文/曹 寅 宋雪松 吳海飛

隨著高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)概念的持續(xù)發(fā)酵，其中如何避免或減輕碰撞的技術經過這幾年的摸索和發(fā)展，成為了汽車安全領域提高安全能力的熱點。此類技術通常將功能分為預警提醒和執(zhí)行兩個層面：預警提醒層面是通過與駕駛員進行人機界面交互，及時把危險信息提供給駕駛員；但若提醒不足以讓駕駛員采取應有的安全措施，系統(tǒng)便會通過介入到執(zhí)行層面來避免或減輕危險所造成的損傷。就執(zhí)行層面的技術來說，今后將進一步發(fā)展自動制動和轉向技術。制動和轉向技術是駕駛過程中駕駛員控制車輛的關鍵所在，如何正確及時地幫助駕駛員完成制動和轉向，是提高安全駕駛的關鍵所在。

主動制動控制的發(fā)展技術路線致力于解決駕駛員在制動過程中遇到的種種危險隱患。其中，自動緊急制動系統(tǒng)（AEBS）作為最直接減少或避免碰撞危險和最為模仿駕駛員行為方式的主動安全制動系統(tǒng)，被格外重視。

本文重點闡述對AEBS的道路測試方法研究，關于主動轉向技術不再另作贅述。

一、AEBS技術發(fā)展現(xiàn)狀

AEBS主要由感知（如：偵測、識別和測距）、中央處理器（如：分析、判斷）和指令執(zhí)行控制（如：采取預警、執(zhí)行制動的措施）三個技術模塊組成。感知技術的快速發(fā)展，使得AEBS盡可能地采取避撞或減輕損傷的制動行為。

1. 感知系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

現(xiàn)有感知系統(tǒng)所用的感知原件大致可分為：毫米波雷達、視覺傳感器和激光雷達等。

① 毫米波雷達

它早期便作為識別前方車輛的感知原件應用于自適應巡航系統(tǒng)，第一個被應用于AEBS中。通過多普勒原理發(fā)展了24 GHz、77 GHz頻段的中、遠距離雷達，可高精度捕捉具有明顯反射特征的車輛目標，精確測速測距，但對于靜態(tài)物體不敏感，對行人和其他低反射物體的識別能力較低，目前的最新技術可通過檢測腿部運動時的多普勒變化進行行人目標的識別。

② 視覺傳感器

視覺感知系統(tǒng)的高速發(fā)展、日益成熟和價格的優(yōu)勢，使成為目前替代毫米雷達作為AEBS感知模塊的最好選擇。通過視覺傳感器便能分析提取數(shù)據(jù)（如：速度、位置關系），并能判定物體的類型，故它是最類似人類眼睛的傳感器。由于視覺感知始終是通過光學進行，也會有類似人類的感知極限。如探測距離、較暗較亮的光環(huán)境，都是限制視覺感知的關鍵因素。雖然，視覺傳感器通過算法和感知原件技術的進一步發(fā)展，努力地擴大極限范圍，但由于這些局限，故這方面感知能力不能與毫米波雷達相比。

③ 激光雷達

它的感知具有測量解析度高、抗干擾能力強、探測性能好和不受光線影響等優(yōu)點。它兼?zhèn)浜撩撞ɡ走_和視覺傳感器的優(yōu)勢部分，還克服了其不足，是未來感知系統(tǒng)的趨勢所在。目前，高昂的成本和龐大的數(shù)據(jù)信息流，限制了其在現(xiàn)有車輛系統(tǒng)框架下的發(fā)展。

有上述可知，AEBS的性能好壞將取決于采用的傳感器種類與復雜度。若多種感知系統(tǒng)融合混合搭配使用，從而既規(guī)避各種傳感器的缺點，又能面對越來越復雜的潛在交通事故。

2. 國內外測試方法和標準現(xiàn)狀

歐盟關于AEBS相關的標準與方法，采取了商用車和乘用車不同的路徑。由于商用車造成的往往是重大事故，早在2012年歐盟便發(fā)布了全球首個針對商用車的ECER131《自動緊急制動系統(tǒng)性能測試》標準，同年便要求歐盟成員國準備強制執(zhí)行此項標準。日本、美國相繼在2014年和2015年分別出臺相關針對商用車的AEBS性能測試標準。乘用車方面，歐盟新車評價規(guī)程（EuroNCAP）組織通過對交通事故的研究和統(tǒng)計，制定了相關針對乘用車的測試方法，美國高速公路安全保險協(xié)會（IIHS）也擁有自己的AEBS標準，且方法上與歐盟基本保持了一致。

我國從2017年開始進行大規(guī)模的ADAS標準立項工作，其中包含商用車和乘用車的AEBS性能測試標準，GB 7258-2017《機動車運行安全技術條件》涉及了關于規(guī)定大型客車符合AEBS相關國家標準的要求；2018年中國新車評價規(guī)程（C-NCAP）也全面發(fā)布，并有對應的相關標準進行AEBS測試；交通部公路研究院前期對國內營運車輛推行的JT 883-2014《營運車輛行駛危險預警系統(tǒng)技術要求和試驗方法》作出預警功能的要求；2019年營運車輛JT/T 1242-2019《營運車輛自動緊急制動系統(tǒng)性能要求和測試規(guī)程》也已發(fā)布。上述標準的起草和執(zhí)行都證明了我國對于這項技術的肯定和重視。

二、測試方法研究

AEBS測試方法可分解為軟件虛擬算法測試、傳感器在環(huán)測試、整車在環(huán)測試和整車道路性能測試等。本文把配置AEBS的車輛看成一個單獨的系統(tǒng)來研究AEBS的整車道路（車對車）性能測試。

1. 傳統(tǒng)測試場景研究

道路場景測試方法的研究基于道路事故場景的采集、分類和統(tǒng)計之后，還原出真實交通事故的碰撞形態(tài)，并結合當時AEBS發(fā)展的真實能力來設計場景。車對車場景被設計成AEBS只為縱向的追尾碰撞提供保障。測試方向歸納成三類后碰撞（CCR）場景，如圖1所示。

圖1 CCR測試場景示意圖

從功能角度來看，AEBS擁有預警功能的前方碰撞預警系統(tǒng)（FCW）和制動功能（AEB）。是ADAS其中的一種。早期的車輛可能只配備FCW來幫助駕駛員，是為了以駕駛員的意圖和控制為先，也是在為了感知技術不成熟的情況下，避免因誤操作而導致更嚴重的交通事故。圖1中三類場景的設計，可同時針對預警和執(zhí)行兩個層面進行測試。由于預警功能的最終目的是通過駕駛員自行執(zhí)行制動以避免或者減輕危險，整車的測評方法往往是以碰撞結果為導向。為了量化系統(tǒng)的有效性，在測試中需要一個統(tǒng)一的標準來模擬駕駛員的反應時間和制動動作。場景參數(shù)如下表1、表2描述。

表1 CCRs、CCRm試驗參數(shù)表km/h

表2 CCRb試驗參數(shù)表

2. 新型測試場景研究

隨著AEBS的感知識別算法和執(zhí)行能力的不斷改進和發(fā)展，對測試場景的研究也朝著更為貼近真實道路的形態(tài)演進。經過多年測試技術研究，場景單一、測試參數(shù)固定，讓系統(tǒng)在有限的范圍內通過制動時間的冗余來提高測試結果的方法，已經不能滿足更高水準系統(tǒng)驗證的需求。

進一步分析事故場景形態(tài)，真實重構后，提取更多的關鍵參數(shù)，讓系統(tǒng)在更真實場景中進行道路實車驗證。圖2把AEBS（車對車）測試場景分為縱向和橫向控制兩種，從固有的場景和車速關系，再根據(jù)真實碰撞可能演變的不同環(huán)境（如：縱向碰撞重疊率、橫向碰撞點）展開參數(shù)分析。

圖2 AEBS橫向縱向控制參數(shù)分解

① 后碰撞偏置場景

對比上述測試方法，在CCRs、CCRm原有場景基礎上，增加以車輛中心線為基準的±50%、±75%偏置碰撞的測試場景，實際應用場景中基于車輛中心點偏置的碰撞場景遠遠超出車輛100%碰撞場景。通過不同的算法，系統(tǒng)可判斷VT與VUT的橫縱向位置關系，做出及時警告和制動。在此過程中，橫向位置的判斷對感知系統(tǒng)的算法提出較高要求。偏置場景的加入，將在考核AEBS基本性能的基礎上，進一步提高系統(tǒng)在真實應用場景下的識別、決策和執(zhí)行能力。測試參數(shù)如圖2所示，偏置碰撞場景如圖3所示。

圖3 偏置碰撞場景示意圖

② 十字路口左轉沖突場景

十字路口所發(fā)生的事故形態(tài)多樣，包括轉向與行人沖突，車與車的轉向、直行沖突，車與自行車/摩托車之間的碰撞等等?；旧习l(fā)生事故的原因與闖紅燈、視線模糊、注意力不集中和開車不良習慣有關。車輛轉彎事故一般是在左轉或右轉時，由于盲區(qū)或判斷錯誤造成的。這種場景下的特點是駕駛速度相對都比較低的，所以利用AEBS進行介入能有效避免或減輕危險程度。

根據(jù)事故統(tǒng)計結果，左轉車輛與直行車輛的沖突比率在十字路口事故中占據(jù)高比率，通過場景設計，以車速、轉向半徑和碰撞點等不同關鍵參數(shù)構建場景，用于實車道路測試（見圖4）。

圖4 十字路口左轉場景示意圖

如圖4所示，通過不同的車速去構建不同的測試轉向路徑，轉向路徑由一段直線、一段過渡轉向線、一段固定半徑轉向線、一條過渡回轉線和一條直線路徑組成。全尺寸目標車（GVT）將遵循與VUT初始位置相鄰的車道中的直線路徑，與GVT相向而行。VUT和GVT的直線路徑距離中心車道虛線中心1.75 m。

VUT和GVT的路徑需要同步，在假定AEBS沒有執(zhí)行反應時，GVT的前邊緣與VUT的車頭中心位置相遇，意味著提供了一個GVT與VUT車輛寬度的50%重疊的碰撞場景定義（見圖5）。

圖5 十字路口左轉碰撞點示意圖

三、總結與展望

本文提出的測試方法都基于交通事故數(shù)據(jù)歸納統(tǒng)計，重構場景，提取關鍵參數(shù)進行方法研究。但是受限于測試設備和測試效率，無法大規(guī)模地進行實車道路測試，同時測試條件大多在是理想的光照、氣候和路面等環(huán)境下進行。不可否認，這是解決大規(guī)模概率危險場景的必經之路。

如何讓系統(tǒng)對不同環(huán)境做到冗余可控，也是之后研究的主要方向之一。硬件能力的極限，會影響系統(tǒng)決策的準確性，所以需要更進一步地利用不同傳感器，協(xié)同組成感知系統(tǒng)融合執(zhí)行器，進行更合理的車輛控制。上文提及控制車輛的關鍵在于直接幫助駕駛員進行轉向和制動系統(tǒng)的執(zhí)行控制。把整車作為一個系統(tǒng)來看，我們更需要的是一個上層的感知系統(tǒng)，同時融合多執(zhí)行系統(tǒng)的平臺。例如，上述方法中，車對車偏置后碰撞場景中，之所以設置最小重疊率為50%，一方面是因為感知原件的識別困難，對于目標的解析精度要求非常高，容易造成誤識別；另一方面是在重疊率小于50%后，制動未必是最好的執(zhí)行選擇，或許自動緊急轉向才是更合理的執(zhí)行選擇。

AEBS的發(fā)展，是為了持續(xù)輔助駕駛員降低事故風險的ADAS，基于場景的測試方法可以直接系統(tǒng)地考核功能的有效性。如果在前期進行傳感器硬件再環(huán)測試，將會進一步提升測試效率和測試的驗證有效性，同時提高整車道路測試的安全性。