摘要：车辆的避撞控制可以有效避免或缓解车辆的碰撞事故,是自动驾驶汽车的关键控制技术之一.各种交通条件、不确定的道路附着系数以及复杂的液压制动执行系统都会降低避撞控制的有效性.因此,本文提出了一种基于可拓决策法的自适应避撞控制,该控制方法对路面附着系数具有自适应性,并能够精确控制制动系统的制动液压力.首先,设计了滑模观测器来估计轮胎纵向力,并基于观测得到的轮胎纵向力,进一步提出带遗忘因子的递推最小二乘法估计道路附着系数.其次,基于递推最小二乘法的估计值,提出了基于路面附着系数自适应调节的自适应避撞控制方法,该方法基于可拓决策法的先决判定决定当前时刻应采用何种避撞控制策略,即采用可拓决策方法判断进行点刹预警制动、全制动或者不制动.再次,通过对执行系统-电控液压制动系统进行精确的液压控制,实现主动减速控制效果.最后,采用软件联合仿真手段对上述方法进行了验证,结果表明所提出的算法在避撞行驶工况中具有良好的避撞效果.

摘要：针对车辆高速紧急工况下的主动避撞问题,提出一种基于工况辨识的自适应避撞控制策略。以实时交通环境信息与车辆状态信息为基础构建一种紧急工况避撞模式分类方法,该方法把紧急工况避撞模式分为制动避撞、转向避撞、协调避撞三种模式。对于制动避撞模式,设计一种考虑路面附着条件和驾乘人员舒适度的纵向制动避撞策略;对于转向操纵避撞模式,构建基于多项式路径规划的避撞策略;对于制动和转向协调避撞模式,设计一种基于数据驱动的自学习协调控制策略。不同控制策略的期望输出通过比例积分微分(Proportional integral differentiation,PID)下层控制器对期望值进行跟踪来完成避撞。在Matlab/Simulink环境中搭建Simulink-Carsim汽车紧急避撞控制联合仿真平台,基于该平台进行多种工况的虚拟试验来验证控制系统的实时性和有效性。结果表明,控制系统能自动有效识别当前紧急工况该采取何种避撞操纵,在完成避撞的同时也能保证车辆的稳定性。