基于LSTM和改进TTR算法的车辆辅助驾驶侧翻预警

以提高侧翻预警中对侧翻风险的预测和判断为目标，为了给驾驶员或其他驾驶辅助系统确定对车辆进行控制的介入时机提供重要依据，提出了一种更高效准确的侧翻预警算法.首先建立三自由度车辆预警参考模型；选取相平面法划分侧倾稳定域为侧翻指标，根据三自由度模型响应，设计改进侧翻预测时间（TTR）算法并计算TTR.分析结果表明，相平面侧翻指标接近实际横向载荷转移率（LTR），比LTR常用的表达形式更准确地表述了车辆状态，且改进的TTR也更加接近实际TTR.然后建立长短期记忆网络（LSTM）模型来取代改进TTR算法，提高预警计算效率，模型输出的TTR值作为车辆预警控制的依据.最后通过驾驶员在环（DIL）试验采集数据，对LSTM模型进行训练，并在两种工况下，仿真验证了此侧翻预警方法具有对侧翻风险预测的准确性和更高的实时性.

Vehicle Assisted Driving Rollover Warning Based on LSTM and Improved TTR Algorithm