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1、2016年(第38卷)第4期汽车工程Automotive Engineering 2016(V0138)No42016072基于路面附着系数估计的汽车纵向碰撞预警策略朱冰12，朴 奇1，赵健1，吴 坚1，邓伟文1(1吉林大学，汽车仿真与控制国家重点实验室，长春130022；2吉林大学，工程仿生教育部重点实验室，长春130022)；：摘要 本文中提出了一种基于路面附着系数估计的自适应汽车纵向碰撞预警策略。首先建立了碰撞预警安全距离模型，分析了路面附着系数对碰撞预警策略的影响；接着给出了基于最b-乘法和斜率法的路面附着系数估算算法，可实现全滑移率工况的路面附着系数精确识别；在此基础上，建立了基于路
2、面识别的汽车纵向碰撞预警策略；最后分别进行了MatlabSimulinkCarSim联合仿真和实车测试。结果表明，本文提出的预警策略可准确估算路面附着系数，并据此自适应调节碰撞预警策略，能够在不同工况下有效提高预警准确性和道路空问利用率。关键词：车辆工程；碰撞预警；路面附着系数估算；安全距离模型Vehicle Longitudinal Collision Warning Strategy Based onRoad Adhesive Coefficient EstimationZhu Bin91一，Piao Qil，Zhao Jianl，Wu JianlDeng Weiwenl1Jilin Un
3、iversity，State Key Laboratory ofAutomotive Simulation and Control，Changchun 130022；2Jilin University，Key Laboratory ofBionw Engirmering ofMinistry ofEducation，Changchun 130022Abstract An adaptive vehicle longitudinal collision warning strategy based on road adhesive coefficient estimation is propose
4、d in this paperFirstly a safety distance model for collision warning is established and the effectsof road adhesive coefficient on the collision warning strategy aye analyzedThen an estimation algorithm of road adhesive coefficient is given based on both the least square method and the slope method，
5、enabling the accurate esti-mation of road adhesive coefficient under all sliprate conditionsOn this basis，a vehicle longitudinal collisionwarning strategy based on road identification is proposedFinally both MatlabSimulinkCarSim CO-simulation andreal vehicle test are conductedThe results show that t
6、he warning strategy proposed can accurately estimate the roadadhesive coefficient，adaptively adjust the collision warning strategy accordingly，and hence effectively enhancewarning accuracy and road space utilization rateKeywords：vehicle engineering；collision warning；road adhesive coefficient estimat
7、ion；safety distancemodel日IJ吾汽车碰撞预警系统(collision warning system，CWS)可根据多源传感信息判断车辆潜在碰撞危险，并在危险工况为驾驶员或主动避撞控制系统提供危险示警，对减少交通事故、保护人民生命财产安全具有重要意义。从20世纪90年代开始，汽车碰撞预警系统开始得到广泛关注，国内外众多企业和研究机构对其进行了大量的研究。3 J。现有的汽车纵向碰撞预警策略大都基于安全距离模型而制定，如Mazda模型、Honda模型、伯克利模型、Jaguar模型和NHSTA模型等。这类碰撞预警策略可直观地反映出两车之间的位置关系，具有广泛的适用J眭。但现有的
8、模型算法未考虑路面条件的影响，路面附着系数通常被设为常量，算法国家自然科学基金(51105169，51475206，51575225)和吉林省科技发展计划项目(20140204010GX)资助。原稿收到日期为2015年10月28日，修改稿收到13期为2015年12月12日。万方数据朱冰，等：基于路面附着系数估计的汽车纵向碰撞预警策略 447只能在某种特定路面获得较好的预警效果，无法实现对不同路面条件的动态自适应。文献4中提出了一种基于智能轮胎的主动避撞策略，通过轮胎内置加速度传感器采集轮胎振动信息估算路面附着系数，有效地提高了碰撞预警精度。文献5中提出了一种基于车轮振动估算路面特征的汽车防撞预
9、警策略。但是，这两种方法都须要在车轮中加装传感器，系统结构复杂、成本较高，实际应用较难。在车辆动力学领域，能够精确估算路面附着系数的模型估算方法较多，但大都是面向车辆稳定性控制的，在车轮处于大滑移率下才能获得良好的估算效果。而为了保证预警精度，用于汽车碰撞预警的路面附着系数估算算法要能够在车轮运动全状态下均获得良好的估算效果。本文中采用安全距离模型分析路面附着系数对碰撞预警的影响；综合应用最小二乘法和斜率法设计路面附着系数估算算法，以保证在大滑移率和小滑移率工况下，均能对路面附着系数进行精确识别；在此基础上，建立基于路面识别的汽车纵向碰撞预警策略；并选取典型工况分别进行MatlabSimuli
10、nkCarSim联合仿真和实车测试，验证预警系统的预警效果。1 路面附着对碰撞预警影响的分析11安全距离模型汽车实际制动过程如图1所示。图中，横坐标为时间t，t。为驾驶员反应时间，t：为驾驶员脚踩制动踏板到制动器开始起作用的时间，t，为制动器开始增压到最大压力的时间，t。为车辆持续制动到停车的时间；纵坐标为制动减速度a，a，为最大制动减速度。汽车在各段时间内的制动距离分别如下：从驾驶员反应到制动器开始起作用，即(t。+t：)时间内，车辆做匀速运动：Sl=(tl+t2) (1)式中为本车的初始车速。t1时间内：s2=3一口l； (2)t4时间内：S，=瓦Vo一矿1凼+矿a1 2， (3)则本车总
11、的制动距离为Sh=S1+Is2+S3 (4)设在此期间，前车行驶的距离为5。，则安全预警距离应为S。=ShJs。+s。 (5)式中s。为两车最小车间间距。由式(1)一式(3)可知，安全预警距离模型的影响因素主要有本车初始车速、制动过程各阶段历经时间、最大制动减速度和前车行驶距离。其中，制动过程各阶段历经时间除了与车辆制动系统性能有关外，还与驾驶员的特质和操作模式密切相关，这也是现今碰撞预警研究的热点问题之一。7 o。同样，最大制动减速度除了与车辆制动系统性能有关外，还受到路面附着的影响，这也是本文的研究重点旧。9 J。12路面附着影响分析制动时，制动减速度受路面附着系数约束：axg (6)式中
12、：肛为路面附着系数；g为重力加速度。可得初始车速、路面附着系数与制动距离关系如图2所示。可见，随着初始车速的升高，路面附着系数对制动距离影响增大。因此，在设计碰撞预警策略时，如果设定附着系数大于实际路面附着系数，则预警距离不足会发生碰撞危险；而设定附着系数小于实际路面附着系数时，则预警距离过大会造成虚警，并影响道路的空间利用效率。因此，路面附着系数的精确估算对提高碰撞预警精度具有重要作用。譬焉万方数据汽车工程 2016年(第38卷)第4期2路面附着系数估算算法根据测试手段和测量参数的不同，路面附着系数估算算法大体可分为基于起因(Causebased)的估算算法和基于效果(Effectbased
13、)的估算算法两判1 0】。Causebased估算算法通过测量引起轮胎摩擦特性变化的影响因素，如积水、冰雪、路面粗糙度等，来估算当前的路面附着系数，这类方法识别精度较高，但须要增加传感器，对硬件依附性较大，实用性不强。Effectbased估算算法通过测量由轮胎路面摩擦特性变化引起的车辆状态响应变化来估算当前的路面附着系数，如基于滑移率的估算算法、基于轮胎噪声的估算算法和基于智能轮胎胎内传感器的估算算法等。其中，基于附着系数一滑移率(ixK)曲线的估算算法由于无须加装额外的传感器且估算精度较高，获得了广泛关注。这其中，基于IX-，c模型的估算算法在汽车动力学领域获得了大量应用，通过卡尔曼滤波或
14、最小二乘法等，可以精确地辨识车轮在大滑移率下的路面附着系数，但该方法以轮胎模型为基础，在滑移率较小时，可能会出现较大的震荡和不可预估的估算错误。而基于IX，c曲线斜率的估算方法则可有效解决小滑移率区间的附着系数估算问题。碰撞预警系统工作时，汽车既可能工作在水平良好路面等线性区域，又可能工作在低附着、大滑移等饱和区域。为提升车轮运动全状态下的碰撞预警精度，本文中综合采用肚一，c模型法和IX一，c曲线斜率法进行路面附着系数估算，在K008时，采用基于最小二乘法的肛-，c模型法进行估算；在，(008时，采用IX-K曲线斜率法进行估算。21基于最小二乘法的路面附着系数估算算法本文中采用纵滑侧偏组合刷子
15、轮胎模型对车轮大滑移率下的路面附着系数进行估算。，模型公式为c。fc_1F，：尘：攀F，(7)，c。(tans一1FF一兰丛F(8)。 】其中：胙，一表2+赤厂，f3IXtkF：， 其它f= 同吾确。叫，一U”，c：秽w式中：t为轮胎纵向力；F，为轮胎侧向力；t为轮胎垂向力；Cx和C。分别为轮胎的纵滑刚度和侧偏刚度；d为轮胎的侧偏角；，c为实际纵向滑移率；秽。为轮心处的纵向速度；09为车轮角速度；r为车轮滚动半径。轮胎力只和F，可利用卡尔曼滤波方法进行估算。，则刷子轮胎模型须要辨识的参数有c，c。和p。其中，c。和C。与轮胎胎压、车速、法向载荷及轮胎结构等参数有关，在短时间内各项参数变化很小，
16、所以可近似地认为C，和C。不变，肛可采用最小二乘法进行估算。刷子轮胎模型可写成如下非线性格式：Y(k)=八k，p(k)+影l (9)其中Y(k)=F。，F，1式中：以k，tx(k)为刷子轮胎模型的表达式；移】为测量过程中的噪声。将Y(k)线性化，式(9)可近似写为Y(k)一F(k)(肛(k)一p(k一1)+厂(k，ix(k一1)(10)其中F(矗)2老)式中ix(k)为肛的观测值。定义变量彳(k)为。(k)=Y(k)+F(k)(肛(k一1)-f(k，p(k一1)(11)将式(10)代入式(11)中，可得z(k)一F(k)ix(k) (12)化简得到的形式符合最小二乘法参数估算的要求，可以通过最
17、小二乘法对路面附着系数进行有效的估算。22基于斜率法的路面附着系数估算算法当滑移率，c005时，可认为pK曲线近似呈直线12。因此，可通过斜率计算来估算小滑移率时的路面附着系数：k=(F，F：)，c (13)p=kKl X P (14)式中：Ij为肛K曲线的斜率；F。和F；分别为轮胎在当前滑移率下的纵向力和垂向力；，c。为线性区最大轮胎滑移率，此处，c，=005；p为线性区最大路面附着系数与峰值路面附着系数的比例系数，一般取1214。万方数据2016(Vot38)No4 朱冰，等：基于路面附着系数估计的汽车纵向碰撞预警策略 449-当，(在005008区间时，用，c=005时的估算值作为这段范
18、围内的路面附着系数。3汽车纵向碰撞分级预警策略综合考虑驾驶员警示系统与主动避撞控制系统，本文中提出汽车纵向碰撞分级预警策略。通过车载毫米波雷达可探测出前方车辆与本车的相对距离s，和相对速度舢。通过路面附着系数估算结果可以预测紧急制动时的最大制动减速度，据此可以计算得到安全预警距离5。当主动避撞控制起作用时，可忽略驾驶员反应时间，则主动制动安全距离为S。=S2+Js3一S。+S； (15)以s。和血作为预警判断参数，以s。和s。作为门限值，建立分级预警策略如表1所示。表1分级预警内容预警等级 判断条件 预警内容S，S。0级不报警S。S，S。且Av0l级 S，S。且舢0 驾驶员警示1(黄灯)2级
19、S。S，S。且Av0 驾驶员警示2(红灯)3级 S，S。且Av0 主动避撞控制触发当两车相对距离Js。大于安全预警距离S。时，车辆处于安全行驶状态，无须预警；当本车速度小于前车速度，即舢0时，车辆也处于安全状态，但当两车相对距离S，小于主动制动安全距离Js。时，车辆有潜在碰撞风险，因此向驾驶员进行黄灯预警，提示驾驶员维持现有操作，不要深踩加速踏板；当两车相对距离s。在安全预警距离Js。与主动制动安全距离S。之间且本车速度大于前车速度时，向驾驶员进行红灯预警，提示驾驶员抬加速踏板、加制动；当两车相对距离5，小于主动制动安全距离Is。，且本车速度大于前车速度时，车辆处于极度危险工况，主动避撞控制应
20、立即介入。综上，得到基于路面识别的汽车纵向碰撞预警总体架构如图3所示。4仿真分析为验证本文中提出的控制策略，在MatlabSimulink和CarSim环境下建立联合仿真平台进行仿真分析。本车和前车分别选择了E级前轮驱动轿车和图3系统总体架构轻型货车。选择AEB测试工况中最危险的前车静止工况进行测试。仿真路面设为两种阶跃路面，如表2所示。仿真时，本车与前车之间的初始距离设为200m，本车以初始车速25kmh进行直线加速运动。分别对无路面识别和带有路面识别的汽车纵向碰撞预警策略进行仿真，无路面识别的预警策略将路面附着系数预设为05。表2仿真路面设定路程lin 050 50200工况1路面附着系数
21、肚 O5 085路程lm 050 50200工况2路面附着系数弘 O5 02工况1仿真结果如图4图6所示。| 1时ihJlS图4路面附着系数估算结果O864，-0OO0O过豁嶙栖釜匿餐万方数据汽车工程 2016年(第38卷)第4期200150涟嚣100目 50咕1_Tr时间f-s图5两车相对距离4-带有路而识*的预警策略蕊誓严 的预警策略 ；l 1时M f s幽6碰撞预警结果图4为路面附着系数估算值与真实值的对比结果。可以看出，估算算法可以很好地估算路面附着系数，整体的估算结果接近真实值。当路面发生阶跃变化时，可以有效地估算出路面附着系数由小变大的变化趋势，且在路面跃变时估算值的响应速率较快，
22、估算值与实际值的最大瞬态偏差只有867，稳定时的估算误差在2以内。可见估算算法可以快速适应路面条件的变化，实现对路面附着系数的渐进无偏估计。图5和图6分别为两种预警策略下的两车相对距离和碰撞预警等级仿真结果。由图5可见，带有路面识别预警策略的两车间停车距离是95m，而无路面识别预警时，两车间的停车距离是2851m。虽然偏于保守的路面附着系数设定可以保证避免碰撞事故的发生，但安全预警距离明显过大，没有充分利用路面附着，会显著影响道路空间利用率。而从图6中也可看出，无路面识别的预警策略更早地给出了3级预警，即在碰撞危险不是很大时就进行了紧急避撞控制。工况2仿真结果如图7图9所示。由图7可见，当路面
23、发生跃变时，估算值可以较好地跟随真实值，证明了估算方法可以有效地估算出路面附着系数由大变小的变化趋势，估算结果较为准确，算法响应速率较快。值得注意的是，当时间图7路面附着系数估算结果时日】ts图8两车相对距离带有路面以刖的预警策略一没有路面以驯的预警策略广。为705s时，估算值出现了较大波动，最大的瞬态误差值达到了425，造成估算误差的原因是滑移率的变化导致了估算方法的切换，但之后的估算值趋于稳定，且稳定后的估算误差在3以内，说明此处的波动对整体估算结果没有产生较大的影响。图8和图9分别为两种预警策略下的两车相对距离和碰撞预警等级仿真结果。由图8可见，无路面识别预警时，两车将发生碰撞事故，即偏
24、于激进的路面附着系数设定虽然能够提高道路交通利用率，但存在严重的碰撞风险。从图9中也可看出，有路面识别的预警策略更早地给出了3级预警，可有效避免在弱附着路面的碰撞风险，保证车辆的安全。综上所述，本文中提出的基于路面识别的汽车纵向碰撞预警策略可有效识别路面附着系数，进行精确碰撞预警，避免碰撞事故发生，综合提高交通效864，一0OOOO过瓣垛靶兰匡磐万方数据朱冰，等：基于路面附着系数估计的汽车纵向碰撞预警策略率和车辆安全性。5实车试验建立了汽车纵向碰撞预警实车测试平台如图10所示。图10汽车纵向碰撞预警实车测试平台系统通过德尔福76GHz ESR毫米波雷达采集前车相对距离和相对速度；通过OXTS
25、RT3000和dSpace MicroAutoBox采集本车状态信息并进行预警，测试平台原理如图11所示。雕圈臆百达 一 臣耍杰弱图11测试平台原理匝委噩豆五囵(匝巫互圈至亘墨选取城市高附着道路低速跟车工况进行实车测试，试验结果如图12图14所示。图12两车相对距离由图可见，195s之前，两车之间的相对距离一直大于安全预警距离，预警系数保持为0，预警系统没有给出任何预警提示。当两车之间的相对距离小于安全预警距离时，预警系统进行判断，当两车相对图13两车相对速度。厂n广图14碰撞预警结果距离在安全预警距离与主动制动安全距离之间且本车速度大于前车速度时，进行2级预警，提示驾驶员抬加速踏板、加制动。
26、在265s时，前车减速停车，本车继续向前行驶，预警系统再次给出2级预警的提示信息。286s时，两车之间的相对距离小于主动制动安全距离，进行3级预警。试验结果表明，本文中设计的碰撞预警策略可有效地进行分级预警，具有较好的预警效果。6结论(1)路面附着系数对碰撞预警精度具有重要影响，在设计碰撞预警策略时，如果设定附着系数大于实际路面附着系数，则预警距离不足，会发生碰撞危险；而设定附着系数小于实际路面附着系数时，则预警距离过大，影响道路的空间利用效率。因此，引入路面附着系数估算对提高碰撞预警精度具有重要作用。(2)提出了综合采用肛一K模型法和肛，c曲线斜率法的路面附着系数估算算法，在K008时，采用
27、最小二乘法进行路面附着系数估算，在K008时，采用斜率法进行路面附着系数估算，可实现全工况下的路面附着系数精确识别，满足碰撞预警策略的需求。(3)提出了基于路面识别的汽车纵向碰撞分级预警策略，进行了典型工况仿真分析和实车试验，结64，一0之一巧一I-#一一，司趟簧霞罩*譬一匿圈万方数据452 汽车工程 2016年(第38卷)第4期(上接第439页)234567参考文献TINARD V，BOURDET N，DECK CActive Pedestrian Head Protection Against WindstreenCThe 20th Intemational TechnicalConfer
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