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。     

AEB制动对碰撞事故中假人运动姿态及损伤程度的影响研究

随着汽车安全性能要求越来越高,自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)等主动安全配置在汽车上应用越来越广泛。本文针对碰撞前车辆AEB功能的启用对汽车被动安全阶段(100%正面碰撞,FRB)假人离位及损伤可能产生的影响进行探索研究。研究结果表明:AEB启动自动紧急制动功能,乘员假人的头部、颈部、胸部、骨盆部位会相对车辆有一定的前倾运动。并且车辆AEB自动紧急制动功能启动的情况下发生100%正面碰撞,驾驶员损伤值的增高均早于碰撞前车辆未配备AEB功能车辆驾驶员的损伤值,且最高损伤值小于碰撞前车辆未配备AEB功能车辆驾驶员的损伤值,对于骨盆部位则影响不大。碰撞前AEB自动紧急制动系统功能的启用会导致假人有一定的前倾离位,但不一定导致碰撞后假人损伤最高值的增大。     

基于PreScan的AEB系统纵向避撞算法及仿真验证CSCD

采用自动紧急制动(AEB)可以辅助驾驶员避免纵向碰撞。该文对比了5种AEB算法对避免纵向碰撞仿真验证制动效果。以自动制动结束时的己车与前车的距离来判断制动效果的4种安全距离(AS)算法是:Mazda、Honda、Berkeley、Seungwuk Moon;另一种是以即碰时间(TTC)为判断制动效果的TTC算法。在Simulink中运行的汽车主动安全的仿真平台Pre Scan上进行仿真验证。结果表明:在不干扰扰驾驶员正常驾驶前提下,这5种算法中,以即碰时间的TTC算法的纵向避撞性能最优。     

基于场景的AEB误动作分析与优化

AEB自动紧急制动(含FCW前向碰撞报警)功能能够有效减少或缓解碰撞事故的发生,但由于国内交通状况复杂,驾驶员驾驶习惯比较激进、随意,导致国内驾驶员对AEB功能的满意率欠佳,本文通过文献调研、用户意见搜集等方式,采集国内车型现有AEB误动作的典型场景,尤其是关于碰撞报警以及制动干预等方面的功能表现,结合AEB工作机理分析误动作发生的主要原因,基于典型国内交通场景并以C-NCAP星级评价等为开发目标进行优化设计,最后通过Matlab/Simulink和PreScan等仿真工具对优化方案进行了虚拟验证。     

基于舒适性考虑的AEB仿真测试

自动紧急制动系统作为一项重要的汽车主动安全技术,能够辅助驾驶员避免车辆纵向碰撞。为进一步对自动紧急制动系统进行优化,基于Honda算法建立了考虑驾驶员反应时间和驾乘者舒适性条件的优化模型,并与原有算法进行对比。研究结果表明,优化后的模型能够在有效实现碰撞避免的基础上,与前车保持更加合适的距离,在部分工况下的初始制动时刻更晚,对驾驶员的干扰更小,基本满足驾乘者的舒适性要求。     

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。     

浅谈自动紧急制动(AEB)技术的研究现状及趋势

汽车自动紧急制动(AEB)技术能够有效降低汽车驾驶过程中错误操作造成的交通事故概率,对其进行研究有助于提升汽车的主动安全性能。本文通过对相关文献进行查阅,对自动紧急制动系统的现状进行了全面阐述,并对其发展趋势进行了深入探究。发现在当前技术背景下,AEB的研究重点应当集中在交通场景避碰优化、响应时间优化、危险工况安全技术协调优化方面。希望本文的研究内容能够为自动紧急制动(AEB)技术的未来发展提供一定方向指引。     

基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究

我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于BP神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层控制器,基于不同驾驶员在不同紧急制动场景下碰撞时间的数据,利用BP神经网络算法得到预测模型,从而计算出触发AEB系统的预警时间阈值和紧急制动时间阈值;再以前车与本车的相对距离、相对速度和前车的减速度为输入,通过模糊控制规则得到本车期望的减速度;接着,设计了下层控制器,采用期望减速度前馈控制和减速度偏差PID反馈控制相结合的方式,得到各车轮所需的轮缸制动压力;并基于滑移率滑模控制防止车轮抱死,提高紧急制动时的安全性、舒适性和横摆稳定性。最后,在TruckSim中建立CCRb、CCRm、CCRs 3种测试场景,对控制策略进行了验证。结果表明,本文所提出的控制策略能有效避免碰撞的发生,为半挂汽车列车AEB系统的设计和研究提供了理论依据。     

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。     

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。     

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     

考虑主客观因素的自动紧急制动系统综述

目前自动紧急制动系统（AEB）控制策略存在不足之处,AEB系统控制策略未能考虑多项主客观因素协同来适应紧急制动时的动态变化。从主观因素中的驾驶风格和客观因素中的车辆属性、道路条件和行驶环境,分析了它们对AEB控制策略的影响程度,得出在进行AEB策略设计时应考虑多项主客观因素协同,来增加AEB系统稳定性。针对目前AEB的控制策略研究,总结并提出除考虑主客观因素外,应结合智能网联技术和先进智能底盘相来提高AEB系统的适应性。     

基于动态碰撞时间的自动紧急制动策略设计

针对基于碰撞时间（TTC）的传统自动紧急制动（AEB）策略未考虑自车车速的局限性,提出了一种考虑车速的动态碰撞时间阈值模型,设计了基于动态碰撞时间阈值的AEB控制策略。为保证制动过程的舒适性与安全性,确定了两级制动策略并对减速度的变化率进行限制,利用PI控制算法完成车辆减速度控制,并通过仿真确定不同车速下的TTC阈值,建立动态碰撞时间阈值模型。硬件在环仿真结果表明：在保证舒适性的前提下,相比于传统AEB策略,所设计的AEB策略避撞成功率提高了47.6%,具有更优的综合性能。     

考虑前车制动意图的自动紧急制动策略及其测试评价方法

为提高车辆自动紧急制动（AEB）系统的避撞性能,提出了一种考虑前车制动意图的AEB策略及其测试评价方法。通过搭建“PreScan+Simulink+驾驶模拟器”联合仿真平台采集驾驶人制动数据,基于K-均值（K-Means）聚类方法对制动意图进行分类,采用滑动时间窗口提取了意图识别模型训练数据集;通过双层隐马尔可夫模型识别前车制动意图,主车根据不同制动意图计算临界安全距离阈值并制定避撞控制策略;建立PreScan+Simulink虚拟仿真测试环境,提出了基于层次分析法的AEB策略综合评价方法,通过与4种典型AEB控制模型进行对比,验证了所提出方法在不同制动程度场景下均可及时触发制动以避免碰撞,同时可减少过早制动造成的驾驶不适感。     

客车自动紧急制动系统性能测试

介绍国内外客车采用的自动紧急制动系统(AEB)测试方法,提出AEB试验所需的测试系统,选取两项试验项目对某客车的AEB进行性能测试。     

AEB与可逆预紧安全带联合作用下乘员保护效果研究

针对自动紧急制动系统(AEB)导致乘员在碰撞前出现身体前倾和离位的现象,提出了使用可逆预紧安全带可以改善该现象,并且研究了在AEB和可逆预紧的联合作用下对不同坐姿乘员的保护效果。建立了某车型驾驶员侧包括正常坐姿和四种离位坐姿的约束系统仿真模型,并进行了验证。以五种坐姿乘员为研究对象,分别对比无AEB无可逆预紧,有AEB无可逆预紧,以及有AEB有可逆预紧三种情况下乘员的位移和损伤。结果表明:在只有AEB的作用下,碰撞发生后会增加乘员的离位,当初始坐姿为离位状态时更加严重,导致局部损伤增加,尤其是胸部损伤。在AEB和可逆预紧的联合作用下,各种坐姿下由AEB导致的离位得到改善,对于前移直立坐姿OOP02和左倾坐姿OOP03还能起到纠正初始离位的作用,各部位损伤指标和损伤风险也明显降低。     

紧急制动下的驾驶员运动姿态变化与碰撞损伤研究

为研究AEB的介入对车辆被动安全性的影响,本文中通过志愿者实车测试,借助驾驶机器人和车载高清摄像机,完成了24组不同制动减速度和不同试验速度下驾驶员的运动姿态采集,分析了AEB制动过程中驾驶员的前倾位移量的变化规律。结果表明,在相同制动初始速度下,驾驶员位移量随着制动减速度的增加而加大;当制动减速度较小时,制动初速度对驾驶员位移量的影响不大;当制动减速度较大时,随着制动初速度的增加,驾驶员的位移量波动较大,没有明显的规律。借助THUMS人体模型,通过仿真对比分析正撞工况下有无AEB作用驾驶员的伤害情况,得出了在现有的被动安全开发策略下,AEB的作用会加剧驾驶员的损伤的结论。     

基于人、车、路和环境的AEB控制策略发展研究综述

分析了经典自动紧急制动(AEB)控制策略的发展现状及局限性,从人、车、路以及环境等因素出发,总结了AEB控制策略在驾驶员特性、车辆属性、路面特性、应用场景等方面的完善与发展过程.驾驶员特性影响个性化的驾驶员需求,车辆的感知、结构与制动特性等引起车辆固有属性的差异,不断更新的路况导致路面附着系数实时变化,多样化的工况场景...     

某车自动紧急制动系统可靠性分析

自动驾驶测试场景具有无限丰富、极其复杂、不可穷尽的特点,传统的测试手段难以对自动驾驶系统安全性进行较为全面的评估。仿真测试具有效率高、成本低、测试过程安全等特点,现已成为自动驾驶测试和验证的重要手段,测试和量化自动驾驶系统的可靠性,理论上需要完成所有场景的测试,但是完成对所有的场景的穷举和测试并不现实。基于仿真测试场景,利用高效的响应面构造方法及抽样方法对自动驾驶系统进行评估为研究自动驾驶系统的可靠性提供了一种新的方向和思路。本文基于一汽集团某车型自动紧急制动（AEB）算法,搭建仿真测试系统,建立了直道CCRm仿真场景,并以前方匀速行驶车辆追尾测试（CCRm）为例,运用克里金法建立了场景变量与输出之间的高质量响应面,通过方差法量化了场景变量的敏感度;并基于合肥某条高架道路车速分布,结合拉丁超立方抽样,得到直道CCRm场景下自动紧急制动系统作用时的两车最小相对距离的分布以及自动紧急制动系统的失效概率,研究结果可为自动紧急制动系统评估提供有力支撑。