基于JT/T 1242-2019的AEB测试研究

自动紧急制动(AEB)系统对于车辆的主动安全具有重要意义。文中介绍国内外标准法规对于AEB系统的配置要求,分析AEB的工作原理,研究JT/T 1242-2019规定的典型测试场景,并搭建AEB测试系统及测试场景对某客车进行AEB道路性能测试。结果表明,该车辆搭载的AEB系统满足JT/T 1242-2019的限值要求。     

轿车-电动两轮车事故中AEB仿真技术研究

道路弱势群体的保护一直以来都是交通事故研究的重点，随着汽车主动安全的发展，行人AEB系统处于快速发展的巅峰时期。针对骑车人的AEB系统的研究还处于起步阶段，特别是基于中国本土交通特点的主动安全设备是目前的研究热点。据此，基于采集真实的事故案例，对事故进行特征分析，以事故特征为基础分析中国道路环境下的事故工况，同时选取事故重建所需的事故采集信息，并运用PC-Crash对事故案例进行重建，将重建后的各运动参数输出建立事故前危险工况数据库作为AEB仿真的数据基础。接着建立车辆动力学模型作为AEB仿真依托的对象，用于计算各参数设置下的运动响应。最后设计一种基于GUI的AEB仿真技术开发平台，对AEB系统参与下的事故过程及结果进行展示，并建立AEB系统评价指标和评价方法，对系统效用进行评估，为探测目标为电动两轮车骑车人的AEB系统的测试场景及适应性设计的改进提供了相关的参考依据。     

自动紧急制动系统(AEB)测试评价方法研究进展综述

面对复杂的交通环境,自动紧急制动系统(AEB)是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能,大量的测试和评价是判定其安全的基础,因此制定合理且适用于AEB系统的测试评价方法至关重要。文章梳理和分析了国内外部分现行AEB的测试评价规程,对其中涉及的AEB测试方法进行了对比分析;然后,分析了Euro NCAP和IIHS分别发布的AEB性能评价方法;最后,梳理了目前业界AEB测试评价方法的研究现状,总结出一种可行的AEB测试评价路径,即从真实交通数据构建AEB测试场景,然后构建AEB测试方法,建立相应的评价指标,最后进行实车或虚拟测试,验证其有效性和准确性。这为后续AEB安全测试评价技术的研究提供了基础。     

商用车AEB系统测试场景构建及仿真研究

随着车辆智能化的发展,提高商用车主动安全水平的必要性增强,自动紧急制动(AEB)系统成为车辆主动安全领域的研究热点。文中从商用车自动紧急制动功能测试评价技术着手,基于场景元素分类构建商用车自动驾驶测试场景,建立自动紧急制动典型场景与控制模型,并通过仿真验证商用车AEB测试场景搭建与测试评价方法的有效性。     

面向骑行者的AEB测试方法研究

文章通过对CIDAS统计的150例汽车与二轮车碰撞事故工况样本参数信息进行系统聚类分析,提取出了用于评价面向骑行者的自动紧急制动系统(AEB)的测试场景,建立了面向骑行者的自动紧急制动系统测试评价方法,并利用Prescan和Simulink软件搭建了典型场景的虚拟交通模型以及自动紧急制动系统(AEB)算法控制模型,通过联合仿真分析验证了AEB控制算法的具体实施过程,进一步说明了典型场景和测试方法的有效性。     

C-NCAP2021法规中对二轮车场景AEB性能满分要求分析及试验验证

2022年1月1日正式实施了中国新车评价规程（CNCAP）2021版标准,新增了中国独有的对二轮踏板车的自动紧急制动（AEB）试验要求。基于CNCAP2021版中对二轮踏板车的AEB试验要求,结合车辆制动系统特性,分析并计算出为满足该场景试验得满分的要求,AEB系统触发需要的碰撞时间（TTC）,并实车测试验证该TTC时间。根据所需要的碰撞时间,结合实际二轮电动车与车辆的碰撞场景,及二轮电动车的制动性能,分析并实际模拟测试,得出了AEB系统在实际使用中,不能完全与CNCAP完全一样的策略,需要根据实际的复杂情况细化场景中车辆及二轮车的各种参数及二轮电动车驾驶行为,以提高车辆触发AEB的客户体验。     

危险品运输车辆自主紧急制动控制策略研究

自主紧急制动(AEB)系统作为车辆主动避撞的有效手段之一,必将成为我国重型商用车辆强制性配备装置。在分析AEB系统工作原理的基础上,以实现危险品运输车辆AEB系统的预警和自主制动干预为目的,提出了一种基于安全距离模型的AEB系统预警算法,建立了基于危险状态因子的分级控制策略,采用Trucksim软件对提出的危险品运输车辆的AEB控制策略进行了两种仿真测试场景下制动效果的验证。仿真结果表明:所提出的AEB控制策略是有效的,满足AEB系统的相关法规及性能要求。     

基于真实事故案例的自动紧急制动系统两轮车测试场景研究

两轮车事故是我国道路一种重要的交通事故类型,但我国在自动紧急制动(AEB)系统研究中还缺乏合适的两轮车测试场景。据此,本文中参考国际上已有的研究成果,建立适用于我国道路交通环境的AEB系统两轮车测试场景。首先,对419起汽车与两轮车碰撞事故案例进行了聚类分析,获得了11类典型的汽车与两轮车碰撞事故场景;接着,根据11类场景在不同参数特征下的事故伤亡程度和事故样本数,准确地获得了各类场景中两轮车运动状态、汽车车速和两轮车车速的详细参数特征;最后,设计了汽车在照明良好的情况下直行通过路口的主要测试场景,通过改变主要测试场景得到了其它5类次要测试场景,且因而最终获得汽车与3种不同两轮车类型(电动两轮车、摩托车和自行车)碰撞下6类AEB系统两轮车测试场景的具体参数特征。本研究结果可为研究我国AEB系统两轮车测试提供参考依据。     

自动紧急制动系统测试场景研究

根据国外已提出的自动紧急制动系统(AEB)测试场景,对适用于我国汽车行驶工况的AEB测试场景进行了研究。采用行驶记录仪采集了汽车实际行驶危险工况并进行了统计分析,利用驾驶员反映时间确定了危险开始时刻,从而获得相应的AEB测试场景参数,并依此建立完整的测试场景仿真模型,得到了符合我国城市道路交通情况的AEB测试场景。     

基于实车测试的AEB系统测试评价方法研究

基于对实车自动紧急制动和前向碰撞预警功能的测试数据,研究了自动紧急制动(AEB)系统的测试评价方法。通过在碰撞点偏置、夜间环境、儿童和骑车人目标物、弯道等不同的测试场景中对AEB系统进行测试,分析各场景对AEB系统的自动紧急制动功能、前向碰撞预警功能和漏识别率的影响,并根据试验中AEB系统的碰撞时间(TTC)、制动减速度峰值、制动停止后距离等参数的变化情况,研究了使用各参数评价AEB系统的合理性和必要性。     

Design of emergency braking algorithm for pedestrian protection based on multi-sensor fusion

Globally, safety has become an increasingly important issue in the automotive industry. In an attempt to reduce traffic fatalities, UNECE launched a new EU Road Safety Program which aims to decrease the number of road deaths by half by 2020. AEB (Autonomous Emergency Braking) is a very effective active safety system intended to reduce fatalities. This study involves the design of a multi-sensor data fusion strategy and decision-making algorithm for AEB pedestrian. Possible collision avoidance scenarios according to the EuroNCAP protocol are analyzed and a robust pedestrian tracking strategy is proposed. The performance of the AEB system is enhanced by using a braking model to predict the collision avoidance time and by designing the system activation zone according to the relative speed and possible distance required to stop for pedestrians. The AEB activation threshold requires careful consideration. The test results confirm the advantages of the proposed algorithm, the performance of which is described in this paper.     

变道切入场景下 ADAS系统测试与评价研究

为了满足变道切入场景下的ADAS系统测试评价需求,提出一种考虑场景风险系数的变道切入场景生成方法和 客观综合评价模型。通过采集自然驾驶数据,采用阈值法自动提取变道切入功能场景并深入分析变道切入行为特征。使 用单因素方差分析法与皮尔逊相关性检验法共同分析场景风险系数与场景要素的相关性来确定关键场景要素。结合 K-means算法对离散逻辑场景参数进行聚类,从而得到5个典型测试场景。基于场景风险系数,采用AHP与CRITIC法构建 多层次综合评价模型,采用灰色关联理论对 ADAS系统进行客观评价。借助 VTD 仿真软件构建变道切入虚拟测试场景 库,进行仿真试验验证。结果表明,相关性分析使场景要素维度降低了60%,生成的测试场景可以有效验证ADAS系统 的综合性能,综合评价模型可对ADAS系统表现进行客观有效的评价,为智能驾驶系统开发提供有效参考。     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限，导致雾天跟驰模型精度不佳，为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory，LSTM）跟驰模型的基础上，采用迁移学习（transfer learning，TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验，获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution，LCSS）的迁移样本选择方法，从源域中选出100个样本迁移至目标域中，通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力，得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用，将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比，LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%，比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能，将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比，LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明:直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测，其精度不高，采用样本迁移合理可行；LCSS方法对源域样本筛选有效，由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高；在小样本情况下，拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型，但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性，LSTM-TL模型有着最高的精度。      

Cyclist target and test setup for evaluation of cyclist-autonomous emergency braking

From 2018, Autonomous Emergency Braking (AEB) systems dedicated to avoid or mitigate passenger car-tocyclist collisions will be considered in the safety assessment by Euro NCAP. To test such systems, appropriate equipment has been developed in a project called CATS “Cyclist-AEB Testing System”, that has run between April 2014 and August 2016. Moreover, a proposal for the most relevant test scenarios was set up. The objective of the project was to provide proof to Euro NCAP of the relevance of the proposed test scenarios and of the feasibility of practical implementation of the scenarios and test setup. The process regarding the selection, verification and validation of test scenarios is described. The cooperation between 17 industrial partners (car manufacturers and automotive suppliers) in the CATS project has stimulated the harmonization and acceptance of the protocol, target and test setup. The process and intermediate results including the used methodology, have been reviewed by the German Federal Highway Research Institute (BASt) and have been shared on a regular basis during the project with stakeholders in Europe, Japan and the USA. Euro NCAP already indicated to consider the results of the CATS project as the main input to draft the test protocol, including scenarios and target for Cyclist-AEB systems in 2018 and 2020.     

基于多用户驾驶模拟平台的雾天高速公路跟驰模型参数标定及验证

高速公路连环追尾事故多发生在雾天环境下,且容易造成严重的事故人员伤亡。当前的跟驰及追尾风险研究多集中于两车跟驰,缺乏对雾天情况下车队跟驰的研究。利用雾天环境下车队跟驰轨迹数据对传统主流跟驰模型进行标定验证,基于多用户驾驶模拟平台设计了8个不同雾天等级和限速组合的高速公路虚拟场景,开展驾驶模拟试验并采集数据。试验招募了8名男性驾驶人并通过随机调整他们在车队中的位置顺序来获得足够的车队跟驰轨迹数据,根据判定标准筛选合适的车队跟驰轨迹数据,按照2:1的原则分配标定和验证阶段的数据组。选取Newell、Gipps和IDM三个主流跟车模型进行参数标定和验证,以时间序列的车头间距和相对均方根误差(RMSPE)分别作为性能指标参数和拟合优度函数,使用遗传算法搜寻目标函数最小值以标定跟驰模型参数,并用车辆轨迹完整性(CVT)和RMSPE评价验证阶段的仿真结果。结果表明:在标定阶段,Newell、Gipps和IDM三个模型的RMSPE整体平均值分别为30.1%、18.6%和27.7%,各个试验条件下Gipps模型的RMSPE值均小于另外2个模型,说明Gipps模型能更好地拟合试验数据;在验证阶段,Gipps模型的RMSPE整体平均值为21.2%,远小于另外2个模型,可见Gipps模型在局部精确度上的鲁棒性要优于Newell模型和IDM模型;Gipps模型的CVT整体平均值和波动幅度分别为98.1%和2.0%,均是3个模型中的最小值,说明Gipps模型在整体轨迹上的鲁棒性也优于另外2个模型。雾天环境下,Gipps模型具备更好的拟合能力和鲁棒性,因此推荐仿真软件使用Gipps模型模拟雾天环境下车队跟驰行为,不同雾天等级及限速下的Gipps模型参数可参考该研究标定的参数。     

雾天环境下高速公路可变限速控制方法研究

针对雾天环境下高速公路能见度下降导致交通安全和效率降低的问题,提出了一套雾天环境下高速公路的可变限速(VSL)控制方法,包括系统布置、工作流程和可变限速控制策略等,可以根据检测到的实时道路能见度和交通流数据,考虑最大安全车速、交通流运行状态和驾驶员遵从度等因素的条件下,综合确定目标路段的限速值.利用G4高速公路实测数据,在Vissim软件中进行了2组对比仿真实验,结果表明,与无可变限速控制相比,实施可变限速控制的1组,最低车速在平流雾(团雾)环境下提高了27.24%(28.54%),同一控制周期下相邻路段的最大车速差减少了26.42%(41.91%).提出的可变限速控制方法在雾天环境下能更有效地保障高速公路行车的安全和效率.      

基于 SPH 方法的空调进气口进水量分析及优化

由于雨刮臂摆动频次与导水槽及空调外循环进风口结构不匹配等因素，部分车型在淋雨工况下，有水滴甚至水流沿空调进风口进入空调系统，导致空调出现异味，甚至有水渗漏进入乘客舱，出现严重的感知质量问题。采用 SPH 方法，考虑雨刮臂运动、车身姿态及气流效应工况下，借助 PreonLab 软件仿真，复现某车型淋雨场景下的水管理质量问题，通过在空调外循环进风口位置增加挡板，显著减少了溅入空调箱的雨水量，并在实车淋雨试验中得到验证。方法能在车辆开发阶段发现并整改车辆在淋雨场景下的流通路径设计不合理等问题，可改变目前车辆淋雨场景水管理质量控制主要依托实车测试的现状，也可应用于车辆水管理的其他性能质量的控制，如涉水、雨污等。     

Investigation on evaluation of yaw stability for medium commercial vehicles

This paper proposes test scenarios for evaluation of yaw stability for medium commercial vehicles. Maneuvering, speed, longitudinal tire force, tire-road friction coefficient, road slope, and load condition are considerable factors that have effect on the medium commercial vehicle yaw stability. After conducting an analysis on these six factors, effective test scenarios were developed. A sine with dwell test is well known as a test scenario for evaluation of performance of electronic stability control (ESC) on passenger vehicles and heavy commercial vehicles. The SWD test was modified considering medium commercial vehicle dynamics, and the ramp steer maneuver with maximum acceleration test was proposed. Simulation validation has been conducted using field test data. From simulation study, it was shown that the ESC system for medium commercial vehicle is effectively evaluated by the proposed test scenarios.     

雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为研究

雾环境下驾驶人行车与正常天气相比，在低能见度下视觉参照物较少，驾驶人更倾向于跟驰行驶。为研究雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为，以真实雾环境下实车试验方式，选择多条高速公路作为试验路段，以Smart Eye眼动仪获取车辆在雾环境下高速公路驾驶人视觉参数，包含驾驶人注视区域、注视角度、注视持续时间、瞳孔直径、扫视速度以及扫视幅度等，以归一化方法对驾驶人注视重心进行分析，研究不同能见度下驾驶人的跟驰需求，并通过对雾环境下上述视觉参数进行规律总结。对雾环境下驾驶人跟驰特性进行统计及分类，将跟驰行为划分为主动、半主动、半被动以及全被动跟驰；通过分析雾区低能见度下驾驶人跟驰行驶条件，引入多维偏好理论及后悔理论，进行驾驶人跟驰决策模型构建，并基于差分法对模型进行参数标定及验证。研究结果表明：驾驶人在1次跟驰动态过程中，正常车道保持时驾驶人扫视速度较低，而当处于车道调整时，驾驶人扫视速度存在较大波动，且平均扫视速度较高，低能见度下驾驶人注视点转移速度27.0 （°）·s^-1明显低于晴好天气的52.0 （°）·s^-1；驾驶人在跟驰过程中，能见度对驾驶人跟驰时的视觉特征有显著影响，通过跟驰模型构建可为后续雾环境下车辆跟驰前后车距及车速预测提供理论支撑。