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基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究

2021-09-30郭祥靖刘双平

汽车工程 2021年9期

郭祥靖,孙 攀,邓 杰,刘 勇,刘 壮,刘双平

(东风商用车技术中心,武汉430056)

前言

自动紧急制动系统(autonomous emergency braking,AEB)是一种高级辅助驾驶系统(advanced driver assistance system,ADAS)。它通过雷达、摄像头等传感器探测前方目标信息,实时计算碰撞危险程度,在决策到有碰撞的可能性时,系统会通过图像和声音等方式警告驾驶员进行碰撞规避,若已达到碰撞危险临界值,而驾驶员尚未做出正确的反应时,系统将对车辆进行主动制动,以避免碰撞的发生或减轻其损伤程度。

随着我国商用车AEB的性能要求和试验方法标准的发布,对推动AEB在商用车领域的发展与应用起到了催化剂的作用。可以预见,重型牵引车、半挂车标配AEB的法规将很快出台。目前,虽然AEB在国内外研究较多,但多数偏重于乘用车,鲜有商用车领域的研究。与乘用车相比,半挂汽车列车具有质心高、惯性大、制动距离长和车轮易抱死等特点,AEB的研究尤其重要。

臧宁宁等[1]提出了一种基于安全距离模型的商用车分级制动系统,并引入可调车间时距的概念,对不同车间时距所计算的碰撞时间进行了分析,结果表明,该控制系统能有效地避免碰撞的发生,提升了驾驶员使用体验;马玉喆等[2]基于安全距离模型和危险系数,设计了商用车多级预警和主动制动的控制系统,并通过弯道补偿算法区分主车道与旁车道车辆,结果表明,该算法能有效避免对旁车道的误制动,提高了弯道下汽车的主动安全性;杨为等[3]以某SUV为研究对象,并基于碰撞时间(time to collision,TTC)建立风险评估模型,提出了一种上层模糊控制和下层PID控制的分层控制策略,仿真结果表明,该控制策略能正确向行人发出碰撞预警;……

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