基于智能輔助駕駛系統的汽車主動安全性能提升研究

關鍵詞：智能輔助駕駛系統；主動安全；環境感知；風險預判；人機交互

中圖分類號： U461 DOI ：10.20042/j.cnki.1009-4903.2024.06.002

Research on the Improvement of Vehicle Active Safety Performance Based on Intelligent Assisted Driving System

Abstract： With the development of intelligent transportation system， intelligent assisted driving system can effectively prevent andreduce traffic accidents based on environmental perception， risk prediction， auxiliary control and other technologies. This study discussesthe key technologies of intelligent assisted driving system， including active safety warning， decision planning control， multi-sensor fusionbraking and human-computer interaction technology. In order to improve road safety and reduce accident rate， the functions of adaptivecruise control， emergency automatic braking， lane keeping assistance and blind spot monitoring are designed in detail.

Key words： Intelligent assistant driving system；Active safety；Environmental perception；Risk prejudgment；Human-computerinteraction

0 引言

隨著汽車保有量的持續增長，道路交通安全面臨著嚴峻的挑戰。傳統汽車安全措施大多局限于被動應對事故，在預防事故發生方面存在局限性。而智能輔助駕駛系統的出現，為提升汽車主動安全性能帶來了新的機遇?，F代傳感器技術、算法技術以及通信技術的飛速發展，使得汽車具備了環境感知、決策規劃等能力，有望從源頭上減少交通事故。因此，深入研究智能輔助駕駛系統如何能夠切實提升汽車的主動安全性能，對于減少交通事故、保障公眾出行安全具有重要意義。

1智能輔助駕駛系統概述

1.1智能輔助駕駛系統組成

智能輔助駕駛系統主要由環境感知模塊、決策規劃模塊、控制執行模塊以及人機交互模塊構成[1]。環境感知模塊利用各類傳感器采集車輛周邊信息；決策規劃模塊依據感知數據，運用算法制定行駛策略；控制執行模塊將決策指令轉化為車輛的實際操控動作；人機交互模塊實現系統與駕駛員間的信息傳遞，各模塊協同運作，共同支撐起智能輔助駕駛系統的各項功能。

1.2智能輔助駕駛系統工作原理

智能輔助駕駛系統在工作時，其環境感知模塊的傳感器會實時獲取車輛周圍的路況信息、障礙物位置等關鍵數據，并將這些信息傳輸至決策規劃模塊。決策規劃模塊基于預先設定的安全規則和高效算法，對接收到的數據進行分析處理，規劃出安全合理的行駛路徑與速度等策略。隨后，控制執行模塊接收決策指令，精確控制車輛的加速、減速、轉向等操作，同時人機交互模塊向駕駛員反饋系統狀態，確保駕駛員了解車輛運行情況，從而提升駕駛安全性與舒適性，實現智能輔助駕駛。

2汽車智能輔助駕駛的安全機制

2.1環境感知與風險預判

智能輔助駕駛系統利用多種高精度傳感器，如激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等，對車輛周邊環境進行全方位、實時且精準的感知。這些傳感器能夠捕捉到目標物體的位置、速度、形狀等關鍵信息。系統通過運用復雜的算法對這些數據進行融合處理和分析，構建出周圍環境的動態模型。這一模型使得系統能夠提前預判潛在風險[2]，例如預測其他車輛的異常行駛軌跡、道路障礙物的突然出現以及行人的闖入等，這樣的預判為后續的決策規劃提供了充足的時間和準確的依據，顯著提升了汽車的主動安全性能，并有效降低了事故發生的可能性。

2.2輔助操控與事故避免

當系統完成環境感知與風險預判后，智能輔助駕駛系統的決策規劃模塊會迅速制定出應對策略，并通過控制執行模塊輔助駕駛員操控車輛。在緊急情況下，如遇到前車突然剎車或側滑等危險場景，系統能夠自動且精確地控制制動系統和轉向系統，實現快速且平穩的剎車或避讓操作，避免碰撞事故。在日常駕駛中，系統則能夠輔助調整車速、保持安全車距以及穩定行駛軌跡等，減輕駕駛員疲勞，降低人為操作失誤風險。

3汽車智能輔助駕駛的主動安全技術

3.1主動安全預警技術

主動安全預警技術依賴于先進的傳感器網絡，對車輛周圍環境進行持續監測與數據采集，包括車輛狀態、道路狀況及障礙物信息等。智能算法對數據進行實時分析，構建環境模型，預測潛在危險。一旦檢測到可能引發事故的情況，如前方車輛急剎、行人闖入等，系統會立即發出視覺、聽覺等多模態預警信號，提醒駕駛員及時采取措施。這一技術顯著提升了駕駛員的危險感知能力，為其提供了充足的反應時間，從而有效避免或減輕事故的危害，增強了汽車的主動安全性能。

3.2主動安全控制技術

決策規劃算法基于環境感知數據，運用復雜的數學模型和邏輯規則，迅速生成安全合理的行駛策略。它綜合考慮車輛動力學特性、交通規則以及周邊環境的動態變化等因素，規劃出最佳的行駛路徑、速度及加速度等參數。在面對突發狀況時，如車輛偏離正常行駛軌跡或與前車距離過近，算法能夠迅速計算出應對方案，并通過控制執行系統對車輛進行精準操控，如自動轉向、加速或減速，以確保車輛行駛的穩定性和安全性，主動預防事故的發生。

3.3主動制動技術

汽車主動制動技術融合了激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等多種傳感器的數據，實現對車輛前方目標的高精度識別與定位，精確測定目標的速度、距離以及相對運動狀態。當系統判斷車輛與前方障礙物存在碰撞風險時，會基于融合后的精準數據觸發制動系統的預制動和緊急制動指令。通過協調電子控制單元（ECU）對制動壓力進行精確調控，使車輛在最短時間內實現安全制動，有效降低碰撞的嚴重程度，甚至避免碰撞的發生。

3.4主動安全交互技術

主動安全交互技術旨在建立駕駛員與智能輔助駕駛系統之間高效且安全的溝通機制。通過轉向盤轉矩反饋、座椅振動、抬頭顯示等多種交互方式，系統向駕駛員傳達車輛狀態、系統操作意圖及潛在危險信息，使駕駛員能夠直觀感知系統的運行情況。該技術還具備駕駛員狀態監測功能，如疲勞檢測和注意力監測等，能夠根據駕駛員的實時狀態調整系統的干預程度和交互方式[3]，確保駕駛員在必要時能夠及時接管車輛。

4汽車主動安全性能的提升設計

4.1自適應巡航控制設計

（1）目標識別與跟蹤子功能。

利用毫米波雷達與攝像頭傳感器的融合技術，實現對前方車輛的精準識別與持續跟蹤。毫米波雷達擅長準確測量目標車輛的距離和相對速度，而攝像頭則擅長識別目標車輛的類型、輪廓及行駛方向等詳細信息。通過將這2種傳感器的數據進行融合，系統能夠在復雜的交通環境中穩定地跟蹤目標車輛。即使目標車輛進行變道或出現短暫的遮擋情況，系統也能迅速重新鎖定目標，為自適應巡航提供準確的目標信息，從而確保跟車的安全性和穩定性。

（2）速度調節子功能。

根據設定的巡航速度和當前與前車的距離，系統自動調節車速。在與前車或前車距離較遠時，車輛將保持預設的巡航速度穩定行駛；當系統檢測到前方有車輛且距離逐漸減小時，通過電子控制單元（ECU）向發動機管理系統或制動系統發送指令，平穩地降低車速，以保持與前車的安全距離。

（3）安全距離保持子功能。

系統根據車輛的行駛速度和當前的路況條件，動態地計算并維持一個安全的跟車距離。為此，系統預設了多種安全距離模式，如城市擁堵模式、高速行駛模式等，駕駛員可以根據實際情況選擇合適的模式。在行駛過程中，系統實時監測前車的速度變化以及與本車的距離。當檢測到實際距離小于預設的安全閾值時，系統會及時采取制動措施；而當距離大于安全閾值且前車開始加速時，系統會適度地加速以保持合理的跟車距離，確保行駛過程中的安全性和舒適性。

4.2緊急自動剎車設計

（1）障礙物檢測子功能。

采用激光雷達、毫米波雷達和攝像頭等多種傳感器協同工作，對車輛前方的障礙物進行全方位、高精度的檢測。激光雷達能提供高精度的距離信息和三維空間數據，毫米波雷達可在惡劣天氣條件下準確檢測目標的速度和距離，攝像頭則用于識別障礙物的類型（如行人、車輛、其他物體等）和位置[4]。系統利用傳感器數據融合算法，能快速、準確地確定障礙物的存在、位置、速度和運動方向，即使在復雜的交通場景和光照條件下，也能及時發現潛在的危險障礙物，為緊急制動決策提供可靠的依據。

（2）碰撞風險評估子功能。

基于檢測到的障礙物信息，結合本車的行駛速度、方向和加速度等參數，運用先進的碰撞風險評估算法，實時計算車輛與障礙物發生碰撞的可能性和嚴重程度。該算法考慮了多種因素，如相對速度、相對距離、障礙物的運動趨勢以及車輛的制動性能等，建立數學模型進行動態分析，準確預測碰撞時間（TTC）和碰撞風險等級。

（3）制動系統控制子功能。

在觸發緊急自動剎車指令后，系統迅速與車輛的電子制動系統（EBS）進行通信，精確控制制動壓力的施加。根據碰撞風險的評估結果和車輛的實時狀態，系統的電子控制單元（ECU）向制動執行器發送信號，按照預設的制動策略，快速、平穩地增加制動壓力，使車輛在最短的制動距離內停下來。系統還會協調車輛的其他安全系統，如防抱死制動系統（ABS）、電子穩定控制系統（ESC）等，確保在緊急制動過程中車輛的穩定性和操控性。

4.3車道保持輔助設計

（1）車道線識別子功能。

利用攝像頭對道路上的車道線進行實時采集和圖像識別。攝像頭采用高分辨率、高靈敏度的傳感器，能在不同的光照條件（如強光、弱光、逆光等）和路面狀況（如干燥、潮濕、積雪等）下清晰地捕捉車道線的圖像信息。通過先進的圖像處理算法，包括邊緣檢測、霍夫變換等技術，對采集到的圖像進行分析和處理，準確識別出車道線的類型（如實線、虛線、雙黃線等）、位置和形狀[5]，為車道保持輔助系統提供精確的車道線信息，確保系統能穩定地跟蹤車道線。

（2）車輛位置監測子功能。

結合車道線識別結果和車輛的運動狀態信息，實時監測車輛在車道內的位置。利用安裝在車輛上的慣性測量單元（IMU）、輪速傳感器等設備，獲取車輛的行駛速度、加速度、橫擺角速度等參數。利用這些參數和車道線的幾何關系，計算出車輛相對于車道中心線的偏移量和偏航角。系統能精確地判斷車輛是否偏離了正常的行駛車道，以及偏離的程度和方向，確保車輛始終保持在車道內行駛。

（3）轉向控制子功能。

當車輛被檢測到有偏離車道的趨勢時，車道保持輔助系統啟動轉向控制功能。根據車輛的位置偏移量和偏航角，電子控制單元（ECU）向電動助力轉向系統（EPS）發送控制信號，精確控制轉向盤的轉動角度和力度，使車輛自動回到車道中心位置。轉向控制算法采用了先進的比例-積分-微分（PID）控制或模型預測控制（MPC）技術，能根據車輛的實時狀態和道路情況進行自適應調整，確保轉向過程平穩、自然，避免過度轉向或轉向不足的情況發生。

4.4盲點監測與預警設計

（1）盲點區域檢測子功能。

利用安裝在車輛兩側后視鏡附近的毫米波雷達傳感器，對車輛的盲點區域進行實時監測。毫米波雷達能發射高頻電磁波，并接收反射回來的信號，通過對信號的處理和分析，檢測出盲點區域內是否存在其他車輛或物體。傳感器的探測范圍和角度經過精確設計，能覆蓋車輛兩側后方一定范圍內的區域，這些區域通常為車輛后視鏡視野之外、但在車輛變道時可能影響行車安全的區域。系統對盲點區域進行持續掃描，實時更新檢測結果，確保能及時發現進入盲點區域的目標，為盲點監測與預警系統提供準確的目標信息[6]，即使在惡劣的天氣條件下，如雨天、霧天、雪天等，毫米波雷達也能保持較高的檢測精度和可靠性，有效避免因視線受阻而導致的盲點危險。

（2）目標識別與跟蹤子功能。

在檢測到盲點區域內有目標存在后，系統啟動目標識別與跟蹤程序。對毫米波雷達采集的數據進行進一步分析，結合目標的速度、距離、運動方向等參數，利用先進的目標識別算法，判斷目標的類型（如轎車、貨車、摩托車等）和運動狀態（如靜止、同向行駛、超車等）。系統能對多個目標進行同時跟蹤和區分，確保在復雜的交通環境下，準確識別出對車輛變道構成潛在威脅的目標，并持續跟蹤其位置和運動變化，為預警決策提供詳細的目標信息。

（3）預警信號生成與發送子功能。

當系統判斷盲點區域內的目標對車輛變道存在潛在危險時，根據目標的接近程度和危險程度，生成相應的預警信號。預警信號包括視覺預警和聽覺預警2種方式。視覺預警通過安裝在車輛兩側后視鏡上的指示燈閃爍，直觀地向駕駛員提示盲點區域內有危險目標存在；聽覺預警則利用車內揚聲器發出特定的聲音警報，提醒駕駛員注意盲點區域的情況。預警信號的強度和頻率會根據目標的危險程度進行動態調整。預警信號的生成和發送由系統的電子控制單元（ECU）精確控制，確保預警信息能及時、準確地傳達給駕駛員，為駕駛員提供足夠的反應時間，避免發生側面碰撞事故。

5結束語

本文深入探究了智能輔助駕駛系統對汽車主動安全性能的提升作用，通過關鍵技術的研發與功能設計的優化，為汽車安全保障提供了新的范式。然而，當前仍面臨傳感器精度優化、算法在復雜場景下的適應性等挑戰。未來，我們需要深化技術融合，增強系統的可靠性與穩定性，并拓展功能應用。例如，可以結合車聯網技術實現協同安全；優化傳感器融合算法以提升感知精度，并強化決策規劃算法的魯棒性；注重人因工程研究，以實現人機交互的無縫對接；同時，加強實車測試與驗證，積累更多工況數據以不斷完善系統性能。