基于自然驾驶数据的危险评估算法研究.pdf

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1、汽车工程２０１７年(第３９卷)第８期ＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ２０１７(Ｖｏｌ.３９)Ｎｏ.８ｄｏｉ:１０.１９５６２/ｊ.ｃｈｉｎａｓａｅ.ｑｃｇｃ.２０１７.０８.００９∗基于自然驾驶数据的危险评估算法研究１，２１２３吴斌，朱西产，沈剑平，李霖(１.同济大学汽车学院，上海２０１８０４；２.国家机动车产品质量监督检验中心(上海)，上海２０１８０５；３.上海国际汽车城(集团)有限公司，上海２０１８０５)[摘要]本文中提出了一种基于自然驾驶数据的汽车碰撞危险评估算法。首先分析了在自然

2、驾驶工况下的驾驶员制动和转向的输入特性，研究了表征驾驶员的制动避撞和转向避撞紧急程度的行为特征参数，建立了紧急制动和紧急转向的驾驶员数学模型；在此基础上，分析了不同车速下制动避撞和转向避撞的特征，提出了基于自然驾驶数据的危险评估算法。仿真结果表明，本文中提出的危险评估算法可同时兼顾制动避撞和转向避撞，并与驾驶员在真实交通环境下的紧急避撞行为相对应，可用于汽车避撞系统控制策略的开发。关键词:自然驾驶数据；紧急避撞；驾驶员行为；危险评估ＡＳｔｕｄｙｏｎＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａ

3、ｓｅｄｏｎＮａｔｕｒａｌＤｒｉｖｉｎｇＤａｔａ１，２１２３ＷｕＢｉｎ，ＺｈｕＸｉｃｈａｎ，ＳｈｅｎＪｉａｎｐｉｎｇ＆ＬｉＬｉｎ１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＳｔｕｄｉｅｓ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１８０４；２.ＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｅｒｏｆＳｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎａｎｄＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｎＭｏｔｏｒＶｅｈｉｃｌｅＰｒｏｄｕｃｔｓＱｕａｌｉｔｙ(Ｓｈａｎｇｈａｉ)，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１８０５；３.ＳｈａｎｇｈａｉＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｕｔｏｍｏｂ

4、ｉｌｅＣｉｔｙ(Ｇｒｏｕｐ)Ｃｏ.Ｌｔｄ.，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１８０５[Ａｂｓｔｒａｃｔ]Ａｖｅｈｉｃｌｅｃｏｌｌｉｓｉｏｎｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｎａｔｕｒａｌｄｒｉｖｉｎｇｄａｔａ.ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ.Ｆｉｒｓｔｌｙｔｈｅｄｒｉｖｅｒｉｎｐｕｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｂｒａｋｉｎｇａｎｄｓｔｅｅｒｉｎｇｕｎｄｅｒｎａｔｕｒａｌｄｒｉｖｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

5、ｏｆｄｒｉｖｅｒｂｅｈａｖｉｏｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇｔｈｅｅｍｅｒｇｅｎｃｙｅｘｔｅｎｔｏｆｃｏｌｌｉｓｉｏｎａｖｏｉｄａｎｃｅｂｙｂｒａｋｉｎｇａｎｄｂｙｓｔｅｅｒｉｎｇａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ，ａｎｄｔｈｅｄｒｉｖｅｒｍｏｄｅｌｓｆｏｒｅｍｅｒｇｅｎｃｙｂｒａｋｉｎｇａｎｄｅｍｅｒｇｅｎｃｙｓｔｅｅｒｉｎｇａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ.Ｔｈｅｎｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｃｏｌｌｉｓｉｏｎａｖｏｉｄａｎｃｅｂｙｂｒａｋｉｎｇａｎｄｂｙｓｔｅｅｒｉｎｇａｒｅａｎａｌｙｚ

6、ｅｄ.Ｆｉｎａｌｌｙａｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｎａｔｕｒａｌｄｒｉｖｉｎｇｄａｔａｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｃａｎｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｃｏｌｌｉｓｉｏｎａｖｏｉｄａｎｃｅｂｙｂｏｔｈｂｒａｋｉｎｇａｎｄｓｔｅｅｒｉｎｇａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｔｏｅｍｅｒｇｅｎｃｙｃｏｌｌｉｓｉｏｎａｖｏｉｄａｎｃｅｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｄｒ

7、ｉｖｅｒｕｎｄｅｒｒｅａｌｔｒａｆｆｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｓｏｃａｎｂｅｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｖｅｈｉｃｌｅｃｏｌｌｉｓｉｏｎａｖｏｉｄａｎｃｅｓｙｓｔｅｍ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｎａｔｕｒａｌｄｒｉｖｉｎｇｄａｔａ；ｃｏｌｌｉｓｉｏｎａｖｏｉｄａｎｃｅ；ｄｒｉｖｅｒｂｅｈａｖｉｏｒ；ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ目前主要有两类危险估计算法:确定性算法和前言概率性算法。其中，概率性算法通过计算本车与不同目标发生碰撞的概率分布来估算危险程度

8、，该方汽车碰撞危险估计是指通过分析当前驾驶环法用于复杂的交通环境，能够考虑多个目标之间的[１]境，估计本车及周围驾驶环境的未来变化，判断车辆相互作用，但计算量巨大，目前还处在研究中。确的潜在碰撞危险程度。危险估计算法是智能汽车安定性危险估计方法具有计算效率高、便于开发控制全系统制定控制策略的基础，决定了系统发出预警策略等优点，从而得到广泛应用。文献[２]中对于或主动干预的时刻及可靠性。确定性危险估计算法的表征参数进行了总结，并将∗上海市科委研发平台项目(１６ＤＺ２２９１０００)资助