中汽研X華為 2024年自動(dòng)駕駛安全模型研究-2025-04-自動(dòng)駕駛VIP

1 1 2 4 4 4 5 6 6 7 8 11 12 183.7CC-driver(CarefulandCompetent 23 26 29 301多的汽車上配備了先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(AdvancedDrivingAssistanceSystem,助系統(tǒng)中的前方碰撞預(yù)警(ForwardColli機(jī)構(gòu)、自動(dòng)駕駛廠商、用戶及社會(huì)民眾最為關(guān)心2聯(lián)合國世界車輛法規(guī)協(xié)調(diào)論壇(UN/WP.29)自動(dòng)駕駛與網(wǎng)聯(lián)車輛工作組Avoidance[0;1]=fsafetymodel(scenariovariable1,scenariovariable2,…)Mitigation[0;1]=1?fsafetymodel(scenariovariable1,scenariovariable2,…)fsafetymodel={TTCLaneIntrusion>(vrel/(2?6m/s2)+0.35s)ot?erwise3自動(dòng)駕駛安全模型，是一種定義明確的、指標(biāo)定量的、規(guī)則可解釋的數(shù)學(xué)模型，4minimizef(x)subjecttosafetymodel其中，f為目標(biāo)函數(shù)，x為軌跡。56LastPointtoSteer模型[5]主要聚焦跟車場景。該AYVvotherAYVvother7AYVvotherAYVvother其中，tbuildup為自車制動(dòng)時(shí)延。其中，vrel,0為自車與前車的相對(duì)速度，min為自車制動(dòng)減速度，符號(hào)為負(fù)。8WyimpactAYVVRUysafetyzoneVWyimpactAYVVRUysafetyzoneV其中，yimpact為預(yù)碰撞點(diǎn)與行人橫穿方向的自車邊緣之間的距離，ysafetyzone為其中，tbuildup為自車制動(dòng)時(shí)延。其中，μ為道路附著系數(shù)，g=9.8m/s2。3.3RSS(Responsibility-SensitiveSafe9其中，vr為自車速度，vf為前車速度，p為自車反應(yīng)時(shí)間，amax,accel為自車最大前進(jìn)加速度，amin,brake為自車最小制動(dòng)減速度，amax,brake為前車最大制動(dòng)減速其中，v1為自車初始速度，v1,p=v1前進(jìn)加速度amax,accel加速后的速度，v2為對(duì)向來車初始速度，符號(hào)與v1相反，v2,p=|v2|+pamax,accel，為對(duì)向來車在反應(yīng)時(shí)間p內(nèi)，以最大前進(jìn)加速度amax,accel加速后的速度，amin,brake為自車最小制動(dòng)減速度，amin,brake,correct為對(duì)車方，對(duì)向來車行駛在其正確車道內(nèi)，故對(duì)向來車的制動(dòng)減速度amin,brake,correct一般小于自車制動(dòng)減速度amin,brake，即自車需要采取更大的制動(dòng)減速度以避免最大橫向加速度ax,accel加速后的橫向速度，v2為鄰車初始相反，v2,p=v2?pax,accel，為鄰車在反應(yīng)時(shí)間p內(nèi)，以最大橫向加速度ax,accel加速后的橫向速度，an,brake為自車與鄰車最小制動(dòng)橫向減速度。上述公式計(jì)算出的dmin即為自車與鄰車保持的最小橫向安全距離，如圖3.3-4所示。SFF模型首先提出了車輛的安全程序(Safet參與者采取上述安全程序或最大安全處置能力時(shí)將占據(jù)的時(shí)空位置集合。如圖3.4-1所示，若不考慮車輛的橫向移動(dòng)，只考慮車輛的縱向移動(dòng)，淺綠色時(shí)占用的時(shí)空位置集合，黃色區(qū)域?yàn)檐囕v執(zhí)行最大安全處置能力(如以最大制動(dòng)減速度制動(dòng))時(shí)占用的時(shí)空位置集合，深綠色與黃色區(qū)域所占用的時(shí)空位置集合撞所需要做的安全措施，如制動(dòng)、轉(zhuǎn)向等。如圖3.FSM模型將安全距離分解為縱向安全距離和橫向安全距離。只有當(dāng)縱向安3.5-2所示，F(xiàn)SM模型首先判斷他車是否與自車同車道，若他車uother,latuego,lonuother,latuego,lon—uother,long其中，distlat為兩車橫向距離，distlon為兩車縱向距離，lengthego和lengthother分別為自車與他車的長度，uego,lon為自車縱向速度，uother,lat與uother,long分別為對(duì)于縱向安全距離，F(xiàn)SM模型定義了縱向上的最大不安全距離及最小安全距離，如圖3.5-3所示。當(dāng)兩車縱向距離大于在確定縱向最小安全距離時(shí)，F(xiàn)SM模型同樣有前車時(shí)時(shí)刻刻緊急制動(dòng)的假險(xiǎn)程度將縱向安全距離的衡量指標(biāo)分為主動(dòng)模糊替代安全度量(ProactiveFuzzySurrogateSafetyMetric,PFS)和臨界模糊替代安全度量(CriticalFuzzySurrogate(1(1d1<distlond1≤dunsafe量，PFS最小安全距離dsafe與PFS最大不安全距離dunsafe計(jì)算公式如下:bego,comf為自車舒適減速度，bego,max為自車最大減速度，bother,max為他車最大其中，CFS最小安全距離dsafe與CFS最大不安全距離dunsafe計(jì)算公式如下:ago=max(aego,—bego,comf)uego,lon,NEXT=uego,lon+agoτ其中，aego為自車加速度；ago為修正后的自車加速度，默認(rèn)自車不會(huì)以大于bego,comf的減速度制動(dòng)；uego,lon,NEXT自車在反應(yīng)時(shí)間內(nèi)按照修正后的加速度加速后的期望速度；dnew為自車與他車在反應(yīng)時(shí)間后期望的距離變化量。當(dāng)CFS=0時(shí)，證明當(dāng)前時(shí)刻沒有直接的STD模型針對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在時(shí)間域定義統(tǒng)一的安全模型，來模型化安全STD模型中的安全模型根據(jù)自動(dòng)駕駛汽車的規(guī)劃軌跡及其對(duì)周圍目標(biāo)物的自動(dòng)駕駛汽車及目標(biāo)的軌跡定義為空間位置間信息與其對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息的合Ωoverlap=Ω1∩Ω2，其中Ω1和Ω2分別為目標(biāo)o1和o2的軌跡的空間位置集合。如果目標(biāo)o1和o2的軌跡不存在交叉區(qū)域，即Ωoverlap=?,意味著目標(biāo)o1和o2不Λ:{?t|?t=t1?t2,f1(t1)=w,f2(t2)=w,w∈Ωoverlap}其中f1和f2分別為目標(biāo)o1和o2的時(shí)間到空間位置的映射函數(shù)，Ωoverlap為目標(biāo)o1危險(xiǎn)時(shí)差區(qū)間是衡量存在交叉區(qū)域的不同軌跡是否存在潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)即??t?Λ,?t∈Φ,則軌跡存在潛在碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。間差為t=tobj?tego=3?6=?3s?Φ,故自車沒有潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)。如圖3.6-口處存在交叉區(qū)域Ωcrossingoverlap，且交叉區(qū)域的時(shí)間差集合為Λcrossing。若??t?Λcrossing,?t=t1?t2<Tpriority，則目標(biāo)O1具Tpriority≥0為預(yù)定義的優(yōu)先級(jí)時(shí)差。一般地，Tpriority取值以不影響路權(quán)優(yōu)先級(jí)?t=tobj?tego=5?4=1s<Tpriority?t=tobj?tego=8?4=4s>Tpriority證方法。如圖3.6-3所示，自車與目標(biāo)車輛的通行優(yōu)先級(jí)比自車更高,并且Tpr的時(shí)間差?t=tobj?tego=8?4=4s>Tpriority，故自車的先行是合規(guī)的。車與他車軌跡交叉點(diǎn)處的時(shí)間差絕對(duì)值，即時(shí)間差越小，該值越大；μ為自車當(dāng)3.7CC-driver(CarefulandCom駕駛員在遇到緊急場景時(shí)的踩加速踏板與制動(dòng)踏板的行為邏輯包括在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)出通過上述分析，CC-driver模型選取了五個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，分別是風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)間基于上述模型，依照日本駕駛員的行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了CC-d出現(xiàn)時(shí)間點(diǎn)為目標(biāo)車橫向偏移0.375m；對(duì)于前車緊急制動(dòng)場景，風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)間根據(jù)CC-driver模型，可以確定其在遇到緊急如圖3.7-4所示，該圖中描述了自車與切入車CC-driver模型中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)間及評(píng)估完成至開始制動(dòng)時(shí)間在統(tǒng)計(jì)上雖然險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)間點(diǎn)、決策響應(yīng)時(shí)間、制動(dòng)效能提升時(shí)間及最大制動(dòng)減速度。與CC-driver模型相比，將其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)間及評(píng)估中國成熟駕駛員模型可應(yīng)用于確定自動(dòng)駕駛功能仿真試驗(yàn)方法中的場景參成熟駕駛員的緊急制動(dòng)模型在上述場景下的碰撞可避免的參數(shù)取值范圍，如圖1.Navet,N.,Simonot-Lion,F.Automotiveembeddedsystemshandbook.CRCCivilandInfrastructureEngineering,35(4):3.SAEJ3016_201806,Taxonomyanddeautomationsystemforon-roadmotorvehicl/standards//DAM/trans/doc/2019/wp29/WP29-177-19e.pdf.6.ECE/TRANS,UNRegulationN/transport/documents/2021/03/standards/un-regulation-noautomated-lane-keeping-systems-alks.self-drivingcars.arXivpreprintarXiv:170pre-crashscenarios.tech.rep,2018./website/corporate/rss/r