自动紧急制动系统行人测试场景的研究

为建立适用于我国交通状况的AEB行人测试场景,参考国际上已有的研究成果,首先采集了上海道路中的典型行人危险工况,并筛选出52例车与行人冲突的工况样本,然后利用聚类分析的多元统计学方法对这些样本进行分析,得到了5类具有典型特征的危险场景;根据这些典型危险场景设计了兼容我国交通工况的AEB行人测试场景,并建立相应的PreScan仿真模型。通过PreScan仿真测试可在未进行实际场地测试前对AEB系统进行初步评价,进而降低开发成本。     

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。     

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。     

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。     

自动紧急制动系统控制策略仿真验证

为了在危险情况时辅助驾驶员实现纵向避撞或减小碰撞造成的伤害,文章提出了一种考虑实际制动过程与驾驶员制动行为的分级制动控制策略。通过试验得到相关参数,根据新车评价标准的AEB测试工况与评价指标,搭建测试场景并评价新车AEB功能。仿真结果表明,AEB控制策略在所有工况下都能达到新车评价规程中AEB功能的标准。提出的分级制动控制策略具有一定的参考价值。仿真模型可以方便地更改参数以适用于不同车辆,可作为新车评价AEB功能的仿真工具,减小试验成本,具有实用价值。     

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。     

汽车AEB电子系统开发

近几年来随着汽车电子技术的快速进步,汽车主动安全技术随之迅速成熟,并且得到日趋广泛的应用。汽车紧急制动系统(AEB,Autonomous Emergency Braking)是在汽车行驶危险工况下发出碰撞警告并且自动采取紧急制动的ADAS系统,最终实现"零事故"的安全愿景。     

雨雾天气下的自动紧急制动系统测试评价方法研究

针对当前自动紧急制动系统评价中,存在雨雾等危险复杂气象状况的测试场景考虑不足,和评价结果难以客观反映 AEB系统实际性能的问题,研究了包含雨雾天气的 AEB系统测试场景和综合评价方法。根据国家车辆事故深度调查体系 （National Automobile Accident in-Depth Investigation System,NAIS） 的事故数据,参考中国新车评价规程,构建了雨雾天气下的AEB系统测试场景;基于层次分析法,建立了AEB系统评价层次模型,提出了AEB系统综合评价方法。在 PreScan-Simulink平台上搭建了仿真测试场景,进行测试评价,验证了方法的效果,与传统单一评价指标方法进行对比,结果显示被测车辆得分为 6.610 7分,小于单一速度减少量评价方法的 9.015 0分,偏差分析表明该方法评价结果更客观,能更准确地反映AEB系统性能。     

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。     

北京市汽车排放测试行驶工况模拟

为了获得汽车排放测试行驶模拟工况,本文采用汽车行驶工况的二维直方统计方法,运用车辆跟踪技术,在北京市选定的典型路段上进行汽车行驶工况统计。文中介绍了汽车行驶工况统计结果的分析与工况模拟方法,模拟了轿车、货车和公共汽车用四种典型行驶循环。建议将BJ-11循环作为我国对轿车、轻型车排放测试的模拟工况。     

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。     

智能汽车场景下乘员保护虚拟仿真研究

智能汽车的发展和应用，带来新的碰撞安全场景。本文重点研究智能汽车车内不同乘员姿态、车内布置结构变化以及AEB系统作用等因素带来的碰撞安全场景，通过有限元仿真分析法深入分析不同场景下车内乘员及车外行人伤害情况。结果表明：驾乘人员多样化的乘坐姿态使得碰撞工况中的乘员损伤的潜在风险增大，车内大屏等新型内饰会加剧碰撞工况中乘员伤害，AEB作用后能够降低车外行人伤害，但一定程度上会加剧乘员的损伤风险。可见，汽车智能化发展增加了碰撞场景的复杂性，对车辆乘员保护性能提出了更高的要求，亟需开展研究。     

危险驾驶工况场景的复杂度评估方法研究

本文中提出了一种对危险驾驶工况场景数据的采集和复杂度评估的方法。与大型实车路试中自然驾驶数据的采集方法不同的是,本文中基于高级驾驶辅助系统采集其报警前后数据,并将其作为危险驾驶工况数据进行研究;在分析危险驾驶工况场景数据及其影响因素的基础上,构建了包含不同环境、交通流和车辆相关因素的危险驾驶工况场景的复杂度评价指标体系;基于专家评分结果,应用层次分析法确定指标权重,得到了对危险驾驶工况场景进行复杂度评价的模型与方法,可用于智能汽车的仿真测试。     

基于视觉摄像头方案的整车在环智驾仿真测试方法

文章针对单目摄像头的智驾方案,通过车载视频暗箱进行虚拟场景的注入,实现整车在环的智驾仿真测试;以AEB测试工况为例,验证该方法可以降低开发测试对场地的依赖,并支持智驾功能的前期性能开发测试。     

基于Prescan和Trucksim模型在环测试研究

利用交通场景仿真软件Prescan可快速搭建仿真场景,并与Trucksim和Simulink联合仿真,可实现智能驾驶模型在环(MIL)环境的快速实现。文章以AEB中的CCRs工况为例,进行基于Prescan和Trucksim的模型在环测试研究。     

基于危险场景聚类分析的前车随机运动状态预测研究

我国道路情况复杂多变,构建合适的测试场景对汽车智能驾驶系统测试和评价的有效性起着决定性作用。本文中从我国实际道路出发,从自然驾驶数据中提取具有中国特色的典型场景,筛选出自然驾驶数据中危险工况数据片段,基于此提取出汽车智能驾驶系统综合测试的场景特征要素,并利用聚类分析法得到3类典型危险场景。采用马尔可夫链理论表征前车人类驾驶员驾驶车辆的随机运动特性,将聚类得到各场景下的自车数据作为前车历史工况数据,归纳学习得出马氏链转移概率,并通过马尔可夫链蒙特卡洛模拟预测未来时刻的状态,基于此得到危险场景中前车随机运动预测模型,通过对比原始工况数据验证预测模型的有效性,有效解决了由于采集设备精度低导致的前车数据不准、在测试场景中不能准确表征前车人类驾驶员驾驶车辆随机运动的问题。     

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。     

汽车与电动两轮车碰撞典型场景下的AEB纵横向触发策略研究EI北大核心CSCD

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to collision)差值范围的基础上,建立了AEB纵横向触发TTC差值模型。基于PreScan、Matlab/Simulink和CarSim仿真平台建立2种典型的汽车碰撞电动两轮车事故场景,并与横向触发宽度固定为1.75和3.75 m的AEB策略对比。结果表明:提出的AEB纵横向触发TTC差值模型在避撞率中表现更优,在汽车速度低于54 km/h时均能实现避撞。在典型场景1中避撞率为88.9%(45例),未避撞事故碰撞平均速度从70.6下降到29.7 km/h;在典型场景2中避撞率为80%(30例),未避撞事故汽车平均碰撞速度从66降低为18.2 km/h。AEB纵横向触发TTC差值模型具有良好的可靠性和鲁棒性,提高了汽车与电动两轮车道路安全性,为汽车主动安全系统开发提供重要理论参考。     

基于危险性的汽车ACC切车场景设计研究

针对汽车自适应巡航控制系统功能测试需求，基于曝光度及危险性分析设计ACC切车场景。基于自然驾驶数据，通过对切车工况数据特征进行分析，提取切车工况，并基于先验的智能驾驶模型、最优化方法和扫描线种子填充算法设计了关键切车场景。基于场景仿真软件完成了关键切车场景的构建及对ACC功能模块的仿真验证，并进行了危险切车场景仿真分析。结果表明基于考量场景曝光度及危险性的自然驾驶关键切车场景提取与设计方法，可有效设计开发汽车自适应巡航控制系统典型测试场景。     

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。