金智林 严正华

1.南京航空航天大学能源与动力学院，南京，2100162.重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室，重庆，400054

0 引言

汽车侧翻是一种严重的交通事故，美国国家高速公路交通安全管理局的统计数据表明，2016年美国共发生606.4万车次交通事故，汽车侧翻事故仅占2.0%，而汽车侧翻伤亡人数占交通事故伤亡人数的18.9%[1]。侧翻事故往往在很短的时间内发生，当驾驶员感知到汽车的侧翻状态时，往往很难在短时间内及时纠正，而当侧翻事故发生时，带来的损失是巨大的,因此，提出合适的预警算法能在侧翻事故未发生时对驾驶员作出预警，使驾驶员提前感知汽车的侧倾状态，同时算法能够弥补控制器的时滞特性，使其能够提前做出控制措施。

针对侧翻预警，国内外学者进行了很多研究工作。CHEN 等[2-4]基于汽车侧翻简单模型进行了汽车侧翻预警研究，并引入神经网络方法,提高了预警算法的准确性。朱天军等[5]结合经典Kalman状态估计技术实时准确估计重型车辆的状态，并研究了基于改进侧翻预警时间(time to rollover)的重型车辆侧翻预警算法。金智林等[6-7]提出了汽车动态侧翻过程稳定性的评价指标，并给出了基于动态稳定的汽车侧翻预警算法。褚端峰等[8]考虑到行车的动态过程,将车辆当前侧向加速度与实时侧向极限加速度的比值作为侧翻判定条件,提出了改进侧翻预警时间的预警算法。除了传统的对侧翻预警时间的研究以外，对其他侧翻预警指标的研究也取得了很大进展。……