汽车主动避撞系统.doc

西南大学汽车主动避撞系统田慧西南大学工程技术学院，重庆 400715摘要：讨论了汽车主动避撞系统的发展历史、实现思路和结构，并重点介绍了关键技术的研究，指出了汽车主动避撞系统研究中存在的一些问题和发展趋势。关键词：交通安全;汽车;主动避撞系统;研究现状;发展趋势1 汽车主动安全避撞系统研究的背景与历史1.1 国外汽车安全形势随着全世界的汽车保有量不断增加，随之而来的是严重的交通安全问题。据统计，全世界范围内平均每分钟至少有一人死于交通事故，这近100年内，汽车交通事故造成的人员死亡在大约2千多万人，1990年全球汽车交通事故损失为1370亿美元，1993年达5000亿美元，呈逐年急剧上升趋势。2004年，在法国举行的由世界卫生组织主办的世界卫生日，把主题定为“道路交通安全”。根据目前全世界每年死于车祸的人数达120万人、伤残5000万人、直接经济损失高达5000亿美元的现状，可以预测到2020年，道路交通死亡人数将达234万人。尤其令人担忧的是，在所有交通事故中，中等和低收入国家占90%，给发展中国家经济发展造成了严重的影响。1.2 国内汽车安全形势在我国，汽车保有量以每年大约15的速度递增。2007年中国汽车工业协会发布数据显示：2007年中国汽车产量为888.24万辆，同比增长 22.02，比上年净增160.27万辆；从1985年到1994年，交通事故数量和死亡人数分别增加了27和62，已成为世界上交通事故最严重的国家之一。到2002年，全国共发生交通事77万多起，造成10万多人死亡，56万多人受伤直接经济损失33亿多元。2005年1至11月间，全国就有近9万人死于交通事故。1.3 国外汽车主动安全避撞系统的研究汽车主动避撞系统研发目的是为了保证行车安全，本系统的研究始于20世纪60年代，此后的十多年时间里，德国、美国和日本等发达国家对该系统进行了广泛的研究。但限于基础理论、基础材料等原因，一直没有得到实质性突破。随着微波器件和集成技术的飞速发展，避撞系统在汽车领域获得了较快的发展，很快进入实用阶段。以德国、法国等欧洲国家对毫米波雷达避撞技术研究进展很快，如奔驰公司和英国劳伦斯电子公司联合研制的汽车避撞报警系统，在小汽车、客车和卡车上试用多年，性能良好。199年，日本丰田汽车公司率先研制出了主动安全系统，三菱和日立公司在毫米波雷达技术方面也做了大量的研究。美国的研究相对于欧洲和日本来说起步较晚，但目前美国的汽车避撞技术已经处于世界的领先水平。1.4 国内汽车避撞控制系统的研究20世纪90年代中期，我国开始汽车主动安全避撞系统的研究。以清华大学、吉林大学和东南大学等科研院所进行了大量工作，取得了一定成果。但是和国外的高投入、综合性研发相比，国内研究不够集中，研究深度不够，研发成功的产品功能比较单一。2 汽车主动安全避撞系统原理汽车主动安全避撞控制技术作为较成熟的主动安全技术，能够自动发现可能与汽车发生碰撞的车辆、行人或其他障碍物，发出警报、制动或规避等措施，以避免碰撞的发生。2.1 汽车主动安全避撞系统组成它主要由车用测距传感器、气节门位置传感器、轮速传感器、路况检测传感器和控制系统组成。2.2 汽车主动安全避撞系统工作过程避撞系统的工作过程可分为3部分: (1)当车辆正常行驶时,汽车主动避撞系统不停地对车辆行驶的安全程度进行计算,如判断为安全状态,避撞系统无任何动作,不干扰正常驾驶,同时驾驶员可以随时选取适合当前环境的模式进行车辆的自动控制;(2)当系统判断为危险状态时避撞系统会首先自动关闭油门,此时若驾驶员尚未采取相应的动作,则系统将自动控制车辆制动和转向,并调用其他相关控制系统(如ABS、车身稳定性控制程序ESP等),使车辆远离危险的同时保证自车的安全,一旦车辆回到安全的行驶状态或驾驶员采取了控制动作,系统对车辆的控制将自动解除,回到正常行驶状态; (3)当系统判断为危险无法避让时,除采取远离和减少危险的控制外,还将根据危险程度的大小和障碍物的类型(车辆、行人或者其他障碍物),选择合适的被动安全(如乘客保护甚至行人保护措施)控制策略。典型的汽车主动避撞系统工作过程如图1所示。汽车主动避撞系统由环境识别子系统、状态判断子系统、汽车控制执行子系统组成,各子系统主要功能如下。图1 典型的汽车主动避撞系统工作框图环境识别子系统:识别车外道路上的其他车辆、道路标志信号以及前方行人、障碍物等,并测出相对速度信息;运用传感器技术获取自车的实时车速信号、节气门开度信号、加速度信号等,完成对汽车内外环境的识别功能。状态判断子系统:利用环境识别子系统的识别结果,对汽车所处状态进行判断,主要对所处环境的危险程度进行计算,确定当前数据所适用的状态判断模型,对控制执行子系统发出指令,并将计算结果通过人机交互界面与驾驶员交互,或驾驶员也可将其所需信息通过界面传输给信号处理系统进行查询,为驾驶员提供及时有效的状态信息参考。控制执行子系统:接受状态判断子系统的判断结果,在危险状态下发出警报,如果驾驶员在一定时间内未做出任何反应,则按系统的控制模型自动完成被控目标所要求达到的状态,避免驾驶员延误操作,保证行车安全;当碰撞无法避免时,调用相关的被动安全措施。2.3 汽车主动避撞系统主要类型目前研究开发的汽车主动避撞系统有以下3种类型: (1)车辆主动避撞报警CWS(collision warn-ing)系统,它是针对减轻车辆碰撞危害研发的,此系统对探测到的危害情况给出警报,美国已经在一些重型载货车和公交车辆上实现商用; (2)车辆自适应巡航控制ACC(adaptive cruise control)系统,其主要目的是主动避撞,安装此系统的车辆可以实现简单交通情况下的主动避撞及巡航控制,一些汽车公司在高档车型上已经开始采用ACC技术;(3)复合型车辆智能控制系统,该系统针对复杂交通情况,特别是市区交通环境,采用ACC系统辅以车辆停走(stop&go)系统,提高车辆智能控制的实用性。相对于ACC系统,停走系统由于交通环境的复杂和系统对硬件的要求苛刻,系统实现的难度更大。3 汽车主动避撞系统的关键技术3.1 车辆行驶信息感知和融合技术车辆行驶信息感知及信息融合技术,就是利用安装于汽车上的各种传感器,实时地对车辆运行参数进行检测,并通过必要的信号处理及信息融合来获得车辆的行驶信息。所用的传感器主要包括:距离测量传感器、车速传感器、节气门位置传感器、制动踏板、加速踏板及离合器动作传感器、车辆加速度传感器、发动机转速传感器以及制动油压传感器等。最基本的是距离测量传感器。1)距离探测。准确地探测车间距离是避撞系统的基本技术支持。常用的车载距离传感器有超声波、雷达、激光传感器、视频成像系统等。传感器必须能够适应各种交通环境,及时准确地为系统提供数据。雷达探测能较好的满足这一要求。激光雷达与微波及毫米波雷达相比,具有体积小、波束窄、成本低、无电磁干扰、距离及位置探测精度高的优点。而1.55Lm近红外激光雷达具有人眼安全及较高的大气透过率。(1)最大探测距离。最大探测距离由为避免紧急刹车带来的碰撞而应保持的车间距离决定。研究表明,在潮湿路面上,自车以100 km/h的速度行驶时探测到前方有障碍,在不发生碰撞情下停下来,最大探测距离应为120 m。(2)测距方法。通常有时间)飞行法、相位法、调频法、脉冲压缩法等。考虑到中近距离作用路程这一特点,通常采用相位法测距,距离d与相位5关系为:d = c$5/2Pf (1)式中:$5为回波信号相位延迟;c为光速;f为光强调制频率(根据距离测量精度的要求确定)。(3)激光雷达扫描系统。激光二极管(LD)经注入式电流调制发出正弦幅度调制的激光束,由发射透镜变成满足要求的光束形状,再用扫描转镜实现水平扫描,向空间发射,照射到前方车辆和障碍物上。由目标反射回来的光从扫描镜经接收光组聚到雪崩管(APD)上,变成电信号。该电信号经低噪声放大、自动增益控制电路(AGC)进入鉴相器。利用一部分反射光落在一维位置探测器(PSD)的位置,测定扫描光束角度。其工作原理如图2所示。图2 激光雷达工作框图2)信息的提取。从雷达直接获得的目标信息是方位角H、距离d,为去除信号中的随机误差,须对原始数据进行处理后,方可在系统计算中应用。还要应用雷达目标物有效性识别算法区分出目标物是处于对向车道、本车道或临近车道,判断目标物是处于静止、匀速运动还是减速运动状态,以及从距离信息中比较准确地提取出车辆间的相对速度以及相对加速度信息。实践证明用Kalman滤波算法处理雷达信号能收到良好效果。在传感器正确获取车辆行驶信息之后,需要进行各种信号的融合,进行车辆危险或安全状态的实时辨识。首先需要确定的是当前情况下的行车安全距离,建立不同情况下的报警算法。报警算法的建立,需要考虑实际交通规则、交通习惯、驾驶员特性等多方面因素。基于驾驶员模型的安全距离确定方法考虑了实际行车时驾驶员的行为特点:先对车辆的运行进行一下预测,以决定当前的操作。由此建立各种情况临界报警距离的计算公式。选择数名有代表性的驾驶员以及有代表性的路面情况进行试验,进行回归分析以确定公式中的参数。这种方法的优点是通过试验手段,获得驾驶员主观特点数据,避免了由于路面附着系数不准确等因素带来的较大的安全距离计算误差。3.2 控制系统1)控制系统的组成及其核心技术。车辆控制系统是避撞系统的核心。主要由3个子系统组成:油门控制系统、刹车控制系统和转向控制系统,其系统功能,系统逻辑如图3、4所示。(1)油门控制系统根据车辆与障碍物的距离、两者的相对速度和加速度,对处于警戒距离和危险距离内的障碍物给出提示或警告信息,并根据一定的控制策略驱动油门控制装置,采取一定的减速和限速措施。(2)刹车控制系统对障碍物在车辆的危险距离之内时,在驾驶员没有或来不及反应时及时采取减速停车措施。(3)转向控制系统使汽车在警戒和危险距离之内时,使车辆根据一定的控制策略自动地采取转向避让措施。整个系统以车辆与障碍物的距离和相对位置,以及由此得到的有关速度和加速度数据作为输入,通过控制系统对汽车的油门、刹车和转向装置进行控制。为实现上述控制,根据确定出的安全距离,确定出为实现这一安全距离所需的车辆加速度,称为上位控制;由上位控制算法计算得到要求的车辆加速度,通过特定控制算法的计算,得到车辆的制动力矩或车辆的油门开度,称为下位控制。下位控制的输出量控制车辆发动机或制动系统伺服机构,使车辆实现要求的车辆加速度。建立车辆纵向动力学模型是进行上位和下位控制研究的基础,因此,车辆主动避撞控制技术包括车辆模型的建立、上位控制及下位控制策略的确定。图3 系统功能框图图4 系统逻辑框图2)控制策略。在检测和控制装置确定的条件下,技术的关键是控制策略的组成和选取。根据系统性能的要求,控制策略应是由若干简单的控制规则组成的知识库,具有知识获取和更新功能的自学习智能化系统。长期以来,有关车辆自动驾驶控制系统的研究,大多采用基于牛顿动力学定律建立的车辆行驶动态模型的传统控制方法(如PID反馈控制)。显然,这些方法在实际中很难得到有效的应用,其原因在于:传统控制技术需要有准确的车辆动态参数(如发动机的时间参数、机动车牵引力等),而这些参数在实际中很难得到;由传感器采集的数据不可避免的要受到噪声的干扰,这使得PID反馈控制很难形成准确的控制输出;通常的增益规划技术只在某些特定的平衡点才有效,在情况复杂的公路上高速行驶的汽车的纵向速度变化很多,非线性动力学特性突出,无人能够准确掌握,真正的数学模型是极为复杂的。所以,类似的控制手段无法得到令人满意的效果。模糊控制系统能够针对这样的非线性控制函数给出一种非模型化的估计。且已成功地应用到驾驶行为仿真,交叉口红绿灯控制,事件检测和公路管理系统中。系统的关键是由规则组成的知识库设计及其知识获取技术。模糊控制系统结构如图5所示。图5 模糊控制系统结构图模糊系统在知识解释和专家经验集成方面具有优势,但根据数据调整和修正知识方面的自学习能力不是很强。神经网络系统则对数据具有较好的自学习能力,但其知识体现于网络系统权值上,不可解释,同时很难修正。可见,模糊逻辑和神经元网络之间在系统模型等方面有着极强的互补性,对于模糊未知的复杂非线性系统或是动态特性常变的控制对象,两者均不依赖精确数学模型的控制特性具有无可比拟的优势,是目前在理论上和实际上都比较理想的一种智能控制系统。3)实施步骤。(1)数据搜集。通过与驾乘人员及有关专家合作,了解采取障碍规避行为时的基本行为,初步确定数据库的模糊语言变量和知识库中的初始规则集。(2)室内仿真。在建立初始的控制系统数据库的基础上通过采用动态系统仿真,对控制系统的数据库和知识库的模糊语言变量和模糊规则进行调整,对有关参数进行修正。(3)系统原型制作及室外试验。在室内仿真的基础上对经过修正的模糊控制系统采用硬件实现或微机软件系统与汽车驾驶系统集成到一起,在汽车试验场进行有关的障碍规避实验,以进一步对有关参数和知识进行修正。(4)系统修改维护及推广实施。将经过实验的系统通过适当的硬件或软件系统方式集成到汽车驾驶系统中,在实际中逐步推广使用。4展望与总结从汽车主动避撞系统及其关键技术的发展情况可见,主动避撞系统作为汽车工程领域一个新兴和复杂的研究课题, 其研究尚处于起步阶段, 在系统所涉及的各关键技术方面还有许多尚未解决的问题。在行车信息感知与处理方面, 国外相关研究关于车载雷达系统的具体设计参数和实现原理属于技术机密的范围, 我们无法获得, 国内的研究处于起步阶段, 实用化成果较少, 同时国内外在适用于道路交通条件的雷达信号处理方法方面缺乏系统的研究; 在行车安全状态判断方面,现有的行车安全距离模型在应用于汽车主动避撞系统时存在准确性低、关键参数难于获得及对驾驶员主观感受因素考虑不够等几方面的问题; 在车辆动力学系统建模方面,针对汽车主动避撞系统研究需要并能模拟车辆运行复杂过程、兼顾模型准确性和简洁性的系统研究不够; 在汽车主动避撞控制系统设计方面, 下位控制器鲁棒性还不能完全满足汽车主动避撞系统的需要, 需要进一步的研究解决,对体现驾驶员驾驶特点的上位控制器的研究不够。国内对于汽车主动避撞系统及其关键技术的研究尚处于起步阶段, 结合中国道路交通实际对汽车主动避撞系统所涉及的相关理论及技术问题进行研究, 对于提高我国道路交通的安全水平, 降低交通事故发生率, 促进智能交通系统在我国的发展及实现具有重要意