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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明提供了一种融合制动距离、驾驶员反应时间和预警时间的电动车纵向紧急制动避撞控制方法，包括建立风险评估模型、搭建AEB纵向避撞系统控制策略和测试场景验证；风险评估模型为融合制动安全距离、驾驶员反应时间和预警时间的风险评估模型；风险评估模型包括安全距离模型和风险预警模型；AEB纵向避撞系统控制策略包括基于神经网络的上层控制器设计和基于多种群遗传算法的下层PID控制器设计；测试场景验证包括单一低附着路面仿真验证和对接路面仿真验证，其基于CarSim和MATLABSimulink完成联合仿真测试系统的搭建，验证各模块的综合性能是否安全可靠。本发明增加了AEB系统的控制精度，提高了汽车AEB系统的安全性和舒适性。

主权项：1.一种融合制动距离、驾驶员反应时间和预警时间的电动车纵向紧急制动避撞控制方法，其特征在于，包括：建立风险评估模型及搭建AEB纵向避撞系统控制策略；其中，所述风险评估模型为融合制动安全距离、驾驶员反应时间和预警时间的风险评估模型；所述风险评估模型包括安全距离模型和风险预警模型；所述安全距离模型具体为：车辆的制动过程制动过程共分为τ1、τ2、τ3、τ4四个阶段，τ1为驾驶员反应时间，τ2为制动器起作用时间，τ3为持续制动时间，τ4为放松制动时间，τ1为0.3~1.0s，为消除刹车片与刹车盘间隙的时间，为制动器制动力增长时间；车辆制动过程，车辆的紧急制动距离计算为： （1）式中为初始车速，为该路面下车辆最大制动减速度，μ为路面附着系数；以同车道两辆车的制动过程为例，设前车以较小固定车速vf直线行驶，后车以初速度vr直线行驶，分析制动过程中两车相对位置的变化：在制动过程中，前车的行驶距离为,后车的行驶距离为，若要达到制动后安全冗余距离为,则后车制动时的安全距离应不小于，也即： （2）结合式（1）可知 （3）式中，将取值为0，取值为0.3s,为初始相对车速也即，取值为2m；由式（3）可知，忽略制动器起作用时间τ2的影响，安全距离仅与相对车速和路面附着系数有关；所述风险预警模型具体为：考虑到驾驶员的反应时间τ1和消除刹车片与刹车盘间隙的时间，将汽车的行驶状态分为三个等级，分别是安全行驶级、风险预警级和紧急避撞级；安全行驶级表示车辆前方无碰撞风险可继续正常行驶；风险预警级表示车辆前方存在潜在碰撞风险，此时发出预警信号提醒驾驶员并且预制动也即增加制动主缸压力，消除刹车片与刹车盘间隙从而减少制动距离；紧急避撞级表示AEB系统介入；预警阶段已预制动，故取值为0s，则开始预警距离Sw为： （4）式中，预警时间tw为1.5s；所述AEB纵向避撞系统控制策略包括基于神经网络的上层控制器设计和基于多种群遗传算法的下层PID控制器设计；当自车在危险工况下行驶时，所述基于神经网络的上层控制器能够根据接收到的相对纵向速度、相对纵向距离和路面附着系数及时输出期望减速度给下层PID控制器；基于神经网络的上层控制器的设计过程，具体包括：考虑到行驶工况的复杂性和驾乘人员的舒适性，采集多位有经验的驾驶员在不同附着系数路面的紧急制动成功案例的相对纵向速度、相对纵向距离、路面附着系数以及自车的减速度制动数据用于神经网络的训练，采用汽车动力学仿真软件CarSim、MATLABSimulink和罗技G29方向盘踏板驾驶模拟器搭建模拟试验平台，在CarSim仿真软件里搭建了鬼探头驾驶场景，收集不同附着系数路面下不同相对车速下紧急制动成功的数据；将模拟驾驶平台在干沥青路面环境下制动采集到的数据与实车试验采集到的数据进行对比，验证集误差和测试集误差均在25个Epoch后收敛，最后稳定在0.0032附近；所述下层PID控制器接收上层控制器输出的期望减速度，经PID控制将其转化为电机扭矩或者制动主缸压力，从而控制自车实现自车的紧急避撞功能；基于多种群遗传算法的下层PID控制器设计过程，具体包括：所述下层PID控制器输出控制变量使车辆的实际加速度快速且稳定的跟随上层控制器输入的期望减速度，采用与的差值et作为控制器的输入，PID控制器的基本控制原理为： （5）式中为控制器的输出变量；Kp、Ti、Td分别为PID控制器的比例常数、积分时间系数、微分时间系数，由于PID参数手动整定较为复杂，使用多种群遗传算法对其寻优整定。

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