基于贝叶斯网络的自动驾驶感知系统预期功能安全的分析研究

自动驾驶汽车的安全性划分为功能安全、预期功能安全和信息安全3大领。自动驾驶汽车涉及到的系统数量和系统之间交互的深度都有所增加,传统的分析方法已无法满足需求。本文提出一种自动驾驶感知系统预期功能安全触发条件的建模方法,通过对自动驾驶感知系统触发事件链贝叶斯网络的计算,预测自动驾驶非预期功能安全是否发生。首先,统一抽象自动驾驶感知系统预期功能安全触发事件链模型,根据预期功能安全触发条件内部各要素间关联关系建立输入、状态和输出三层结构;其次,构建触发条件事件链贝叶斯网络,确定网络中各变量的先验概率和条件概率集合;最后,明确触发条件事件链间的关联模式,形成自动驾驶感知系统触发事件链贝叶斯网络结构,对触发条件引发的可能导致自动驾驶非预期功能安全的连锁反应过程进行预测和分析。

基于模型预测控制算法的多目标自适应巡航控制

为提高智能驾驶汽车在自适应巡航行驶工况下的各项性能,设计了一种基于模型预测控制(MPC)算法的多目标自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control)系统。该系统为分层式的控制结构,首先建立系统纵向控制模型,并在模型预测控制算法下综合考虑纵向控制时智能驾驶车辆的安全性、舒适性、燃油经济性及纵向跟车性能,同时满足相应的目标函数及实际约束。接下来,采用模糊PID控制算法来实现实际加速度与目标加速度的逼近。经试验验证,所提纵向控制算法可以实现较好的控制效果,为智能驾驶纵向控制系统的开发提供了参考。