摘要:
针对智能网联车辆(connected and automated vehicles, CAV)之间车车(vehicle-to-vehicle, V2V)通信失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景,分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响. 首先,基于智能驾驶员模型(intelligent driver model, IDM)构建CAV车辆动力学模型,提出CAV车辆感知前车运动状态的2种模式;随后,分析出现噪声的原因,并采用自适应卡尔曼滤波算法(adaptive Kalman filter, AKF)对噪声进行处理;最后,开展智能网联车队头车突然减速(极端场景)和基于NGSIM (next generation simulation)的实车数据集(常规场景)仿真实验,采用替代安全评价指标TIT (time integrated time-to-collision)与TET (time exposed time-to-collision)分析不同位置车辆退化和不同车间时距下的车队某一时间段内整体安全风险以及噪声影响. 实验结果表明:去噪声后的TIT和TET均出现显著下降,车队安全风险随车辆退化位置靠后和车间时距增大逐渐降低;当车辆2退化、车间时距为0.6 s时,车队安全风险最大,车辆4及之后的车辆退化时,车队严重和中度安全风险达到最低,此时传感噪声影响不明显,车队安全风险只与车间时距有关.