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        基于事故數(shù)據(jù)行人AEB系統(tǒng)傳感器參數(shù)優(yōu)化

        2020-06-02 03:03:34邱圓超朱宜燦
        關(guān)鍵詞:案例系統(tǒng)

        邱圓超, 朱宜燦

        (上海工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院, 上海 201620)

        隨著當(dāng)今世界科技水平不斷進(jìn)步,汽車行業(yè)也逐漸朝著電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化方向發(fā)展,但安全同樣是不容忽視的問題.我國道路交通情況復(fù)雜,人車混行現(xiàn)象較多,行人作為道路使用者中的弱勢群體,整體傷亡量非常大[1].先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driving Assistance System,ADAS)作為自動(dòng)駕駛的重要組成部分,能夠幫助駕駛員避免或減輕事故危害.德國聯(lián)邦交通研究所(BASt)研究表明,70%嚴(yán)重交通事故都可以通過ADAS避免[2].自動(dòng)緊急制動(dòng)(Autonomous Emergency Braking,AEB)系統(tǒng)是ADAS系統(tǒng)中備受關(guān)注的一種,對提高車輛安全有很大作用.

        AEB系統(tǒng)利用各類傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測車輛前方環(huán)境,并根據(jù)算法預(yù)判當(dāng)前環(huán)境危險(xiǎn)程度,當(dāng)檢測到前方有潛在碰撞危險(xiǎn)時(shí),系統(tǒng)向駕駛員發(fā)出警告以提醒駕駛員采取措施規(guī)避危險(xiǎn),并在駕駛員沒有及時(shí)對警告信號(hào)做出反應(yīng)或采取的制動(dòng)力不足且碰撞危險(xiǎn)變得十分緊急時(shí),系統(tǒng)提供制動(dòng)力,通過自動(dòng)制動(dòng)主動(dòng)介入方式來避免碰撞事故發(fā)生或減輕碰撞事故嚴(yán)重程度[3-5].近年來,歐美日等地區(qū)在行人保護(hù)方面愈加重視,如歐盟汽車標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)體系第127條(ECE R127)《機(jī)動(dòng)車輛關(guān)于行人安全性能的統(tǒng)一規(guī)定》已作為歐盟強(qiáng)制法規(guī),行人保護(hù)相關(guān)測試規(guī)程也逐漸成為安全星級(jí)評價(jià)的一部分.在國內(nèi),行人保護(hù)技術(shù)相對落后,以中國特色交通數(shù)據(jù)為依托,加強(qiáng)這方面技術(shù)研發(fā)迫在眉睫.2014年,歐洲新車評價(jià)規(guī)程Euro-NCAP正式將AEB系統(tǒng)納入新車評價(jià)規(guī)程[6],同時(shí)在2016年將行人AEB系統(tǒng)作為弱勢道路使用者(VRU)保護(hù)的一部分;中國新車評價(jià)規(guī)程(C-NCAP)[7]從2018年開始也將AEB納入評分體系中,其中包括行人自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)測試.

        目前國內(nèi)外學(xué)者對AEB系統(tǒng)的研究也越來越多,Anderson等[8]通過對AEB系統(tǒng)傳感器參數(shù)、系統(tǒng)延遲、制動(dòng)減速度等進(jìn)行分析,得出系統(tǒng)參數(shù)變化對其效用的影響;Huang等[9]分析瑞典人車事故相對位置特征以及AEB系統(tǒng)識(shí)別精度的影響因素等,并通過一系列試驗(yàn)得到識(shí)別系統(tǒng)參數(shù)最優(yōu)值;同濟(jì)大學(xué)李霖等[10-12]根據(jù)行車記錄儀記錄的實(shí)際道路狀況,著重分析自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)測試場景,并在PreScan軟件中進(jìn)行仿真試驗(yàn);廣汽研究院劉建平等[13]通過對不同車型AEB系統(tǒng)性能實(shí)測數(shù)據(jù)的分析,得到AEB系統(tǒng)即碰時(shí)間(TTC)值設(shè)置在0.5~1.2 s更為合理;Chen等[14]基于事故數(shù)據(jù)分析3種中國典型行人危險(xiǎn)場景,研究發(fā)現(xiàn)AEB系統(tǒng)可以減少20%行人碰撞事故.

        本研究通過PC-Crash進(jìn)行52個(gè)車輛與行人碰撞事故案例重建,基于目前主流傳感器參數(shù),通過標(biāo)準(zhǔn)測試場景確定最優(yōu)組合,并采用PreScan軟件搭建52個(gè)真實(shí)事故測試場景,驗(yàn)證所選參數(shù)有效性,為建立適用于我國真實(shí)道路交通情況的行人AEB系統(tǒng)提供參考.

        1 事故案例篩選與分析

        1.1 事故來源

        本文所選真實(shí)交通事故數(shù)據(jù)來源于國家車輛事故深度調(diào)查體系(National Automobile Accident In-depth Investigation System,NAIS)上海松江站點(diǎn)近5年來所采集的事故案例,每個(gè)事故案例經(jīng)過事故現(xiàn)場采集、事故分析、PC-Crash事故重建、視頻分析等方式進(jìn)行過程還原,最終提煉出包含2 200余項(xiàng)參數(shù)變量的深度事故數(shù)據(jù).本文根據(jù)AEB適用條件,從事故重建準(zhǔn)確性角度出發(fā),制定以下原則來篩選數(shù)據(jù).

        1) 事故參與方行人僅涉及1人,同時(shí)也不包括碰撞推行二輪車人員或二次碰撞等案例;

        2) 事故參與方車輛車型為轎車、SUV或MPV,且為單一車輛參與,不包括兩車或多車連續(xù)碰撞;

        3) 碰撞事故帶有事發(fā)視頻或汽車事故數(shù)據(jù)記錄器(Event Data Recorder,EDR)數(shù)據(jù).

        1.2 事故案例分析

        按照篩選原則,從松江案例庫共篩選出52個(gè)樣本.通過采集到的車輛損壞、行人傷害、事故環(huán)境等信息,運(yùn)用PC-Crash軟件進(jìn)行事故重建,并通過事故現(xiàn)場視頻或者EDR數(shù)據(jù)進(jìn)行事故信息校準(zhǔn),最終得到碰撞全過程,部分車輛與行人碰撞事故案例見表1.

        表1 部分車輛與行人碰撞事故案例Table 1 Some cases of collision accident between vehicle and pedestrian

        通過分析52個(gè)事故案例,得到碰撞車速一般分布在40~60 km/h,約占樣本案例38.6%,車輛與行人發(fā)生碰撞時(shí)平均碰撞速度為54.1 km/h,行人平均速度為5.8 km/h,如圖1和圖2所示,可作為仿真分析時(shí)車輛與行人速度選取依據(jù).

        圖1 車輛碰撞速度Fig.1 Collision speed of vehicle

        圖2 行人運(yùn)動(dòng)速度Fig.2 Movement speed of pedestrian

        2 傳感器關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化

        2.1 優(yōu)化參數(shù)確定

        行人AEB系統(tǒng)大多數(shù)使用雷達(dá)和攝像頭進(jìn)行傳感器融合,基于探測模塊對前方障礙物進(jìn)行識(shí)別,持續(xù)判斷危險(xiǎn)程度,并通過自動(dòng)制動(dòng)以避免或減輕事故傷害.傳統(tǒng)AEB避撞大多采用單級(jí)制動(dòng)策略,往往會(huì)比駕駛員正常避撞操作更突然,影響駕乘體驗(yàn).本文以駕駛員舒適性分級(jí)制動(dòng)策略為基礎(chǔ),進(jìn)行傳感器關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化.

        行人AEB系統(tǒng)傳感器參數(shù)主要涉及雷達(dá)水平探測角度θ、攝像機(jī)電荷耦合器件(CCD)尺寸和雷達(dá)探測距離等,而雷達(dá)探測距離與水平探測角度存在一定相關(guān)性.雷達(dá)水平探測角度決定行人被探測到的概率,且隨著探測角度增加,事故中行人被探測到的概率均增加[15],從而降低碰撞速度或避免發(fā)生碰撞,而攝像機(jī)CCD尺寸與視場角相關(guān),因此正確選擇CCD尺寸可以使系統(tǒng)得到最優(yōu)化設(shè)計(jì).

        本文選擇θ、CCD尺寸作為參數(shù)優(yōu)化對象,并從系統(tǒng)安全性角度出發(fā),以無碰撞時(shí)停止距離和碰撞速度最優(yōu)解為最終指標(biāo),即無碰撞時(shí)與目標(biāo)行人距離越遠(yuǎn),有碰撞時(shí)與目標(biāo)行人碰撞速度越小,系統(tǒng)效果越好.將不同傳感器參數(shù)分別設(shè)置為標(biāo)準(zhǔn)測試場景進(jìn)行PreScan虛擬測試,得出該場景下試驗(yàn)指標(biāo).目前市面上主流傳感器設(shè)定值見表2.

        表2 傳感器設(shè)置Table 2 Sensor setting

        2.2 不同場景最優(yōu)參數(shù)組合確定

        為確定雷達(dá)和攝像機(jī)參數(shù)最優(yōu)組合,本文選擇Euro-NCAP[6]中4種標(biāo)準(zhǔn)測試場景進(jìn)行測試,如圖3所示.首先進(jìn)行每一個(gè)場景最優(yōu)參數(shù)搭配,并在PreScan軟件中進(jìn)行仿真分析,雷達(dá)和攝像機(jī)參數(shù)設(shè)置如圖4和圖5所示,然后再進(jìn)行各場景最終搭配與仿真分析.

        圖3 Euro-NCAP標(biāo)準(zhǔn)測試場景Fig.3 Standard test scenarios of Euro-NCAP

        本文依據(jù)事故案例得出的碰撞速度選擇仿真測試中車輛與行人速度,行人速度設(shè)為5 km/h不變,選 取車速為40和60 km/h進(jìn)行測試,分別將雷達(dá)與攝像機(jī)不同參數(shù)設(shè)置進(jìn)行搭配,每一種搭配進(jìn)行一次仿真測試,由于測試次數(shù)較多,僅展示圖3(a)中場景1測試結(jié)果,測試結(jié)果見表3.

        圖4 雷達(dá)參數(shù)設(shè)置Fig.4 Parameters setting of radar

        圖5 攝像機(jī)參數(shù)設(shè)置Fig.5 Parameters setting of camera

        由表3可以得到,對場景1不同試驗(yàn)工況進(jìn)行不同參數(shù)組合測試,θ為80°、CCD為1/2英寸,車速為40 km/h時(shí),完全避免碰撞,且與目標(biāo)行人距離最遠(yuǎn);車速為60 km/h時(shí),沒有避免碰撞,但其碰撞速度遠(yuǎn)低于其他參數(shù)組合;分別用同樣方式應(yīng)用到各個(gè)場景,最終得到各個(gè)場景最優(yōu)組合,見表4.

        2.3 最優(yōu)參數(shù)組合確定

        仿真測試結(jié)果表明,Euro-NCAP中每一個(gè)場景最優(yōu)傳感器參數(shù)組合基本都存在差異,以此為基礎(chǔ),把得到的各個(gè)場景傳感器最優(yōu)參數(shù)組合分別應(yīng)用到其他場景中,以最終確定適用于4個(gè)場景的最優(yōu)組合,測試方案及結(jié)果見表5.

        由表中數(shù)據(jù)可以得到如下結(jié)論:

        1) 對于車輛行駛速度在40 km/h以下的試驗(yàn)工況,碰撞均能夠避免;

        2) 車輛行駛速度為60 km/h時(shí),碰撞均無法避免,但是碰撞速度大幅降低;

        表3 仿真測試結(jié)果Table 3 Simulation test results

        表4 不同測試場景下傳感器最優(yōu)參數(shù)組合Table 4 Sensor optimal parameters combination under different test scenarios

        表5 測試方案及結(jié)果Table 5 Test plan and results

        3) 將試驗(yàn)中無碰撞時(shí)與目標(biāo)行人的距離以及碰撞時(shí)的碰撞速度求和,得到當(dāng)θ為80 °、CCD為1/2英寸時(shí),4個(gè)場景下無碰撞時(shí)與目標(biāo)距離求和最大為2.94 m,大于其他兩種組合的2.46 m與2.06 m,碰撞時(shí)速度求和最小為147.1 km/h,小于其他兩種組合的151.7 km/h與150.7 km/h.

        結(jié)合PreScan仿真數(shù)據(jù)與分析結(jié)果,最終得到可以適用于4種場景傳感器最優(yōu)參數(shù)組合,θ為80°,攝像機(jī)CCD為1/2尺寸.

        3 參數(shù)優(yōu)化后仿真分析

        為驗(yàn)證參數(shù)優(yōu)化后行人AEB系統(tǒng)效果,以及對我國實(shí)際道路交通情況的適用性,將優(yōu)化前后行人AEB系統(tǒng)應(yīng)用到52個(gè)人車事故樣本案例中,并進(jìn)行PC-Crash事故重建,如圖6和圖7所示,然后在PreScan軟件中搭建52個(gè)測試場景,并進(jìn)行虛擬測試仿真,部分測試場景如圖8所示.

        將52個(gè)事故案例進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化后的仿真分析,并記錄每一個(gè)事故案例的碰撞速度,最終根據(jù)事故前車輛速度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,仿真結(jié)果見表6.

        圖6 真實(shí)環(huán)境事故示意圖Fig.6 Schematic diagram of real environmental accident

        圖7 事故過程CAD圖Fig.7 CAD drawing of accident process

        表6 優(yōu)化后仿真結(jié)果Table 6 Simulation results after optimization

        仿真測試結(jié)果表明,有一半事故能夠完全避免.當(dāng)車速小于40 km/h時(shí),碰撞能夠避免,當(dāng)車速在40~60 km/h行駛時(shí),有 18例事故不會(huì)發(fā)生碰撞,其余12例事故案例碰撞車速都小于40 km/h;當(dāng)車輛行駛速度大于60 km/h 時(shí),有2例事故碰撞速度小于40 km/h,其余均大于40 km/h,測試結(jié)果表明優(yōu)化后的AEB系統(tǒng)達(dá)到避免或減緩碰撞的效果.

        4 結(jié) 語

        本文對行人AEB系統(tǒng)傳感器參數(shù)設(shè)置進(jìn)行研究,通過Euro-NCAP標(biāo)準(zhǔn)測試場景得到傳感器最 優(yōu)參數(shù)組合,即雷達(dá)水平探測角為80°,攝像機(jī)CCD為1/2英寸.通過PreScan軟件將參數(shù)優(yōu)化后AEB系統(tǒng)應(yīng)用于52個(gè)真實(shí)事故案例中,驗(yàn)證最優(yōu)參數(shù)組合具有可行性.此外,參數(shù)優(yōu)化后AEB系統(tǒng)雖已達(dá)到避免或減緩碰撞的效果,但在車輛高速行駛時(shí)的表現(xiàn)卻不盡如人意,車輛高速避撞將成為下一步的研究重點(diǎn).

        圖8 部分PreScan測試場景Fig.8 Some test scenarios in PreScan

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