一種評價和控制汽車主動安全性的方法

傳感器技術(shù)的進步使得智能駕駛更加商業(yè)化。典型的主動安全系統(tǒng)由危險評估模塊、決策模塊和干預模塊構(gòu)成。其中，危險評估模塊決定干預模塊是否執(zhí)行任務(wù)，并在人機交互中起到重要作用。對于主動安全系統(tǒng)來說，能否對干預進行準確的評估是個難點。目前，最簡單的方法是在車輛自動轉(zhuǎn)向或制動干預時采取措施；稍微復雜的方法是采用貝葉斯碰撞概率計算。在防止車輛偏離車道的先進安全系統(tǒng)中，干預模塊確定目標的安全軌跡并協(xié)調(diào)車輛制動器。

提出了一種新型的主動安全系統(tǒng)，以防止車輛偏離行駛車道。之前避免車道偏離采用預測控制的方法，假設(shè)車輛以恒定的速度行駛，可以不考慮制動及駕駛員信息。相比單獨解決危險評估、決策以及干預這3個模塊的方法，該新型主動安全系統(tǒng)將危險評估、穩(wěn)定性和車輛控制作為一個組合優(yōu)化的問題。非線性模型預測控制（MPC）存在的問題是在閉環(huán)非線性車輛動態(tài)系統(tǒng)中，用于優(yōu)化轉(zhuǎn)向和制動動作的駕駛員模型需要保證其安全性。根據(jù)觀測到的駕駛員實際行為估計駕駛員的正常行為模型。駕駛員駕駛車輛時，安全系統(tǒng)校正駕駛員的轉(zhuǎn)向和制動操作。通過使用Matlab和Tomlab/ Npsol仿真解決試驗結(jié)果的優(yōu)化問題。研究結(jié)果表明，在閉環(huán)駕駛員模型中，該方法可以有效地預測出車輛偏離車道的情況，并提高駕駛員轉(zhuǎn)向和制動能力，從而保證駕駛安全性。本文所提出的方法很容易推廣到更先進的車輛和駕駛員模型中。

Andrew Gray et al. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2013-14.

編譯：尹秋