面向复杂交叉口的能量势场自适应避撞

研究背景与问题

随着城市化进程的加快，复杂交叉口成为交通事故的高发区域。自动紧急制动（Autonomous Emergency Braking, AEB）系统作为一项重要的主动安全技术，在复杂交叉口场景下如何有效降低碰撞风险，同时保证乘坐舒适性，成为当前汽车安全领域的研究热点。然而，由于复杂交叉口环境复杂多变，现有的AEB系统往往难以适应不同场景，导致避撞效果不佳。

研究方法

为解决上述问题，本研究提出了一种基于运动学能量等效人工势场与模型预测控制（Kinematic Energy Equivalent Artificial Potential Field, KEAPF-MPC）的复杂交叉口能量势场自适应避撞方法。该方法首先利用运动学能量等效原理构建人工势场，通过计算车辆在复杂交叉口场景下的能量状态，实现对车辆运动轨迹的引导。在此基础上，结合模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）算法，对车辆未来行驶轨迹进行预测，进一步优化避撞策略。

核心结果

实验结果表明，与传统的AEB系统相比，基于KEAPF-MPC的避撞方法在复杂交叉口场景下能够有效降低碰撞风险。具体而言，该方法能够根据实时交通状况和车辆状态，动态调整避撞策略，提高避撞成功率。同时，通过优化运动学能量等效人工势场，该方法在保证避撞效果的同时，还能有效降低车辆的加速度和减速度，从而提升乘坐舒适性。

结论与意义

本研究提出的KEAPF-MPC自适应避撞方法为复杂交叉口场景下的AEB系统提供了一种新的解决方案。该方法不仅能够有效降低碰撞风险，提高行驶安全性，还能够提升乘坐舒适性，具有显著的应用价值。未来，本研究将进一步优化KEAPF-MPC算法，并结合实际交通场景进行验证，以期在更广泛的领域推广应用。

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