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汽车工业研究·季刊2019年第2期车辆自动紧急制动系统（AEB）是一项重要的主动安全技术，其系统控制算法是AEB系统工作的指导核心，系统的控制器内设置有自车和主目标不发生追尾所需的条件。当雷达或摄像头探测到的条件满足AEB系统启动的条件时，AEB自动紧急制动系统控制单元会通过CAN总线向ESC发送指令，停止动力输出并施加制动。一个好的控制算法应该既能够保证在适当的时间介入工作，提醒驾驶员并避免碰撞，又能够不给驾驶员带来过多的干扰。自动制动控制策略是基于合理的车辆安全行驶状态评价及判断所提出的，其作为汽车前方防碰撞系统具体功能实施策略的关键技术，决定着系统的控制逻辑和执行单元，关系到系统开启预警和自动制动控制时机，因而对汽车前方防碰撞系统的工作性能有着重要影响。AEB控制算法的制定主要有三种方法，第一种方法是基于车辆间的相对运动关系，通过获得的车辆状态信息，评估前方碰撞威胁，比如Knipling建立了两个简单的运动学关系方程，用于对车辆行驶过程中危险情况进行描述，并将其作为基本预警策略。日本马自达公司Doi等开发了一种车辆前方碰撞预警系统，该系统是根据对车辆的运动学关系分析来确定紧急情况下的安全制动距离。第二种方法是利用人的认知行为作为车辆安全行驶状态判断指标，比如Hay⁃ward根据驾驶员在开车过程中，难以准确知道前车运动状态，却可以实现对行车危险的准确判断和评估，对于人的这种行为，提出了早期的人认知行为模型。Gibson和Lee利用人对碰撞发生时间的预测和判断，而不是基于距离和撞上前车的时间，制定出汽车防碰撞预警策略。第三种方法是利用驾驶员试验数据统计或拟合出的参数及曲线，建立安全车距与车速、加速度等状态量之间的数值模型，以此作为车辆安全行驶状态判断指标。比如美国密歇根大学设计了一种IC⁃CFOT数据库，建立了控制算法性能评估方法，通过从统计学角度比较了几种追尾报警算法性能，进而用于对其的改进和参数优化。以上三种方法中，以基于车辆间的相对运动关系，通过获得的车辆状态信息，评估前方碰撞威胁这种方法是最为常用和简单有效的。本文利用不同车速和不同碰撞时间（TTC）阈值建立了AEB系统控制算法，并采取了比较符合驾驶员驾驶习惯的分级制动策略，利用Carsim建立的整车动力学模型和仿真场景对AEB算法进行了验证。总体仿真方案1为了制定出有效的AEB控制策略，得到更接近真实车辆的仿真结果，本文采取了以Simulink建立控制算法模型，以Carsim建立车辆动力学模型的方式对整个AEB系统进行仿真，具体方案设计如下页图1所示。根据总体仿真方案设计，AEB系统算法研究主要包括两部分，一是控制算法研究，二是仿真场景建模。主要研究思路是先根据基于时距的安全距离模型对当前车辆的行驶状态进行判断，并根据不同车速不同TTC阈值制定车辆的报警和分级制动策略；然后根据制定的控制策略确定输入与输出参数建立车辆仿真模型和仿真场景；最后根据C-NCAP关于AEB系统的试验方法对仿真模型进行仿真计算，评价制定的控制算法的优劣。车辆自动紧急制动系统控制算法仿真分析▶◀……………………………………………………………………………犹佐龙摘要：基于Carsim和Simulink软件分别建立了自动紧急制动系统控制算法模型和车辆动力学模型，联合仿真结果显示，本文制定的控制算法在大多数工况下能有效避撞，在少数工况下能有效减少碰撞强度。关键词：自动紧急制动控制算法联合仿真DOI:10.3969/j.issn.1009-847X.2019.02.011
AEB算法设计方案
AEB（Adaptive Emergency Braking）算法是一种自适应紧急制动算法，主要用于自动驾驶车辆或车辆安全辅助系统中，能够及时识别和响应紧急情况，减少事故的发生。
AEB算法设计方案如下：
1.数据采集：通过车辆的传感器系统，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性测量单元等，采集车辆周围的环境数据，如车辆的速度、方向、加速度、障碍物的位置、速度、形状等。
2.环境感知：利用深度学习算法对采集到的数据进行处理和分析，识别出车辆周围的障碍物，包括其他车辆、行人、自行车等，同时获取其运动状态和行驶轨迹信息。
3.紧急情况检测：根据车辆速度、障碍物的位置和速度等信息，判定是否存在紧急情况，例如与前方障碍物距离过近或与障碍物的相对速度超过安全阈值等。
4.制动策略生成：根据紧急情况检测的结果，生成相应的制动策略。通过与车辆的动力系统进行交互，控制制动器的力度和时间，实现车辆的紧急制动。
5.制动控制：将生成的制动策略转化为具体的制动指令，通过车辆的制动系统控制踏板行程，或者通过车辆电控制动系统控制制动力度和分配。同时，在制动过程中需要监控车辆的稳定性和动力输出，确保紧急制动不会导致失控或滑行。
6.动态调整：根据车辆和环境的变化，持续动态调整AEB算法的参数和策略，以适应不同情况下的紧急制动需求。例如根据车辆的负载情况、路面条件的变化等，调整制动力度和响应时间。
7.系统评估：通过对AEB算法的实时性能监测和系统评估，收集和记录算法的工作状态和性能指标，包括制动响应时间、制动力度的准确性和稳定性等。并进行对算法的改进和优化。
总结：AEB算法的设计方案是利用车辆的传感器系统采集数据，通过深度学习算法对数据进行处理和分析，识别障碍物并判断是否存在紧急情况，生成相应的制动策略，并将策略转化为具体的制动指令控制车辆的制动系统。同时，根据车辆和环境的变化，动态调整算法的参数和策略，最终实现自适应紧急制动。
高速列车车辆制动系统的制动力分配算法研究
随着高速铁路的快速发展，高速列车的运行安全性成为重要的关注点。在高速列车中，制动系统是确保列车能够安全停车的关键组成部分。制动力分配算法是制动系统中一个关键的技术，它决定了每个车轮上施加的制动力，以实现列车的平稳停车和避免轮胎滑移。
制动力分配算法要求能够根据列车的运行状态和运行条件合理分配制动力。它不仅要在列车正常运行时提供稳定的制动力分配方案，还要在紧急情况下能够快速反应并调整制动力的分配，以保证列车的安全停车。
首先，制动力分配算法需要考虑到列车的运行状态。例如，列车的速度和加速度是决定制动力分配的重要参数。当列车速度较高且需急刹车时，制动力分配应更为集中，以便快速减速。而当列车速度较低时，制动力分配可以较为均匀，以避免制动力过大造成轮胎滑移。
其次，制动力分配算法还需要考虑到列车的运行条件。高速列车运行在不同的轨道条件和气候条件下，因此制动系统需要根据实际情况进行调整。例如，在雨天或积雪天气下，轨道的摩擦系数会下降，此时制动系统应适当增加制动力以确保列车能在较短的距离内停车。
另外，制动力分配算法还需要考虑到列车的车型和车辆的负载情况。不同类型的车辆在制动力分配上可能存在一定的差异。例如，高速旅客列车和货运列车的制动力分配可能有所区别，因为它们的载重和车身结构不同。制动力分配算法应根据车辆的负载情况进行调整，以保证最佳的制动效果。 为了实现高效的制动力分配算法，可以采用现代控制理论和算法。例如，可以利用模糊控制、神经网络和遗传算法等方法来优化制动力分配。这些方法可以根据实际情况进行参数调整和自适应控制，以提高制动系统的性能。
此外，制动力分配算法的实现还需要考虑到列车的制动系统结构和传感器设备。制动系统通常由制动器、压力控制器、离合器和传感器组成。这些设备需要相互配合，以实现制动力的准确分配和控制。
总结起来，高速列车车辆制动系统的制动力分配算法是确保列车安全运行的关键因素之一。该算法需要考虑列车的运行状态、运行条件、车型和负载情况，并采用现代控制理论和算法来优化。通过合理分配制动力，能够实现列车的平稳停车和安全运行。在未来的研究中，我们还需要进一步完善制动力分配算法，以适应高速列车发展的需求。
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关于CHR2型动车组制动系统探讨
作者：潘小刚
来源：《山东工业技术》2015年第04期
摘 要：本文简要的介绍了CRH2型动车组制动系统的组成、工作原理以及其特点，并且阐述了动车组发生滑行应当采取怎样的措施，对其进行事前预测和评估，说明了滑行控制的原理、检测的方法。
关键词：CRH2型动车组；制动系统；滑行检测；制动系统原理
为了使运行中的动车组能够快速的减速，并且防止动车组在下坡道路上增速或者超速，在正常的运行情况下，CRH2动车组通常使用制动、快速制动操作。而停放制动则是通过利用铁靴的方法来避免停放的动车组因遇到重风或是风力的强烈作用[1]。
1 CRH2制动系统的组成及特点
1.1 CRH2制动系统的组成
CRH2型动车组制动系统由基础制动系统、空气供给系统和制动控制系统这三部分组成。制动控制系统包括了制动信号发生装置、制动控制装置、信号传输装置。制动信号发生装置指的是司机制动控制器，安装在01、00车司机室的操纵控制平台上面，这样使得司机能够很好的对其进行操纵。制动信号传输装置通过列车信息控制系统来传递信息，及时作出反馈，它包括传输与采集制动命令、车辆终端的装置和中央装置、根据这些系统装置就能够接收制动状态指令，以便于进行必要的操作[2]。制动控制装置以整体集成的形式将吊装在每一辆车的地板下面，并且接收制动命令，并对制动力加以控制。它的内部集成了电空转换阀、中继阀、紧急阀和调压阀等风动阀，而且还集成了电子控制单元和空气制动阀上所需要的各种风缸和阀门。制动供给基础制动装置由油压盘式制动装置和带防滑阀的增压气缸组成。
1.2 制动系统的特点
总的来说，电气指令微机控制直通式电空制动系统在运行的过程中，是通过采用电信号的方式来传递缓解指令和制动指令的，而司机则是采用中继阀对各车辆的制动缸的空气压力和电气指令经微机控制的电空转换阀（EP阀）进行直接控制，它具备控制方便快捷、统一性强、反应快等优势。CRH2型动车组制动系统具有如下主要特点：
