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随着高速公路的发展和个人汽车拥有量的增大,高速公路交通事故量也随之增加。其中车辆碰撞事故发生比例最高,造成损失比例最大,可见避免车辆碰撞对保证行车安全有着重要意义。智能车技术的发展,使其在汽车安全辅助驾驶方面应用越来越广泛。随着传感认知、信息融合、决策规划、智能控制等领域新理论新技术的发展,单一评价依据的防撞预警系统已经不能满足需要,基于多信息的防撞预警系统是智能车领域新的研究热点和发展趋势。本课题依托于武汉理工大学自主创新研究基金项目,将汽车驾驶意图与车外动态环境有机地结合,综合考虑驾驶员意图、车辆状态、动态环境(天气、路面)等因素对车辆纵向碰撞趋势的影响,建立集车辆碰撞危险状态评估、预警和主动避撞控制于一体的车辆防撞预警控制系统。本文将纵向最小安全距离作为预警依据。首先通过对车辆制动过程、跟车过程的动力学和运动学分析,将跟车过程分为前车静止、前车匀速或加速、前车减速运动等三种情况,建立了仅考虑车辆行驶状态的最小安全距离基础模型。在此基础上引入期望加速度的概念,运用模糊理论的知识,讨论了动态环境(天气、路面)、驾驶意图对驾驶员反应时间、车辆制动最大减速度以及车辆期望加速度的影响。由此建立了驾驶意图、天气、路面、自车车速、反应时间、期望加速度以及制动最大减速度的模糊集,以及对应的模糊推理算法。依据改进后的安全距离模型计算提醒和危险两种预警级别所对应的安全距离阈值；引入碰撞时间的概念,并以碰撞时间为依据,提出了带有辅助制动的主动避撞控制算法。最后,用CarSim软件建立了车辆纵向动力学仿真模型,并利用MATLAB软件中的Simulink、GUI和FUZZY工具箱,建立了多种虚拟工况和模拟驾驶仿真平台,通过CarSim/Simulink的联合仿真实验对算法进行了验证。结果表明该算法能有效反映不同驾驶意图及动态环境对最小安全距离的影响,提高了预警的可靠性、实时性和准确性。