一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法的制作方法

本发明属于汽车主动安全技术领域，尤其涉及一种根据实时路面附着进行自适应的自主紧急制动控制算法。

背景技术：

近年来，我国道路交通安全形势越来越严峻，道路交通安全事故已经成为当今社会的最大公害之一。因此，相关的先进安全技术研究日益受到重视。中国的城市道路交通事故调查显示，完全由于驾驶员因素造成的交通事故占90％左右。如果能做到在事故发生前提醒驾驶员并且采取一定的安全措施，对减少交通事故的发生是非常有用的。汽车AEB系统正是基于减少汽车追尾事故，实现在行车过程中给驾驶员提供预警并在必要时自主触发紧急制动的技术装备。

目前国内外提出了比较多的能够自主制动的驾驶辅助系统或主动避撞系统。这些系统均能够在一定程度上自主制动车辆，避免前向碰撞的发生或减缓碰撞程度。

上述系统存在的一个不足是其控制算法没有考虑附着路面估计，因此不能自动调整在不同附着路面上前向避撞的预警和制动干预时机。例如，在雨天低附着路面上行车时很难获得满意的前向避撞或碰撞减缓效果。虽然通过驾驶员手动设置高、低附着路面工况有助于改善此类系统的性能，但在实际行车过程中的可操作性很差。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法，以解决现有技术中没有考虑实际路面附着系数从而导致控制的准确度较低等问题。

技术方案：本发明提供一种路面附着自适应的自主紧急制动方法，所述方法包括：

根据获取的前向障碍物信息、本车信息以及当前路面附着系数计算本车与所述前向障碍物的碰撞危险系数；

根据所述碰撞危险系数、驾驶员操作以及前次工作阶段决策得到当前工作阶段决策；

根据所述当前工作阶段决策执行相应预警和/或自主制动。

优选的，所述方法还包括：

根据前次计算得到的碰撞危险系数确定紧急制动开始的时刻；

在所述紧急制动开始前对所述本车的前轮施加瞬时制动力以引起车轮减速；

根据获取的车轮角减速度响应得到所述当前路面附着系数。

优选的，所述瞬时制动力的大小和施加的持续时间根据制动力的实车标定试验得到；

所述实车标定试验中，给所述本车的前轮施加多组瞬时制动力，每组瞬时制动力具有不同瞬时制动力大小和/或不同持续时间，最终标定出一组瞬时制动力，该瞬时制动力均能够根据车轮角减速度响应识别路面附着系数，且引起的车辆减速度不超出预设值。

优选的，所述根据获取的车轮角减速度响应得到所述当前路面附着系数包括：

根据获取的车轮角减速度响应和当前路面类型的车轮角减速度的阈值得到所述当前路面附着系数；

所述当前路面类型的车轮角减速度阈值通过实车标定实验获得。

优选的，所述根据获取的前向障碍物信息、本车信息以及当前路面附着系数计算本车与所述前向障碍物的碰撞危险系数包括：

所述根据获取的前向障碍物信息、本车信息、当前路面附着系数以及驾驶员的当前输入动作计算本车与所述前向障碍物的碰撞危险系数。

优选的，

所述根据所述碰撞危险系数、驾驶员操作以及前次工作阶段决策得到当前工作阶段决策包括：

若驾驶员未操纵方向盘和制动踏板时，则根据所述碰撞危险系数及所述前次工作阶段决策决定当前工作阶段；所述工作阶段包括：一级预警阶段、二级预警阶段以及自主制动阶段；

若驾驶员在AEB工作阶段实施了转向干预且该转向干预的程度达到预设的紧急换道避撞或超车控制的阈值，则退出工作阶段并进入待机模式；

若驾驶员在预警阶段实施了制动干预，则退出预警阶段并进入待机模式；

若驾驶员在自主制动阶段实施了干预操纵，但未产生设定的目标制动力，则进入自主制动阶段，以实现所述设定的目标制动力。

优选的，

所述根据所述当前工作阶段决策执行相应预警和/或自主制动包括：

当决定进入一级预警阶段，则实施预制动和轻微预警；

当决定进入二级预警阶段，则实施急促预警和间歇制动触觉提醒；

当决定进入自主制动阶段，则实施重度预警和紧急制动。

本发明的有益效果：

本发明的控制算法，在不改变现有车载传感器配置的前提下实时估算路面附着系数。

本发明能够根据实时路面附着系数在安全距离模型中自动调整预警和自主制动的时机，从而确保在各种附着系数路面上前向避撞安全并避免虚警或误制动干预，兼顾了行车安全和良好的驾驶体验。

本发明在驾驶员制动干预情况下，能够依据计算出的碰撞危险程度施加必要的制动辅助，即通过加大驾驶员制动力实现前向避撞安全。

本发明在必要时，采取预制动缩短AEB制动压力建立时间和制动距离。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法的流程图；

图2为本发明一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法的过程示意图；

图3为高附着路面AEB工作过程的仿真示意图；

图4为低附着路面AEB工作过程的仿真示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实例对一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法进行介绍。

如图1所示一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法，包括如下步骤：

S11、根据获取的前向障碍物信息、本车信息以及当前路面附着系数计算本车与所述前向障碍物的碰撞危险系数。

步骤S11基于安全距离模型进行计算，安全距离模型根据获取的本车与前向障碍物的距离、相对速度和相对角度求出相对加速度，并根据本车的速度、加速度估算出前向障碍物的速度和加速度；根据前向障碍物的运动状态、本车的运动状态及路面附着系数计算出临界报警距离、临界紧急制动距离，根据临界距离和实际距离计算出与前向障碍物碰撞的危险程度，AEB根据碰撞危险程度由轻到重将工作阶段依次分为等待、一级预警、二级预警和自主制动阶段。

其中，安全距离模型所需的路面附着系数主要分两种情况：

若路面附着估计算法未估算完成，则路面附着系数采用初始值；若路面附着估计算法已估算完成，则采用估算的路面附着系数。

其中路面附着估计算法包括如下步骤：

(1)确定施加制动力的时机

根据安全距离模型计算的碰撞危险程度判断AEB可能即将介入之前的时刻作为施加制动力的时机。

(2)对本车前轮施加力度适中的瞬时制动力

所述力度适中的瞬时制动力其大小和持续时间可以通过实车标定试验获取。该标定试验方法指给车辆前轮施加不同制动力及不同持续时间的组合，最终确定一组制动力组合能够根据车轮角减速度响应识别路面附着，且引起的车辆减速度不超出驾驶员预期。

(3)根据车轮角减速度响应及其阈值判断路面附着的高低

所述阈值用作路面附着估计的依据，其值的选取通过实际车辆在不同附着系数路面上的制动标定试验获得，所涉及的路面包括但不限于干燥的沥青或水泥路面、雨天的沥青或水泥路面、压实的雪地以及结冰路面等。其标定方法指分别在不同附着系数路面上对车辆施加上述标定的制动力及其持续时间，统计各种路面车轮角减速度的变化范围，然后确定判断不同附着路面车轮角减速度的阈值。

基于上述的准备，根据获取的前向障碍物信息、本车信息以及当前路面附着系数，应用安全距离模型便可计算本车与所述前向障碍物的碰撞危险系数。

基于计算得到的碰撞危险系数，可决定AEB将要进入的工作阶段。比如等待、一级预警或者自主制动等。

然而，现有的AEB或类似系统未充分考虑驾驶员转向和制动意图，常出现驾驶员紧急转向避撞或超车时自主制动不当介入的情况；或在危险程度不高时驾驶员已经制动干预而系统还会继续报警和自主制动的情况；或在危险程度很高、驾驶员干预力度不足的时候，强而有力的自主紧急制动退出制动干预的情况。因此，这些情况的发生导致难以兼顾驾驶员操控意图和行车安全。

针对上述问题，本发明进一步提出，在根据前述控制算法获取前向障碍物信息和本车信息并基于安全距离模型预测本车与前向障碍物的碰撞危险程度后，同时考虑驾驶员的操纵输入做出最终的预警和自主制动决策，以提醒驾驶员采取前向避撞操纵或在必要时通过自主制动干预避免与前向障碍物发生碰撞或减缓碰撞程度，在驾驶员制动干预情况下，依据计算出的碰撞危险程度施加必要的制动辅助，即通过加大驾驶员制动力实现前向避撞安全。据此，本发明还包括：

S12、根据所述碰撞危险系数、驾驶员操作以及前次工作阶段决策得到当前工作阶段决策。

即根据计算的碰撞危险程度、驾驶员的输入及上个控制周期的决策结果进行最终决策。

决策策略分为以下四种情况：

(1)当驾驶员未操纵方向盘和制动踏板时，则根据本次安全距离模型计算的AEB工作阶段及上个控制周期的AEB工作阶段决策本控制周期的AEB工作阶段。

(2)若驾驶员在AEB介入后实施了转向干预且该转向干预的程度达到预设的紧急换道避撞或超车控制的阈值，则AEB退出并进入等待模式。

(3)若驾驶员在AEB预警阶段实施了制动干预，则AEB退出并进入等待模式，符合驾驶员操控优先的原则。

(4)若驾驶员在AEB主动制动阶段实施的制动操纵不足以产生AEB设定的目标制动力，则AEB为主动制动阶段，按设定的目标制动力补足制动力不足部分，保证前向避撞安全。

S13、根据所述当前工作阶段决策执行相应预警和/或自主制动。

根据最终决策的碰撞危险程度，在必要时实施轻度危险时的预制动和轻微预警(一级预警)、中度危险时的急促预警和间歇制动触觉提醒(二级预警)及重度危险时的预警和紧急制动(自主制动)。

所述的预制动指给车轮施加一定的制动力消除制动系统的间隙，以缩短间歇制动和自主制动的压力建立时间和制动距离。

所述的预制动，其制动力的大小通过实车标定试验获得，即通过逐步加大施加于车辆制动气室或轮缸的制动压力，直至驾驶员即将感受到车辆制动时将该制动力确定为预制动力。

如图2所示，为本发明控制算法的过程示意图。

最后，通过实例来验证一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法，其仿真结果如图3和4所示。

本车以60km/h的车速接近初始相距85m前向静止的障碍物，在附着系数为0.85的路面上AEB在约2.23s时介入并执行预警和自动制动操作最终与前向障碍物相距1.45m，避免了与前向障碍物碰撞。在附着系数为0.45的路面上AEB根据估算的路面附着系数调整了预警和制动的时机，在约1.78s时介入最终与前向障碍物相距1.49m，也避免了与前向障碍物碰撞。因此，本控制算法能够根据路面附着估计自适应地调整预警和自主制动，在高低附着路面避免与前向障碍物发生碰撞。

综上可见，本发明提出了一种满足各类汽车前向避撞或减缓需要且能够自适应高、低附着路面的AEB控制算法。该控制算法通过获取前向障碍物信息和本车信息并基于安全距离模型预测本车与前向障碍物的碰撞危险程度，同时考虑驾驶员的操纵输入做出最终的预警和自主制动决策，以提醒驾驶员采取前向避撞操纵或在必要时通过自主制动干预避免与前向障碍物发生碰撞或减缓碰撞程度。其中，计算所述碰撞危险程度所需的路面附着系数采用路面附着估计算法得到。该控制算法在不改变现有车载传感器配置的前提下估计路面附着系数；能够根据路面附着估计在安全距离模型中自动调整预警和自主制动的时机，从而确保在各种附着系数路面上前向避撞安全并避免虚警或误制动干预，兼顾了行车安全和良好的驾驶体验；在驾驶员制动干预情况下，本AEB控制算法能够依据计算出的碰撞危险程度施加必要的制动辅助，即通过加大驾驶员制动力实现前向避撞安全。