劉 濤，遲 霆，王 迪，吳振昕，張正龍

（中國第一汽車股份有限公司 智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院，長春130000，中國）

車輛行駛安全是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研發(fā)過程中的重點(diǎn)內(nèi)容[1]，也是未來智能網(wǎng)聯(lián)車能否商業(yè)化的關(guān)鍵。自動(dòng)緊急制動(dòng)(autonomous emergency braking,AEB)系統(tǒng)通過毫米波雷達(dá)和攝像頭等傳感器感知前方物體，當(dāng)判定存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，向駕駛員提供預(yù)警和主動(dòng)制動(dòng)的方式規(guī)避本車與前方物體的碰撞。AEB 系統(tǒng)能夠有效減少交通事故發(fā)生，提高車輛主動(dòng)安全性能，因此受到越來越多的主機(jī)廠及科研機(jī)構(gòu)的重視[2]。

為對AEB 系統(tǒng)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，一些國家和機(jī)構(gòu)制定了一系列標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)，用于AEB 測試評(píng)價(jià)。2014 年，歐洲新車安全評(píng)鑒協(xié)會(huì)（European New Car Assessment Programme,Euro-NCAP）將AEB 功能納入到整體安全評(píng)級(jí)中[3]。2015 年，美國高速公路安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration,NHTSA）在 新車評(píng)價(jià)體系中加入了AEB 功能[4]。2018 年，中國新車評(píng)價(jià)規(guī)程（China New Car Assessment Programme,C-NCAP）增加了AEB 功能測評(píng)，包括追尾防護(hù)和行人保護(hù)等功能[5]。上述標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)主要針對實(shí)車試驗(yàn)，可以最大程度保證AEB 功能測試的準(zhǔn)確性，但試驗(yàn)成本較高且存在一定風(fēng)險(xiǎn)[6]。

目前學(xué)者們對AEB 仿真測試的應(yīng)用主要集中于對控制算法或評(píng)價(jià)體系的驗(yàn)證分析，而對提升AEB 仿真測試精度的研究比較匱乏。AEB 仿真測試對控制算法驗(yàn)證和試驗(yàn)結(jié)果分析，應(yīng)建立在較高測試精度的基礎(chǔ)上，因此，建立高可信度的AEB 仿真測試系統(tǒng)顯得至關(guān)重要。

HAN Inhwan 對NHTSA 的車輛路口碰撞事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了提取分析，提出了17 種新的事故場景并進(jìn)行仿真驗(yàn)證[7]；李霖等人針對中國道路交通環(huán)境下騎車人引發(fā)的交通事故，應(yīng)用聚類分析對采集的危險(xiǎn)工況進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了7 類典型危險(xiǎn)場景，通過設(shè)計(jì)測試車輛和目標(biāo)車輛的速度，建立面向騎車人的典型AEB測試方法，并利用仿真軟件進(jìn)行了測試驗(yàn)證[8]。林國慶等人通過分析中國交通事故深入研究(China In-Depth Accident Study,CIDAS)乘用車事故數(shù)據(jù)，制定出多種符合中國國情AEB 行人測試場景，并用仿真軟件進(jìn)行了合理性驗(yàn)證[9]。張慧等人基于直線行駛時(shí)前后2 車的運(yùn)動(dòng)情況，對其交互過程進(jìn)行理論分析，選取加速度的碰撞時(shí)距作為參數(shù)，提出了3 種測試工況，并在虛擬環(huán)境中進(jìn)行了仿真測試，對提出的測試工況、評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行了分析[10]。

本文基于一汽集團(tuán)某車型自主開發(fā)的自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)控制算法，搭建由場景模型、車輛模型、傳感器模型和控制算法模型組成的閉環(huán)仿真測試系統(tǒng)，完成AEB 仿真測試，并用實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果對仿真模型進(jìn)行了修正，以期提高AEB 仿真測試精度。最后，通過實(shí)車試驗(yàn)，來驗(yàn)證搭建的AEB 仿真測試系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

1 自動(dòng)緊急制動(dòng)仿真測試系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文的自動(dòng)緊急制動(dòng)仿真測試系統(tǒng)是基于ASM 和Simulink 聯(lián)合仿真實(shí)現(xiàn)各模型所搭建和集成的。ASM是由dSPACE 公司開發(fā)的仿真軟件，支持車輛動(dòng)力學(xué)及交通場景仿真。其中 ASM Vehicle Dynamics 是車輛動(dòng)力學(xué)實(shí)時(shí)仿真模型，該模型為多體系統(tǒng)，包括動(dòng)力傳動(dòng)模型、發(fā)動(dòng)機(jī)模型、半經(jīng)驗(yàn)輪胎模型、懸架模型、轉(zhuǎn)向模型、制動(dòng)模型以及基于ASM 的駕駛員模型等。所有模型均提供MATLAB/Simulink 接口，可實(shí)現(xiàn)車輛模型與場景模型、傳感器模型和控制模型的集成[11]。

仿真的場景模型、車輛模型和傳感器模型在ASM中搭建，控制模型在Simulink 環(huán)境下搭建。車輛模型向控制模型輸入本車速度、加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、油門及制動(dòng)踏板開度等車輛狀態(tài)信息；傳感器模型根據(jù)自身設(shè)定的探測范圍，從場景模型中提取其它物體與本車的相對距離、相對速度、相對角度等目標(biāo)信息并輸入到控制模型中；控制模型將根據(jù)上述輸入信息判斷是否激活自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)功能并向車輛模型輸出期望制動(dòng)減速度，最終形成系統(tǒng)閉環(huán)，如圖1 所示。

圖1 AEB 閉環(huán)仿真測試系統(tǒng)

1.2 場景模型

自動(dòng)駕駛場景是自動(dòng)駕駛汽車行駛場合與駕駛情景的有機(jī)組合，由靜態(tài)場景和動(dòng)態(tài)場景2 部分構(gòu)成。其中靜態(tài)場景由具備靜態(tài)特征的道路、交通設(shè)施、天氣、光照等組成；動(dòng)態(tài)場景由具備動(dòng)態(tài)特征的交通參與者組成[12]。

靜態(tài)場景根據(jù)需求的道路設(shè)施要素進(jìn)行搭建，具體包括路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、道路幾何特征、道路表面材質(zhì)、車道線、路面標(biāo)識(shí)、交通燈牌、街邊建筑等，組合上述要素，來形成道路狀況、道路周圍環(huán)境、道路曲率半徑等靜態(tài)場景。

在搭建好的靜態(tài)場景基礎(chǔ)上，布置交通參與者，并設(shè)置其初始狀態(tài)，如位置、角度、速度等；之后設(shè)置各交通參與者的交互動(dòng)態(tài)，賦予其滿足測試場景要求的行為能力，如制動(dòng)、加速、轉(zhuǎn)向、變道等。

1.3 車輛模型

1.3.1 車輛模型搭建

本文以ASM 的13 自由度車輛模型為基礎(chǔ)，根據(jù)被測車輛的各項(xiàng)整車性能參數(shù)，來搭建高精度車輛動(dòng)力學(xué)模型，可模擬各種工況下車輛的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。車輛輪胎規(guī)格為215/55 R18,其它基本參數(shù)如表1 所示。

表1 車輛基本參數(shù)

1.3.2 制動(dòng)模型

ASM 車輛模型中的制動(dòng)模型為ESP 制動(dòng)液壓系統(tǒng)模型，由制動(dòng)主缸和兩條獨(dú)立制動(dòng)回路組成，制動(dòng)回路系統(tǒng)計(jì)算每個(gè)制動(dòng)輪缸中的壓力。制動(dòng)模型無法直接接收制動(dòng)減速度請求，因此需建立減速度與制動(dòng)主缸壓力的對應(yīng)關(guān)系。在未進(jìn)行實(shí)車試驗(yàn)之前，先基于車輛模型建立車速-減速度-制動(dòng)主缸壓力的三維查詢表，如圖2 所示。

圖2 車速-減速度-制動(dòng)主缸壓力查詢表

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，通過反向查表方式，將自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)功能激活時(shí)的期望減速度轉(zhuǎn)換為制動(dòng)主缸壓力，輸入到模型的制動(dòng)主缸中，實(shí)現(xiàn)仿真測試閉環(huán)控制。

1.3.3 車輛模型集成

為將車輛模型嵌入到閉環(huán)仿真測試系統(tǒng)中，需要在Simulink 環(huán)境下，將車輛的位置、角度、輪胎與路面接觸點(diǎn)的高度等信息輸入到場景模型；同時(shí)將車速、方向盤轉(zhuǎn)角、油門及制動(dòng)踏板開度等信息輸入到控制模型，實(shí)現(xiàn)車輛模型集成。

1.4 傳感器模型

1.4.1 傳感器模型選擇

激活自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)功能需要車輛搭載傳感器并探測周邊環(huán)境信息，同時(shí)將環(huán)境信息輸入到控制模型中進(jìn)行決策。傳感器模型的選擇應(yīng)兼具準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性3 方面的技術(shù)特點(diǎn)。準(zhǔn)確性指傳感器模型能有效提取探測范圍內(nèi)的物體信息；實(shí)時(shí)性指數(shù)據(jù)處理必須與車輛模型解算保持同步；魯棒性指在極端場景下傳感器模型內(nèi)部要保持穩(wěn)定。

目前傳感器模型主要分為3 種：第1 種為物理級(jí)傳感器模型，可直接仿真?zhèn)鞲衅髂軌蚪邮盏降脑夹盘?hào)，如光線、電磁波、超聲波等；第2 種為信號(hào)級(jí)傳感器模型，直接仿真控制電控嵌入式系統(tǒng)中的數(shù)字處理芯片的輸入單元；第3 種為真值級(jí)傳感器模型，即直接輸出傳感器模型探測范圍內(nèi)的目標(biāo)真值信息[13]。本文選擇真值級(jí)傳感器模型。

1.4.2 傳感器模型搭建

搭建真值級(jí)傳感器模型，需要確認(rèn)試驗(yàn)車輛所搭載傳感器的探測距離、水平視場角、垂直視場角、盲區(qū)距離等外特性模型參數(shù)，依照參數(shù)搭建模型。本文中試驗(yàn)車輛采用毫米波雷達(dá)傳感器，根據(jù)實(shí)車搭載的毫米波雷達(dá)參數(shù)，設(shè)定傳感器模型的探測距離為210 m，水平視場角為±45°，垂直視場角為±8°，盲區(qū)距離為0.5 m。

1.5 AEB 控制模型

本AEB 系統(tǒng)采用毫米波雷達(dá)感知前方目標(biāo)車輛，根據(jù)目標(biāo)的速度、目標(biāo)與本車的距離以及本車車速等參數(shù)，綜合判斷碰撞風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)判定存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，駕駛員未采取轉(zhuǎn)向、制動(dòng)等措施避免碰撞，則激活A(yù)EB功能。AEB 功能激活后，控制模型將向車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)(electronic stability control，ESC)發(fā)送-8 m/s2的減速度請求；ESC 收到減速度請求并執(zhí)行制動(dòng)響應(yīng)，車輛剎停后，ESC 保壓3 s 后AEB 退出。

2 測試工況

選取3 個(gè)測試工況，來進(jìn)行AEB 功能仿真測試與實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果的對比分析。本車以不同車速勻速行駛，目標(biāo)車在本車前方靜止，兩者中心線對齊，起始距離為50 m，工況1、工況2、工況3 的車速分別為：10、20、25 km/h。

圖3 所示為測試場景，圖4 所示為仿真測試過程。

圖3 測試場景

3 實(shí)車試驗(yàn)

在海南熱帶汽車試驗(yàn)場，進(jìn)行3 種工況的AEB 實(shí)車試驗(yàn)，試驗(yàn)過程與第2 章中仿真測試保持一致，如圖5 所示。實(shí)車試驗(yàn)場地的車道長度為1.8 km，車道寬度為3.75 m，試驗(yàn)車輛搭載RT Range 高精度慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確獲取試驗(yàn)車輛和目標(biāo)車輛之間的相對距離。

圖5 AEB 實(shí)車試驗(yàn)

表2 為AEB 仿真與實(shí)車試驗(yàn)的結(jié)果對比，其中TTC (time to collision,預(yù)計(jì)碰撞時(shí)間)為AEB 功能激活時(shí)本車與目標(biāo)車的預(yù)計(jì)碰撞時(shí)間；最大減速度-amax為本車從AEB 功能激活到本車停穩(wěn)時(shí)間內(nèi)的最大減速度；平均減速度-aavg為AEB 功能激活到本車停穩(wěn)時(shí)間內(nèi)的平均減速度；最小車間距d為本車停穩(wěn)后本車與目標(biāo)車的縱向距離。

表2 AEB 仿真與實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果

4 制動(dòng)模型修正

由表1 可知：仿真測試與實(shí)車試驗(yàn)的AEB 激活TTC 的平均誤差為60 ms；最大減速度的平均誤差為2.24 m/s2；平均減速度的平均誤差為2.07 m/s2；最小車間距的平均誤差為0.41m。仿真與實(shí)車試驗(yàn)相比，AEB 激活TTC 的誤差較小，說明AEB 激活時(shí)仿真和實(shí)車的車速、車間距等狀態(tài)基本相同，AEB 控制算法在仿真和實(shí)車試驗(yàn)中的表現(xiàn)可視為一致。在AEB 激活時(shí)狀態(tài)基本無誤差的情況下，導(dǎo)致最大減速度、平均減速度和最小車間距等指標(biāo)出現(xiàn)較大誤差的主要原因在于系統(tǒng)的制動(dòng)執(zhí)行模塊，即仿真車輛模型和實(shí)車的制動(dòng)響應(yīng)存在較大差異。

為減少仿真車輛模型和實(shí)車的制動(dòng)響應(yīng)誤差，本文運(yùn)用實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)對車輛模型的制動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行修正。在仿真和實(shí)車試驗(yàn)中分別執(zhí)行相同的制動(dòng)工況是：本車以25 km/h 勻速行駛，車速穩(wěn)定后向車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)(ESC)發(fā)送8 m/s2的減速度請求，對比仿真與實(shí)車的制動(dòng)響應(yīng)曲線，見圖6。

如圖6 所示，車輛模型與實(shí)車相比，其制動(dòng)系統(tǒng)的超調(diào)小，響應(yīng)時(shí)間和峰值時(shí)間較短，二者制動(dòng)響應(yīng)過程存在較大誤差。針對實(shí)車的制動(dòng)響應(yīng)特點(diǎn)，車輛模型的制動(dòng)系統(tǒng)需要增加對應(yīng)的修正模型，包括純延遲環(huán)節(jié)、慣性延遲環(huán)節(jié)和增益環(huán)節(jié)，并確定各環(huán)節(jié)的參數(shù)，以保證車輛模型的制動(dòng)響應(yīng)精度接近實(shí)車。

圖6 仿真與實(shí)車制動(dòng)響應(yīng)對比

精度的定義為

式中：ai為實(shí)車試驗(yàn)中的減速度，為仿真測試中的減速度。制動(dòng)模型修正前，u2=1 851.95。制動(dòng)系統(tǒng)修正流程見圖7。

如圖7 所示，控制模型輸出期望減速度，制動(dòng)模型將輸入的期望減速度轉(zhuǎn)換為車輛模型可執(zhí)行的制動(dòng)主缸壓力或輪缸壓力，再經(jīng)過增益環(huán)節(jié)、純延遲環(huán)節(jié)和慣性延遲環(huán)節(jié)的修正后輸入到車輛模型中，計(jì)算得到仿真減速度。通過反復(fù)辨識(shí)增益環(huán)節(jié)、純延遲環(huán)節(jié)和慣性延遲環(huán)節(jié)的參數(shù)，使制動(dòng)模型修正到滿足精度要求。

圖7 制動(dòng)系統(tǒng)修正流程

經(jīng)過系統(tǒng)辨識(shí)，純延遲環(huán)節(jié)參數(shù)Td=0.17，慣性延遲環(huán)節(jié)參數(shù)Th=0.25，增益環(huán)節(jié)參數(shù)Gay=1.25。

圖8 所示為修正制動(dòng)模型后仿真與實(shí)車的制動(dòng)響應(yīng)對比，制動(dòng)系統(tǒng)的響應(yīng)精度得到較大提升。制動(dòng)模型修正后，u2=304.14。

圖8 制動(dòng)模型修正后仿真與實(shí)車制動(dòng)響應(yīng)對比

5 模型修正后的仿真結(jié)果

圖9（見下一頁）為制動(dòng)模型修正后，在3 種工況下仿真測試與實(shí)車試驗(yàn)的數(shù)據(jù)曲線對比。

圖9 3 種工況仿真測試與實(shí)車試驗(yàn)對比

表3（見下一頁）為制動(dòng)模型修正后仿真與實(shí)車試驗(yàn)的結(jié)果對比。結(jié)合3 個(gè)測試工況，仿真與實(shí)車試驗(yàn)的AEB 激活TTC 的平均誤差為70 ms；最大減速度的平均誤差為0.34 m/s2；平均減速度的平均誤差為0.16 m/s2；最小車間距的平均誤差為4 cm。

表3 制動(dòng)模型修正后AEB 仿真與實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果

由表2、3 可知：制動(dòng)模型修正后多個(gè)指標(biāo)的仿真精度得到了較大提升：與試驗(yàn)結(jié)果相比，最大減速度的平均誤差減少1.90 m/s2；平均減速度的平均誤差減少1.91 m/s2；最小車間距的平均誤差減少0.37 m。

6 結(jié)論

本文分別進(jìn)行了自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)功能的仿真測試和實(shí)車試驗(yàn)，并對兩者的結(jié)果進(jìn)行對比分析，增加由純延遲環(huán)節(jié)、慣性延遲環(huán)節(jié)和增益環(huán)節(jié)組成的修正模型，對車輛制動(dòng)模型進(jìn)行修正。模型修正后的試驗(yàn)結(jié)果表明：通過增加修正模型，仿真測試系統(tǒng)能夠大幅提升測試精度，對AEB 功能進(jìn)行準(zhǔn)確有效的驗(yàn)證。