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各国陆续制定自动紧急刹车系统的测试法规,推行自动紧急刹车系统在汽车上的应用。2018年版C-NCAP中也增加了对自动紧急刹车系统的评分。因此,进行车辆自动紧急刹车系统的研究对汽车安全性的提升以及满足新的汽车安全法规具有重要意义。自动紧急刹车系统涉及到道路环境感知、车辆控制等诸多因素,到目前为止,还存在着多类别车道线检测、车辆检测难以兼顾精度和速度以及控制策略难以建模和验证的问题。研究工作围绕自动紧急刹车系统的关键技术展开,包括车道线检测、车辆检测、自动紧急刹车系统控制策略等。使用一种基于多颜色空间的车道线检测方法,同时检测了白色和黄色车道线。先对图像进行逆透视变换,再将RGB颜色空间下的图像转换为多颜色空间下的图像,然后在各个颜色空间下基于车道线颜色特征进行阈值分割分别提取白色和黄色车道线,并联合各个颜色空间下提取的车道线,最后使用二次曲线拟合车道线,完成了多类别车道线的检测。使用SSD网络进行车辆检测,解决自动紧急刹车系统中车辆检测必须兼顾检测精度和实时性的问题。在TensorFlow深度学习框架中搭建网络,使用目标检测数据集对SSD网络进行训练,训练结果表明SSD网络对交通环境中的车辆检测精准度高,且检测速度能够满足实时性的要求。在广州校园道路和城市快速道路上录制道路图片进行检测,试验结果表明训练的SSD网络对实际道路环境下的车辆能够有效检测。设计了基于有限状态机的自动紧急刹车系统控制策略,解决了自动紧急刹车系统控制策略中离散的制动状态和状态之间切换建模困难的问题。用分层控制的思想对控制策略进行建模,上层控制器为车辆制动状态决策的有限状态机模型,下层控制器按照上层控制器的决策对车辆控制,包括信号处理模块、节气门控制/制动压力控制切换逻辑、节气门控制、制动压力控制、PID控制器。对设计的控制策略在安全法规标准工况和事故重建场景下进行仿真试验,验证控制策略的有效性。对设计的控制策略在Euro-NCAP和C-NCAP的测试工况下进行了仿真试验,仿真结果表明设计的控制策略能够有效避撞。采集真实追尾事故案例进行事故重建获取实际道路环境下真实追尾事故场景,在Carsim中搭建真实追尾事故场景进行仿真试验,仿真结果表明在真实追尾事故场景下,设计的控制策略能够有效避撞。