一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法

摘要

本发明涉及汽车主动安全技术领域，公开了一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法，其技术方案要点是包括S1：获取车辆与行人的相对运动速度以定义为人车速度、获取车辆与行人的相对位置以定义为人车距离，获取车辆的当前行驶速度以定义为车辆速度，获取车辆的加速度以定义为实际减速度，S2：基于TTC算法构建TTC风险评估模型，所述TTC风险评估模型以所述人车速度和人车距离为输入，并输出撞击风险，S3：依据所述撞击风险以及所述车辆速度确定所在的避撞区域，S4：建立主动避撞策略，所述主动避撞策略与所述避撞区域之间一一对应，依据所述避撞区域执行对应的主动避撞策略，其具备驾驶体验好的特点。

说明书

技术领域

本发明涉及汽车主动安全技术领域，更具体的说是涉及一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法。

背景技术

随着自动驾驶汽车的兴起，汽车主动安全技术可在一定程度上帮助驾驶员合理控制车辆状态，通过电控系统提前识别危险和主动干预，对于改善驾驶员的安全性和降低道路交通事故发生率有着重要作用。

世界卫生组织(WHO)研究数据显示，全球每年约有135万人因为交通事故死亡，其中行人、骑自行车者等弱势道路使用者占全球道路交通死亡的49％。因此对于保护弱势道路使用者的安全问题十分紧迫。由于行人行走意图的主观能动性，行走轨迹表现出随意性和突变性变化，车辆的行驶状态会极大地受到行人在道路上运动状态的影响，使得车辆进行避撞控制有一定的难度。现有的避撞控制方法在执行过程中通常采用预先制动的方式达到减速防撞的目的，但是这一设置使得汽车减速过程中的驾驶体验差。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法，其具备利用行人与车辆的实际位置状态适配对应的主动避撞策略，驾驶体验好的特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法，S1：获取车辆与行人的相对运动速度以定义为人车速度、获取车辆与行人的相对位置以定义为人车距离，获取车辆的当前行驶速度以定义为车辆速度，获取车辆的加速度以定义为实际减速度；

S2：基于TTC算法构建TTC风险评估模型，所述TTC风险评估模型以所述人车速度和人车距离为输入，并输出撞击风险；

S3：依据所述撞击风险以及所述车辆速度确定所在的避撞区域；

S4：建立主动避撞策略，所述主动避撞策略与所述避撞区域之间一一对应，依据所述避撞区域执行对应的主动避撞策略，

所述主动避撞策略包括模糊控制算法和优化算法，所述模糊控制算法以所述人车距离和人车速度为输入，输出期望减速度，所述优化算法以期望减速度与实际减速度为输入以输出制动压力控制或者气节门开度控制。

一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制系统，提供一种如权利要求1所述的一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法，包括

数据获取模块，所述数据获取模块用于在行驶中获取行驶参数，所述行驶参数包括所述人车速度、人车距离、车辆速度以及实际减速度；

避撞策略确定模块，所述避撞策略确定模块配置有所述TTC风险评估模型，所述TTC风险评估模型以所述人车速度和人车距离为输入，并输出撞击风险，所述避撞策略确定模块预设有避撞区域与撞击风险、车辆速度的对应策略以确定所述避撞区域，所述避撞区域可分为安全区域、减速避撞区域、危险警告区域和紧急避撞区域；

避撞策略执行模块，所述避撞策略执行模块依据所述避撞区域执行对应的主动避撞策略，所述避撞策略包括安全行驶策略，减速避撞策略，制动避撞策略，危险避撞策略，

当判断位于安全区域内时，执行安全行驶策略：保持原始行驶状态，

当判断位于减速避撞区域内时，执行减速避撞策略：进行气节门开度控制以使车辆减速至行人离开危险区域，而后加速恢复原始行驶状态，

当判断位于危险警告区域时，执行制动避撞策略：以预设减速度值制动进行制动压力控制，

当判断位于紧急避撞区域时，执行危险避撞策略：以计算得到的期望减速度至进行制动压力控制。

在本发明中，优选的，所述TCC风险评估模型如下：

d′

Δv＝v

其中ΔS’表示所述人车距离，ΔS为车辆重心与行人距离，d′

在本发明中，优选的，所述避撞区域可分为安全区域、减速避撞区域、危险警告区域和紧急避撞区域，所述避撞策略包括安全行驶策略，减速避撞策略，制动避撞策略，危险避撞策略，

当判断位于安全区域内时，执行安全行驶策略：保持原始行驶状态；

当判断位于减速避撞区域内时，执行减速避撞策略：进行气节门开度控制以使车辆减速至行人离开危险区域，而后加速恢复原始行驶状态；

当判断位于危险警告区域时，执行制动避撞策略：以预设减速度值制动进行制动压力控制；

当判断位于紧急避撞区域时，执行危险避撞策略：以计算得到的期望减速度至进行制动压力控制。

在本发明中，优选的，所述模糊控制算法的模糊规则为Mamdani，并采用重心法进行解模糊，所述模糊控制算法采用Levenberg-Marquardt算法。

在本发明中，优选的，所述优化算法采用PID模糊控制，并实时对PID参数进行修改，计算公式如下：

E(t)＝a(t)-a′(t)

其中，a(t)表示期望减速度，a(t)实际减速度，E(t)表示控制误差，

K

K

K

其中，K

其中K

在本发明中，优选的，在所述制动压力控制下制动过程中，

m*a＝-F

其中，m为车辆质量，a为期望减速度，F

制动器制动力用轮胎所受纵向力进行表示，地面制动力用轮胎所受纵向力以及空气阻力进行表示，当制动器制动力小于地面制动力时，求出制动器制动压力。

在本发明中，优选的，所述避撞策略执行模块包括警报提示单元，所述警报提示单元用于在执行制动避撞策略和危险避撞策略时输出警报提醒。

本发明的有益效果：

1、本发明采用的模糊控制算法不需要精确的数学模型，可以有效解决控制过程非线性问题，同时具备较强的容错能力，并利用优化算法改善被控过程动态和稳态性能，提高系统稳态鲁棒性，并且能够避免出现输出的期望减速度急剧变化的情况，提高制动过程安全性和驾驶员舒适性；

2、本发明利用简单算法实现汽车的纵向主动避撞，系统的计算量小计算速度快，并且能够实时进行反馈调节，提高系统运行的及时性以及安全性；

3、本发明通过划分不同的碰撞风险，并依据不同的碰撞风险确定当前所在的避撞区域，再依据所在避撞区域确定执行的主动避撞策略，对应采取制动压力控制或者气节门开度控制进行制动，避免频繁采取制动措施，提高汽车行驶过程中的平稳性。

附图说明

图1是车辆纵向避撞主动避撞决策和控制架构流程图；

图2是车辆与行人避障的距离模型；

图3是车辆与行人的避撞区域划分示意图；

图4是下层模糊PID控制器结构图；

图5是输入输出的隶属度函数；

图6是部分模糊控制规则；

图7是输入输出变量曲面(surface图像)；

图8.是Simulink模型图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

请同时参见图1至图8，本实施例提供了一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法以及一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制系统。

在本实施例中，请参见图1，S1：获取车辆与行人的相对运动速度以定义为人车速度、获取车辆与行人的相对位置以定义为人车距离，获取车辆的当前行驶速度以定义为车辆速度，获取车辆的加速度以定义为实际减速度。在车辆行驶过程中可以通过摄像头、毫米波雷达与轮速传感器实时采集数据。

S2：基于TTC算法构建TTC风险评估模型，TTC风险评估模型以人车速度和人车距离为输入，并输出撞击风险。请参见图2，TCC风险评估模型如下：

d′

Δv＝v

其中ΔS’表示人车距离，ΔS为车辆重心与行人距离，d′

S3：依据撞击风险以及车辆速度确定所在的避撞区域。本实施例以中国C-NCAP发布的AEB-P行人避撞测试工况为评价标准，制定不同避撞区域下对应的t

表1.不同车速下t

相同车速下不同的t

S4：建立主动避撞策略，主动避撞策略与避撞区域之间一一对应，依据避撞区域执行对应的主动避撞策略。

请参见图4，主动避撞策略包括模糊控制算法和优化算法，上层采用模糊控制算法，下层采用模糊PID控制调节优化制动减速度，模糊控制算法以人车距离和人车速度为输入，输出期望减速度，下层以上层获取的期望减速度与实际减速度为输入以输出制动压力控制或者气节门开度控制。

避撞区域可分为安全区域、减速避撞区域、危险警告区域和紧急避撞区域；避撞策略包括安全行驶策略，减速避撞策略，制动避撞策略，危险避撞策略。

当判断位于安全区域内时，执行安全行驶策略：保持原始行驶状态；

当判断位于减速避撞区域内时，执行减速避撞策略：进行气节门开度控制以使车辆减速至行人离开危险区域，而后加速恢复原始行驶状态；

当判断位于危险警告区域时，执行制动避撞策略：以预设减速度值制动进行制动压力控制；

当判断位于紧急避撞区域时，执行危险避撞策略：以计算得到的期望减速度至进行制动压力控制。

请参见图5至图7，在上层模糊控制中，车辆在通过观测区域时检测到车辆与行人的相对距离Δs，纵向相对速度Δv，将这两个量作为输入量。模糊输入输出语言变量分别为N7(负大)～N1(负小)，Z0(零)，P1(正小)～P7(正大)。如图5所示，Δs的论域为[0,80],用8个语言变量来描述：Z0,P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7。Δv的论域为[-80,0],用8个语言变量来描述：Z0,N1,N2,N3,N4,N5,N6,N7。输出期望减速度a论域为[-10,0],用8个语言变量描述：Z0,N1,N2,N3,N4,N5,N6,N7。模糊控制算法的模糊规则为Mamdani，并采用重心法进行解模糊，模糊控制算法采用Levenberg-Marquardt算法，具体模糊控制规则参见图6。

a＝0.9*(p

在下层模糊PID控制中，优化算法采用PID模糊控制，并实时对PID参数进行修改，来满足不同时刻E对PID参数的要求，计算公式如下：

E(t)＝a(t)-a′(t)

其中，a(t)表示期望减速度，a(t)实际减速度，E(t)表示控制误差，

K

K

K

其中，K

其中K

制动过程下层控制采用模糊PID控制改善被控过程动态和稳态性能，提高系统稳态鲁棒性，可实现全程调节改变PID三个参数，提高制动过程安全性和驾驶员舒适性。

当期望减速度为0时，切换至节气门控制，行人处于减速避撞区域，车辆通过调节节气门诵读来实现减速躲避行人的目的，车辆实时检测行人位置，当行人位置脱离危险区域车辆停止减速并加速恢复到初始速度

当期望减速度不为0时，切换至制动压力控股之，在制动压力控制下制动过程中，

m*a＝-F

其中，m为车辆质量，a为期望减速度，F

制动器制动力用轮胎所受纵向力进行表示，地面制动力用轮胎所受纵向力以及空气阻力进行表示，当制动器制动力不小于地面制动力时，处于危险警告区域，以预设减速度值制动，当制动器制动力小于地面制动力时，求出制动器制动压力以对制动器进行控制。根据如上的分层控制策略，可实现针对不同的避撞区域采用不同的控制策略，保证驾驶员行驶时纵向避撞行人的安全性和驾驶员(以及乘客)一定程度的舒适性。

请参照图8，本方案利用Matlab和carsim联合仿真检验算法有效性。

一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制系统，提供如上1所述的一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法，包括数据获取模块，避撞策略确定模块和避撞策略执行模块。数据获取模块用于在行驶中获取行驶参数，行驶参数包括人车速度、人车距离、车辆速度以及实际减速度，具体地，数据获取模块包括摄像头、毫米波雷达与轮速传感器。避撞策略确定模块配置有TTC风险评估模型，TTC风险评估模型以人车速度和人车距离为输入，并输出撞击风险，避撞策略确定模块预设有避撞区域与撞击风险、车辆速度的对应策略以确定避撞区域，避撞区域可分为安全区域、减速避撞区域、危险警告区域和紧急避撞区域。避撞策略执行模块依据避撞区域执行对应的主动避撞策略，避撞策略包括安全行驶策略，减速避撞策略，制动避撞策略，危险避撞策略。

当判断位于安全区域内时，执行安全行驶策略：保持原始行驶状态；

当判断位于减速避撞区域内时，执行减速避撞策略：进行气节门开度控制以使车辆减速至行人离开危险区域，而后加速恢复原始行驶状态；

当判断位于危险警告区域时，执行制动避撞策略：以预设减速度值制动进行制动压力控制；

当判断位于紧急避撞区域时，执行危险避撞策略：以计算得到的期望减速度至进行制动压力控制。

并且工作过程中能够对车速以及制动能力进行实时监控，并且实时对PID参数进行修改，提高体统稳态鲁棒性，避免出现输出值突变的情形。

避撞策略执行模块包括警报提示单元，警报提示单元用于在执行制动避撞策略和危险避撞策略时输出警报提醒。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。