基于工況識(shí)別的安全距離模型

劉 莊， 朱茂桃， 徐曉明， 楊 晗

(江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院, 鎮(zhèn)江 212013)

自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)(adaptive cruise control system,ACC)作為先進(jìn)的輔助駕駛系統(tǒng),已經(jīng)由早期的定速巡航,發(fā)展到今天的全速自適應(yīng)巡航,其廣闊的發(fā)展前景與巨大的市場(chǎng)需求已經(jīng)使其成為智能駕駛領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一[1]。自適應(yīng)巡航系統(tǒng)作為傳統(tǒng)定速巡航系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展,可以通過車間距控制策略自動(dòng)調(diào)整被控車輛的加速與減速,從而實(shí)現(xiàn)正常行駛當(dāng)中的車速跟隨與車距保持,提高了乘坐的舒適性與安全性。ACC系統(tǒng)的安全性重要評(píng)價(jià)指標(biāo)是合理的跟車間距,合理的縱向車間距控制算法能夠在保證行車安全的同時(shí)提高道路使用率[2]。

目前中外學(xué)者對(duì)安全車間距模型進(jìn)行了深入的研究,主要提出以下4種經(jīng)典安全模型：固定安全距離模型[3]、基于制動(dòng)的安全距離模型[4]、基于車頭時(shí)距的安全距離模型[5]、基于駕駛員預(yù)瞄的安全距離模型[6-7]。其中固定安全距離模型在跟車期間始終保持固定的車間距離,無法適應(yīng)復(fù)雜多變的道路環(huán)境；基于制動(dòng)的安全距離模型是在假設(shè)前車制動(dòng)的前提下建立的安全模型,其跟車間距往往偏大,不利用道路交通流的通暢；基于車頭時(shí)距的安全模型未考慮前車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)車間距離的影響,不符合駕駛員實(shí)際的跟車特性；駕駛員預(yù)瞄安全距離模型雖然考慮了駕駛員的主觀特性,但往往由于參考樣本不足,導(dǎo)致所建立的模型不能準(zhǔn)確反映實(shí)際駕駛情況。針對(duì)上述問題,中外學(xué)者紛紛在此基礎(chǔ)上作出不同的研究與探討。余曉江[8]利用模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的辦法來控制安全跟車距離模型；唐陽山等[9]通過大量試驗(yàn)獲得不同駕駛員的制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間,分析了反應(yīng)時(shí)間與車間距離的關(guān)系；Li等[10]采用模糊預(yù)測(cè)控制來確定跟車間距,以上研究均在經(jīng)典安全距離模型的基礎(chǔ)上作出了不同程度的改進(jìn),但是仍然忽略了實(shí)際行車過程中車輛狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化,缺乏廣泛的自適應(yīng)性。

現(xiàn)以基于制動(dòng)過程分析的安全距離模型為基礎(chǔ),針對(duì)忽略實(shí)際駕駛過程中行車工況動(dòng)態(tài)變化的問題,引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛駕駛狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,建立基于駕駛工況識(shí)別的跟車安全距離模型,最后利用CarSim和Simulink聯(lián)合仿真對(duì)優(yōu)化后的安全距離模型進(jìn)行分析驗(yàn)證。

1 基于駕駛工況識(shí)別的ACC控制流程

通過識(shí)別車輛駕駛工況,實(shí)現(xiàn)對(duì)縱向安全距離模型的優(yōu)化,可以得到ACC縱向控制系統(tǒng)流程如圖1所示。具體分為如下3個(gè)步驟：通過車載傳感器采集車輛行駛數(shù)據(jù)信息,得到工況識(shí)別特征參數(shù)；根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成駕駛工況識(shí)別；根據(jù)工況識(shí)別結(jié)果確定ACC系統(tǒng)參數(shù),優(yōu)化安全距離模型,以提高系統(tǒng)的安全性和舒適性。

圖1 基于工況識(shí)別的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)控制流程

2 駕駛工況識(shí)別方法

2.1 典型工況數(shù)據(jù)庫的建立

根據(jù)人口密度與繁華程度,可以將城市結(jié)構(gòu)大體分為中心區(qū)域、次中心區(qū)域、近郊區(qū)域、遠(yuǎn)郊區(qū)域,其中每一區(qū)域的交通狀況千差萬別。以某城市為例,完成該地區(qū)行駛工況數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn),數(shù)據(jù)采集設(shè)備如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)采集設(shè)備

依據(jù)行駛工況數(shù)據(jù)采集結(jié)果,結(jié)合該城市道路類型與交通擁堵狀況,將該地區(qū)行駛工況劃分為4種典型工況：工況1為城市主干道繁華地區(qū),車輛走走停停的嚴(yán)重?fù)矶鹿r；工況2為緊鄰市中心的次干道生活區(qū)域,車輛低速行駛的較擁堵工況；工況3為遠(yuǎn)離市中心的近郊區(qū)域,車輛以較高速度行駛的較統(tǒng)暢工況；工況4為遠(yuǎn)郊區(qū)域,車輛保持高速行駛的通暢工況。各典型工況示例分別如圖3所示。

2.2 工況識(shí)別參數(shù)的確定

車輛在正常行駛中,有眾多表征該車輛行駛狀態(tài)的的特征參數(shù),如車輛最大車速、最大加速度、平均車速、平均加速度、最小車速、最小加速度、行駛距離、怠速時(shí)間比等20多個(gè)特征參數(shù)。但工況識(shí)別的特征參數(shù)選擇過多,導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜,參數(shù)選取過少,又會(huì)導(dǎo)致識(shí)別不準(zhǔn)確的問題。因此,依據(jù)前人研究成果,利用各特征參數(shù)之間的相關(guān)性,選取合適的工況識(shí)別參數(shù),其中相關(guān)性可由相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算得出,具體公式為

圖3 4種典型工況

(1)

參數(shù)間相關(guān)系數(shù)越大,表征其相關(guān)性越好,可以替換;反之,相關(guān)系數(shù)越小,表征參數(shù)間相關(guān)性越差,不可替換。最終選取5個(gè)最具代表性的特征參數(shù)作為工況識(shí)別的重要特征參數(shù),其中部分代表工況特征參數(shù)如表1所示。

表1 代表工況特征參數(shù)

2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由誤差反向傳播算法訓(xùn)練而來的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),憑借其較強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。因此,本文采用該方法應(yīng)用于行駛工況識(shí)別模型訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由3部分組成：輸入層、隱含層、輸出層,其結(jié)構(gòu)示意圖如圖4所示。其中輸入層作為數(shù)據(jù)緩存器負(fù)責(zé)接收外部輸入數(shù)據(jù),其神經(jīng)元數(shù)目取決于學(xué)習(xí)樣本中輸入向量的維數(shù)；隱含層作為數(shù)據(jù)處理的中樞機(jī)構(gòu),其神經(jīng)元的個(gè)數(shù)直接影響輸出結(jié)果的誤差,因此,常依據(jù)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)進(jìn)行確定；輸出層為數(shù)據(jù)輸出結(jié)果,其神經(jīng)元數(shù)量由學(xué)習(xí)樣本中輸出向量的維數(shù)決定。選擇了車輛行駛中的5個(gè)特征參數(shù)用于工況識(shí)別,故輸入層有5個(gè)神經(jīng)元,依據(jù)隱含層節(jié)點(diǎn)計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)公式可以確定選擇7個(gè)隱含節(jié)點(diǎn),經(jīng)驗(yàn)公式具體如式(2)所示,輸出層由行駛工況類型可以確定其神經(jīng)元數(shù)量為4。

(2)

式(2)中:m為輸出神經(jīng)元數(shù)量；n為輸入神經(jīng)元數(shù)量；b為[1,10]的正整數(shù),由上文可知輸入層神經(jīng)元為5個(gè),輸出神經(jīng)元為4個(gè)。因此,隱含層節(jié)點(diǎn)范圍為4～13,選擇7個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.4 工況識(shí)別方法的確定

車輛行駛時(shí)工況識(shí)別的方法是分析過去一段時(shí)間ΔT內(nèi)的車輛行駛特征參數(shù)信息,依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分析結(jié)果來預(yù)測(cè)未來一小段時(shí)間Δt內(nèi)的車輛行駛工況,其提取數(shù)據(jù)的時(shí)長(zhǎng)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)長(zhǎng)對(duì)計(jì)算量的大小和預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差至關(guān)重要。由前人的研究結(jié)果表明[11],提取時(shí)間ΔT=9 s,預(yù)測(cè)時(shí)間Δt=3 s時(shí),可以實(shí)現(xiàn)較高精度的行駛工況識(shí)別效果,故采用該時(shí)間長(zhǎng)度進(jìn)行工況識(shí)別,識(shí)別示意圖如圖5所示。

圖5 駕駛工況識(shí)別示意圖

3 跟車安全距離設(shè)計(jì)

3.1 跟車安全距離模型

車輛在任何工況下跟隨前車行駛,首先是以安全為前提,其次是保證道路交通通暢,因此,合理的跟車間距設(shè)計(jì)作為自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的重要組成部分,對(duì)于車輛的縱向安全和道路利用率至關(guān)重要。

間距策略設(shè)計(jì)基于以下假設(shè)：①前后兩車各方面性能一致；②從自車感知到前車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)發(fā)生改變到自車采取相應(yīng)應(yīng)對(duì)措施之前,自車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)保持不變。假設(shè)前后兩車初始間距為dbr,經(jīng)過一段時(shí)間后兩車保持相對(duì)靜止,前車行駛的距離為d1,自車行駛的距離為d2,兩車相對(duì)靜止間距為d0,該運(yùn)動(dòng)過程如圖6所示。

圖6 安全距離模型示意圖

縱向安全距離D的公式為

D=d2-d1+d0

(3)

前車的一般運(yùn)動(dòng)狀態(tài)主要包括靜止、勻速、減速、加速,根據(jù)車輛的這四種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與制動(dòng)過程分別建立安全距離模型如下。

(1)前車靜止,自車初始以v2的速度行駛,在發(fā)現(xiàn)前車后,經(jīng)過駕駛員與制動(dòng)器反應(yīng)時(shí)間T1后保持減速度為a的減速行駛,直至與前車保持相對(duì)靜止,該段安全距離D可表示為

(4)

式(4)中：T1為駕駛員反應(yīng)時(shí)間和制動(dòng)器反應(yīng)時(shí)間；T2為制動(dòng)器持續(xù)作用。

(2)前車勻速,前車以速度v1勻速前行,自車以速度v2接近前車,且v2>v1,自車為避免事故發(fā)生,以a的減速度接近前車,直至兩車保持相對(duì)靜止,該段安全距離D可表示為

(5)

(3)前車減速,前后兩車初始車速分別為v1,v2,隨后前車以a1的減速度進(jìn)行勻減速行駛,后車發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)后隨即采取減速度為a2的制動(dòng)行為,直至兩車保持相對(duì)靜止時(shí)的安全距離D可表示為

(6)

式(6)中：t3為制動(dòng)器消除制動(dòng)間隙時(shí)間。

(4)前車加速行駛時(shí),經(jīng)過分析認(rèn)為前車勻速行駛的安全模型基本可以滿足該工況下的安全跟車行駛。

3.2 安全距離模型優(yōu)化

前后兩車的最小安全距離d0,受較多內(nèi)外因素的影響,與駕駛員的年齡、駕駛員的性別、駕駛員的經(jīng)驗(yàn),車輛行駛速度等密切相關(guān)。根據(jù)中外相關(guān)研究表明,常常將該最小安全距離值取2～5 m中的某一固定值,忽略了車輛的實(shí)際行駛工況,因此,提出利用車輛駕駛工況識(shí)別結(jié)果完成對(duì)最小安全距離d0的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。圖7所示為駕駛工況識(shí)別系數(shù)Rc與最小安全距離關(guān)系圖。其中Rc=1/Rd,Rd為車輛駕駛工況類型。

圖7 最小安全距離取值

4 仿真結(jié)果分析

4.1 行駛工況識(shí)別仿真分析

利用MATLAB與工況數(shù)據(jù)集完成對(duì)工況識(shí)別模型的訓(xùn)練,將數(shù)據(jù)歸一化處理后輸入給模型,選擇函數(shù)tansig和logsig為傳遞函數(shù),采用動(dòng)量梯度下降訓(xùn)練函數(shù)trainlm進(jìn)行訓(xùn)練。模型訓(xùn)練在經(jīng)過72次迭代,均方誤差小于10-6,為迭代最佳效果,到第82次結(jié)束訓(xùn)練。

為了驗(yàn)證本文的駕駛工況識(shí)別模型的可靠性,基于上述5種特征參數(shù),采用一段隨機(jī)工況完成對(duì)該模型的仿真驗(yàn)證。該段工況數(shù)據(jù)包括上述4種典型城市工況：城市擁堵工況、城市低速工況、城市郊區(qū)工況、城市高速工況。工況識(shí)別及安全距離優(yōu)化結(jié)果如圖8～圖10所示。

由圖8、圖9可以看出，在1 000 s附近,由于車速較低,將城市郊區(qū)工況識(shí)別為城市低速工況,在2 125 s附近同樣由于車速較低,導(dǎo)致將城市高速工況識(shí)別為城市郊區(qū)工況,其他時(shí)間段識(shí)別結(jié)果基本正確。由圖10可以看出，優(yōu)化后的跟車安全距離在未優(yōu)化值附近波動(dòng),在高速段其安全距離稍大于未優(yōu)化前的跟車距離,低速段基本一致或者稍小一些,優(yōu)化后的跟車安全距離在車輛高速行駛時(shí)可以保證足夠的安全跟車距離,低速時(shí)在滿足安全跟車的同時(shí),還可以保證道路車輛的通行率,因此,優(yōu)化后的安全距離模型具有更好的應(yīng)用效果。

圖8 組合工況仿真

圖9 工況識(shí)別結(jié)果

圖10 安全距離優(yōu)化結(jié)果

4.2 安全距離模型仿真分析

4.2.1 前車切入

設(shè)置仿真場(chǎng)景如下：起初自車與同車道前方車輛保持75 km/h的速度穩(wěn)定行駛,車距分別為優(yōu)化前后安全距離模型計(jì)算值。在5 s時(shí),旁邊車輛低速切入,車速穩(wěn)定為55 km/h,ACC車輛隨即根據(jù)相對(duì)速度與相對(duì)距離采取減速行駛,最終以相同車速與前車保持穩(wěn)定跟車行駛。仿真結(jié)果如圖11所示。

由車速變化曲線可知,仿真初期,優(yōu)化前后的ACC車輛均與前車保持相同速度穩(wěn)定跟車,當(dāng)旁邊車輛插入本車道后,ACC車輛開始減速行駛,并最終與前車車速保持一致；由車距變化曲線可知,在整個(gè)減速過程中,經(jīng)優(yōu)化后的跟車距離隨工況動(dòng)態(tài)變化,使車輛以較高車速行駛時(shí),具有更高安全系數(shù),低速行駛時(shí),具有更高道路通行率；由加速度仿真結(jié)果可知,優(yōu)化后的ACC車輛最大減速度小于優(yōu)化前,且整個(gè)減速度曲線更為平緩,駕駛員能夠很好地適應(yīng)該工況下的駕駛沖擊,舒適性更好。綜上所述,在前車低速切入工況下,優(yōu)化后的ACC車輛在安全性與舒適性上均優(yōu)于未優(yōu)化ACC車輛。

4.2.2 前車切出

設(shè)置仿真場(chǎng)景如下：起初兩車在同車道保持55 km/h的速度穩(wěn)定行駛,車距為安全距離模型計(jì)算出來的距離,在2.5 s時(shí),前車以-2 m/s2的減速度進(jìn)行減速行駛,隨后在4 s時(shí)離開本車道,自車進(jìn)入巡航模式,初始巡航設(shè)定車速為75 km/h,仿真結(jié)果如圖12所示。

圖12 前車切出工況仿真結(jié)果

由仿真結(jié)果可知,初始時(shí)優(yōu)化前后的ACC車輛均與前車保持勻速穩(wěn)定行駛,在2.5 s時(shí),隨前車減速而減速,在4 s時(shí),前車駛離本車道,雷達(dá)無有效反饋信息,自車進(jìn)入巡航狀態(tài),并逐漸加速至設(shè)定車速。在整個(gè)仿真過程中,由速度變化曲線可知,優(yōu)化前后的ACC車輛均可實(shí)現(xiàn)較好的速度跟隨；但由車距變化曲線可知在車輛減速行駛時(shí),在保證安全的前提下,優(yōu)化后的跟車距離稍小于優(yōu)化前,在一定程度上提高了道路通行率；由加速度變化曲線可知,優(yōu)化后的ACC車輛的加速度峰值較小于未優(yōu)化車輛,且曲線更為平緩,舒適性更好。

4.2.3 前車加速

設(shè)置仿真場(chǎng)景如下：起初前后兩車均以30 km/h的速度穩(wěn)定行駛,車距分別為優(yōu)化前后安全距離模型計(jì)算所得。在1.5 s時(shí),前車以2 m/s2的加速度加速至90 km/h,自車初始設(shè)定車速為95 km/h。仿真結(jié)果如圖13所示。

圖13 前車加速工況仿真結(jié)果

由仿真結(jié)果可知,優(yōu)化前后的ACC車輛均可在速度設(shè)定范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)前車的速度跟隨,最終與前車保持勻速行駛。由速度變化曲線可知,優(yōu)化后的ACC車輛速度響應(yīng)更快,較早達(dá)到期望車速；由車距變化曲線可知,優(yōu)化后的ACC車輛在整個(gè)加速過程中,跟車距離隨著行駛工況的變化而變化,低速跟車時(shí),保持較小安全距離,以提高道路通行率,高速跟車時(shí),保持較大安全距離,以避免安全事故發(fā)生；由加速度變化曲線可知,優(yōu)化后的ACC車輛加速度峰值較低,但峰值持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),使得自車具有較好的速度跟隨,且峰值過后加速度波動(dòng)更為平緩,使得駕駛員具有更好的駕駛體驗(yàn)。

4.2.4 前車減速

設(shè)置仿真場(chǎng)景如下：起初ACC車輛以50 km/h的設(shè)定速度接近前車,而前車則以30 km/h的速度低速行駛,兩車相距40 m。在兩車速度相等時(shí),前車開始以-2 m/s2的減速度減速至停車。仿真結(jié)果如圖14所示。

圖14 前車減速工況仿真結(jié)果

由仿真結(jié)果可知,優(yōu)化前后的ACC車輛均可與前車在保持安全行駛的前提下,實(shí)現(xiàn)自車的減速行駛直至安全停車。由速度與加速度變化曲線可知在整個(gè)仿真過程中,優(yōu)化后的ACC車輛在識(shí)別到前方目標(biāo)車輛后,由于安全距離模型的原因,初始速度下降速率相比優(yōu)化前更大,能夠及時(shí)避免事故發(fā)生,在前后兩車速度差值較小后,能夠以較小減速度減速至目標(biāo)車速,在一定程度上保證了駕乘人員的乘坐體驗(yàn)感；由車距變化曲線可知,在整個(gè)仿真過程中,優(yōu)化后的ACC車輛在減速過程中,可以根據(jù)行駛工況的變化而動(dòng)態(tài)調(diào)整跟車間距,同時(shí)滿足了駕駛安全性與道路利用率的要求。

5 結(jié)論

(1)針對(duì)目前自適應(yīng)巡航系統(tǒng)未考慮車輛駕駛狀態(tài)實(shí)時(shí)變化的問題,引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛駕駛工況分析識(shí)別,與現(xiàn)有安全距離模型相結(jié)合,完成對(duì)該模型的動(dòng)態(tài)優(yōu)化,建立了一種適應(yīng)駕駛工況變化的自適應(yīng)安全距離模型。

(2)通過CarSim與Simulink聯(lián)合仿真,分別驗(yàn)證了ACC跟車模式下的前車加速、前車減速、前車切入、前車切出工況下的跟車效果,結(jié)果表明：基于駕駛工況識(shí)別的安全距離模型可以更好地調(diào)節(jié)跟車安全距離,在保證安全的前提下,該系統(tǒng)可以更好地滿足駕駛舒適性要求,同時(shí)提高了道路車輛通行率,增加了駕駛員對(duì)ACC系統(tǒng)的信任與認(rèn)可。