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。     

加装传统AEB后的未避免事故典型碰撞场景与事故特征

为了解车辆装备自动紧急制动系统（AEB）后的典型人车碰撞场景及事故特征，在再现187例事故并采集碰撞前参数后，运用联合仿真技术评估传统AEB系统的效果，并用统计学方法分析未避免的73例事故（39%），获得6类典型的未避免人车碰撞场景。研究发现，未避免事故中：事故主要发生在照明条件良好、路面干燥的非路口，且95.88%案例中碰撞速度低于40 km/h；人车碰撞损伤均显著降低，但不同场景中降幅有差异；人地碰撞损伤降低方面存在不确定性，典型场景中61.9%的案例中人地碰撞损伤有增加风险，损伤增加比例随碰撞场景变化而不同。进一步分析发现，人地碰撞损伤增加的主要原因是AEB降低车速后行人落地顺序改变、人体下肢与车辆前端再次接触、人车碰撞位置改变等。研究成果不仅能为智能车主、被动安全研究中的实验设计提供边界条件，还能为设计更安全的AEB系统提供支持。     

汽车VS二轮车十字路口事故场景研究

为研究十字路口发生的汽车与二轮车事故场景,基于NAIS事故数据库中发生在十字路口的汽车与二轮车事故数据开展研究。选择描述十字路口事故关键参数,依据事故发生时环境照明、十字路口信号灯、汽车所在道路车道数、道路限速、汽车种类、汽车速度、汽车运动方式、第一碰撞点、二轮车种类、二轮车运动方式等参数,对事故数据进行聚类分析,得到5类主要危险场景。基于发生频率最大和骑车人死亡风险最高的场景具有危险场景代表性,最终得到2类十字路口汽车与二轮车的典型事故场景。为十字路口汽车与二轮车的冲突消解、避撞策略研究提供参考。     

自动紧急转向导致斜角碰撞的一体化仿真分析

在前方道路突然出现障碍物的危急情况中,车辆采用自动紧急转向来避障,由于情况紧急,车辆在转向过程中仍可能与其他道路参与者发生碰撞事故.当车辆采用自动紧急转向避让道路前方路口突然闯入的车辆时,与对向来车发生斜角碰撞,由此,对该特定场景的转向-碰撞全过程进行一体化仿真,分析乘员在转向阶段因车辆横摆和侧倾运动引起的离位现象以及...     

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。     

乘用车与两轮车事故特征分析和目标识别因素研究

为探究自动紧急制动(AEB)系统在事故场景中的避障作用,基于中国交通事故深入研究(CIDAS)数据库,分析了乘用车与两轮车事故成因及典型场景,确定其分布特性,建立了碰撞前1 s两轮车与乘用车的相对位置分布情况,基于此对自动紧急制动系统进行了工程探索,结果表明,两轮车被检测到的概率随自动紧急制动系统视场角的增大而增大。对真实道路行驶数据的研究表明,电动自行车在与乘用车同向或反向行驶时易被识别为摩托车,横穿场景易漏检或归类为行人。     

基于NAIS数据库中视频信息的人—车碰撞事故特征分析

选取中国国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库中51例包含视频的人—车碰撞事故,进行了特征分析,分析内容包括:人—车碰撞危险场景、碰撞前人—车相对位置、行人碰撞运动响应、人—车碰撞包络线分布、头部落点分布等。结果表明:提取的10种场景,基本覆盖了各种人—车碰撞事故工况;对行人的探测,视场角(FoV)比探测距离更重要;轿车易导致行人正向旋转,单厢车易导致行人负向旋转;人—车碰撞包络线(WAD)主要集中在车辆两侧;致命伤的头部落点主要集中在前风窗玻璃下半部分、左右侧中部以及A柱附近。因此,基于碰撞视频信息可提高人—车碰撞事故特征分析的准确性。     

区域交通流特征提取与交通状态评估方法研究

随着城市各种交通控制系统(UTC)的广泛应用,交通控制中心能够采集大量的交通流数据。通过对这些数据的分析来评价区域的交通运行质量和路口状况,从而有助于改进交通控制方案,这是一项新的研究内容。本文通过对区域内路口大量的检测器数据的分析,利用K均值聚类和EM算法相结合的方法,提取出表征路口交通流运行状况的特征向量。然后,给出典型交通区域内路口交通流运行的平衡因子,建立评价区域内路口相似性的相似性矩阵。利用北京市两个典型交通区域的实际交通流数据进行验证,结果表明该评估模型能够很好的反映北京市交通状况,并具有较好的可移植性。     

基于车路协同的高速公路车辆碰撞预警模型

为了预防和减少高速公路碰撞事故的发生,及时向高速公路一定范围内的相关车辆提供事故预警信息,提出了一种基于车路协同的高速公路车辆碰撞事故预警模型。首先,基于4G和DSRC通信网络构建了高速公路通信场景与事故预警框架。其次,建立了高速公路环境下双车道两车相撞的事故场景,分析了车辆在高速行驶时发生碰撞的动机以及可能发生的碰撞事故类型。最后,分析了追尾碰撞与侧向碰撞发生之前两车在横向和纵向两个方向接近的全过程,探索两种碰撞事故发生的内在规律,建立潜在碰撞事故判定规则,并基于车路协同技术建立了以时间、位置、速度、车间距以及制动距离为参数的车辆追尾碰撞预警模型与车辆侧向碰撞预警模型。针对实车场地试验对碰撞事故测试成本高难度大等问题,基于Veins仿真平台搭建了具备4G和DSRC异构通信网络环境的高速公路车联网仿真场景,对两种事故预警模型的性能进行测试。测试结果表明,在车速低于120 km/h的情况下,通过潜在碰撞事故判定得到预警结果,并给相关车辆发送事故预警消息广播,能有效避免追尾碰撞和侧向碰撞的发生。     

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。     

电动汽车正面刮底工况设计及电池包防护优化分析

针对行业对电动汽车底部碰撞工况研究较少且无相关标准和法规的现状,结合电动汽车底部碰撞交通安全事故案例,设计了一种典型的正面刮底碰撞工况及其碰撞壁障,通过仿真分析与试验结果验证了该工况的合理性和碰撞壁障的可靠性。同时根据电池包在正面刮底工况中的损伤情况,提出了两种电动汽车电池包防护优化方案,降低了电动汽车电池包在正面刮底工况中的损伤。     

基于轮胎印迹的事故再现方法研究

首先建立了相机的三维摄影测量模型,用于轮胎印迹的准确勘测和建模。然后建立了车辆运动及碰撞过程中的动力学模型,用以模拟车辆在碰撞前、碰撞过程及碰撞后的运动轨迹,和摄影测量得到的轮胎印迹模型比较,采用轨迹优化的方法实现交通事故在计算机上的三维模拟再现。最后通过在典型事故再现中的应用阐述此方法的应用价值。     

高速公路隧道路段交通安全特性研究

基于高速公路隧道运行安全特性,对隧道路段定义进行改进。通过提炼交通事故特性参数对高速公路隧道路段和开放性道路的交通事故率进行对比,并对交通事故时间分布规律、空间分布规律、事故形态分布规律以及事故车型分布规律进行统计分析。研究结果表明,我国隧道路段事故率略高于开放性道路,而且隧道洞外事故率远高于洞内,隧道交通事故形态以追尾、刮擦和撞壁为主,火灾事故率极低,交通事故车型以小客车和大货车为主。     

行人头部伤害与头部碰撞试验方法的相关性分析

本文通过对行人交通事故数据的统计分析,讨论造成行人头部伤害的原因与规律,并对现行的头部模块碰撞试验方法与行人交通事故的相关性进行了分析与讨论。结果表明,碰撞前行人的运动状态对碰撞结果有显著影响,目前EEVC头部模块试验方法中规定的碰撞方向与实际行人碰撞事故中行人头部的碰撞方向存在较大差异;行人头部与风档玻璃、A柱区域以及地面发生碰撞的可能性均比较大,所以有必要通过进一步的试验研究,分析头部与这些区域发生碰撞的规律,并将其纳入头部模块的碰撞试验中。     

车车通信环境下考虑交通拥堵状态的碰撞时间混合分布建模研究

碰撞时间（TTC）是评价车车碰撞风险的有效指标，然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车（V2V）通信环境下不同交通状态的TTC分布规律，通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境，开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加速度和航向角建立动态冲突辨识模型，计算车辆以任意角度接近时的TTC值；针对TTC值的结果出现多峰值现象，将交通流分为“拥堵、缓行、畅通”这3种状态，构建了考虑交通流状态的高斯混合模型以描述不同交通状态下的TTC分布规律，并采用最大期望（EM）算法进行参数求解。将所建高斯混合模型与负指数分布、对数正态分布、负指数/对数正态混合分布这3种传统的TTC分布模型进行对比，采用校正决定系数R2评价模型的拟合优度，并通过K-S检验验证模型的有效性。在此基础上，将所建高斯混合模型应用于非车车通信条件下不同交通状态的TTC分布拟合描述，进一步验证模型的适用性。结果表明:车车通信环境下“拥堵、缓行、畅通”这3种交通状态下的高斯分布均值逐渐增大，所处交通场景的碰撞风险依次降低；考虑交通状态的TTC高斯混合模型拟合优度为0.950 5，相较于其他TTC混合分布模型，拟合优度提升了0.057 5。      

汽车碰撞散落物再现模型研究

选取交通事故现场遗留的典型散落物作为试验对象,制作散落物承载装置并模拟真实环境下的车辆碰撞过程,利用VC3000加速计实时计测试验车相关运行参数,在干燥沥青路面进行散落物抛撒试验,深入分析散落物在地面的分布形态,利用ADAMS仿真分析散落物与车辆之间的相对运动过程,探讨路面散落物分布场的特征参数与碰撞车速的关系。     

玻璃碎片抛距理论模型用于推算汽车碰撞速度的研究

本文研究了玻璃碎片的运动规律，建立了广抛物运动数学模型，提出了求算模型参数的方法，然后用不同方法求出一个事故案例的汽车碰撞速度。结果比较表明，本文提出了广义抛物运动模型可以计算事故的碰撞速度，同其它方法相比，它具有可以推算碰撞地点位置，玻璃碎片不易破坏，参数容易确定的优点。     

双车道公路接入口安全影响分析

在对大量的双车道公路进行了调研和采集了海量的公路、交通、事故数据基础上,针对接入口对双车道公路交通安全的影响进行了量化分析。采取的分析方法包括接入口单因素对安全影响分析、考虑交通量和路段长度因素接入口对安全影响分析、接入口和其他因素综合对安全影响分析等。分析结果表明,接入口对双车道公路的总事故率尤其是追尾事故率有重要的影响,并得出了双车道公路接入口对交通安全影响的量化结论。全部事故、一般以上事故、路侧事故、追尾事故和碰撞事故等的次数都随接入口密度增加而增加;在山区双车道公路上,在其他要素不变的情况下接入口密度每增加一个单位,全部事故增加4.36%,追尾事故增加11.9%。     

基于PC-Crash的轿车-行人高速碰撞仿真模型

利用PC-Crash模拟高速条件下轿车与行人后部的碰撞过程,试验假人选择PC-Crash标准成年假人模型,碰撞后汽车驾驶员未采取紧急制动措施,仍然按照碰撞时刻的车速行驶,试验车速区间选择75~155 km/h。研究了不同碰撞车速下行人的第一落地点和最终静止点抛距变化规律,分析了行人头部在事故中所受到的碰撞接触力的变化规律,在此基础上建立汽车行人高速碰撞模型并进行对比验证。