行人横穿场景下某智能接驳车AEB算法优化研究

为应对景(园)区内行人横穿等复杂情况,提高自动紧急制动(AEB)对行人保护的安全性。文章建立了某智能接驳车在路面激励特性和车辆特性前提下的动力学模型,提出了基于模糊推理的智能接驳车AEB控制算法,通过MATLAB/Simulink仿真软件对控制算法进行仿真,并将该算法应用到实车测试,与传统控制算法进行了比较试验。结果表明,接驳车在5.14 s全力制动时比传统值(5.35 s)快0.21 s;接驳车刹停后,距离行人安全距离传统值为1.53 m,优化值为1.91 m,两者误差为0.38 m,优化后更加精确安全,能有效避撞的同时也说明了该算法的可行性。

主动式安全带对AEB乘员离位的改善方案

自动紧急制动(AEB)作用时会产生乘员离位现象,乘员离位在碰撞中对乘员胸部伤害会产生不利影响。通过仿真验证得出,主动式安全带在预碰撞阶段的预紧会改善乘员离位情况,并且加快预紧作用过程的反应速度和加大预紧力值均能提升对乘员的约束,而通过系统匹配,调整主动式安全带在预碰撞阶段预紧启动时间,可实现对乘员更好的约束效果。

基于事故数据挖掘的乘用车追尾卡车AEB测试规程研究

基于未来出行交通事故场景研究数据库中的乘用车追尾卡车事故,分析并提出了以卡车为目标物的乘用车自动紧急制动系统的典型测试工况。采用K-means聚类算法得出可代表实际卡车的目标物颜色,基于事故数据分析提取卡车目标物尾部特征参数,设计并制作了一种新型的具有与真实车辆反射特性和机器视觉识别特性接近的重型厢式卡车目标物。卡车目标物静止,测试车辆分别以45、50、55、60 km/h的速度进行100%重叠自动紧急制动系统测试,验证了该目标物的可行性和有效性。可为车辆主动安全相关标准法规研究提供数据支撑,推动车辆主动安全测试技术的发展。

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

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。

汽车与二轮车十字路口垂向行驶工况的AEB系统优化

为研究汽车与二轮车十字路口垂向行驶工况汽车自动紧急制动(Automatic Emergency Braking,AEB)系统的效能,从国家车辆事故深度调查体系中筛选88起汽车与二轮车事故,运用PreScan搭建预碰撞场景,使用MATLAB/Simulink搭建AEB控制算法模型,分析优化触发宽度、制动提前时间后事故避撞情况。利用PC-Crash重建未避撞事故,研究优化前后二轮车骑车人损伤情况。结果表明:当触发宽度为3.75 m、部分制动提前时间为1.6 s、全力制动提前时间为0.6 s时,汽车速度小于30 km/h,避撞效果最优;当触发宽度为3.75 m、一级制动提前时间为1.6 s时,汽车速度小于40 km/h,事故均可避撞;当汽车及二轮车速度均大于40 km/h时,事故均未避撞。同时优化两参数也存在无法避撞的事故,二轮车速度对无法避撞影响最大,应将其纳入决策变量;未避撞的事故优化后较优化前骑车人身体各部位损伤大幅度降低。该研究结果可为AEB系统算法完善提供参考。

假人与人体模型在AEB作用下的驾驶员离位响应对比

为研究假人与人体模型在不同制动强度下驾驶员离位响应差异性,进行假人与人体模型的仿真实验。构建人体乘员约束测试装置(THOR)假人和人体安全模型(THUMS)的驾驶员约束系统模型,将MADYMO的主动人体模型(AHM)与LS-DYNA有限元约束系统耦合构建AHM模型的驾驶员约束系统模型,提取假人与人体模型头部、肩部、胸部及膝部的位移―时间历程曲线,并开展假人与人体模型离位差异性分析和不同安全带约束下驾驶员离位分析。结果表明:参考志愿者实验数据,3个模型离位都在志愿者响应通道范围内,人体模型AHM和THUMS具有更高的离位运动生物逼真度;相较于标准安全带,主动预紧安全带能够有效降低驾驶员在自动紧急制动(AEB)工况下离位响应。

基于前车偏置场景的AEB系统性能测试与分析

针对2台采用不同感知方案的乘用车自动紧急制动(AEB)系统,在前车低速场景下进行100%正碰和50%偏置的性能测试,在C-NCAP的性能评价指标外,引入预警时刻TTC、与前车最小间距和最大减速度对其性能和舒适性进行分析。结果表明,在100%正碰场景下,毫米波雷达和摄像头融合感知方案在性能表现上与单毫米波雷达感知方案差异较小,但在目标识别较难的50%偏置场景下,融合感知方案的性能表现优于单毫米波雷达感知方案。

面向AEB测试的汽车与不同二轮车典型事故场景构建

基于国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库筛选得到224例乘用车与不同二轮车事故案例,根据案例视频记录分析车辆动作信息,使用帧间差法估算车速信息,提取案例信息中的路段、天气、时段、乘用车动作、二轮车动作、相对运动方向字段作为聚类变量,采用层次聚类算法分别对聚类变量进行聚类分析;提取聚类结果作为基础场景,进一步分析车辆速度信息,最终构建五类面向AEB(自动紧急制动系统)测试的汽车与不同二轮车典型事故场景。

基于ADAS实验平台的车辆紧急制动AEB路测研究

为了使智能驾驶车辆对目标物具有避撞功能,根据目标物与汽车相对运动关系制定避撞策略,以提升驾驶员对AEB系统的满意度,提出了一种基于ADAS实验平台的车辆紧急制动AEB路测方法。AEB系统是一种主动安全技术,通过自动制动避免或减缓碰撞的发生,AEB系统也应用在ADAS车辆测试路测方法研究上。基于ADAS平台根据目标物与汽车相对运动关系提出一种驾驶员特征的紧急制动策略,在策略中融合一种驾驶员特征的安全距离模型,提升驾驶员对ADAS车辆的AEB系统的满意度。使用搭载ADAS系统的ATP VRU的硬件实验样机进行试验分析,参照C-NCAP相关试验场景车辆AEB系统测试。结果表明:模型侧向和纵向误差满足工况路测标准。

雾天环境对汽车AEB功能的影响

文章基于多功能视频控制器和前置毫米波雷达的智能驾驶方案,在高速公路行驶的路况情景下,选取大雾天为影响因素建立场景模型,分析高速行驶下大雾天环境对自动紧急制动(AEB)系统功能的影响。从分析结果可知,雾天环境应使用前视双目摄像头以及多传感器数据融合算法等手段以减少AEB的误触发状况,提高AEB的安全性和可靠性。

面向二轮车的汽车AEB系统研究综述

两轮车作为弱势道路使用者,具有速度快、灵活的特点,在严重交通事故中占比较高。自动紧急制动(AEB)系统越来越多的作为辅助驾驶系统应用于车辆,用以提升汽车行驶的安全性,减少交通事故的发生。文章从面向二轮车辆的汽车AEB系统的测试规程、测试场景及AEB系统控制策略方面梳理分析了该方向的研究进展,肯定了AEB系统技术可以有效降低车与二轮车辆的避撞率,并提出引入车辆协同是解决特定场景避撞的重要技术手段。

AEB软体假人外封闭层织物属性研究

文章以国内市场上五款高性能面料为研究对象,将实验所得参数与欧标法规的对应指标进行比较,旨在找出一款最接近AEB行人假人外封闭层指标要求的面料,为国内AEB软体假人的研究提供参考。研究结果表明:五种样本均为聚酯纤维,五种样本均具有很好的强度、耐水性和耐磨性,但相较于法规中所给出的参考指标,样本4的强度和耐水性满足指标,样本1、样本3、样本4、样本5的耐水性满足指标要求。

基于视觉与毫米波雷达的智能粮食车辆AEB系统

针对粮库中粮食转储时车辆具有碰撞、剐蹭等安全问题,设计了一种基于视觉与毫米波雷达结合的智能粮食车辆AEB系统。该系统利用单阶段深度卷积神经网络YOLOv5s对图像进行目标检测,利用阈值筛选法和毫米波雷达虚警生命周期特性过滤毫米波雷达数据感知障碍物;利用分级制动策略对车辆实施制动。实车实验可以有效地实现防碰撞功能。实车实验表明该系统防碰撞功能和可视化效果优于单一传感器,且具有实时性、有效性和安全性。

基于PreScan的AEB系统分级控制探讨

随着电动车的普及,辅助驾驶及自动驾驶的运用场景也越来越多。自动驾驶车辆的安全问题一直是自动驾驶技术在发展道路上最大的阻碍。自动紧急制动(Automatic Emergency Braking,AEB)系统作为辅助驾驶及自动驾驶系统的重要组成部分之一,其有效的控制策略大大提高了紧急情况下自动驾驶车辆的安全性。本文章提出一种基于多级预警及制动的控制策略,通过碰撞时间模型(TTC)确定出AEB系统的预警及制动时间,同时根据安全距离模型确定不同距离下的制动强度。通过Pre Scan和MATLAB/Simulink软件对提出的控制策略进行联合仿真验证。结果证明在不同的巡航车速下,该分级控制策略均可成功避撞。

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。

基于本体论的AEB关键场景生成方法研究

为满足自动紧急制动功能仿真测试的复杂验证需求,解决海量测试场景无法进行全覆盖的遍历式测试问题。通过设计面向自动紧急制动(AEB)功能的环境本体生成测试用例,本体自动转换生成组合测试的输入模型,再使用组合测试生成测试用例,获得的抽象测试用例用于生成具体的测试场景。上述场景为验证AEB功能的仿真测试提供了基础。仿真结果表明,生成的测试场景能够满足AEB功能测试要求,检测到AEB功能关键场景,且相比于遍历式测试,能够提高测试效率。

基于ECE R131的商用车AEB系统性能试验研究

该文介绍车辆自动紧急制动(AEB)系统的技术原理与控制方案,详细分析欧盟颁布的ECE R131法规对商用车AEB性能的测试方法和要求,在此基础上开发商用车AEB性能测试系统和搭建测试场景,并依据ECE R131完成对商用车AEB性能的道路验证测试。测试结果表明:试验车辆完全符合ECE R131对AEB系统性能的要求,且基于77 GHz毫米波雷达的商用车AEB系统更易于识别动态目标,AEB系统内部的信号传输具有0.2~0.4 s的延时,为国内商用车AEB系统的开发和标准的制定提供帮助。

基于PreScan的AEB系统纵向避撞算法及仿真验证

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。

企业社会责任对消费者抵制内化机制研究——基于AEB理论与折扣原理的实证

文章重点关注企业履行了一定程度的社会责任之后,却受到消费者消极响应(消费者抵制)的理论依据和内化机制。本研究立足企业社会责任内在本质的视角,通过深度分析企业社会责任特征(承诺、水平、时间选择、关联度)与消费者抵制两者之间的作用关系,尝试性地给出了导致企业在社会责任履行中这种"吃力不讨好"现象的理论解释框架。研究发现,低程度的企业社会责任"承诺"与"水平"、过于滞后的企业社会责任"时间选择"以及高的企业社会责任"关联度",都会通过"感受过分"的中介作用引起"消费者抵制"。研究发现,企业社会责任特征中的"关联度",可以正向调节消费者的"感受过分",越是低的企业社会责任"关联度",越可以降低消费者的"感受过分",进而减少"消费者抵制"。此外,本研究亦对企业实施有效的企业社会责任策略提供了新的启发。

基于事故数据挖掘的AEB路口测试场景

基于国家车辆事故深度调查体系中499例真实的路口事故数据,研究适应于中国的自动紧急制动系统(AEB)路口测试场景。通过基于多元Logistic回归的事故严重程度影响因素分析,提取自动驾驶测试场景的特征要素,构建测试场景。以场景特征要素为聚类参数,采用层次聚类算法挖掘得到了8类路口机动车碰撞典型危险场景,建立了8类适应于中国交通状况的AEB路口测试场景。研究表明:中国的路口场景与Euro-NCAP法规场景有一定的相似性,但较国外更加复杂,其中十字路口的左转与直行冲突是需要重点测试的场景。研究结果可为国内AEB系统的开发和测试提供参考,也可作为建立中国AEB路口测试评价体系的依据。