考虑驾驶员差异性的安全距离模型优化_李胜琴.pdf

书书书2023 年 5 月May 2023第 44 卷第 3 期Vol 44No 3doi:10 3969/j issn 1671 7775 2023 03 001开放科学(资源服务)标识码(OSID):考虑驾驶员差异性的安全距离模型优化李胜琴，杜鹏(东北林业大学 交通学院，黑龙江 哈尔滨 150040)摘要:针对传统模型中将驾驶员反应时间设为固定值、忽略驾驶员差异性这一问题进行优化，提出一种考虑驾驶员差异性的安全距离模型 选取驾驶员驾龄、驾驶风格识别系数、车速这 3 个因素作为特征值，采用模糊控制算法，对驾驶员反应时间进行计算 基于 Honda 模型建立考虑驾驶员差异性的安全距离模型，依据中国新车评价规程(China-new car assessment program，C-NCAP)，选取前车制动工况对所提出的安全距离模型进行仿真试验验证 结果表明:所提出的模型在上述工况下具有良好的实时性和适应性，安全距离模型在保证行车安全性的基础上，驾驶员反应时间能够体现不同类型驾驶员的差异性，提高了行驶安全性关键词:安全距离模型;驾驶员差异性;驾驶员反应时间;模糊控制;碰撞预警;仿真试验中图分类号:U46191文献标志码:A文章编号:1671 7775(2023)03 0249 05引文格式:李胜琴，杜鹏 考虑驾驶员差异性的安全距离模型优化J 江苏大学学报(自然科学版)，2023，44(3):249 253，261收稿日期:2021 06 16基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572019BG01)作者简介:李胜琴(1976)，女，黑龙江哈尔滨人，副教授，博士生导师(lishengqin nefu edu cn)，主要从事车辆系统动力学建模及车辆操纵稳定性研究杜鹏(1996)，女，河北张家口人，硕士研究生(875317285 qq com)，主要从事车辆避障控制研究Optimization of safe distance model considering driver differenceLI Shengqin，DU Peng(School of Traffic and Transportation，Northeast Forestry University，Harbin，Heilongjiang 150040，China)Abstract:The traditional model sets the driver response time as fixed value，and the driver difference isignored，which can lead to the error of collision warning To optimize the problem，a safe distance modelwas proposed with considering the driver difference The three factors of drivers driving age，driving styleand speed were selected as characteristic values，and the response time of the driver was calculated byfuzzy control algorithm Based on Honda model，a safe distance model considering the driver difference wasestablished According to the China-new car assessment program(C-NCAP)，the braking condition of thefront car was selected to carry out the simulation test for verifying the proposed safe distance model Theresults show that the proposed model has good real-time performance and adaptability under the aboveconditions The safe distance model not only ensures the driving safety，but also the response time of thedriver can reflect the differences of different types of drivers to improve the driving safetyKey words:safe distance model;driver difference;driver response time;fuzzy control;collisionwarning;simulation test无人驾驶智能车辆集环境感知、决策规划、多等级辅助驾驶等功能于一体，集成应用计算机、现代传感、人工智能等技术，是车辆技术发展的趋势，主动避障技术是智能车辆研究中重要的一项技术250第 44 卷主动避障系统也称为预碰撞系统，是一种旨在避免或者降低碰撞危险程度的主动安全系统，具有一定的规避风险能力 在车辆行驶过程中，通过雷达、摄像头等传感器获取前方交通道路信息，结合本车动态参数及驾驶员操作行为，实时计算碰撞危险程度，提前发出信号警示驾驶员甚至在必要时主动介入操作相关研究1 表明，由于驾驶员自身操作不当造成的交通事故占交通事故总数的 57%65%主动避障系统可以降低由于人为操作不当造成事故的概率，但是过于激进的避障系统会降低行驶的安全性，同时影响车内乘员的乘坐舒适性;而过于保守的避障系统又会影响驾驶员的注意力，同时浪费交通资源造成交通拥堵 因此，合理的避障系统应将实时采集的车辆状态参数与行车环境信息整合，计算并进行比较判断，快速做出相应决策，在保证行驶安全性和乘坐舒适性的同时，尽可能最大化利用交通资源 主动避障系统中，安全距离模型作为判断碰撞危险程度的重要依据，直接影响避障系统的准确性与实时性现有安全距离模型主要有 2 种:基于车辆制动动力学的安全距离模型，如 Mazda 模型、Honda 模型;基于碰撞时间的安全距离模型，即 TTC(timeto collision)模型 朱冰等2 提出了一种基于路面附着系数估计的自适应汽车纵向碰撞预警策略，能够在不同工况下有效提高预警准确性和道路空间利用率 胡仕雨3 针对商用 AEB(autonomous emergen-cy braking)系统在制动时不精准的问题，提出面向AEB 系统的商用车气压制动系统制动控制策略，改进商用车 AEB 系统的 TTC 模型控制策略，提高了系统制动精确性，从而提高了系统的安全性 郑刚等4 通过拟合不同驾驶员的反应时间与行驶速度的关系曲线，修正 TTC 报警阈值，可以提高预警系统的准确性 尹小庆等5 提出一种考虑路面附着因数和车辆行驶状态的 TTC 预警方法并建立了对应的 CPWT(collision pre-warning time)模型，提高预警的准确性 顾凯峰6 考虑路面附着系数的变化对碰撞预警时机的影响，采用 BP(back propagation)神经网络实时识别路面类型，提出一种能够根据不同路面类型自适应调整安全车距的纵向碰撞预警策略，仿真验证该算法能提高预警系统的准确性和实时性 胡守俍7 将传统安全距离模型与车头时距安全距离模型二者有机结合并制定了速度阈值，仿真结果表明，制定的控制算法能够有效实现制动，避免车辆碰撞的发生，并且有效减轻碰撞强度 YUANC C 等8 针对传统模型忽略了传感器无法及时检测到障碍物的遮挡区域问题，提出一种基于卷积神经网络实时识别潜在交通事故区域的创新安全距离模型，提高了智能车的避障性能现有安全距离模型大多将驾驶员反应时间设为定值，忽略了驾驶员的差异，未考虑到不同驾驶员具有不同的反应时间 针对这一问题，笔者提出一种考虑驾驶员差异性的安全距离模型，引入驾驶员反应时间计算模块，进一步提高避障系统的准确性1Honda 安全距离模型分析Honda 公司提出的安全距离模型采用临界报警距离和极限报警距离的 2 级报警机制，系统介入时间较晚，对驾驶员影响较小，可以提高驾驶员的驾驶舒适性 该模型的临界报警距离为dw=2.2vr+6.2，(1)式中:vr为两车相对车速极限报警距离为dj=t2vr+t1t2a10 5a1t21，v2a2t2，t2v10 5 t2 t()12v222a2，v2a2 t2，(2)式中:t1为系统延迟时间;t2为制动时间，包括驾驶员反应时间 t0和制动系统制动时间 t3，即 t2=t0+t3，t1、t3的值由制动系统性能决定，一般 t1和 t3取值均为0.2 s;v1、v2分别为本车和前车的车速;a1、a2分别为本车和前车的制动加速度以往对安全距离模型的研究侧重点在于自车与前车的车辆状态参数，为计算方便通常将驾驶员的反应时间设为定值，忽略驾驶员的差异性2安全距离模型改进驾驶员反应时间、行车环境、车速等多种因素相互耦合，共同影响着车辆安全距离 驾驶员的反应时间因人而异，在建立安全距离模型时要考虑驾驶员的差异性，由于影响驾驶员反应时间的因素众多，需要对不同影响因素进行分析，综合考虑建立驾驶员反应时间模型2.1驾驶员反应时间在汽车碰撞事故中，驾驶员的反应时间很大程第 3 期李胜琴等:考虑驾驶员差异性的安全距离模型优化251度上影响事故发生的严重程度 王磊等9 以国内高速公路 227 起交通事故为基础，定量分析高速公路交通事故的主要影响因素，研究显示驾驶员的驾龄、年龄、能见度和路面条件等与交通事故严重程度显著相关 由此可知，驾驶员的反应时间受驾驶员自身情况、车速和环境的耦合影响 以下对驾驶员反应时间进行建模，分别从驾驶员自身情况和车速 2 部分进行分析，采取模糊控制的方法对驾驶员反应时间进行求解2.1.1驾驶员的自身情况不同的驾驶员在某种特定场合下做出正确决策所用的时间不尽相同，这是由驾驶员的驾驶经验、反应能力等因素综合决定的，通常来说主要受驾龄和驾驶风格这 2 个因素的影响，因此，在建立驾驶员反应时间模型时选取这 2 个因素作为特征值1)驾龄长的司机比新手司机有更为丰富的驾驶经验，能在同样情况下更快地做出正确决策 我国 2020 年 机动车驾驶证申领和使用规定 规定考取驾驶证的年龄为 18 70 周岁，因此将驾龄划分为短、中、长 3 个模糊集合，分别记为 J1、J2、J3，论域范围为 0，52 a，隶属度函数选择高斯函数2)不同驾驶员由于驾驶习惯、心理素质等因素影响，通常表现出不同的驾驶风格 吕凯光等10 通过驾驶员差异性所呈现的人群聚类规律进行研究，引入驾驶风格识别系数 k 描述驾驶风格，研究所得数据集中在 0.4 1.5，分别将 0.4k0.8、0.8 k 1.2、1.2k1.5 依次判定为谨慎型、普通型和激进型 3 种 将驾驶风格划分为上述 3 个模糊集合，分别记为 B1、B2、B3，论域范围为 0 4，1 5，隶属度函数选择高斯函数2.1.2车速车速的高低也会造成驾驶员反应时间的差异，不同车速行驶时，驾驶员的精神紧张程度不同，反应力也不同 将车速划分为低速、中速、高速 3 个模糊集合，分别记为 C1、C2、C3，论域范围为 0，120km/h，隶属度函数选择三角函数驾驶员反应时间一般为 0.3 2.0 s，将驾驶员反应时间分为慢、中、快 3 个模糊集合，论域范围为 0 3，2.0 s，分别记为 F1、F2、F3，隶属度函数选择高斯函数建立驾驶员反应时间计算模块，输入为驾驶员驾龄 Q、驾驶风格识别系数 k、车速 v，输出为驾驶员反应时间 t0，隶属度函数如图 1 所示，其中:f()为隶属度函数图 1隶属度函数驾龄、驾驶风格识别系数、车速这