AEB系統的CarMaker/Simulink聯合仿真研究

秦程現，張 蕾，愛慕輪

（天津職業技術師范大學 智能車路協同與安全技術國家地方聯合工程研究中心，天津300222）

1 引言

自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking，AEB）系統是通過環境感知系統對車輛及周圍駕駛環境進行實時監控，并根據內部算法預判車輛安全系數［1］。當安全系數超過不同的危險閾值時，車輛會分別采用不同策略提醒駕駛員或采取輔助緊急制動，從而來避免碰撞事故的發生或減輕碰撞事故的嚴重程度［2］。歐洲新車安全評鑒協會（Euro NCAP）已將AEB納入新車主動安全的評價規程，我國最新版的C-NCAP（2018版）也開始將AEB納入新車評價規程［3］。

目前，國內外學者對AEB系統開展了廣泛研究，Flores Carlos等人針對城市工況提出了一種基于分數階控制的協同自適應控制系統，實現了對行人軌跡的預測［4］；文獻針對隧道工況提出了基于高度和傾斜角度的最佳部署條件以及RF信號的噪聲濾波方案，以便保證車輛在隧道中的具有較好的檢測性能［5］；文獻提出了一種融合制動控制和轉向控制的自動緊急控制策略，可以對駕駛員不當駕駛行為進行糾正［6］。

由于不同交通環境及駕駛習慣，國外已有的研究成果并不能直接應用于我國復雜的道路場景。基于此，提出了一種基于碰撞時間的AEB算法。在CarMaker/Simulink中建立車輛動力學模型和上下層控制器，根據碰撞時間預判車輛安全范圍，輸出兩級預警和制動干預，避免車輛出現縱向碰撞。

2 基于碰撞時間的AEB系統算法

設本車速度為v1，最大制動減速度為amax；前方目標物體速度為v0，制動減速度為a0；相對距離為ds，相對速度分別vr，相對減速度為ar；兩車碰撞時間為ttc，制動時間閾值為ttb，制動延遲時間為τB。

依據參考文獻［6］研究可知，前方目標靜止工況時，可知：

碰撞時間：

制動主缸壓力為：

式中：m-整車質量；v1-車輛速度；CD-空氣阻力系數；A-迎風面積；ρ-空氣密度；g-重力加速度；f-滾動阻力系數；Kb-制動力和制動主缸壓力之間的比值。

3 AEB控制系統設計

根據有限狀態機原理，在Matlab/Simulink中設計AEB系統的控制策略，包括上層和下層控制器。其中，上層控制器為有限狀態機模型，決策AEB系統的期望制動減速度狀態；下層控制器根據接收到的期望減速度信號，通過內部控制策略輸出Gas或Brake信號。

3.1 上層控制器設計

依據控制算法搭建上層控制器模型。上層控制器主要接收環境感知信息和車輛自身狀態信息，從而確定車輛期望減速度。所接受的信號主要有目標物體的相對距離（Target.ds）、期望的時間間距（Desired time gap）、目標物體的速度（Target.dv1）、本車速度（v）、本車減速度（ax speed）。其中，DistCtrl.kd和DistCtrl.kv為距離控制器的增益參數，默認值分別為kd=36.0，kv=2.0，在Simulink搭建的模型，如圖1所示。

圖1 AEB系統上層控制器原理圖Fig.1 Schematic Diagram of the Upper Controller of the AEB System

3.2 下層控制器設計

下層控制器采用PI控制器，根據上層控制器輸出的期望減速度ax和實際減速度a的差值，即；e(t)=ax(t)-a(t)，將偏差的比例和積分通過線性組合構成控制量，輸出Gas/Brake邏輯值。

在PI控制器中，用試湊法確定調節參數［7］，實行先比例后積分的步驟。設定控制器的p_gain參數值為0.001，i_gain參數值為0.003，首先整定比例部分，觀察系統的響應；其次，加入積分環節，減小積分時間，使靜差得以消除。此外，為避免期望減速度過大，用飽和函數將減速度限定在預期范圍內。在Simulink中的下層控制器模型，如圖2所示。依據控制器輸出的邏輯值范圍進行車輛工況判斷，若在輸出邏輯值在［-1，0］范圍內，則輸出Brake信號。

圖2 AEB系統下層控制器原理圖Fig.2 Schematic Diagram of the Lower Layer Controller of the AEB System

3.3 控制策略

文獻［8］研究表明：一般碰撞時間ttc=1.1-1.4s，車輛的制動減速度的平均值為0.52g，實際行駛車輛的絕對安全距離一般為（2～5）m。在算法中設定ttc為1.3s，絕對安全距離為2m。由于當ds=0時，ttc無解，所以在CarMaker中設定vr的下限為1μm/s。

在駕駛員無任何干預下，當系統計算實際ttc達到2.8s、2s和1s時，分別進行警告預警、一級制動預警和緊急制動預警。當一級制動預警結束時，保持0.5s的額外制動時間；當緊急制動工況時，保持全力制動，當車輛停止后（v＜0.2 m/s）繼續制動5s時間，以確保避免潛在危險。

根據文獻研究成果［9］，通過期望減速度和碰撞時間來估計危險，確定四種狀態的控制策略范圍，具體邏輯控制如表1所示。

表1 控制算法邏輯表Tab.1 Control Algorithm Logic Table

（1）安全工況：當ttc＞2s時，則判定車輛處于安全行駛工況，下層控制器內部邏輯切換到［0，1］之間，輸出節氣門Gas信號，無制動信號輸出，車輛保持原車速度行駛。

（2）警告預警：當1.6s＜ttc≤2s時，車輛內部報警裝置蜂鳴，提示駕駛員處于危險工況。

（3）一級制動預警：當1s＜ttc≤1.6s時，下層控制器內部邏輯輸出數值為（-0.5），輸出Brake信號，進入一級制動狀態，實施50%制動。

（4）二級制動及預警策略：當ttc≤1s，判定車輛處于高度危險工況，下層控制器內部邏輯直接切換到最小值-1，進入二級緊急制動狀態，實施100%全力制動。

4 CarMaker系統建模

4.1 CarMaker車輛動力學模型

利用CarMaker動力學仿真軟件搭建車輛動力學模型，實時模擬車輛的運行過程［10］。車輛動力學模型與Simulink采用Plug方式兼容，可以將環境感知信息及時傳輸給Simulink上層控制器。CarMaker車輛動力學模型主要包括車身、懸架系統、轉向系統、動力傳動系統、制動系統、輪胎和傳感器模型七個部分，主要性能參數，如表2所示。

表2 動力學模型主要參數表Tab.2 Main Parameters Table of Dynamic Model

4.2 目標傳感器設計

配置目標傳感器參數，傳感器位置坐標（Position x/y/z［m］）參數為2.45/0.0/1.25 m；傳感器方位角度（Orientation x/y/z［deg］）參數為0.0°/1.0°/0.0°；檢測的水平角度和垂直角度（Field of view h/v［deg］）參數為45°/45°，最大角度為180°；檢測前方最大范圍（Range max［m］）為100 m；攝像頭更新頻率和偏差（Update［Hz］-Cycles offset）參數為1000 Hz/0。

4.3 道路場景建模

依據中國汽車技術研發中心發布的C-NCAP（2018版）中關于AEB系統的追尾評分項目［11］，在CarMaker中搭建城市水平路面自動緊急剎車仿真測試場景，設計前方目標車輛靜止、前方目標車輛緩慢移動和緊急工況三種，如圖3所示。

圖3 道路場景Fig.3 Road Scene

（1）靜止工況試驗場景設置：初始階段，本車以70 km/h速度行駛；行駛一段距離后，傳感器檢測到前方100 m范圍內有目標車輛處于靜止狀態。

（2）緩慢移動工況試驗場景設置：初始階段，本車以60 km/h速度行駛；行駛一段距離后，傳感器檢測到前方100 m范圍內有目標車輛減速行駛。

（3）緊急制動工況試驗場景設置：初始階段，本車以40 km/h速度行駛；行駛一段距離后，前方路口突然出現車輛。

5 仿真驗證與數據分析

采用CarMaker/Simulink聯合仿真，驗證在三種不同道路工況下控制策略的有效性，以此解決當前AEB系統控制策略尚不能很好地適應駕駛員行為和滿足車輛避撞效能的需要。根據式（1）和（4）計算要求，通過采集相對距離ds和相對速度vr來計算兩車碰撞時間ttc，從而驗證設計的AEB系統能否根據碰撞時間預判車輛危險情況，并根據控制策略觸發制動干預。此外，通過分析兩車最小相對安全距離ds數值，判斷車輛是否處于安全距離（2～5m）范圍之內，進一步驗證AEB系統的有效性。因此，仿真過程中，選取相對距離和相對速度作為仿真曲線進行數據分析。圖中：線1-相對速度曲線；線2-相對距離曲線。

5.1 前方目標靜止工況測試

如圖4所示，在（0-17.851）s位置時，車輛正常行駛。17.861s位置時，vr為69.30 Km/h，ds為29.84 m，此時碰撞時間為1.610s，開啟一級制動。17.951s位置時，相對車速vr為69.1km/h，相對距離ds為21.01m，此時碰撞時間為1.094s，進入二級緊急制動階段。20.381s位置時，車輛停止，車ds為2.3m，在最小安全距離范圍之內。

圖4 靜止工況曲線Fig.4 Static Working Condition Curve

5.2 前方目標緩慢移動工況測試

如圖5所示，（0～12.681）s位置時，車輛正常行駛。12.791s位置時，相對車速vr為27.31 Km/h，相對距離ds為11.7m，碰撞時間為1.54s，開啟一級制動。13.001s位置時，相對車速vr為9.14 Km/h，兩車相對距離ds為2.39m，此時，AEB系統進入二級緊急制動階段；在14.341s位置時，兩車距離最小為2.53m，兩車有效避免了碰撞事故的發生。在（14.345～22）s位置時，目標車輛繼續行駛，兩車相對距離ds逐漸加大。

圖5 減速工況曲線Fig.5 Deceleration Curve

5.3 緊急制動工況測試

如圖6所示，在（0～7.601）s位置時，傳感器未檢測到前方障礙物，此時車速為40km/h，相對車速為零，相對距離ds為無窮大，車輛正常行駛。在（7.611～13.701）s位置時，傳感器檢測到前方有目標車輛出現，此時期望減速度為（-0.019）m/s2，車速為39.6 Km/h，相對車速ds為58.788km/h，車輛正常行駛。在13.711s位置時，車輛以前方路口突然出現車輛，AEB系統進入二級緊急制動階段，減速度范圍在［-8.32，-3.75］m/s2。在14.801 s位置時，兩車相距最小距離ds為2.31m，本車速度為8.28km/h，在15.101s位置時，本車速度變為零，目標車輛繼續行駛，此時相對距離和相對速度逐漸變大。

圖6 緊急制動工況曲線Fig.6 Emergency Braking Condition Curve

6 結論

研究開發了一種基于碰撞時間控制算法的AEB系統，并在CarMaker/Simulink中進行聯合仿真驗證。通過仿真試驗得出如下結論：

（1）AEB系統可按照C-NCAP（2018版）評價規程和車輛自動緊急制動測試的要求，正確發出碰撞預警和制動信號，仿真驗證過程中沒有出現漏報和誤警情況。

（2）試驗過程中兩車最小相對安全距離，符合文獻［8］提出的安全距離范圍要求。前方車輛靜止工況時（v1=70 km/h），兩車最小相對安全距離為2.3m；前方車輛緩慢移動工況（v1=60 km/h）時，兩車最小相對安全距離為2.53m；在緊急工況（v1=40 km/h），兩車相對最小距離為2.31m。可見，三種試驗工況均能保證車輛與行人的安全。

（3）模糊控制中采用了飽和函數，將減速度輸出范圍限制在［-1，0］范圍內，使制動過程相對平穩，較好地模擬了有經驗駕駛員的緊急制動過程，與單一控制恒定減速度輸出系統相比，具有更好地舒適性和安全性。

此外，本研究只對車輛縱向避撞算法進行了研究，沒有考慮橫向避撞算法和多目標、轉彎工況以及交叉路口工況。下一步研究過程中，可以將自由空間傳感器Free Space sensor應用于AEB系統開展研究，以提高車輛在橫向、縱向以及復雜道路工況的安全性能。