智能交通系统( ITS )与现代汽车技术(第三部分)
李克强 连小珉 侯德藻 高锋（清华大学汽车工程系）
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表1
实验条件 对静止车辆 对移动车辆
对象 t(s) ac(m/s2) R2 t(s) thw(s) R2
A 2.34 5.9 0.91 3.1 0.36 0.94
B 2.25 10.8 0.82 3.5 0.37 0.78
C 1.22 8.7 0.82 2.4 0.39 0.97
D 1.26 6.9 0.95 4.5 0.23 0.94
E 1.35 6.5 0.98 2.6 0.36 0.77
表2
本模型的优点是通过实验手段，获得驾驶员主观特点数据，避免了由于路面附着系数不准确等因素带来的较大的安全距离计算误差。从以上数据可以看出，驾驶员数据集中在某一数值附近变化，基本体现了驾驶员特性，说明实验数据是可靠的，本方法也是切实可行的。
文献15中介绍了美洲虎汽车公司开发的汽车碰撞报警系统，并给出了实验结果。美洲虎汽车公司汽车碰撞报警系统采用的安全距离是车头时距的概念，具体标准上则与日本丰田公司的标准基本相同，以驾驶及乘坐人员的主观感觉为判断标准。据文献15给出的实验数据，对静止物体，门限车头时距是4秒，对于运动目标，门限车头时距是变化的，实验测量的报警距离图如下图11所示。
图11三维报警距离图
从以上介绍可以看出，第一步工作中的关键技术是传感器信号，特别是雷达信号的处理和合理的安全距离计算模型。具体说包括以下几项关键技术：雷达信号处理技术、驾驶员模型的建立、安全距离标准的建立、轮胎路面附着系数的确定方法等。
文献16、17中介绍了日本大发公司进行的作为日本ASV研究的进展情况。文中对雷达信号的Kalman滤波处理、由雷达距离信号求出相对速度和相对加速度的方法、雷达目标物的有效性判别方法等技术进行了探讨，并给出了实验结果。另外，在文献13中也有关于雷达信号的Kalman滤波处理及相对速度求法的探讨。
文献18、19分别用两种方法对轮胎路面附着系数的实时估计技术进行了探讨。
极限安全距离确定出来以后，需要依据确定出来的安全距离值控制车辆的的纵向运动，使车辆到障碍物的距离保持在安全距离以外。首先需要确定车辆的加速度及制动力矩或油门开度，其中的关键技术包括车辆动力学模型的建立和控制器的设计；其次就是控制车辆的制动系统和发动机，使车辆能够实现理想的加速度值，其中的关键技术包括车辆动力系统、制动系统的理论建模和控制器的设计。
文献20，21，22中介绍了美国加州大学伯克利分校进行的PATH项目研究中关于车辆控制的研究内容，概述如下：
车辆模型：车辆受力图如下图12所示。假定车轮无滑转，变速器无打滑现象，于是车速v与发动机转速ωe之间有如下简单关系：
(22)
对车辆进行受力分析得到：
(23)
其中：
ß：车辆总惯量
Fa：车辆迎风面积
Te：发动机净扭矩
Tb：制动力矩
Rg：传动比
Mrr：滚动阻力矩
h：车轮有效半径
m：车辆整备质量
Je：发动机转动惯量
Jwr：前轴转动惯量
Jwf：后轴转动惯量
Ca：车辆空气阻力系数
v：车速 ，a：车辆加速度
图12 车辆受力图 图13 单回路制动液力模型
制动模型：车辆制动时，制动力是分别作用在四个车轮上的，文献20中将制动系统等效为单回路的液力制动模型，如上图13所示。制动力Tb和轮边制动压力pw有如下关系：
Pw≦Ppo
(24)
其中：Kb是通过试验确定的制动增益，Ppo是制动踏板未受力时，制动系统中固有的压力值。
轮边制动压力可以通过试验确定为制动液流量V的函数：
Pw＝Pw（V） (25)
从流体动力学柏努利方程得到：
(26)
其中：б＝sgn（Pmc－Pw）；V为制动液流量；Pmc为主缸制动压力；Pw为轮边制动压力；Cq为有效流量系数。
发动机模型：文献20中介绍的发动机模型有两个状态量：进气歧管压力Pm和发动机转速。从实验得到的发动机万有特性图中可以得到：
Te=Te(ωe，Pm) (27)
经过推导以后，可以得到发动机净功率Te是发动机转速ωe和节气门开度α的函数。
控制器设计：文献20中介绍的车辆控制分为三层，上层是一滑模控制器，产生的控制输出是需要的车辆加速度。中间层是控制切换逻辑，决定车辆需要的是发动机力矩输出还是制动。下层控制产生需要的发动机力矩或制动力矩。
上层速度控制，定义滑动面函数：
Su＝v－vdes， (28)
为使其满足滑模控制切换条件，令：
(29)
解上述微分方程就可以得到需要的车辆加速度：
(30)
同样的方法应用于上层距离控制，就可以得到需要的车辆加速度。
中间层节气门或制动切换逻辑控制：由于油门闭合时，发动机仍有一定的力矩输出Tect，因此，此时仍有一定的车辆加速度，经计算可确定此加速度的值aresid，就有如下切换规则：
asymth≧aresid 发动机控制
asymth<aresid 制动控制
分别令制动力矩Tb＝0或驱动力矩Tec＝0，可得到需要的制动、驱动力矩：
(31)
下层控制：分别进行发动机控制或制动控制。还是应用滑模控制的原理，得到需要的节气门开度角的值或制动主缸油压的值。
文献1的第1～第4章介绍了日本东京大学对车辆队列控制研究中的车辆纵向控制方面的研究成果。该研究也是从建立车辆模型开始，所用车辆模型与伯克利所用模型基本相同，不同的是由于实验用车的不同，他们在车辆传动系中加入了自动变速器和液力变矩器的模型。车辆传动系统框图如下图14所示。下图15是车辆控制系统流程框图。
图14 传动系统框图 图15 车辆控制系统流程图
与伯克利研究内容的不同之处在控制系设计方面，日本东京大学车辆队列控制中的单车纵向控制采用的是模型匹配控制方法。图16是模型匹配控制的原理图。
图16 模型匹配控制 图17 模型匹配控制器
模型匹配控制的基本原理是：利用系统控制器反馈及前馈补偿器的分别设计，实现如图16所示的，车辆加速度输出值相对于车辆目标加速度值的具有一阶延迟的规范跟随形式。同时，使控制器具有良好的鲁棒性及稳定性。本控制器的特征是闭环目标值应答特性和闭环反馈特性可以分别设计。图17是模型匹配控制器的框图。其中GM(s)PM(s)-1为系统前馈补偿器，C(s)为系统反馈补偿器。本控制器具有鲁棒性好及可以通过合理的反馈补偿器的设计，实现闭环鲁棒性调整的功能等特点。图18是东京大学进行的车辆模型匹配控制试验的结果。
图18 模型匹配控制器实验结果图 19 减速度轮廓图
文献23中介绍了韩国汉阳大学进行的车辆主动避撞系统非线性制动控制方面的研究。此研究也是基于车辆动态模型的非线性控制分析，所用模型与美国伯克利模型基本相同，不同之处是考虑了车辆乘坐舒适性的要求，设计了车辆加减速度的变化轮廓，以避免车辆的突然加减速，提高主动避撞车辆的乘坐舒适性，他们设计的车辆持续制动和点制动的加减速度轮廓如图19所示。
他们通过研究认为，不降低车辆舒适性的加减速度的最大值为2.5m/s2，采用这一结果与上述加减速度轮廓图相结合的车辆主动避撞系统，在紧急情况下采取自动控制，既可以让驾驶员感知到系统的自动动作，又不降低车辆的乘坐舒适性。
文献24中介绍的是美国俄亥俄州立大学进行的自动公路系统（AHS）研究的情况，其中一部分是关于车辆自动控制方面的研究内容。他们对车辆的控制分为加速控制和减速控制两种。加速控制时，由车辆动力性曲线（如图20所示）分析，采用两种控制模型。在较低加速度时（0～0.1g）：
(32)
其中：p＝d/dt，v(t)是车辆速度，ei(t)是输入到电液油门作动器的电压值。
在较高的加速度情况下，采用如图21所示的控制模型。即：
(33)
其中K(v)、t(v)和 (v)是经实验确定的保证控制系统渐进稳定的参数。
图 20 汽车动力特性图 图21 大加速度控制模型及控制参数
车辆制动控制时，俄亥俄州立大学的研究结果是将车辆相对运动的情况分类，在每一运动类型中采用各自的控制方法。相对运动分类的相平面图如下图22所示。图23是他们实车试验的结果，每一种控制都得到了渐进稳定的结果。
图22 相对运动分类相平面图 图23 俄亥俄州立大学实验结果
文献25中介绍的是我国国防科技大学和北京理工大学关于车辆纵向控制方面的研究情况。他们针对汽车纵向动力学中的严重的非线性和不确定性，设计了一种新的迭代学习控制系统，并给出了这个系统的动态性能与控制参数间的关系。他们所采用的迭代学习控制系统如图24所示。
图24 迭代学习控制系统
在这种迭代学习控制系统中，系统输出误差的倒数被用来修改下一次迭代控制输入，当学习的增益系数满足一定条件时，该学习算法是收敛的。他们将这种控制算法应用于车辆的速度控制，取得了较好的效果。该控制方法存在的缺点是系统实时性不能得到保证，只能针对某一特定的行车工况起作用，而且迭代学习律中的不确定性大等。
文献3中介绍了清华大学汽车研究所进行的车辆巡航控制系统方面的研究成果。对于车辆速度控制采用变参数PI控制算法，根据系统判别的汽车行驶状况（节气门开度和车速）和目标车速与实际车速之间的偏差大小来调整控制参数，对于车辆的速度跟踪，达到了满意的控制效果。
文献26中介绍了清华大学智能技术与系统国家重点实验室进行的室外移动机器人研究中关于机器人自动避撞方面的研究成果。他们主要考虑的是环境建模，并无车辆控制内容，但其所提出的时变势场避障算法仍有一定的参考价值。
2．4．2．3车辆主动避撞系统控制执行器技术
汽车主动避撞系统所用执行器有两个：节气门伺服执行器和制动作动器。具有关资料介绍，节气门伺服执行器一般用的是步进电机，这一方面并无多少新的研究内容，但对于制动作动器，不同的研究机构却有各自的研究内容。下面主要就近年来有关制动作动器方面的研究文献作一综述。
文献27中介绍了韩国汉阳大学进行车辆主动避撞制动作动器方面研究的情况。他们采用的制动作动器是电真空调压器EVB（Electronic Vacuum Booster）。通过EVB控制的车辆制动系统框图如图25所示。图26是EVB的四个工作状态。
EVB利用发动机进气歧管产生的真空来对制动踏板产生助力。在正常情况下，EVB处于Release Stage，此时两个气室连通，EVB不产生任何制动力。当螺线管上输入PWM信号时，阀门将两个气室之间的连接隔断，，将Apply室与大气相连，此时是Apply stage，随着大气流入Apply室，其内压力增大，由于两个气室之间的压差，就会在气室隔膜上产生压力，推动制动主泵产生制动力。当螺线管压力与两气室压差相等时，达到Hold stsge，螺线管压力释放时，重新回到Release stage。EVB产生的制动力与螺线管上施加的控制信号间有对应关系，因此，控制螺线管的控制信号就可以实现制动压力的控制。
图25 EVB控制制动系统框图 图26 EVB的工作状态
文献28、29都介绍的是一种机电式盘式制动器，采用电机拖动制动片产生制动力，通过控制电机电流就可以控制制动力的大小。与普通液压制动器相比，此机电式盘式制动器省去了液压系统，提高了系统可靠性，减小了系统体积，而且使制动控制更为方便。
文献30中介绍了一种灵巧的调压器，其基本调压原理与文献27中介绍的EVB原理基本相同，其不同之处是这种调压器是在制动主泵之前调节压力，利用检测到的驾驶员对制动踏板的动作，调节施加于制动主缸的压力，通过调节通过电磁螺线管的电流来调节整个制动系统的压力值。在制动主缸之前调节压力的好处是此调压器可以为多个车辆制动控制系统所公用，例如制动防抱死（ABS）系统、牵引力控制（TCS）系统。主动避撞（CA）系统可用此调压器对制动压力进行调节同时不妨碍实现其它系统的基本功能，有利于汽车质量及体积的减小和可靠性的提高。
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室也已进行过制动作动器方面的研究工作，下图27是辅助制动作动器的框图。本液压制动装置采用液力蓄能器存放高压制动液，用PWM控制电磁阀控制压力油的输出，通过控制PWM信号来调节制动压力。本装置位于制动主缸之后，并设有单向阀，以不影响原车制动系统的工作。现正处于调试试验阶段。
图27 液压辅助制动作动器
3.结束语
21世纪的汽车概念将发生根本性的变化。现在的“汽车”是带有一些电子控制的机械装置，将来的“汽车”将转变为带有一些辅助机械的机电一体化装置，汽车的主要部分不再仅仅是个机械装置，它正向消费类电子产品转移。据HP公司统计，目前世界平均每辆汽车在电子方面的投资约为1200美元（不包括立体声音响，收音机和电话），而且正在以每年15%的速率增加。其中，最新的电控技术装备就包括汽车主动安全辅助装置。因此，随着汽车电控技术的发展和中国汽车业加入WTO时间的临近，中国的汽车工业将面临着巨大的发展机遇和挑战，开展基于智能交通系统的现代汽车技术的研究与开发工作显得尤为必要和具有重要意义。
我国在90年代初已开始关注国际上ITS的发展，并且参加了ITS世界会议的指导委员会和国际标准化组织的部分工作。交通部将ITS列入“九五”科技发展计划和2010年长期规划中。目前，国内有较多高校和科研院所正进行ITS系统及关键技术、设备的研究。我国国防科技大学和吉林大学等在无人驾驶车辆的研究方面取得了一定的进展；清华大学计算机系自主开发的用于国防及航天目的的THMR－Ⅴ机器人研究也属于自动驾驶汽车领域的研究，并已经取得了一些关键技术的突破。清华大学汽车安全与节能国家重点实验室进行的基于ITS的汽车主动避撞系统的研究是其中比较有代表性的工作，将汽车作为一个大的控制系统来进行研究，系统基本结构由传感器、控制器和执行器三部分组成，先后进行了车辆行车信息感知及信息融合单元技术、车辆主动避撞系统控制单元技术、车辆控制执行单元技术及单元技术的系统集成技术等关键技术的研究，取得了一些理论及实用上的突破。
随着ITS研究在我国的兴起，我国已经行成了一支进行ITS技术研究开发、使用的专业技术队伍，各交通、汽车企业也越来越加大对ITS及智能汽车技术研发的投入，整个社会的关注程度不断增加。进入“十五”以后，国家将ITS及关键技术的研究与应用列为了重点攻关项目，相信经过相关领域的共同努力，我国的ITS及智能汽车技术水平一定会飞跃地发展。
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FROM 166.111.141.109
附件(463.4KB) 智能交通与现代汽车技术(3).pdf