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   江路明（1963-）

    男，江西遂川人，副教授、工程師。主要研究方向為電子信息及自動化技術。2007年獲江西省高等學校中青年骨干教師。


    摘  要：根據汽車主動避撞雷達系統中保障安全和及時預警兩方面的實際要求，比較了各種報警算法，在結合汽車制動過程運動學分析的基礎上，引入了一種安全性更高，且不同于普通安全距離模型的基于駕駛員模型安全報警算法的多級安全預警模式，并進行了仿真分析，結果表明，該算法快速、準確，可靠性高。

    關鍵詞：駕駛員模型；防撞；安全預警

    Abstract: According to the practical requirements of the vehicle collision avoidance and the timely pre-warning of the radar system, based on evaluation on a variety of alarm algorithms, in conjunction with the kinematic analysis of the automobile brake, this paper introduces a safer  pre-warning method, which, different from the traditional distance model based method, is the driver model based multi-level security pre-warning one. Simulated experiments are performed, and results shows that our algorithm is fast, accurate, and reliable.

    Key words: Driver model; Anti-collision; Security early warning

    汽車防撞雷達的研制需要綜合考慮系統的性能、成本和技術可行性。受技術水平和科研條件限制，從技術可實現性上考慮，厘米波汽車防撞預警雷達系統對通行的汽車防撞雷達的功能和工作體制進行了相應簡化和修正。系統方案主要針對碰撞預警應用進行設計。使用時，駕駛員設定雷達的預警條件，主要是車輛與前方目標的相對距離和相對速度。雷達對前方目標進行檢測，若發現目標，對目標距離、速度和方向進行測量，同時判斷目標與車輛是否在同一車道上，若是，對目標的距離、速度與設定條件進行比較，達到預警條件時，雷達向駕駛員進行聲光預警。

    1 安全距離模型

    行車過程中的危險估算與安全決策是學術界的主要研究內容之一，但幾乎所有的研究均圍繞制動距離建模而進行。本文在分析現有研究成果基礎上，對安全距離計算模式及相關原理進行討論。預警算法的建立，需要考慮到實際交通規則、交通習慣、駕駛員特性等因素。預警算法作為汽車主動防撞系統的關鍵技術之一，國內外研究人員都在對其進行深入的研究。研究類型主要包括：車頭時距報警算法；駕駛員預估模型算法；防止追尾發生的臨界距離；駕駛員駕駛狀態等模式。

    車頭時距報警算法，從實際高速公路汽車行駛過程的大量實驗統計數據中提取出來的，較有代表性。但沒有考慮車輛行駛的所有工況，不完全適用于汽車安全報警。駕駛員預估模型算法通過考察駕駛員的駕駛習慣而來，并通過大量實驗數據獲得相關的模型特性參數，使計算結果貼近駕駛員主觀感受，但是該算法的模型特性參數難以直接測量，給算法的實現帶來困難。從制動過程的運動學方程出發，分析防止追尾發生的臨界距離的模式，沒有考慮駕駛員主觀特性，難以用于實際情況。而在運動學分析的基礎上加入對駕駛員駕駛狀態的判斷，雖然提高了計算結果可靠性，但是新參量涉及信號處理等一系列復雜的技術問題，在目前的工程應用和推廣中還有很大困難。本文根據汽車主動避撞系統中保障安全和及時預警兩方面的實際要求，比較了各種報警算法，在結合汽車制動過程運動學分析的基礎上，引入一種基于駕駛員模型的安全報警算法。

    2 常用安全報警算法

    2.1 車頭時間距算法

    車頭時距算法可表示為：xw =vc · thw+ xoff （1）

    式中：vc為本車車速；xw表示安全距離；thw為一定的車頭時間距離，一般采用1.0~2.0s比較適宜；xoff是適當停車距離。

    在實際公路上，選取合適的車頭時距thw值能在一定程度上反映駕駛員的主觀判斷，但是該算法不適用于對靜止障礙物的報警。

     2.2 固定距離保持法

     以固定的距離C作為門限值，低于該數值就報警。算法可表示為：xw=C， （2）

     一般C可根據各個車速下的制動距離而定。

    2.3 駕駛員預估模型報警算法

                   
                                     圖1   駕駛員判斷示意圖

    駕駛員預估模型報警法是根據駕駛員預估行為確定安全距離的方法。如圖1所示，駕駛員先估計現有相對速度和相對車距，接著預測短時間T內的運動變化，若T時間后距離恰好等于的最小安全距離xlim，則當前距離為報警臨界距離。公式為：
   （3）

    式中：△v為初始相對速度，at為目標車輛減速度。

    與車頭時距法相比，駕駛員預估模型算法重視人的主觀感受，xlim算式中考慮到了前車靜止、減速運動等工況。但是模型中的關鍵參數，例如T、at的值較難確定，算法的準確度難以得到保證。
 
     3 駕駛員模型安全報警算法
 
     根據上述方法的優缺點，引入一種新的基于駕駛員模型的安全報警算法。首先進行以下假設：

     （1）從駕駛員聽到報警到制動系統開始作用有固定的延遲時間，忽略該時間內的制動力變化；

     （2）前車在時間內將保持當前的運動狀態，勻速或勻減速運動；

     （3）本車在時間內保持勻速運動，不考慮時內本車的加速；

     （4）本車和前車具有相同的制動效能。

     和駕駛員預估模型方法比較，報警起始時刻和制動系統起效時刻容易記錄，所以該延遲時間可以較準確地直接測得。令xlim由制動過程相對位移xbr和停車距離xoff組成，由此得：
                        （4）
                        xlim=xbr+xoff    
                                            
    式(4)中：△a為本車相對前車的加速度，在假設條件成立時就等于目標車減速度值at；停車距離xoff可以認為是某一常數；xbr是制動力開始作用后整個制動過程中兩車的相對位移，是根據不同運動狀態選取的不同形式的關于車速的函數。

     3.1 前車靜止

     設制動相對位移就是當前車速下以主觀最大減速度減速到零所通過的距離，即： （5）

    其中，amax為駕駛員主觀認為的自車最大制動減速度，其值取決于具體的行駛工況。這樣得到前車靜止條件下的算法表達式為：  （6）
 
    從形式上看上式和駕駛員預估模型一致，但算式的物理意義完全不一樣。

    3.2 前車緊急制動

    前車開始緊急制動直至停車，后車在時間后也緊急制動。取xbr為時間以后直到兩車都停止的這段時間內兩車的相對位移。圖2給出了滿足假設條件（4）的兩車的車速-時間函數關系，按照初速度比較結果分為3種情況。 
                  

                              圖2   等效制動模型

    圖中vt表示目標車的速度，陰影部分面積為式（7）中的前兩項的和，兩車速度曲線包圍的多邊形的剩余面積就是xbr。計算兩曲線包圍的多邊形面積，可得： （7）

    當兩車初速度相同時：  （8）

    式（8）和車頭時距報警算法的表達式相似，但各參量的物理含義和實際取值不同，更易于測量。進一步分析，拋開假設條件（4），假定前車依舊緊急制動（減速度為amax），而本車能夠正常制動（減速度ac），模擬更為謹慎的駕駛風格。如圖3所示。計算式為： （9）

    式中的amax和ac都是典型經驗值。

                   
                            圖3   非等效制動模型

    3.3 前車正常運動

    車輛正常行駛中速度基本保持不變或者變化緩慢。車輛正常減速時減速度典型值僅為1.5m/s2左右，后車駕駛員能夠及時調節本車的運動，只需要比較小的距離來克服相對速度的變化對兩車跟隨狀態的影響。整個過程中前車速度變化不大， 時間內忽略不計， 時間后后車制動起效，取xbr為以主觀最大相對減速度△amax消除相對運動而產生的位移。代入式（4）得：
（10）

    3.4 多級安全報警

    根據以上分析，針對不同的行駛工況可以采取不同的計算方式。尤其在前車運動情況下，可以用式（7）來計算確保不發生碰撞的安全保障距離，用式（10）結果作為跟車追趕時的最低安全保障距離，用式（9）的結果作為謹慎行車指導，這就為設立多級安全報警創造了條件，為不同駕駛風格的駕駛員提供了各自的選擇，也是本系統不同于一般僅針對高速行駛工況預警模型之處。

    4 仿真分析

    在改進算法中，和△amax可以在實際行駛過程中得到。是在車輛正常行駛中當報警裝置給出警報信號，駕駛員隨即作出反應，從起始時刻和到開始制動需要的延遲時間。△amax可根據公路上車輛行駛情況得到，前車自由行駛，后車主動跟隨。通過前車的速度變化，記錄后車速度、距離以及所采取的行動，總結不同車速下的主觀安全距離，可以驗證經驗的主觀最大減速度amax。仿真分析可取經驗值 =1.25s，amax =7m/s2，相應地取△amax =3m/s2。

    4.1 前車靜止時算法的比較分析

    設F-D表示固定車距法，T-H表示車頭時距法，D-M表示駕駛員預估模型法，A-D-M為改進駕駛員模型報警算法，報警距離在這幾種算法下的結果對比如圖4所示。

                         
                               圖4   報警距離的結果對比

    采用固定車距法的曲線取值是不同的速度區間的經驗值，一定程度上可以作為其他算法結果是否準確的評判參考。其余二者差別主要在高速段。低速段屬于駕駛員控制靈活區，車頭時距模型計算結果稍大，容易發生過多報警而會引起駕駛員反感；高速段駕駛員控制力低，報警距離應該適當放寬，車頭時距法己偏離了參考值，故不可取。而改進算法較之駕駛員預估模型算法，曲線形態基本一致，這說明對原參量物理意義重新定義后仍然符合主觀標準。

     4.2 前車運動時算法的比較分析

    考慮前車緊急制動情況。設兩車起始速度相同，駕駛員預估模型的算式就等同于車頭時距法，若采用改進算法，式（7）得到較高安全保障值（A-D-Mm），式（9）得到更謹慎的行車指導值（A-D-Mh），比較結果如圖5所示。車頭時距法廣泛應用于高速公路的行車指導，實際需要的報警距離應以此為參照而略有降低。式（7）結果滿足了這一需要；式（9）結果略大，可用作初步提醒，適合謹慎的駕駛員使用。

    考慮前車正常行駛，若兩車有相對運動的整個動態追逐過程，加入最低安全保障，即式（10）。假定前車在前方50m，初速度60km/h，做緩慢的勻減速行駛，本車以60km/h的初速度和2m/s2的加速度追趕，結果對比如圖6所示。

    各報警曲線和實際距離曲線S相交點為報警時刻。圖中改進算法的謹慎行車指導值和高安全保障值最先報警，預防前車緊急制動。最低安全保障值是防止碰撞要求的最低安全距離，隨時間推移，相對速度過大時，駕駛員預估模型算法和車頭時距法的結果將小于該值而失效。因此，不考慮前車緊急制動，在兩車相對速度較大時，采用改進算法才能夠提供最低安全保障，而且該算法也可以適用于汽車低速行駛狀態。

                      
                         圖5   兩車運動的安全距離計算
                    

                             圖6   追趕過程各算法比較

    5 小結

    研制開發汽車防撞系統對于減少交通安全隱患、提高運輸能力，并進一步開發汽車電子領域，具有重要現實意義和廣闊前景，有利于我國汽車智能化緊跟國際先進的發展水平，基于駕駛員模型安全報警算法在汽車主動防撞預警系統中的應用，對于提高汽車行駛安全系數具有重要的現實意義。

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                                                              ——轉自《自動化博覽》