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駕駛輔助系統(AdvancedDrivingAssistanceSystem,助系統中的前方碰撞預警(ForwardColli機構、自動駕駛廠商、用戶及社會民眾最為關心2聯合國世界車輛法規協調論壇(UN/WP.29)自動駕駛與網聯車輛工作組Avoidance[0;1]=fsafetymodel(scenariovariable1,scenariovariable2,…)Mitigation[0;1]=1?fsafetymodel(scenariovariable1,scenariovariable2,…)fsafetymodel={TTCLaneIntrusion>(vrel/(2?6m/s2)+0.35s)ot?erwise3自動駕駛安全模型，是一種定義明確的、指標定量的、規則可解釋的數學模型，4minimizef(x)subjecttosafetymodel其中，f為目標函數，x為軌跡。56LastPointtoSteer模型[5]主要聚焦跟車場景。該AYVvotherAYVvother7AYVvotherAYVvother其中，tbuildup為自車制動時延。其中，vrel,0為自車與前車的相對速度，min為自車制動減速度，符號為負。8WyimpactAYVVRUysafetyzoneVWyimpactAYVVRUysafetyzoneV其中，yimpact為預碰撞點與行人橫穿方向的自車邊緣之間的距離，ysafetyzone為其中，tbuildup為自車制動時延。其中，μ為道路附著系數，g=9.8m/s2。3.3RSS(Responsibility-SensitiveSafe9其中，vr為自車速度，vf為前車速度，p為自車反應時間，amax,accel為自車最大前進加速度，amin,brake為自車最小制動減速度，amax,brake為前車最大制動減速其中，v1為自車初始速度，v1,p=v1前進加速度amax,accel加速后的速度，v2為對向來車初始速度，符號與v1相反，v2,p=|v2|+pamax,accel，為對向來車在反應時間p內，以最大前進加速度amax,accel加速后的速度，amin,brake為自車最小制動減速度，amin,brake,correct為對車方，對向來車行駛在其正確車道內，故對向來車的制動減速度amin,brake,correct一般小于自車制動減速度amin,brake，即自車需要采取更大的制動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，為鄰車在反應時間p內，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橫向減速度。上述公式計算出的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將占據的時空位置集合。如圖3.4-1所示，若不考慮車輛的橫向移動，只考慮車輛的縱向移動，淺綠色時占用的時空位置集合，黃色區域為車輛執行最大安全處置能力(如以最大制動減速度制動)時占用的時空位置集合，深綠色與黃色區域所占用的時空位置集合撞所需要做的安全措施，如制動、轉向等。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。只有當縱向安3.5-2所示，FSM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分別為對于縱向安全距離，FSM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。當兩車縱向距離大于在確定縱向最小安全距離時，FSM模型同樣有前車時時刻刻緊急制動的假險程度將縱向安全距離的衡量指標分為主動模糊替代安全度量(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，默認自車不會以大于bego,comf的減速度制動；uego,lon,NEXT自車在反應時間內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時間后期望的距離變化量。當CFS=0時，證明當前時刻沒有直接的STD模型針對自動駕駛系統在時間域定義統一的安全模型，來模型化安全STD模型中的安全模型根據自動駕駛汽車的規劃軌跡及其對周圍目標物的自動駕駛汽車及目標的軌跡定義為空間位置間信息與其對應的時間信息的合Ωoverlap=Ω1∩Ω2，其中Ω1和Ω2分別為目標o1和o2的軌跡的空間位置集合。如果目標o1和o2的軌跡不存在交叉區域，即Ωoverlap=?,意味著目標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o1和o2的時間到空間位置的映射函數，Ωoverlap為目標o1危險時差區間是衡量存在交叉區域的不同軌跡是否存在潛在碰撞風險的標即??t?Λ,?t∈Φ,則軌跡存在潛在碰撞的風險。間差為t=tobj?tego=3?6=?3s?Φ,故自車沒有潛在碰撞風險。如圖3.6-口處存在交叉區域Ωcrossingoverlap，且交叉區域的時間差集合為Λcrossing。若??t?Λcrossing,?t=t1?t2<Tpriority，則目標O1具Tpriority≥0為預定義的優先級時差。一般地，Tpriority取值以不影響路權優先級?t=tobj?tego=5?4=1s<Tpriority?t=tobj?tego=8?4=4s>Tpriority證方法。如圖3.6-3所示，自車與目標車輛的通行優先級比自車更高,并且Tpr的時間差?t=tobj?tego=8?4=4s>Tpriority，故自車的先行是合規的。車與他車軌跡交叉點處的時間差絕對值，即時間差越小，該值越大；μ為自車當3.7CC-driver(CarefulandCom駕駛員在遇到緊急場景時的踩加速踏板與制動踏板的行為邏輯包括在風險點出通過上述分析，CC-driver模型選取了五個關鍵參數，分別是風險出現時間基于上述模型，依照日本駕駛員的行為數據統計了CC-d出現時間點為目標車橫向偏移0.375m；對于前車緊急制動場景，風險出現時間根據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模型中的風險評估時間及評估完成至開始制動時間在統計上雖然險出現時間點、決策響應時間、制動效能提升時間及最大制動減速度。與CC-driver模型相比，將其風險評估時間及評估中國成熟駕駛員模型可應用于確定自動駕駛功能仿真試驗方法中的場景參成熟駕駛員的緊急制動模型在上述場景下的碰撞可避免的參數取值范圍，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