车—路协同下智能车辆高级紧急制动策略研究_李克宁.pdf

SOFTWARE软 件2022第 43 卷 第 12 期2022 年Vol.43,No.12基金项目：校企联合项目（SZIIT2021KJ017）和多异构网络融合环境下考虑泛智能终端的智慧出行系统应用开发与实现方法研究作者简介：李克宁（1980）,男,河南南阳人,博士,讲师,研究方向：智能网联汽车技术。车路协同下智能车辆高级紧急制动策略研究李克宁 宋柱梅（深圳信息职业技术学院信息与通信学院，广东深圳 518172）摘要：针对智能车辆高级紧急制动系统仅仅依靠车载感知设备存在的视觉盲区,尤其是超视距区域,带来的车辆安全问题,基于 V2X 通信和车联网技术,提出一种车-路协同下智能车辆高级紧急制动方法。首先,利用智能路测感知设备识别视觉盲区或超视距区域车辆,通过车路协同系统,实现道路行驶车辆通信；其次,设计分层式最优控制系统实现最优制动力的分配,采用非奇异快速终端滑模控制方法建立高精度执行控制系统,实现车辆制动力跟踪执行；最后,基于 MATLAB/Simulink 平台,对提出的控制系统进行仿真分析。仿真结果表明所提出的控制系统可以良好的预测车辆紧急状态,跟踪上层控制所需的目标控制力,从而实现对车辆进行安全控制。关键词：智能车辆；高级紧急制动系统；车-路协同；V2X 通信；分层式最优控制中图分类号：TP242.2文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2022.12.007本文著录格式：李克宁,宋柱梅.车路协同下智能车辆高级紧急制动策略研究J.软件,2022,43(12):028-030Advanced Emergency Braking Strategy for Intelligent Vehicle with Vehicle-Road CooperationLI Kening,SONG Zhumei(School of Information and Communication,Shenzhen Institute of Information Technology,Shenzhen Guangdong 518172)【Abstract】：Thispaperfocusesonthevisualblindareaproblemofintelligentvehicles,especiallytheover-visualdistancearea,whichbringscertainsafetyhazardstotheintelligentvehicles,basedonV2Xcommunicationandvehiclenetworkingtechnology,anadvancedemergencybrakingmethodundervehicle-roadcooperationisproposed.Firstly,theintelligentroadmeasurementsensingequipmentisusedtosensethevehiclesinthevisuallyblindareaorover-visualdistancearea,andthevehicle-roadcooperationsystemisestablishedtorealizetheroaddrivingvehiclecommunication;Secondly,thehierarchicaloptimalcontrolsystemisdesignedtorealizetheoptimalbrakingforcedistribution,andthenon-singularfastterminalslidingmodecontrolmethodisusedtoestablishthehigh-precisionexecutioncontrolsystemtorealizethevehiclebrakingforcetrackingandexecution.Finally,basedonMATLAB/Simulinkplatform,theproposedcontrolsystemissimulatedandanalyzed.Theresultsshowthattheproposedcontrolstrategycanpredictthevehicleemergencystatewellandtrackthetargetcontrolforcewell,torealizethesafecontrolofthevehicle.【Key words】：intelligentvehicles;advancedemergencybrakingsystem;vehicle-roadcooperation;V2Xcommunication;hierarchicaloptimalcontrol基金项目论文0 引言为了提高复杂工况下车辆的安全性、舒适性和智能水平,智能车辆成为目前发展的一个重要热点。智能车辆是一个基于车辆技术平台,集智能环境感知、自动路径规划和智能决策控制、不同类型和等级智能辅助驾驶等功能于一体的综合高科技智慧出行交通工具,它集中运用了人工智能技术、计算机和信息通信技术、智能摄像头、激光雷达等现代传感技术、信息融合及自动控制等技术,是典型的多学科多领域交叉的高新技术综合体1,2。虽然,车载智能传感设备和技术给车辆智能化水平的提高做出了很大的贡献,但是,基于车载感知系统的方法也存在一定的不足之处,一个典型的场景是仅29李克宁宋柱梅：车路协同下智能车辆高级紧急制动策略研究仅依靠车载感知设备存在的视觉盲区,尤其是超视距区域,带来的车辆安全问题。近年来,随着 V2X 通信和车联网技术的发展和成熟,给解决上述问题带来了新的思路和解决方案3-5。V2X 通信和车联网是以车内网、车际网和车云网等目标对象,按照国际或行业通用的协议和数据交互为标准的车辆与相关设施之间的信息化技术,车联网主要有 802.11-V2X和 C-V2X两种主流的技术路线6,7。本文结合智能车辆系统高级紧急制动系统（AdvancedEmergencyBrakingSystem,AEBS）的技术基础,利用 V2X 通信和车联网新技术特点,提出一种车-路协同下智能车辆高级紧急制动控制器设计方法。1 车-路协同下分层最优 AEBS 平台设计AEBS 是一种智能汽车主动安全技术,通常由 3 大模块构成：控制模块（ECU）、测距模块和制动模块。其中测距模块的核心包括毫米波/激光雷达、图像识别系统等,提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息8。本文 AEBS 设计思路是在传统 AEBS 系统基础上,融合车-路协同信息,设计的分层最优系统结构与软件流程如图 1 所示。主要包括 5 个部分：（1）智能路测感知设备,识别视觉盲区或超视距区域车辆；（2）车路协同系统,实现道路行驶车辆通信；（3）分层式最优控制系统实现最优制动力的分配；（4）非奇异快速终端滑模控制器,实现智能车辆高精度执行控制；（5）对提出的系统进行仿真分析,验证其有效性。1.1 车-路协同系统车-路协同系统(Vehicle-Road/InfrastructureCooperativeSystems)是以路侧系统和车载系统为支撑,通过无线通讯设备实现车、路信息交互和共享的智能系统。如图 1 所示,路测智能系统主要采集超视距盲区,例如分岔并线路口,突然插入的车辆信息,经过人工智能算法将识别车辆转换为信息数据,通过 V2X 通信和骨干车联网传输给车-路系统,经过人工智能算法识别,将结果信息通过 V2X 无线通信技术提前发送给即将驶入仅仅安全区域的车辆。1.2 分层式最优控制/分配系统一旦经过车路协同系统判断插入车辆有可能引起车辆危险情况发生,则系统进入高级紧急模式,并将控制指令发送给 AEBS 控制系统。本文 AEBS 控制系统采用分层式控制结构。分层控制系统综合了集中控制和分散控制的优点,其控制指令由上往下越来越详细,反馈信息由下往上传越来越精练,各层次的监控机构有隶属关系,它们职责分明,分工明确,是简化解决复杂控制系统的有效方法。如图 1 所示,分层控制系统的上层系统主要采用负责计算和最优分配目标力或力矩,其中选用遗传算法（GA）所有核心优化算法。遗传算法（GA）是应用很广泛的优化算法之一,具有良好的优化能力和收敛性。1.3 高精度执行控制系统在分层式控制结构中,上层控制系统主要负责优化计算及最优力/力矩的分配,下层控制系统跟踪执行。本文选用非奇异终端滑膜控制（NFTSM）作为高精度执行控制算法,优点是在远离平衡点区域可有效增加状态导数的绝对值,提高终端收敛速度。同时,采用“终端吸引子”的方法,解决系统的奇异特性,同时也有效地解决了滑模控制系统的“抖振”问题,以确保系统的高精度跟踪能力和收敛速度。图 1 分层最优系统结构与软件流程图Fig.1 Hierarchical optimal system and software flow chart系统初始化上层控制系统分层式高级紧急制动控制系统监控有插入车辆？V2X车路通信系统车-路协同系统最优制动力分配系统高精度执行控制系统满足控制要求？紧急工况判定？紧急状态结束？预警状态评估结束是否是否是否智能路测感知模块,1,1,=datadataxb jxb jjNjNF30软 件第 43 卷 第 12 期SOFTWARE高精度执行控制系统不断采集比对控制目标,如果控制目标满足智能车辆行车安全,即车辆脱离紧急制动区域,进入比较安全行驶工况后,则退出控制模式,进入正常行驶模式,否则,将不断检测、滚动跟踪执行。2 AEBS 仿真结果及分析本节基于 MATLAB/Simulink 平台,建立所提方案的仿真分析系统,通过不同的仿真试验对所提出的控制系统的性能进行验证。2.1 车-路协同结果分析在 AEBS 中引入车-路协同系统以后,主要的作用是可以提前有效地预判超视距盲区“闯入”的插入车辆,这样可以缩短驾驶员响应和系统预警时间,可适当减少响应时间约 1 3s,按照 80 120km/h 的常用车速范围评估,与传统的 AEBS 系统对比,最大可以缩短反应距离约 100m,有效地提高了车辆行驶安全性,提高车辆的运行速度,提高单位时间、单位道路的车流通过量,可以适当缓解交通压力。2.2 分层式最优控制结果分析仿真场景设计：同车道前后辆车以 80km/h 速度,间隔 20m 同步行驶,前车受到“闯入”的插入车辆影响,车速被迫降至 80km/h,后车启动 AEBS。在整个仿真过程中,由于非奇异快速终端滑膜控制系统能够充分利用线性项和非线性项校正控制量,使得其车速误差控制在 0.5m/s 以内,车辆最小间距控制在 4m 左右,跟踪响应速度及效果比终端滑模控制系统要优良。仿真结果证明所提出的分层式控制系统能够快速、精确的跟踪不断变化的行驶工况,保证车辆快速稳定进入安全行驶状态。3 结语本文针对智能车辆高级紧急制动系统存在的超视距盲区问题,基于 V2X 通信和车联网技术,提出一种车-路协同下智能车辆高级紧急制动方法。重点关注车路协同及分层集成控制系统中伺服环执行机构在复杂多变的行驶工况下自调节跟踪控制系统的关键问题。采用智能路测感知设备识别超视距区域车辆；采用车路协同系统实现道路行驶车辆通信；设计分层式最优控制系统。最后,通过仿真试验对整个系统进行验证,结果证明所提出的控制系统是有效的。参考文献1刘法旺,李艳文,王伟,等.车载智能计算基础平台的功能安全研究J.软件,2021,42(1):81-85.2邓惜仁,宋学树.基于PID算法和ABS点杀思想的智能车高速行驶研究J.软件,2013,34(5):60-63.3焦萍萍.5G车联网架构及其应用研究J.软件,2021,42(1):38-41+70.4张巧,王海均.我国车联网网络安全管理机制概述J.软件,2021,42(9):128-130.5王树强,王毅.基于“互联网”与“物联网”混合发展的智能网联汽车发展研究J.软件,2021,42(8):017-019.6张强,邹密,江美霞.车联网业务演进与发展前景研究J.软件,2021,42(7):055-057+076.7COSTANDOIUA,LEBAM.ConvergenceofV2XCommunicationSystemsandNextGenerationNetworksC/InternationalConferenceonAppliedSciences:MaterialsScienceandEngineering,2018.8HUANGL,ZHAIC,WANGHW,etal.CooperativeAdaptiveCruiseControlandExhaustEmissionEvaluationunderHeterogeneousConnectedVehicleNetworkEnvironmentinUrbanCityJ.JournalofEnvironmentalManagement,2020,256(15):1-10.