實(shí)情況.當(dāng)路面條件發(fā)生時(shí),該算法也能夠快速響應(yīng)其變化,估算路面附著系數(shù).
由圖5可知,帶有路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略會(huì)分別在6.2 s、6.8 s、8.6 s給出2級(jí)、1級(jí)和0級(jí)預(yù)警等級(jí).由圖6可知,未帶路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略會(huì)分別在5.2 s、5.4 s、7.8 s給出2級(jí)、1級(jí)和0級(jí)預(yù)警等級(jí),從而得知未帶路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略無法適應(yīng)路面的變化,大約會(huì)提前1 s給出了碰撞預(yù)警,即屬于誤報(bào)或者太早的進(jìn)入制動(dòng)介入.帶有路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略可以很好的自適應(yīng)調(diào)節(jié)安全車距,在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)刻給出相應(yīng)的碰撞預(yù)警.
工況2和未帶路面附著系數(shù)估算的防碰撞的測(cè)試仿真結(jié)果如圖7~9所示.
圖7 路面附著系數(shù)估算結(jié)果
圖8 帶有路面附著系數(shù)估算防碰撞策略仿真結(jié)果
圖9 未帶路面附著系數(shù)估算防碰撞策略仿真結(jié)果
圖7為基于雙重UKF估算出的路面附著系數(shù)和設(shè)定值的對(duì)比結(jié)果.表明該算法能夠準(zhǔn)確地估算出路面真實(shí)情況.當(dāng)路面條件發(fā)生時(shí),該算法也能夠快速響應(yīng)其變化估算出路面附著系數(shù).
由圖8可知,帶有路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略會(huì)分別在4.3 s、4.6 s和7 s給出2級(jí)、1級(jí)和0級(jí)預(yù)警等級(jí).由圖9可知,未帶路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略會(huì)分別在5.8 s、6.3 s和8.6 s給出2級(jí)、1級(jí)和0級(jí)預(yù)警等級(jí),從而得知未帶路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略無法適應(yīng)路面的變化,大約延遲了1.5 s才給出碰撞預(yù)警,即屬于漏報(bào)或太遲介入制動(dòng),造成無法避免碰撞.帶有路面附著系數(shù)估算的防碰撞策略可以很好的自適應(yīng)調(diào)節(jié)安全車距,在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)刻給出相應(yīng)的碰撞預(yù)警.
文中分析了路面附著系數(shù)對(duì)汽車防碰撞預(yù)警準(zhǔn)確性的影響,對(duì)現(xiàn)有的防碰撞安全車距模型進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,提出了基于路面附著系數(shù)的汽車縱向防碰撞策略.根據(jù)雙重?zé)o跡卡爾曼濾波原理,能夠?qū)囕v狀態(tài)和路面附著系數(shù)的準(zhǔn)確估算,從而實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)調(diào)整安全車距模型的防碰撞分級(jí)預(yù)警策略.結(jié)合CarSim和MATLAB/Simulink進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證.仿真結(jié)果表明該策略可以準(zhǔn)確地估算出路面附著系數(shù),進(jìn)而能夠可以調(diào)整安全車距給出相應(yīng)的預(yù)警.
參考文獻(xiàn):
[1] Zhang Y, Antonsson E K, Grote K. A new threat assessment measure for collision avoidance systems[C]//Intelligent Transportation Systems Conference, IEEE,2006:968-975.
[2] Doi A, Butsuen T, Niibe T, et al. Development of a rear-end collision avoidance system with automatic brake control [J]. Jsae Review, 1994, 15(4):335-340.
[3] 盧俊輝, 王建強(qiáng), 李克強(qiáng),等. 基于路面溫度和太陽輻射強(qiáng)度的路面狀態(tài)識(shí)別方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2010, 41(5):21-23.
[4] Ray L R. Nonlinear tire force estimation and road friction identification:Simulation an Experiments [J].Automatica,1977,33(10):1819-1833.
[5] 楊福廣,李貽斌,阮久宏,等.基于擴(kuò)張觀測(cè)器的路面附著系數(shù)實(shí)時(shí)估計(jì)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2010(8):6-9.
[6] 余志生. 汽車?yán)碚揫M].5版.北京:機(jī)械工業(yè)出版社, 2009.
[7] Seungwuk Moon, Kyongsu Yi. Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm [J]. Vehicle System Dynamics, 2008, 46(8):661-690.
[8] Dugoff H P, Fancher P S, Segel L. An Analysis of Tire Traction Properties and Their Influence on Vehicle Dynamic Performance [J]. SAE Transactions, 1970.
[9] Julier S, Uhlmann J, Durrant-Whyte H F. A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2000, 45(3):477-482.
[10] Julier S J. The scaled unscented transformation[C]// American Control Conference, 2002. Proceedings of the. IEEE, 2002:4555-4559.