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      超磁致伸縮式AEB系統(tǒng)縱向避撞算法及仿真驗證

      2024-10-23 00:00:00劉振華查競舟
      時代汽車 2024年20期

      摘 要:提出一種以超磁致伸縮致動器GMA為制動執(zhí)行機(jī)構(gòu)的超磁致伸縮式AEB(autonomous emergency braking system,自動緊急制動系統(tǒng))系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)車身輕量化、快速制動和主動制動的效果。對比了五種避撞算法在超磁致伸縮式AEB系統(tǒng)的作用下的縱向避撞效果。以碰撞時間來判斷避撞效果的TTC算法;以制停后前后兩車相對距離為避撞效果的4種安全距離算法:Mazda算法、Honda算法、Berkeley算法和SeungwukMoon算法。以均能實現(xiàn)車輛避撞為前提(車速為10~80km/h),將4種安全距離算法的前后兩車相距最小安全距離d0值設(shè)置為18m。搭建PreScan/Simulink的聯(lián)合仿真平臺,對比五種算法的避撞效果。最終仿真結(jié)果表明,TTC算法避撞效果最佳。

      關(guān)鍵詞:超磁致伸縮致動器 超磁致伸縮式AEB系統(tǒng) TTC算法 安全距離算法 聯(lián)合仿真

      0 引言

      汽車的普及持續(xù)改變著人們的出行和運(yùn)輸方式,便利了人們的生活,但同樣也帶來了不容忽視的道路交通安全問題[1]。截止2023年年底,全國道路交通事故萬車死亡人數(shù)1.38人,全國民用汽車保有量33618萬輛[2],全年交通事故造成死亡人數(shù)為46392人。如此多的交通安全問題引起社會的廣泛關(guān)注,如何減少或避免交通事故發(fā)生成為汽車技術(shù)研究的重點(diǎn)。

      超磁致伸縮式AEB系統(tǒng)以超磁致伸縮致動器(GMA)為制動執(zhí)行機(jī)構(gòu),與自動緊急制動系統(tǒng)(autonomous emergency braking,AEB)相結(jié)合,相比傳統(tǒng)油壓制動執(zhí)行機(jī)構(gòu)的AEB系統(tǒng)不僅減輕制動執(zhí)行機(jī)構(gòu)的重量、簡化復(fù)雜程度,同時提升了制動器響應(yīng)速度和汽車的主動安全性能。本文針對目前主流的五種避撞算法,碰撞時間TTC(time to collision)算法、Mazda算法、Honda算法、Berkeley算法和SeungwukMoon算法,模擬車輛在配備超磁致伸縮式AEB系統(tǒng)的作用下進(jìn)行聯(lián)合仿真分析和對比,仿真軟件為PreScan和Matlab。在PreScan中搭建仿真交通場景、車輛模型和傳感器模型等,在Simulink中搭建GMA模型和避撞算法,構(gòu)建聯(lián)合仿真平臺對五種避撞算法進(jìn)行分析研究,均以避撞為前提對比其避撞效果。

      1 GMA模型建立

      根據(jù)磁疇理論的Jiles-Atherton 模型,并利用GMA輸出位移和輸出力的公式[3]得到GMA在Simulink中建模的模型如圖1所示。Jiles-Atherton 模型的主要方程表達(dá)式如下:

      H值為直流電流產(chǎn)生的激勵磁場強(qiáng)度,由公式得來,I為線圈電流,N為線圈匝數(shù),為GMM棒的長度。為預(yù)應(yīng)力誘發(fā)的磁場,為材料磁疇間產(chǎn)生的磁場。通常把預(yù)應(yīng)力誘發(fā)的磁場表現(xiàn)為應(yīng)力對磁場的貢獻(xiàn)項為有效磁場強(qiáng)度,M為磁化強(qiáng)度,為無磁滯磁化強(qiáng)度,為不可逆的磁化強(qiáng)度,為可逆磁化強(qiáng)度,當(dāng)H減小時,,當(dāng)增加時,,分別為疇壁相互作用系數(shù)、不可逆損耗系數(shù)、無磁滯磁 化強(qiáng)度形狀系數(shù)、飽和磁化強(qiáng)度和可逆系數(shù)[4]。

      2 避撞算法分析

      2.1 TTC算法

      TTC為自車與前車發(fā)生碰撞所需時間。當(dāng)TTC達(dá)到預(yù)先設(shè)定值時,該算法將將被激發(fā)。其算法的碰撞時間和安全距離可用如下公式表示:

      其中,D為前后兩車相隔距離;為前后兩車速度差值;為緊急狀況下車輛制動后相距距離;為前后兩車相距的最小安全距離,此處取3m。兩車相碰撞所需時間TTC可用如下圖2所示的模型計算得到。

      2.2 Mazda算法

      式中,dbr:為自車制動直至停止所行駛的距離,:自車車速,:自車與前車相對速度,a1:自車減速度最大值(這里取6m/s2),a2:前方車輛的減速度最大值(這里取8m/s2),t1:駕駛員反應(yīng)延遲時間(這里取0.1s),t2:制動器延遲時間(這里取0.6s),d0:自車停車后與前車最短距離(這里取3m)[5]。Mazda的安全距離模型如下圖3所示。

      2.3 Honda算法

      Honda算法的避撞過程包含碰撞預(yù)警(CW)和碰撞避免(CA)兩過程,亦稱為碰撞預(yù)警和避免的邏輯[6]。其算法可用如下公式表達(dá):

      其中是自車速度,是前后兩車相對速度,是前方車輛的速度,a1、a2依次為自車和前車的減速度最大值,t1、t2分別是系統(tǒng)延遲時間和制動時間。在此式中,a1、a2均為7.8m/s2、t1=0.5s、t2=1.5s??傻闷渌惴P腿鐖D4所示。

      2.4 Berkeley算法[7]

      該算法下的本車運(yùn)動狀況可用如下公式表達(dá):

      式中,:前后兩車相對速度,t1:駕駛員反應(yīng)時間(取1s),t2:制動系統(tǒng)延遲時間(取0.2s),a2:兩車制動時減速度最大值(取6m/s2)。Berkeley的安全距離模型如下圖5所示。

      2.5 SeungwukMoon算法

      其中,為制動危險距離;為前后兩車相對速度;為系統(tǒng)的延遲時間(取1.2s);為制動因素(取1);為自車速度;amax車為自車制動減速度的最大值(取6m/s2),d0為自車停車后與前車最短距離(取3m)[8-9]。Seungwukmoon的危險制動距離閾值模型如圖6所示。

      3 五種碰撞算法仿真結(jié)果分析

      為了對比各種算法的避撞效果,將TTC算法的全力制動、部分制動和預(yù)警時間閥值分別調(diào)整為1.2s、1.6s和2.6s;再將Mazda算法、Berkeley算法、Honda算法和SeungwukMoon算法的安全停車距離d0(3m)均調(diào)整為6*d0(18m),以所有車輛均實現(xiàn)避撞為前提進(jìn)行對比。

      由圖7的仿真結(jié)果可得知TTC避撞算法:在多種不同工況,車輛主動制停后相對車距d_end值最為集中,在1.25~7.41m之間。該算法在五種算法中表現(xiàn)最佳。

      Mazda算法d_end最大值為28.65m,且在五種碰撞算法中均值最大,可知其在制動過程中介入的時機(jī)過早,易干擾駕乘人員的正常行駛。

      Honda算法在CCRs(前方靜止車輛追尾測試)場景中當(dāng)自車車速為80km/h工況下,需單獨(dú)設(shè)置d0=26m,此時d_end=1m,否則會發(fā)生碰撞;然而在其他工況下,d0值設(shè)為18m,分布的較為集中,但總體缺乏一定的穩(wěn)定性。

      Berkeley算法d_end值在2.49~ 24.22m之間,該均值相對較大,說明該算法在遇到前方障礙物時介入較早,易影響駕駛員的正常駕駛。

      SeungwukMoon在CCRb(前方減速行駛車輛追尾測試)工況下,d_end 均在14.66m~ 23.02m之間,且較為集中。在CCRs高速(本車車速80km/h)工況下,介入時機(jī)較為及時,d_end為1.55m;其在CCRs低速(本車車速10km/h)工況也表現(xiàn)較好,d_end在CCRb工況區(qū)間內(nèi)。可知該算法介入時機(jī)較為合理,穩(wěn)定性更強(qiáng)。

      4 結(jié)論

      本文以車輛配置超磁致伸縮式AEB為前提,將超磁致伸縮制動器GMA模型與五種算法在Prescan和Simulink中做聯(lián)合仿真,驗證避撞效果。采用的實驗方法為2021C-NCAP管理規(guī)則中主動安全ADAS系統(tǒng)試驗方法中的CCRb和CCRs的測試方法。通過仿真結(jié)果的對比分析可知,TTC算法表現(xiàn)最好,在不同的工況下通過設(shè)定不同的閾值可實現(xiàn)較為理想的避撞效果;四種安全距離算法中SeungwukMoon算法表現(xiàn)最好,穩(wěn)定性最高。本文中只考慮了縱向CCRb和CCRs工況,未考慮縱向CCRm(前方勻速行駛車輛追尾測試)工況。在后續(xù)工作中將繼續(xù)研究縱向CCRm工況下各種算法的表現(xiàn)情況。

      參考文獻(xiàn):

      [1]郭文博.車輛AEB系統(tǒng)防撞預(yù)警控制及仿真測試方法研究[D].重慶:重慶理工大學(xué),2021.

      [2]國家統(tǒng)計局.中華人民共和國2023年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報[N].2024.

      [3]吳承吉.磁致伸縮式線控制動系統(tǒng)建模與仿真[D].南昌:南昌工程學(xué)院,2023.

      [4]曹淑瑛.超磁致伸縮致動器的磁滯非線性動態(tài)模型與控制技術(shù)[D].天津:河北工業(yè)大學(xué),2004.

      [5]Doi A,Butsuen T,Nibe T,et al. Development of a rear-end collision avoidance system with automatic brake control [J]. Jsae Review,1994,15(4): 335 - 340.

      [6]Fujita Y,Akuzawa K,Sato M. Radar Brake System[J]. Jsae Review,1995,16(2):219-219.

      [7]Peter Seiler,Bongsob Song, J. Karl Hedrick. Developmentof a Collision Avoidance System [J]. Neurosurgery,1998.46(2): 492- 492.

      [8]Seungwuk Moon, Kyongsu Yi. Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm [J]. Vehicle System Dynamics, 2008, 46(8): 661-690.

      [9]裴曉飛,劉昭度,馬國成,等.汽車主動避撞系統(tǒng)的安全距離模型和目標(biāo)檢測算法[J].汽車安全與節(jié)能學(xué)報.2012.01:26-33.

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