大众电动汽车技术展望 自动泊车 充电系统

[摘 要]纯电动汽车以其轻便、无污染、传动效率高等优点受到了广大汽车企业的关注，成为未来汽车工业发展的主要方向。纯电动汽车的驱动方式为电机驱动，与以内燃机作为动力源的传统汽车相比，纯电动汽车的驱动更易于进行电子智能控制。随着汽车电子技术的不断发展，纯电动汽车的主动安全技术在增加行驶安全的同时又使汽车更加智能化、集成化、网络化。

[关键词]纯电动汽车 主动安全 主动避障 驱动控制

中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）01-0100-02

0.引言

随着社会经济的不断发展，人们的生活水平不断提高，汽车作为一种方便快捷的交通工具也进入了寻常百姓家。随着汽车保有量的不断增加，随之而来的是严重的交通安全问题。据统计，全世界范围内平均每分钟至少有一人死于交通事故，在对大量的交通事故发生原因进行统计后发现引发交通事故的主要因素为环境因素、司机因素、和车辆因素，其中又以司机因素最为突出。由于司机本身的不良驾驶行为，例如：疲劳驾驶、酒后驾车、超速行驶等引发的交通事故频频发生。在极端恶劣天气条件下，例如：冰雹、雨雪、大雾等天气，此时路面湿滑且能见度低，驾驶员在注意力不集中情况下极易造成车辆发生车道偏离或追尾碰撞，从而引发交通事故。因此如何避免由于人为因素以及环境因素所导致的交通碰撞事故，成为本文研究重点。

1.车辆安全性能的分类

在汽车安全技术领域有两种途径提高车辆的安全性能，即被动安全技术和主动安全技术。被动安全技术是指在事故发生时和发生后通过安全气囊、 安全带等安全辅助设备来保障驾驶人和乘车人的安全，被动安全技术只是降低了车内乘员的受伤程度以及车辆的损坏程度，并未从根本上解决交通安全问题。另一种汽车安全技术为主动安全技术，其工作原理是在事故发生前提醒驾驶员即将发生的道路危险状况，引起驾驶员的注意方便其进行合理的规避操作，预防交通事故的发生，从而保证车辆行驶时的道路安全。

2.纯电动汽车的主动避障系统

纯电动汽车与传统汽车相比，不同之处在于：纯电动汽车以蓄电池代替燃油作为汽车的能量源，驱动电机代替内燃机作为动力输出装置。

电机的驱动控制装置称为控制器，是纯电动汽车避障系统的核心部分。

1）控制器的硬件设计：使用单片机设计、制作控制器的硬件电路。采用“光耦”隔离逻辑部分与驱动部分，来解决两者之间的相互干扰问题。采用“数字电路设计方法”实现PWM信号的控制及保护电路。

2）控制器的软件设计：采用“模块化程序”设计思想将软件系统划分为：主程序模块、数据采集处理模块、驱动控制模块、通信模块等。

3.系统整体设计思路

纯电动汽车的驱动控制装置能够对不同的由传感器采集的外界环境信息加以分析和处理从而发送不同的指令来驱动电机进行工作进而达到对车辆的行驶状态的控制。本文是在已知周围环境的基础上（由传感器感知），判断汽车以当前状态行驶是否会产生危险，如果会产生危险则采取可能的避障措施，并据此规划出一条安全的避障轨迹，最后通过纯电动汽车的驱动控制系统驱动汽车循迹行驶来避开障碍物。

4.主动避障过程中的轨迹规划

在主动避障过程中的轨迹规划方法，目前较为常用的是基于特定函数的轨迹规划方法，这种方法规划出的轨迹一般用某一特定函数来表示，常见的函数有：三次多项式、五次多项式、正弦函数、圆弧、梯形加速度轨迹等。不同函数规划轨迹的思路基本一致。

基于特定函数生成的轨迹计算简单，快捷，系统的响应速度快，同时具有所选取函数的良好性质。如函数为连续函数，曲率变化平缓等，能够满足一般使用的需求。但这种方法比较适用于简单化的道路，复杂工况下的道路计算较为复杂，系统响应速度较慢。

5.未来行驶轨迹的预测

汽车在不同的行驶环境和行驶工况下行驶时，表现出不同的特点，通过分析比较发现，车辆在结构化道路行驶时，驾驶员的各种行为可由两种基本行为组成，车道保持和换道，本文着重研究纯电动汽车避障换道时的轨迹预测，在汽车换道过程中，汽车的当前状态和驾驶员的驾驶意图对汽车行驶轨迹的影响较为明显。本文综合考虑二者的影响，分别预测汽车在两种影响因素的不同轨迹，最后通过加权的方式来形成最终轨迹。

5.1 基于驾驶意图的轨迹预测

通过对实际换道轨迹研究分析发现五次多项式能更好的拟合汽车的换道轨迹。

以汽车所在位置为原点建立直角坐标系，以速度方向为X轴，假设目标车道中心线的拟合曲线为：

换道轨迹为：

换道完成后，换道轨迹与目标车道轨迹相切于（xD，yD），假设当前纵向车速为vx，横摆角速度为ω（图1）。

在初始点位置有：

在相切位置有：

根据（1），（2）可以用目标车道轨迹参数和相切点的坐标表示汽车的换道轨迹方程参数如下：

由上式可以计算换道轨迹参数，其中目标车道参数曲线是已知条件，只有参数xd不确定，不同的xd对应不同的换道轨迹。

5.2 基于车辆行驶状态的轨迹预测

根据车辆状态预测汽车未来短时间内的行驶轨迹一般使用汽车的运动学或者动力学模型预测，目前，较为常见的汽车运动学模型有恒速度模型（Constant Velocity）、恒加速度模型（Constant Acceleration）和恒角速度加速度模型（Constant Yaw Rate and Acceleration）。根据模型特点、所需参数和适用工况，本文选用的车辆模型为恒角速度加速度模型。

车辆的恒角速度加速度模型如下所示：

式中：X，Y表示的是汽车在坐标系下的X，Y轴的位置；j为汽车的航向角；vx、vy为汽车的纵、侧向速度；ω为汽车的横摆角速度；ax、ay为汽车纵、侧向加速度；ωax（t）、ωay（t）为汽车纵、侧向加速度导数的干扰值；ωω为汽车横摆角速度导数的干扰值。

障碍物模型：

对于障碍物，考虑障碍物的状态是由车载传感器测量得到，只能测得障碍物相对汽车的位置，角度和速度，因此障碍物的模型采用恒加速度模型：

根据式（1）和式（2）即可预测汽车在当前状态下短时间内的行驶轨迹。

6.最终避障轨迹的形成

假设根据汽车当前状态预测的轨迹为Ym，根據驾驶员驾驶意图预测的轨迹为Yb。Ym在短时间内具有很高的精度，但因为驾驶行为的变化长时间预测误差很大，而Yb是基于驾驶行为的轨迹预测，长时间预测的精度更高。所以最后的预测轨迹Yf为Ym与Yb的加权和。

式中：w（t）为随时间变化的权重函数。因为轨迹Ym短时间内很高，Yb在长时间内精度很高，所以时间越往后，最终轨迹Yf受轨迹Yb的影响越大，受轨迹Ym的影响越小。

最终预测轨迹（图2）：

7.结论

本文在参阅大量文献的基础上向读者介绍了纯电动汽车的主动安全技术——主动避障系统的基本原理。纯电动汽车通过传感器感知外界障碍物的状态信息并传输至车辆控制端，控制端通过轨迹预测发出指令通过驱动芯片来驱动电机，实现纯电动汽车的主动避障。

参考文献

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[2] 付骁信，江永亨，黄德先，黄开胜王京春，陆耿.一种新的实时智能汽车轨迹规划方法.清华大学汽车工程系.2015.10.

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[5] 江庆坤.智能汽车避障危险评估和轨迹规划研究.吉林大学汽车工程学院.2016.06.

作者简介

张存振（1995-），男，江省徐州市，在读本科生、研究方向：纯电动汽车。endprint