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。     

主动安全评价引领技术变革,上汽大通D90直面挑战2018版C-NCAP测试

正2018第四届中国汽车安全日活动期间,汽车自动紧急制动AEB现场演示试验及交流活动在中汽中心ADAS测试场顺利开展,上汽大通D90按照2018版C-NCAP规则中的AEB测试标准进行了试验演示,全球NCAP体系代表、国内外汽车安全技术专家和媒体代表共300余人观摩了本次试验。历时四年研究,AEB测试评价正式实施按照2018版规则,车辆自动紧急制动系统(AEB)试验,主要由两大板块构成:(1)自动紧急制动系统(AEB CCR)试验,该部分占11分;(2)行人自动紧急制动系     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于线控制动系统的AEB功能开发

提出一种线控制动系统的设计方案,通过试验验证该线控制动系统的制动压力控制及响应能力。该系统具备稳态压力控制精度≤±200 kPa,最大目标压力响应速度≤180 ms,作为AEB主执行器,比ESC具备更高的控制精度和更快的响应速度。AEB感知系统选用一种国内自主开发的77G毫米波雷达并进行测试验证,该雷达最多可同时追踪64个前向目标,并可对高度目标、行人/自行车目标进行有效识别。运用Matlab/Simulink及Vector/CANoe设计了AEB功能软件模块,为提高紧急制动效果,提出以制动距离为控制目标的功能逻辑,通过实车试验对所设计的AEB系统进行了验证。     

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。     

聚焦国内外AEB测试

正AEB,即"Autonomous Emergency Braking"的缩写,意为自动紧急制动系统,可以在检测到危险时通过系统协助驾驶者进行制动,从而减少或避免事故的发生。AEB也就是我们常听到的预碰撞安全系统,不同厂商对这套系统的称呼有所不同,但大体功能都基本一致。目前,随着越来越多的车型开始配备AEB系统,全球各大NCAP组织都在针对此类系统进行测试。具体测试情况如何呢?本文做简要分析。     

EURO NCAP公式公布UCB系统测试结果

2013年10月底．EuroNCAP正式公布了首批AEB（Autonomous Emergency Braking，自动紧急制动系统）的测试结果。本次测试车型共有8款．其中奔驰E级．沃尔沃V40和三菱欧蓝德在市区工况AEB测试中表现出色．获得了”Good”（良好）最高评级：奔驰E级、沃尔沃V40和大众高尔夫则在郊区工况AEB测试中获得了“Good”的最高评级。     

德国公司MESSRING推出独创的先进紧急制动测试系统

<正>MESSRING是世界领先的碰撞试验系统和组件制造商。迄今为止,MESSRING已经为汽车原始设备制造商、汽车供应商、政府部门和保险公司实施应用了100多套天型碰撞试验系统,比世界上其它任何公司都多。获得欧洲最大汽车俱乐部ADAC许可的德国公司MESSRING已在中国市场推出了先进紧急制动(Advanced Emergency Braking,简称"AEB")测试系统。获得欧洲最大汽车俱乐部ADAC许可的德国公司MESSRING已在中国市场推出了先进紧急制动(Advavanced Emergency Braking,简称"AEB")测试系统。全球汽车设备制造商(OEM)、保险公司、政府机构     

商用车自动紧急制动技术研究进展

随着主动安全技术的发展,自动紧急制动（AEB）技术可以在车辆发生碰撞前主动介入制动系统使车辆减速或刹停,从而保障人员与财产安全。文章对国内外商用车AEB测试评价章程进行了梳理分析,对商用车AEB性能水平以及技术成果进行了归纳,总结了商用车AEB技术的研究进展,并对其未来重点研究方向予以展望。     

AEB系统性能与碰撞时间关联性研究

根据对不同车型AEB系统性能实测数据的分析,得出AEB系统TTC值、AEB制动执行策略与最终制动效能和用户体验之间的关联性,并依据分析结果对AEB系统的TTC和制动执行策略设定提出了合理建议。在CCR试验工况中,当车速低于20 km/h时TTC设定应更小,采用单级制动,以提升用户体验;在更高车速下应采取两级制动策略,以使AEB系统更为舒适、平顺地介入,在确保AEB系统性能的同时提升用户舒适度,同时提升AEB系统在NCAP评价规程中的得分率。     

知彼解己欧洲是如何进行NCAP安全测试的?——专访EURO NCAP秘书长Michiel Van Ratingen

1997年,Euro NCAP正式启动了碰撞试验,至今已历经20多年的发展,发布了700余项安全评级。Euro NCAP作为全球知名的新车评价机构,一直在为汽车安全提供最新的、更具挑战性的测评内容。比如,2018年新增加对骑车者AEB系统的评价,并将该系统与行人AEB系统一起概括为一个新名称——弱势道路使用者AEB系统(AEB VRU).     

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。     

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。     

澳大利亚NCAP公布最新碰撞结果,4款车型获5星级评价

正2月26日,澳大利亚NCAP公布了最新一批碰撞测试结果,测试车型包括奔驰X-Class、大众Polo、宝马X2和捷豹E-PACE,这4款车型均标配了AEB系统,最终都获得了5星级评价。大众Polo在成人保护项目上尤为出色,得分率高达96%,是4款车型中表现最好的。在侧面台车碰撞试验和侧面柱碰试验中,该款车均获得了满分。在正面100%碰撞试验和正面40%偏置碰撞试验中,其得分率均在94%以上。在安全辅助方面,其配备的AEB系统得到2.7分(满分3分);