劉昭

摘 要：汽車數(shù)量的快速增長，道路交通面臨更大的壓力，汽車安全事故時有發(fā)生。對處于行駛狀態(tài)下的汽車狀態(tài)各項參數(shù)進(jìn)行安全預(yù)測，對于減少交通事故，提高車輛運行穩(wěn)定性具有十分重要的作用。車輛發(fā)生側(cè)翻的主要原因在于受離心力的影響，車輛行駛穩(wěn)定性受到破壞，加上駕駛員判斷和操作上的失誤，很容易造成側(cè)翻事故。該文利用AR模型，對行駛狀態(tài)下車輛的參數(shù)進(jìn)行測量，對狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，據(jù)此在安全區(qū)間內(nèi)控制汽車，提高主動安全性能，對于減少交通事故的發(fā)生具有積極的意義。

關(guān)鍵詞：汽車 行駛狀態(tài) 側(cè)翻 參數(shù)預(yù)測 主動安全

中圖分類號：U463.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）04（b）-0043-02

經(jīng)濟(jì)的快速增長，人們生活水平的不斷提高，現(xiàn)今，汽車已經(jīng)成為人類社會的交通出行工具，我國汽車保有量持續(xù)增長。汽車數(shù)量的增加，道路交通事故也時有發(fā)生。在多種類型的交通事故中，汽車側(cè)翻事故十分常見，往往會造成嚴(yán)重的后果。從交通事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，汽車在彎道和轉(zhuǎn)向高速行駛狀態(tài)下發(fā)生的側(cè)翻事故往往會造成重大的人員傷亡，占交通事故傷亡總數(shù)的近1/3。相對于側(cè)滑來說，側(cè)翻造成的傷亡后果更為嚴(yán)重，危害更大。國內(nèi)外專家和學(xué)者對于汽車在轉(zhuǎn)向行駛狀態(tài)下的安全事故預(yù)防方面做了大量的分析和研究，通過建立動力學(xué)模型，參數(shù)測量等方向來實現(xiàn)對車輛行駛狀態(tài)的穩(wěn)定性測量，對行駛狀態(tài)的主動安全性進(jìn)行分析和預(yù)測，以期提高行駛狀態(tài)下的穩(wěn)定性。

1 汽車行駛狀態(tài)主動安全性概述

汽車行駛的主動安全性是賦予汽車自己主動思考的能力，能夠在行駛狀態(tài)下實現(xiàn)對自身狀態(tài)的“主動思考”，發(fā)現(xiàn)異常情況能夠自覺采取一定的控制措施，以防止交通安全事故的發(fā)生。汽車駕駛員在長時間或者長距離駕駛汽車的過程中，自身注意力和判斷力下降，對距離和車子狀態(tài)的判斷準(zhǔn)確性大打折扣，當(dāng)有異樣的情況發(fā)生時，或遇到突發(fā)狀態(tài)，很容易做出錯誤的判斷，或者在操作上出現(xiàn)人為的失誤，造成交通安全事故的發(fā)生。由此看來，深入研究汽車主動安全技術(shù)，加大研究和開發(fā)的力度，對于減少駕駛員駕駛壓力，降低駕駛員判斷失誤率，提高交通安全具有十分重要的意義。汽車主動安全決策控制系統(tǒng)能夠?qū)④囕v行駛的信息（包括車輛自身狀態(tài)信息和外界路況信息）傳遞給汽車駕駛員，并根據(jù)車況和路況的綜合情況對車輛的運行狀態(tài)、安全程度進(jìn)行測量和判斷，在突發(fā)的、緊急的情況下能夠根據(jù)判斷結(jié)果采取必要的測量對汽車行駛的穩(wěn)定性加以控制，賦予汽車主動避險的能力，提高汽車行駛的安全性。

汽車在行駛的過程中發(fā)生側(cè)翻事故，主要是因為受到離心力的影響，汽車行駛穩(wěn)定性受到破壞從而發(fā)生側(cè)翻。汽車發(fā)生側(cè)翻的時候大多是因為進(jìn)入彎道行駛，或者行駛軌跡突然發(fā)生變化，這些都是汽車發(fā)生側(cè)翻時常見的運行狀態(tài)。從大量交通事故的研究資料可以看出，約有1/3的交通事故是由于汽車駕駛員操作失誤，使得汽車偏離了安全行駛的路線而造成的，比如緊急轉(zhuǎn)向避讓障礙物、彎道高速行駛等。大多數(shù)汽車的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)傳動比都是固定不變的，駕駛員對汽車方向盤的控制以及對緊急情況的處理多依靠自己的駕駛技術(shù)和駕駛經(jīng)驗，這極大地考驗著駕駛員自身的應(yīng)變能力。隨著汽車技術(shù)的發(fā)展，線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)逐漸取代了傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的機(jī)械傳動，轉(zhuǎn)向操作系統(tǒng)與執(zhí)行系統(tǒng)各自獨立，通過系統(tǒng)傳動比的改變來對車輛轉(zhuǎn)向過程中的力傳遞特性進(jìn)行控制和調(diào)節(jié)，提高了汽車傳動系統(tǒng)的安全性能。

2 車身行駛姿態(tài)的預(yù)測

汽車的動力學(xué)系統(tǒng)復(fù)雜性高，容易受外界因素的干擾影響，因此要對汽車行駛狀態(tài)的各個參數(shù)進(jìn)行全面準(zhǔn)確地預(yù)測是具有很高的難度的。綜合比較起來，運用AR模型對汽車行駛姿態(tài)進(jìn)行預(yù)測還是具有一定優(yōu)勢的，可以將汽車運動本身的歷史數(shù)據(jù)作為有利的已知條件，探索其中蘊(yùn)含的規(guī)律，在風(fēng)阻系數(shù)、路面功率譜特性及駕駛員操縱特性等信息的情況下建立起預(yù)測模型，對汽車行駛狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行分析和預(yù)測。

2.1 車輛姿態(tài)預(yù)測模型的建立

該文對于車輛姿態(tài)預(yù)測是通過AR（p）模型來實現(xiàn)的。時間序列是已知條件，表示為，測量數(shù)據(jù)的數(shù)量表示為N。待估參數(shù)為自回歸系統(tǒng)，表示為，時間點表示為S，階數(shù)表示為p，方差表示為，與各自獨立，得出公式為：

2.2 汽車姿態(tài)預(yù)測結(jié)果

采樣時間總共為120 s，其中前60 s的數(shù)據(jù)用來進(jìn)行編程建模，后60 s的數(shù)據(jù)用于對模型預(yù)測效果進(jìn)行檢驗。根據(jù)傳感器獲得測量數(shù)據(jù)繪制出側(cè)傾加速度的曲線，采樣頻率為4 Hz，也正因為這個頻率，要得到1 s的預(yù)測值，則需要向前預(yù)測4步，每加1 s需要向前遞增4步。每增加一個數(shù)據(jù)，就用新的數(shù)據(jù)替代舊的數(shù)據(jù)，這樣就可以得到一序列的向前4步和向前8步預(yù)測值。將實驗值與預(yù)測值進(jìn)行對照，加上計算可以得出，側(cè)傾角速度2 s預(yù)測的平均值比1s預(yù)測的平均值相對誤差要大些。對汽車行駛姿態(tài)的預(yù)測是極短期的預(yù)報，也就是說很短時間狀態(tài)的預(yù)測就能夠有效地預(yù)防行駛危險。預(yù)測時間越長，相對預(yù)測誤差也就越大。

3 側(cè)傾角速度與行駛安全的關(guān)系

通過大量的資料分析和驗證，側(cè)傾角速度與汽車行駛安全之間的關(guān)系如圖1所示。

從圖1中可以看出，汽車行駛狀態(tài)下，其安全性從W1區(qū)到W5區(qū)呈逐漸遞增的趨勢。從W4和W5兩個區(qū)間來看，車輛在行駛狀態(tài)下即使存在一定的傾斜角度，但是只要側(cè)傾角速度控制得當(dāng)，把握好側(cè)傾角變化規(guī)律，車輛仍然處于相對安全的區(qū)間內(nèi)，保持安全行駛的狀態(tài)。從W1和W2兩個區(qū)間來看，雖然車輛側(cè)傾角并不大，但是因為側(cè)傾角速度較快，車輛狀態(tài)轉(zhuǎn)向危險狀態(tài)，車輛安全性已經(jīng)受到威脅。由此可見，車輛是否進(jìn)入側(cè)翻危險的狀態(tài)，很大程度上取決于側(cè)傾角速度。

4 車輛主動安全控制策略的仿真

根據(jù)車輛模型在Simulink下建立起基于主動安全的變傳動比控制的車輛控制模型，控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

車輛主動安全控制仿真實驗?zāi)M在行車過程中緊急避開障礙物的狀況，要求當(dāng)車輛速度達(dá)到要求后，駕駛員轉(zhuǎn)動方向盤呈270°，再向相反方向快速轉(zhuǎn)動540°。通過比較兩種車輛行駛過程中的側(cè)向加速度以及側(cè)傾角值，我們可以明顯看出有側(cè)翻控制的車輛則行駛狀態(tài)良好，而沒有進(jìn)行主動安全控制的車輛很快發(fā)生了側(cè)翻。而當(dāng)車輛呈正常行駛狀態(tài)時，主動安全控制策略對車輛行駛沒有影響。

由此可見，當(dāng)車輛出現(xiàn)危險姿態(tài)時該控制策略能使線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)提前做出反應(yīng)，從而抑制汽車側(cè)翻，避開危險狀態(tài)，而且對車輛的正常行駛無影響。主動安全控制策略的應(yīng)用，可以有效地對車輛危險狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，對于提高車輛穩(wěn)定性，減少交通安全事故的發(fā)生具有非常重要的作用。

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