随着城市化进程的加快,作为城市工况交通枢纽的十字路口,在充分发挥其灵活性的同时,也逐渐成为城市路网拥堵和交通事故的核心所在,发生在十字路口处的严重交通事故对人们的财产和生命安全造成了严重的威胁和损害。针对这种情况本文开发了一种新颖的基于轨迹预测和冲突风险评估的十字路口辅助功能,主要包括车辆运动状态估计模块、车辆轨迹预测模块、碰撞风险评估模块以及主动制动模块。为了对夹杂着噪声的数据源进行预处理,本文首先在直道和弯道上分别引入了基于恒定加速度模型以及恒定转率和加速度模型的车辆运动学模型,并将该模型作为扩展卡尔曼滤波的处理模型,应用扩展卡尔曼滤波方法整合GPS信号和车载车辆传感器信号,同时对噪声数据进行滤波处理,实现了车辆运动状态的实时估计。然后结合十字路口的几何信息,建立车辆期望轨迹的三次抛物线模型来模拟驾驶员未来的期望驾驶动作,第一步的轨迹预测通过指数型的融合权重函数将车辆运动学模型与三次抛物线模型进行融合预测,以滤波后的车辆运动参数为输入,可预测出车辆未来0-2s内的轨迹;第二步的轨迹预测则以用于回归的高斯过程模型为核心模型,以第一步预测出的轨迹点为模型的训练数据,可外推出未来2-2.5s的车辆轨迹以及相应车辆位置预测的不确定性分布。接着,为便于评估车辆之间发生碰撞的风险以及在必要时进行干预的时机,将车辆二维几何形状用多个圆代替,建立了基于区域重叠的冲突风险评估模型、基于TTC的制动决策算法。当有碰撞风险时,以预警为主,及时警告驾驶员接管车辆以顺利通过十字路口,但当驾驶员没有任何动作或制动较晚时,则主动制动系统进行制动干预以避免碰撞。最后,为了匹配实车与仿真系统的制动效果,对实车ESC制动响应特性进行研究,并采用前馈控制、反馈控制以及一阶惯性滞后环节的方式建立了ESC制动响应模型。参考E-NCAP提供的标准十字路口车车碰撞测试场景,本文在SCANeR中搭建了主车左转/左侧车辆直行、主车左转/左侧车辆右转、主车左转/对车直行、主车左转/右侧车辆直行等典型虚拟十字路口场景,在Matlab/Simulink中开发完成各个子模型及整合之后的十字路口辅助模型,最终构建了基于场景仿真软件SCANeR和Matlab/Simulink的联合仿真平台,并对模型进行了联合仿真调试与验证。同时,基于E-NCAP规范对十字路口辅助功能进行了评价。结果表明:基于扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态估计算法可以很明显的滤去信号中的噪声,为算法在数据源上提供了保证;采用融合轨迹预测方法得到的预测轨迹更接近车辆的实际行驶轨迹,优于单纯采用运动学方法进行的预测;所建的ESC制动响应模型可以很好的模拟实车上ESC的制动效果,满足使用要求。本文开发的十字路口辅助功能能够适时的预警驾驶员,在紧急时刻进行稳健的制动以避免碰撞,从评价结果的‘Good’档也验证了功能的有效性。