基于多种紧急情况识别的车辆主动避撞自适应控制

简介：
本研究提出一种能够应对多种紧急情况的车辆主动避撞系统，通过智能感知和决策算法实现自适应控制，有效提升行车安全。 本段落提出了一种基于工况辨识的自适应避撞控制策略，专门针对车辆在高速紧急情况下的主动避撞问题。该方法利用实时交通环境信息与车辆状态信息来构建紧急工况避撞模式分类体系，并将这些模式分为制动避撞、转向避撞和协调避撞三种类型。 对于不同的操作模式设计了相应的控制策略：在制动避撞中，考虑路面附着条件及驾乘人员舒适度的纵向制动策略被提出；在转向操纵避免碰撞的情况下，则是基于多项式路径规划的方法来构建其避开障碍物的路径。而在需要同时进行刹车和转向协调以防止碰撞时，一种数据驱动的自学习协调控制策略应运而生。 不同模式下的期望输出通过比例积分微分（PID）下层控制器来进行跟踪，并完成避撞任务。在一个基于Matlab/Simulink环境搭建Simulink-Carsim汽车紧急避撞控制系统联合仿真平台上进行了多种工况的虚拟试验，验证了该控制系统的实时性和有效性。 实验结果表明，所提出的系统能够自动并有效地识别当前紧急情况下的最佳应对措施，并在避免碰撞的同时确保车辆稳定性。