面向紧急工况下车辆主动换道策略研究.pdf

10.16638/ki.1671-7988.2023.016.001 10.16638/ki.1671-7988.2023.016.001 面向紧急工况下车辆主动换道策略研究 张城瑞，贾文强*，白国庆（太原学院 机电与车辆工程系，山西 太原 030032）摘要：在车辆处于紧急情况无法主动变道或驾驶员无法自主完成变道的情况下，往往会发生追尾事故，为降低车辆对驾驶员依赖，提高车辆自主判断路况环境的能力，文章提出了一种利用叠加函数来设计上层控制器的设计方法。据实际的换道控制逻辑建立换道逻辑模型，通过引入的叠加函数建立变道轨迹规划算法，采用预瞄比例-积分-微分（PID）建立轨迹追踪模型，最后构建了 CarSim 动力学模型，并设置相应的性能参数，通过联合仿真结果表明，车辆能够较好的追踪上层控制器所规划的路径，车辆横向加速度维持0.15 m/s2的范围之内，通过该方法建立的主动换道控制逻辑能使车辆保持良好的横纵向控制动力学稳定性。关键词：主动换道；叠加函数；规划算法；轨迹跟踪 中图分类号：U461 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2023)16-01-06 Research on Active Lane Change Strategy for Vehicles under Emergency Conditions ZHANG Chengrui,JIA Wenqiang*,BAI Guoqing(Department of Electromechanical and Vehicle Engineering,Taiyuan University,Taiyuan 030032,China)Abstract:Rear-end collision accidents often occur when the vehicle is unable to change lane actively in an emergency or the driver is unable to complete the lane change autonomously.In order to reduce the dependence of the vehicle on the driver and improve the ability of the vehicle to judge the road environment autonomously,this paper proposes a design method of using the superposition function to design the upper controller.According to the actual lane change control logic,the lane change logic model is established.The lane change trajectory planning algorithm is established by the introduced superposition function.The trajectory tracking model is established by preview proportional-integral-derivative(PID).Finally,the CarSim dynamic model is constructed and the corresponding performance parameters are set.The joint simulation results show that the vehicle can better track the path planned by the upper controller,and the lateral acceleration of the vehicle is maintained within the range of 0.15 m/s2.The active lane change control logic established by this 作者简介：张城瑞（1993），男，硕士，助教，研究方向为车辆动力学控制，E-mail:。通信作者：贾文强（1970），男，正高级工程师，研究方向为机械设计与制造，E-mail:。基金项目：山西省教育科学“十四五”规划课题（GH-220341）。2 汽 车 实 用 技 术 2023 年 method can make the vehicle maintain good lateral and longitudinal control dynamic stability.Keywords:Active lane change;Superposition function;Planning algorithm;Trajectory tracking 面对越来越复杂的道路情况，单一依赖驾驶员对路面情况进行分析并脱险已经存在越来越明显的隐患，车辆的智能化已经成为一项重要指标，徐长明1从消费者和电动化两个角度分析我国智能汽车未来前景十分良好，宋广辉2分析智能汽车决策控制技术是未来发展趋势关键一环，其中针对目标车辆换道逻辑进行合理的轨迹规划已经成为重要课题，国内外学者对此进行了大量的研究，侯德藻3根据驾驶员优先原则设计了基于最优跟踪理论的上层控制器。赵雪淞4将轨迹规划分为路径规划和速度规划分别利用二次规划和动态规划算法求解，轨迹跟踪采用位置-速度设计跟踪控制器。CAO 等5通过设计的纵、横向主动车辆防碰撞系统在模拟环境下进行了仿真，验证了在不同场景下该系统都有很好的表现。王海涛6利用五次多项式曲线设计了横向离线线性二次型调节器与纵向预瞄比例-积分-微分（Proportional-Integral-Derivative,PID）调节相结合的避障跟踪控制策略。付鹏7提出自适应巡航策略并在仿真条件下验证了策略的有效性，以上主要是针对换道策略的可行性进行了研究，缺乏基于换道策略控制精确性的研究。本文针对车辆换道场景，优化车辆换道策略，建立纵向安全距离模型；侧向换道引入基于叠加函数路径规划策略；基于 PID 驾驶员模型设计轨迹跟踪控制器；最后在 CarSim 环境下建立模型对车辆控制精确性进行模拟仿真验证。1 场景和对策分析 在紧急工况时前车与后车由于车距过近或者刹车距离不足等原因，极有可能造成追尾，考虑到这种紧急工况下的车辆安全问题，本文设计的主动换道系统既可以在紧急工况下接管车辆，又能保证车辆的安全，该系统的换道逻辑如下：由摄像头与超声波雷达组成感知层，摄像头来感知两车的相对车距与车速，超声波雷达则用来测量后车距离速度信息；路径规划和轨迹追踪两部分组成主动换道控制器。路径规划通过叠加函数计算出一条平滑的轨迹，而轨迹跟踪依靠预瞄驾驶员模型来跟踪这条轨迹；控制器通过感知层反馈的信息来得知两车距离和速度信息，当距离模型判断相对车距已经无法通过紧急制动来避免追尾时，车辆触发主动换道模块。图 1 和图 2 分别为主动换道原理图和换道示意图。注：MCU：微控制单元（Micro Controller Unit）。图 1 车辆换道原理图 图 2 车辆换道示意图 该系统需在保持车辆稳定性和安全性的前提下，根据前方障碍物的状态信息及行车环境来判 断当前车距是否安全，规划出换道路径，感知层获得的前车和自车的速度距离信息，由安全距离模型进行判断是否达到换道条件输出对应的碰撞时间，控制器据此进行换道路径的规划，根据规划路径与车辆实际行驶轨迹之间的偏差进行调节来实时调整期望的方向盘转角。其整体控制框架如图 3 所示。第 16 期 张城瑞，等：面向紧急工况下车辆主动换道策略研究 3 图 3 控制框架 图中的 xd，vd为前车累积位移与实时车速；tc为预估碰撞时间；x，v1为自车累积位移和实时车速。2 模型建立 2.1 换道逻辑模型 判断条件是否符合变道规则是换道逻辑模型的核心，关键点是在最大制动加速度和最小换道距离之间进行判断。纵向制动的优先级高于主动换道系统，故引入碰撞时间（Time To Collision,TTC）和最小安全车距临界值 Sr作为换道的判别依据。其控制逻辑如图 4 所示。图 4 换道逻辑判断框图 由感知层获取的车距信息、相对车速与最小安全车距临界值 Sr与碰撞时间进行判别。通过比较两车实际车距 S 和最小安全车距临界值 Sr的大小选择避撞方式，当 S0.8 时选择换道，车辆碰撞时距定义为 -1vTTCS=（1）式中，v 为两车相对速度；S 为两车实际间距。TTC-1越小说明车辆越安全。最小安全车距临界值定义为在满足两车行驶过程中相对静止的最小安全距离，即前后两侧速度基本保持一致，不发生碰撞的最小测距，则自车的行驶距离为 221211112vvdvta=+（2）前车的行驶距离为 122211()vvdvta=+（3）式中，t1为刹车制动迟滞时间；v1为自车速度；v2为前车速度；a1为自车减速度；d1为迟滞时间内自车位移；d2为迟滞时间内前车位移，安全距离模型可以表示为 Sr21022121221110112121101()2()()2Sdddvvvvvtvtdaavvvvtda=+=+=+（4）式中，d0为最小安全保持间距。2.2 预瞄模型 驾驶员预瞄模型分为单点预瞄和双点预瞄两种，而且多数的工况是基于转向角作为输入，由于车辆换道是小曲率工况的路径，所以基于单点预瞄算法来建立模型如图 5 所示，进而计算出最优转向角。当汽车行驶在车道线为 f(t)的方程上时，驾驶员会向前预视一个距离 d，则对应的预瞄时 间 为 Tp=d/v,驾 驶 员 前 视 点 的 横 向 坐 标 为f(t+Tp)，此时根据侧向加速度ys?(t)，输入一个方向盘转角，在 t+Tp时刻汽车的横向位移为 2ppp()()()()2Ty tTy tT y ty t+=+?（5）图 5 单点预瞄模型 基于驾驶员的经验原则，通常在实际场景下驾驶员会选择最优的侧向加速度来保持规划路径与轨迹的一致性。车辆在行驶时间 Tp后，保证纵向位移 y(t+Tp)与预期轨迹 f(t+Tp)相一致。由式（5）4 汽 车 实 用 技 术 2023 年 可推导出最优侧向加速度为 pp2p2()()()()y tf tTy tT y tT=+?（6）将车辆和驾驶员的延迟和滞后因素考虑在内，引入最优侧向加速度反馈校正系统，如图 6所示。图 6 预瞄系统反馈校正模型 图 6 中，C0，Ca为驾驶员校正系数，依靠车辆的动力学模型传递函数sw/()ys?来确定；P(s)为预瞄环节传递函数；Td为驾驶员延迟时间。2.3 CarSim 车辆动力学模型 基于上海大众的某一款车型的参数进行动力学建模，如表 1 所示。表 1 自车相关参数 参数 符号 数值 整车质量/kg m 1 500 滚动阻力系数 f 0.014 空气阻力系数 CD 0.25 正面迎风面积/m2 A 1.8 轴距/m L 2.7 重心到前轮中心的距离/m La 1.05 重心高度/m hg 0.66 轮胎滚动半径/m r 0.304 3 算法设计 3.1 换道轨迹规划算法 在换道轨迹算法中，当满足换道条件需要进行路径规划时，本文提出了利用叠加函数的方法来进行换道路径的规划，该算法的初始函数表示如下：y=x+sinx （7）车辆换道结束时累计横向位移为 d，沿车道线方向的累计纵向位移为 L，则该换道轨迹函数为 ()()sin()222/2/2dLLy xxxLL=+（8）假设车辆在换道行驶过程中的纵向方向的车速保持不变，即 x=vxt 可得()()sin()222/2/2xxdLLy tv tv tLL=+（9）在此假设自车在换道过程中横向累计位移 d是 3 m，纵向累计位移是 100 m，那么根据换道轨迹规划算法所得到的换道轨迹如图 7 所示。图 7 规划换道轨迹 可以看出，从始至终车辆换道轨迹始终保持平滑的曲率，并且起点和终点的曲线率都近似接近于 0，认为这条轨迹可以作为车辆主动换道的依据和参考。在车辆行驶过程中，规划的轨迹是否满足车辆动力学的要求及自身各方面条件的约束，需要进行进一步的分析，以满足设计出的路径是切实可行的。如图 8 所示，A、B 两车满足相对较近的车距时，假设执行换道动作，由于车辆航向角变化幅度很小，并且保持一定的纵向距离可以在换道过程中有较好的行驶舒适性，因此，可以认为车辆 A是以平动的方式在进行换道动作，在此过程中车辆与道路中心线之间的夹角基本保持为零。换道路线规划不合理会导致发生追尾或者碰撞，对于叠加函数改进的研究方法可知，可通过减小纵向末位移规划值来增加相同纵向位移上的侧向位移，从而避免与障碍发生碰撞。为了使规划的路第 16 期 张城瑞，等：面向紧急工况下车辆主动换道策略研究 5 线仍是纵向正弦函数路线，减小侧向末位移规划值的同时需要相应降低换道时间。图 8 临界碰撞距离 另外，侧向加速度过大会增加轨迹跟踪的难度，因此有必要对侧向加速度计算在合理范围内取值。一般车辆的侧向加速度控制在2 m/s2，根据经验值，车辆的最大侧向加速度 aymax在 1/4 换道时刻左右，而且误差在 2%左右，考虑到侧向加速度本身较小，该误差可以忽略不计，因此，用叠加函数进行路径规划时，需要满足估算的侧向加速度满足约束，可以类比第一种情况，当不满足约束时，可以通过延长换道时间来减小侧向加速度。由分析可知，两种情况不能同时满足，需要通过合理的迭代求得同时满足以上两种情况的最优规划路径。3.2 车辆轨迹追踪算法 由于汽车是复杂的非线性系统，在图 6 中提到的模型的校正系数以及汽车的传递函数很难建立。所以基于传统 PID 控制的特点来建立预瞄 PID驾驶员模型，通过控制方向盘转角来对规划的轨迹进行追踪。PID 是一种线性控制，其一般控制率为 （10）为了方便表达，定义 Ki=Kp/Ti，Kd=KpTd，则式（10）可以改写为 （11）式中，Kp、Ki、Kd分别为比例系数，积分和微分时间常数。故相应的 PID 驾驶员模型如图 9 所示。图 9 预瞄 PID 驾驶员模型 4 仿真测试 在 Matlab/Simulink 环境下建立控制模型，在CarSim 环境下建立仿真工况进行联合仿真。设定车辆换道宽度为 2.5 m，运行速度为 60 km/h，当触发主动变道条件时，以下为该条件下自车的仿真结果。图 10 中的两条曲线分别代表规划的路径和车辆的实际路径。图 11 为变道过程中实际车辆的方向盘转角，可以看出，方向盘转角波动范围始终控制在 18以内，无大范围的波动，变化过程较为平稳，与实际变道场景下驾驶员操作方向盘的习惯基本保持一致；图 12 与图 13 为车辆在变道过程中，自车在纵向和横向速度的变化趋势图，从两图来看，从变道开始到变道结束的整个过程中，车辆纵向速度基本能稳定保持在一个既定合理的区间。车辆在自车坐标系参照下，6 s 左右换道过程中，车辆横向速度基本在0.18 km/h 的范围内波动；图 14 为换道过程中自车的横向加速度，可以很明显的看出，车辆在换道过程中整体加速度的变换趋势较为平缓和均匀，开始变道时车辆横向加速度逐渐增大到 0.13 m/s2，当车辆即将完成 图 10 换道轨迹 图 11 方向盘转角 6 汽 车 实 用 技 术 2023 年 图 12 纵向速度 图 13 横向速度 图 14 横向加速度 变道时，横向加速度由 0.13 m/s2逐渐变为-0.14 m/s2直至变道完成，车辆变道历时 6 s 左右，最后保持匀速行驶。5 结论 本文研究了车辆在紧急情况下主动换道策 略，并提出了基于叠加函数设计上层控制器的方法，建立了换道逻辑模型和变道轨迹规划算法，并对车辆在紧急工况下进行了模拟仿真研究，通过研究结果可得如下结论：1）本文所设计的控制策略考虑了实际工况下的约束条件，预测轨迹较为合理。2）车辆行驶在中高速区间过程中，能够按照预期所规划的路径，满足约束条件实现精确的轨迹跟踪。3）基于本文所设计的控制策略，车辆横、纵向动力学偏差保持在一个合理的范围内，具有良好的稳定性，可以较好兼顾驾驶员的舒适性。本文所存在的不足之处是缺乏在不同速度紧急工况条件下对所设计的控制策略进行测试，今后要充分考虑各种工况进行验证测试，增加结论的可信性。参考文献 1 徐长明.我国智能汽车发展趋势J.智能网联汽车,2023(1):10-11.2 宋广辉.智能汽车技术未来发展趋势J.时代汽车,2020(21):29-30.3 侯德藻.汽车纵向主动避撞系统的研究D.北京:清华大学,2004.4 赵雪淞.智能车辆换道轨迹规划与跟踪控制算法研究D.长春:吉林大学,2022.5 CAO H T,SONG X L,HUANG Z Y,et al.Simulation Research on Emergency Path Planning of an Active Collision Avoidance System Combined with Longi-tudinal Control for an Autonomous VehicleJ.Proce-edings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering,2016,230(12):1624-1653.6 王海涛.汽车在高速行驶工况下的避障路径规划与路径跟踪研究D.沈阳:沈阳工业大学,2022.7 付鹏.基于自适应巡航的车辆主动换道仿真J.汽车实用技术,2023,48(1):48-51.