車輛主動安全的研究

近年來，隨著人們的收入不斷提高，居民的購買力不斷提升，汽車開始走進(jìn)越來越多人的家庭之中，與此同時由此而引發(fā)的交通安全問題也成為當(dāng)今社會關(guān)注的一個焦點(diǎn)。隨著汽車保有量的提升，每年的交通安全事故發(fā)生量也在持續(xù)的提高。在這樣的情況下，汽車的主動安全技術(shù)的作用也就顯得越發(fā)的突出。汽車駕駛員對汽車安全性能的要求不斷提高，對汽車主動安全技術(shù)的要求持續(xù)擴(kuò)大，而傳統(tǒng)的汽車安全技術(shù)卻以無法，滿足駕駛者更多的需求，在這樣的情況下，對汽車主動安全關(guān)鍵技術(shù)的研究具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

1 應(yīng)對行人主動安全系統(tǒng)測試的一種新方法[1]

1.1 主要目的和主要原理

主動行人安全是基于各種傳感器系統(tǒng)和檢測算法的一種汽車主動安全系統(tǒng)，例如緊急制動系統(tǒng)是車輛主動安全系統(tǒng)的關(guān)鍵一部分。因此，對于車輛主動安全應(yīng)用程序進(jìn)行負(fù)責(zé)任地測試是十分有必要的。作者主要介紹了行人在車輛周圍的特點(diǎn)，介紹了現(xiàn)行的測試方法，并介紹了一種新型的測試系統(tǒng)方法，同時利用假人對先進(jìn)的行人檢測系統(tǒng)進(jìn)行了測試。這其中還包括了檢測算法方法的測試，包括用于復(fù)雜運(yùn)動模式的前期指標(biāo)和路徑預(yù)測等。復(fù)雜的運(yùn)動模式可以是步行或跑步的行人，當(dāng)然這其中也包括行人速度和方向的變化。

1.2 結(jié)論

這項(xiàng)研究的預(yù)期成果是高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）對真實(shí)行人的重要特征的說明，同時該系統(tǒng)也解釋了關(guān)于如何將這些特征映射到現(xiàn)實(shí)測試系統(tǒng)的概念。這個測試系統(tǒng)可以完美復(fù)制行人的特點(diǎn)，并且考慮到了前期指標(biāo)和路徑預(yù)測，可對先進(jìn)的行人檢測系統(tǒng)進(jìn)行重復(fù)的測試和比較。本文將行人在道路上的行為特征分為3種：1.沿著路邊行走；2.在路邊等待；3.穿越路邊。

此外，該系統(tǒng)還將人體運(yùn)動學(xué)納入了研究，為了復(fù)制行人運(yùn)動學(xué)，該系統(tǒng)細(xì)化了行人的手臂和腿部運(yùn)動和頻率的變化，以及行人重心，身體的傾斜角度和方向等方面的改變。該系統(tǒng)將假人頭作為預(yù)測行人近期行為和穿越路徑的重要指標(biāo)。該系統(tǒng)是基于傳感器系統(tǒng)，它可以測量目標(biāo)的各種物理特性。這些傳感器可以分為兩類：第一類是基于被動原理，只是從目標(biāo)接收信號。第二類是由一個有源發(fā)射器和一個接收單元組成。同時，為了創(chuàng)建一個包含移動假人的測試系統(tǒng)，需要兩個子系統(tǒng)。第一子系統(tǒng)用于檢測測試區(qū)域內(nèi)的宏觀運(yùn)動。例如，穿過街道。第二個子系統(tǒng)是虛擬本身，它是為了復(fù)制行人而設(shè)計(jì)的。

2 先進(jìn)的車輛操縱和主動安全控制系統(tǒng)[2]

2.1 主要目的和主要原理

車輛底盤控制通常用于控制車輛的橫向和縱向運(yùn)動，以提高操縱性能、乘坐舒適性和牽引/制動性能。這些控制基本上分別取決于轉(zhuǎn)向控制，懸架控制和牽引/制動控制。本文主要研究底盤控制，以提高車輛操縱性能和主動安全性。

2.2 結(jié)論

目前關(guān)于基本的前饋型4WS上已有了大量的報告，已經(jīng)進(jìn)行了許多關(guān)于轉(zhuǎn)向控制的研究，并且最近還有專家采用先進(jìn)的控制理論做了相關(guān)挑戰(zhàn)性的研究來克服輪胎非線性運(yùn)動特性。然而，無論有多少先進(jìn)控制理論，我們都知道真正應(yīng)用到現(xiàn)階段車輛動力學(xué)和控制都存在困難。我們認(rèn)為車輛穩(wěn)定性控制（DYC）是補(bǔ)充4WS控制極限的方法之一。我們強(qiáng)調(diào)DYC在車輛動力學(xué)和輪胎特性的非線性范圍內(nèi)對車輛運(yùn)動控制更有效，并且應(yīng)該在這種非線性假設(shè)的基礎(chǔ)上引入DYC的控制定律。此外，我們在這里指出，4WS和DYC的集成/協(xié)調(diào)控制應(yīng)該是一個有前途的控制策略，使我們有更高的車輛操縱限制性能和一個合理的控制規(guī)律的整合/協(xié)調(diào)。在這方面，我們也強(qiáng)調(diào)，有必要在對車輛動力學(xué)和輪胎基礎(chǔ)上進(jìn)一步審查控制規(guī)律。我們認(rèn)為，在本研究領(lǐng)域中，非線性特性的處理將是最重要的問題，并且對于預(yù)期控制足夠精確的估計(jì)或測量輪胎與路面之間的車輛側(cè)滑角和摩擦系數(shù)都是底盤控制的關(guān)鍵技術(shù)之一。

3 基于傳輸功率的車載自組織網(wǎng)絡(luò)緊急信息傳播技術(shù)[3]

3.1 主要目的和主要原理

隨著車輛數(shù)量的增加，廣播已經(jīng)成為車輛自組織網(wǎng)絡(luò)（VANET）最重要的一部分。為了避免交通堵塞和事故，緊急信息將被傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)中的所有車輛。然而，當(dāng)VANET受到不同類型的攻擊時，需要對系統(tǒng)進(jìn)行保護(hù)需求，如消息的機(jī)密性，可靠性和以及相應(yīng)的驗(yàn)證。如果驗(yàn)證程序能夠通過較少的復(fù)雜性，較短的驗(yàn)證延期和密鑰的透明性來精確地區(qū)分談判節(jié)點(diǎn)，則認(rèn)為驗(yàn)證過程是合格的。本文預(yù)測了面向集群的VANET信任的驗(yàn)證格式。同時介紹了預(yù)測方案與現(xiàn)有程序?qū)Ρ取?/p>

3.2 結(jié)論

首先，我們要建立仿真模型以及設(shè)定參數(shù)。我們使用NS-2來解釋VANET的信任認(rèn)證技術(shù)（TBAT）。通過仿真構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。它包含兩個人群，每個人群由三條車道組成。組頭和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)相應(yīng)地以藍(lán)色和紅色顯示。我們還揭示了用于應(yīng)用預(yù)測的危機(jī)廣播設(shè)計(jì)，還描述了在再現(xiàn)階段中與群集建立時間一起形成的不同數(shù)量的群集。網(wǎng)絡(luò)面積測量為1500*1500米，網(wǎng)絡(luò)區(qū)域包含的不同節(jié)點(diǎn)通過二代集群建立算法分成多個集群。消息廣播系統(tǒng)在緊急情況下的性能通過將簇大小從2改變到20。所提出的方法被分析為各種協(xié)議，例如AODV，DSR和DSDV。此外我們還參考了各種評定標(biāo)準(zhǔn)。如在SHWM中用于各種協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)的廣播時間；曼哈頓廣播時間模型的各種協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)；高速公路模型中廣播時間的多種協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)；以及在SHWM，曼哈頓，AODV協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)802.11P高速公路模型中的廣播時間。

4 不確定性條件下主動道路車輛懸架的模糊算術(shù)控制器設(shè)計(jì)[4]

4.1 主要目的和主要原理

本文提出了一種設(shè)計(jì)主動道路車輛懸架的魯棒控制器的方法。不同于傳統(tǒng)的魯棒控制技術(shù)，模糊數(shù)學(xué)方法用于配置一個所謂的天棚阻尼器。所提出的方法是基于隨機(jī)車輛激勵的四分之一汽車模型的協(xié)方差分析。由此產(chǎn)生的控制器提高了駕駛舒適性和安全性，并增加了對不確定性的魯棒性。模糊算術(shù)方法允許將固有的不確定性參數(shù)附加到控制器的設(shè)計(jì)中。此外，一個可能的敏感度分析用于評估不確定參數(shù)對控制質(zhì)量的影響，從而為設(shè)計(jì)過程提供有用的信息。

4.2 結(jié)論

本文分別采用協(xié)方差分析和模糊數(shù)學(xué)方法對參數(shù)不確定性進(jìn)行處理。目標(biāo)是根據(jù)不確定性分析提供的信息來解決懸架系統(tǒng)的設(shè)計(jì)沖突，并在不確定情況下尋找最優(yōu)增益。此外，基于模糊靈敏度分析解釋了參數(shù)不確定性對結(jié)果的影響，為設(shè)計(jì)過程提供了有用的信息。目前，被動和主動懸架系統(tǒng)的協(xié)方差分析一直是研究的對象。模糊算法不確定性建模允許建立包括模糊值參數(shù)而不是傳統(tǒng)模型中的脆值參數(shù)的各種來源的不確定性從而建立更全面的系統(tǒng)模型，而且它已成功地應(yīng)用于多體系統(tǒng)的分析。與常規(guī)設(shè)計(jì)和最壞情況間隔考慮相比，所確定的最佳增益值增加了舒適性和安全性以及對不確定性的穩(wěn)健性。根據(jù)靈敏度分析顯示，輪胎剛度對最終控制器增益的影響最大，同時強(qiáng)調(diào)了所提出的魯棒設(shè)計(jì)的必要性。所提出的模糊算術(shù)控制器設(shè)計(jì)尚不能保證穩(wěn)定性，穩(wěn)定性的證明必須在去模糊增益的基礎(chǔ)上隨后進(jìn)行。然而，這種方法的一個優(yōu)點(diǎn)是，可以在每個已經(jīng)建立的穩(wěn)定性定理的基本上應(yīng)用模糊參數(shù)化的閉環(huán)系統(tǒng)，以便導(dǎo)出適當(dāng)?shù)姆€(wěn)定裕度。

5 基于行人的車內(nèi)警報建模[5]

5.1 主要目的和主要原理

建立駕駛員與行人之間的時間交互的碰撞模型。盡管目前所檢測的模型中沒有一個涵蓋駕駛員對警報系統(tǒng)接受程度的，多是在長期使用過程中建立對系統(tǒng)的信任度和適應(yīng)度，但根據(jù)評估顯示，大多數(shù)現(xiàn)有的碰撞駕駛員行為模型中不包括背景因素。相反，他們則強(qiáng)調(diào)了碰撞時間（TTC）。如果兩個目標(biāo)的路線和速度都保持不變，TTC就是衡量危險程度的一個重要指標(biāo)。我們建立了兩個模型，第一個模型中，我們利用來自74名參與者的數(shù)據(jù)，開發(fā)了一種駕駛者接受警報的模型。該模型評估了2013年FOT期間記錄的300名行人遇到的緊急情況，該系統(tǒng)對潛在危險的行人相遇發(fā)出警報。在第二個模型中，我們使用來自35個不同參與者的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型，評估了2012年FOT中57個不同的行人相遇。

5.2 結(jié)論

同時，我們也分析了駕駛員對這兩個模型所帶來風(fēng)險的看法。兩個數(shù)據(jù)集中的每個剪輯都顯示一個行人，在剪輯結(jié)束時，行人在正常車載傳感器（前方11-89米）的范圍內(nèi)。其中，行人的橫向位置在車輛左側(cè)8米和右側(cè)10米（右側(cè)駕駛條件）之間。車速則控制在8到110公里之間變化，TTA的范圍是0.7-12.1秒。駕駛員可以合理地預(yù)期在視頻剪輯中呈現(xiàn)的許多或所有情況中考慮行人，因?yàn)樾腥说奈磥砺窂绞遣淮_定的而不受限制的。該研究顯示了如何在受控的實(shí)驗(yàn)室研究中利用FOT數(shù)據(jù)來警示行人提醒標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展。使用實(shí)際行人相遇的評級來設(shè)計(jì)警示策略應(yīng)該引起對駕駛員的注意，同時對于如何從駕駛場景中提取信息以指導(dǎo)他們的行為進(jìn)行更深入的指導(dǎo)。我們的分析支持這樣的假設(shè)，即駕駛員用于風(fēng)險評估的感知線索可能主要由行人位置和運(yùn)動組合組成的基本情境因素組成。

6 自適應(yīng)桿位控制策略在主動轉(zhuǎn)向安全系統(tǒng)中的應(yīng)用[6]

6.1 主要目的和主要原理

本文研究了自適應(yīng)控制策略的設(shè)計(jì)，調(diào)整主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)以獲得更好的駕駛性能和可操作性。第一步采用自適應(yīng)控制策略對在線不確定參數(shù)（如轉(zhuǎn)彎剛度）進(jìn)行估計(jì)，然后將估計(jì)的參數(shù)值輸入極點(diǎn)配置控制器，產(chǎn)生修正的反饋增益，提高轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動態(tài)特性。我們將對三種路況（干，濕，冰）進(jìn)行模擬評估，并將自適應(yīng)極點(diǎn)配置控制（APPC）的性能與極點(diǎn)配置控制（PPC）和被動系統(tǒng)進(jìn)行比較。結(jié)果表明，APPC策略顯著提高了模型的橫擺角速度和側(cè)滑角。

6.2 結(jié)論

APPC是通過整合PPC策略和參數(shù)估計(jì)（在每個時間步驟）來計(jì)算自適應(yīng)極點(diǎn)放置增益而開發(fā)的。在所有情況下（干路，濕路和冰路），由于系統(tǒng)的正弦輸入（干擾），有源系統(tǒng)的性能顯著高于無源系統(tǒng)，以抑制振蕩。而且，自適應(yīng)主動系統(tǒng)（APPC）比主動系統(tǒng)（PPC）能夠更好地工作。車輛模型的側(cè)滑角以及偏航率證明了APPC策略的優(yōu)點(diǎn)，以提高車輛的主動安全性干擾（例如滑動或旋轉(zhuǎn)）。在本文中，主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動態(tài)模型已經(jīng)制定和導(dǎo)出。并已經(jīng)通過使用梯度算法來估計(jì)不確定參數(shù)（前角和后角剛度）。PPC策略用于產(chǎn)生反饋增益，以改善所提出的模型的動態(tài)性能（例如，減小偏航角速度和側(cè)滑角）。在提出的APPC中，所估計(jì)的參數(shù)被饋送到PPCbox以在每個時間步驟產(chǎn)生反饋增益。仿真在MATLAB/Simulink中生成，結(jié)果顯示了正弦轉(zhuǎn)向角作為系統(tǒng)的輸入，可用于三種類型的路況（干，濕和冰）。而且在所有情況下，APPC系統(tǒng)的性能都優(yōu)于PPC，并且明顯好于無源系統(tǒng)。

7 一種基于自主智能駕駛的智能車模型[7]

7.1 主要目的和主要原理

自動駕駛汽車是未來智能汽車的一部分。雖然目前的技術(shù)還未能完全達(dá)到自動駕駛的要求，但是目前大部分的車廠都在大力推廣智能汽車。我們提出了一個智能車模型，以使用更安全的方法來減少事故的發(fā)生。該方法是基于現(xiàn)有的交通規(guī)則，并通過培訓(xùn)駕駛員對智能汽車的安全行為而開發(fā)的。每輛智能車都包括兩個主要組件。第一個部分是通過無線方式從周圍環(huán)境中獲取信息的傳感器，以及通過其他車輛（如天氣，新聞等通過互聯(lián)網(wǎng)）捕獲的信息。

7.2 結(jié)論

第二個組件是智能計(jì)算組件（ICM），用于處理信息并對SCA行為進(jìn)行建模。在這里，我們簡要描述SCA的物理特征，以便更好地理解與計(jì)算組件的相互作用。SCA輸入來自傳感器和與其他SCA的無線通信以及驅(qū)動程序。SCA輸出則是其他SCA的狀態(tài)包和驅(qū)動程序的信息（視覺語言，其他）。SCA是計(jì)算組件的物理主機(jī)，并構(gòu)成了整個基礎(chǔ)架構(gòu)中的一個代理節(jié)點(diǎn)。SCA執(zhí)行的子任務(wù)是：1.處理信息并定義其當(dāng)前狀態(tài)；2.根據(jù)移動對象的行為預(yù)測未來狀態(tài)；3.為安全原因談判立場；4.學(xué)習(xí)其他車輛的行為模式；5.與其他車輛的信息交換。ICM組件將處理作為基于SCA的自主智能代理開發(fā)過程中涉及的重要問題（如表示，適應(yīng)，預(yù)期，構(gòu)建和學(xué)習(xí)）。然而，ICM組件的關(guān)聯(lián)和接口為SCA建模的操作和決策提供了便利。

8 智能車輛：具有自適應(yīng)時域的混合非線性預(yù)測控制器[8]

8.1 主要目的和主要原理

本文重點(diǎn)研究了汽車運(yùn)動預(yù)測控制的優(yōu)化算法，該算法既能解決混合動力汽車動力學(xué)問題，又能解決混合最小化問題。本文所開發(fā)的哈密爾頓切換混合非線性預(yù)測控制算法不是用于求解計(jì)算量大的非線性混合規(guī)劃問題，而是將混合信息直接納入到優(yōu)化程序中。為了減少時間復(fù)雜度，提出了幾種自適應(yīng)預(yù)測時域方法，其中一些方法表明它們保持了汽車的機(jī)動性能。

8.2 結(jié)論

預(yù)測時域是指定計(jì)算復(fù)雜性與最優(yōu)性之間折衷的關(guān)鍵參數(shù)之一。在汽車運(yùn)動的情況下，自適應(yīng)預(yù)測時域的想法會非常自然地產(chǎn)生，車速越高，就會需要更長的時間距離滿意地處理汽車控制問題并且遵循軌道約束。這里提出了基于線性和對數(shù)的預(yù)測水平方法。他們的結(jié)果表明，雖然線性預(yù)測的時域與常量預(yù)測范圍相比改善了計(jì)算負(fù)擔(dān)，但它們可能無法提供可接受的安全需求滿意度。而這是由基于線性和對數(shù)的預(yù)測水平方法克服的，這也是顯示了帕累托最優(yōu)解的多個評估標(biāo)準(zhǔn)?；谠摲椒ǖ目刂破髋c商業(yè)上可用的MINLP求解器比較提供了相同的預(yù)測范圍，這表明只需要MINLP求解器計(jì)算時間的一小部分，就會具有相同的性能。根據(jù)詳細(xì)的靈敏度分析結(jié)果，證明了基于該方法的控制器相對于各種系統(tǒng)參數(shù)的穩(wěn)健性，還使得其他性能有所增強(qiáng)，同時也可以進(jìn)一步提高算法的魯棒性和整體功能。

9 智能停車系統(tǒng)的意識分析[9]

9.1 主要目的和主要原理

近些年來，由于智能汽車的發(fā)展，智能停車系統(tǒng)也有了較大的發(fā)展。智能停車系統(tǒng)是智能泊車技術(shù)的新想法，通過借助于一些智能設(shè)備，如相關(guān)傳感器，LCD，照相機(jī)等將車輛引導(dǎo)到指定的停車位。作為未來智能城市應(yīng)用的典型組成部分，智能停車場（SCP）在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）中扮演著一個重要的角色。SCPS主要用于集中解決停車管理問題。盡管目前在停車場管理方面投入了大量精力，但是應(yīng)該將重心從停車位規(guī)劃轉(zhuǎn)移到網(wǎng)關(guān)的傳感器問題上，比如，可以在停車場中設(shè)置指紋掃描儀檢測和相應(yīng)傳感器設(shè)備用于降低車輛被盜的風(fēng)險。

9.2 結(jié)論

為了更好的理解基于物聯(lián)網(wǎng)的SCPS意識，我們進(jìn)行了實(shí)證調(diào)查。調(diào)查如何在一個樣本人群內(nèi)實(shí)施該技術(shù)。應(yīng)用的第一步是找出用戶（司機(jī)）在停車場停車時所特有的問題。調(diào)查結(jié)果表明司機(jī)面臨的問題主要是在停車過程中耗費(fèi)時間過多，通常導(dǎo)致停車場的交通擁堵。同時在這項(xiàng)工作中，也詢問了個人司機(jī)是否有接受SCPS的新技術(shù)的意愿。結(jié)果表明百分之85的司機(jī)愿意嘗試。采用描述性統(tǒng)計(jì)和方差分析的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用于確定參與者對SCPS的看法，所有分析均使用SPSS20進(jìn)行。接著，建立智能車架模型，這里建立的是一個4層的車架，每個車架有5個停車位。相當(dāng)于在僅能夠停5輛車的車位上停了20輛車，這樣就大大減小了車位的緊張問題。然而，目前對于車架的強(qiáng)度要求方面還處在實(shí)驗(yàn)階段。但是相信未來智能停車場會實(shí)現(xiàn)廣泛地應(yīng)用。

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