江麗君 賀錦鵬 劉衛(wèi)國(guó) 朱西產(chǎn) 馬志雄

（1.同濟(jì)大學(xué)；2.浙江吉利汽車研究院有限公司）

1 前言

AEB是在汽車行駛危險(xiǎn)工況下發(fā)出碰撞警告并且自動(dòng)采取緊急制動(dòng)的主動(dòng)安全系統(tǒng)，主要適用于追尾工況，以彌補(bǔ)駕駛員制動(dòng)過(guò)慢或制動(dòng)力不足[1]。根據(jù)美國(guó)公路安全保險(xiǎn)協(xié)會(huì)的研究數(shù)據(jù)，AEB可以減少27%的交通事故[2]，因此AEB得到了各國(guó)政府、評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)的高度重視。聯(lián)合國(guó)歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(huì)已經(jīng)提出了AEB的法規(guī)草案，對(duì)AEB系統(tǒng)性能提出一些基本要求；歐盟新車安全評(píng)鑒協(xié)會(huì)從2014年開始也將引入對(duì)AEB的測(cè)試和評(píng)價(jià)[2]。由于對(duì)AEB性能的評(píng)估需要在相應(yīng)的場(chǎng)景下進(jìn)行，美國(guó)國(guó)家高速公路管理局已經(jīng)制定了AEB系統(tǒng)的測(cè)評(píng)方法,同時(shí)，一些第三方機(jī)構(gòu)也提出了相關(guān)的AEB測(cè)試場(chǎng)景。我國(guó)很多汽車廠商正在或即將開發(fā)裝有AEB的汽車，它們亟需測(cè)評(píng)方法去評(píng)價(jià)AEB的性能。鑒于我國(guó)路況和駕駛員習(xí)慣與國(guó)外相異，需要對(duì)我國(guó)行駛工況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并據(jù)此提出符合我國(guó)危險(xiǎn)工況的測(cè)試場(chǎng)景。

2 國(guó)外AEB測(cè)試場(chǎng)景簡(jiǎn)介

國(guó)外AEB測(cè)試場(chǎng)景主要來(lái)源于已經(jīng)出臺(tái)的法規(guī)（NHTSA）[3]和第三方機(jī)構(gòu)提出的測(cè)試方法，在此對(duì) NHTSA、ADAC[4]、AEB Group[5]、ASSESS[6]等機(jī)構(gòu)提出的AEB測(cè)試場(chǎng)景進(jìn)行介紹。各機(jī)構(gòu)提出的AEB測(cè)試場(chǎng)景主要參數(shù)見表1，其中SV（Subject Vehicle）代表本車，TV（Target Vehicle）代表目標(biāo)車，如圖1所示。測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)包括場(chǎng)景類型、本車車速v（SV）、目標(biāo)車車速 v（TV）、目標(biāo)車加速度 a（TV）、兩車距離D等信息。表1中的TTC（Time to collision）指碰撞時(shí)間，TTC=兩車距離/兩車相對(duì)車速，NHTSA和ASSESS通過(guò)TTC值制定測(cè)試開始距離。

表1 國(guó)外機(jī)構(gòu)提出的AEB測(cè)試場(chǎng)景主要參數(shù)

3 工況采集和分類

利用Horiba行駛記錄儀（圖2）在我國(guó)城市道路上采集了大量車輛行駛工況 （記錄的是本車減速度小于-0.4 g的工況）。通過(guò)主觀評(píng)價(jià)篩選出危險(xiǎn)工況后，按照NHTSA提出的37類工況[7]對(duì)危險(xiǎn)工況進(jìn)行分類，分類結(jié)果如表2所列。表2只列出危險(xiǎn)工況數(shù)量最多的5類工況，其余工況類型所占比例很小，在此忽略。

表2 前5類危險(xiǎn)工況

由表2可知，危險(xiǎn)工況中只有排名第2的為車與車的追尾工況（即使用AEB系統(tǒng)可以避免碰撞的工況），約占總工況的32%，因此，將基于此類工況的86組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提出符合我國(guó)城市道路工況的AEB測(cè)試場(chǎng)景。

4 AEB測(cè)試場(chǎng)景提出

AEB測(cè)試場(chǎng)景用于驗(yàn)證AEB系統(tǒng)在危險(xiǎn)時(shí)刻是否起作用，因此在利用危險(xiǎn)工況建立AEB測(cè)試場(chǎng)景時(shí)，首先需要確定所采集的車輛行駛工況的危險(xiǎn)開始時(shí)刻。由于已經(jīng)采集的86個(gè)危險(xiǎn)追尾工況是通過(guò)本車加速度和主觀評(píng)價(jià)得到的，不能確定其危險(xiǎn)開始時(shí)刻，因此需要找到每個(gè)工況的危險(xiǎn)起始點(diǎn)，然后根據(jù)對(duì)危險(xiǎn)起始點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析得到需要的參數(shù)（本車車速、目標(biāo)車車速、目標(biāo)車加速度、兩車測(cè)試開始距離），最后獲得AEB測(cè)試場(chǎng)景。

4.1 確定危險(xiǎn)起始點(diǎn)

為確定危險(xiǎn)起始點(diǎn)，首先將直道追尾危險(xiǎn)工況下本車的車速擬合成如圖3所示的多段直線，其中AB段制動(dòng)加速度最大，駕駛員在該時(shí)間段內(nèi)采用緊急制動(dòng)來(lái)回避碰撞。駕駛員從意識(shí)到危險(xiǎn)存在到采取緊急制動(dòng)行為之間存在一段延時(shí)，即駕駛員反應(yīng)時(shí)間T。本文以駕駛員意識(shí)到危險(xiǎn)存在的時(shí)刻作為危險(xiǎn)的起始點(diǎn)，即駕駛員緊急制動(dòng)開始前T時(shí)刻。

文獻(xiàn)[8]對(duì)駕駛員制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到駕駛員在正常駕駛情況下制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間在1.14～1.38 s內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.6 s，平均值為 1.25 s，正態(tài)分布值μ=1.13 s，σ=0.46 s。本文選取平均值1.25 s作為駕駛員制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間T。

觀察本車危險(xiǎn)起始點(diǎn)時(shí)刻（T=1.25 s）的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在86個(gè)工況中，有些工況目標(biāo)車車速大于本車車速，還有些工況的目標(biāo)車加速度是正值，因本文研究的AEB測(cè)試場(chǎng)景需要滿足本車車速不小于目標(biāo)車車速、目標(biāo)車的加速度≤0等2個(gè)條件，因此需要對(duì)追尾危險(xiǎn)工況進(jìn)行篩選，將不滿足AEB測(cè)試場(chǎng)景要求的工況刪除，然后再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。經(jīng)篩選后有效數(shù)據(jù)為60組（占總工況的70%）。

4.2 確定測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)

4.2.1 本車車速

表3為本車車速統(tǒng)計(jì)結(jié)果，因所采集的工況多為城市道路路況，幾乎沒有高速道路路況，所以危險(xiǎn)工況多發(fā)生在車速為5～45 km/h時(shí)，占所有危險(xiǎn)工況的93.33%，而車速為45 km/h以上時(shí)的危險(xiǎn)工況很少。因此，測(cè)試場(chǎng)景里本車車速選為10～40 km/h，以10 km/h遞增。

表3 本車車速統(tǒng)計(jì)結(jié)果

4.2.2 目標(biāo)車車速

通過(guò)對(duì)兩車車速數(shù)據(jù)的分析可知兩車車速互相關(guān)聯(lián)（圖4），因此將基于本車車速獲取目標(biāo)車車速。對(duì)兩車的車速數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到兩車車速曲線50%區(qū)間的擬合方程為 v（TV）=-5.924+0.900v（SV），95%區(qū)間的擬合方程為 v（TV）=2.426+0.910v（SV），5%區(qū)間的擬合方程為 v（TV）=-14.274+0.890v（SV）。 選取5%～95%區(qū)間的值作為目標(biāo)車車速范圍，以覆蓋大部分情況。據(jù)此，結(jié)合本車車速得到了目標(biāo)車車速，如表4所列。

表4 目標(biāo)車車速相對(duì)本車車速取值表 km/h

4.2.3 目標(biāo)車加速度

通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)車在不同車速下的加速度值分布無(wú)明顯差異。因此，通過(guò)統(tǒng)計(jì)不同加速度出現(xiàn)的頻率得到用于建立測(cè)試場(chǎng)景的目標(biāo)車加速度。在危險(xiǎn)工況下，目標(biāo)車的加速度分為勻速、輕微制動(dòng)、緊急制動(dòng)3種情況，采集的目標(biāo)車加速度見表5。由表5可知，目標(biāo)車加速度趨于0的占總工況的38.33%，因此選取目標(biāo)車加速度值為0作為AEB測(cè)試的目標(biāo)車勻速測(cè)試場(chǎng)景。加速度在-1～-3 m/s2的工況占總工況的46.66%，因此選取其平均值-2m/s2作為AEB測(cè)試的目標(biāo)車輕微制動(dòng)的測(cè)試場(chǎng)景。同時(shí)，95%的加速度都為-6 m/s2以下，因此選取加速度值為-6 m/s2作為AEB測(cè)試的目標(biāo)車緊急制動(dòng)場(chǎng)景。

表5 目標(biāo)車加速度

4.2.4 測(cè)試開始時(shí)兩車距離

測(cè)試開始時(shí)兩車距離即為危險(xiǎn)開始時(shí)的距離。兩車按照相對(duì)車速可分為兩車車速不同和兩車車速相等2種情況。針對(duì)兩車車速不同的情況，利用兩車即將發(fā)生碰撞的時(shí)間TTC計(jì)算兩車測(cè)試開始時(shí)距離，由于TTC不適用于兩車相對(duì)車速為零的工況，因此，在兩車車速相等時(shí)用THW（THW=兩車距離/本車車速）計(jì)算測(cè)試開始時(shí)距離。下面將研究危險(xiǎn)工況下TTC與THW的分布。

不同本車車速下危險(xiǎn)時(shí)刻的TTC值如圖5所示（其中將TTC＞10 s的均設(shè)置為10 s）。從圖5可看出，在危險(xiǎn)開始時(shí)刻，在同一車速下TTC分布范圍較廣，且不同本車車速之間危險(xiǎn)時(shí)刻的TTC值差異不大，其平均值為4.24 s，為保證測(cè)試的順利進(jìn)行，選取比平均值略大的TTC=5 s時(shí)的兩車相對(duì)距離作為測(cè)試開始時(shí)兩車距離。

不同車速下危險(xiǎn)時(shí)刻的THW分布如圖6所示。由圖6可看出，92%的THW 值在 0.5～2.5 s之間，其平均值為1.26 s，按照平均值選取THW=1.5 s時(shí)的兩車相對(duì)距離作為測(cè)試開始距離。

4.3 測(cè)試場(chǎng)景的提出

結(jié)合以上分析所得的本車車速、目標(biāo)車車速、目標(biāo)車減速度和兩車測(cè)試開始距離，通過(guò)組合獲得相應(yīng)測(cè)試場(chǎng)景。按照目標(biāo)車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分為目標(biāo)車靜止、目標(biāo)車勻速、目標(biāo)車輕微制動(dòng)和目標(biāo)車緊急制動(dòng)等 4類，見表 6。 表 6中，兩車距離 D=TTC（v（SV）-v（TV））（兩車車速不同） 或 D=THW·v（SV）（兩車車速相等），為便于實(shí)際測(cè)試，將計(jì)算得到的距離取整。

表6 提出的測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)

5 建立測(cè)試場(chǎng)景的仿真模型

僅利用理論上提出的AEB測(cè)試場(chǎng)景的相關(guān)參數(shù)不足以建立完整的測(cè)試場(chǎng)景，完整的測(cè)試場(chǎng)景應(yīng)包括測(cè)試開始前的準(zhǔn)備階段、測(cè)試階段和測(cè)試結(jié)束段。為保證在測(cè)試開始時(shí)兩車車速、加速度和車距與測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)相符并滿足一定的精度要求，并為AEB實(shí)地測(cè)試提供精確的測(cè)試場(chǎng)景，建立了仿真場(chǎng)景進(jìn)行模擬試驗(yàn)。

建立場(chǎng)景時(shí)需要考慮如下問題:

a.由于駕駛員操作的精度有限，需要給駕駛員一定的反應(yīng)時(shí)間來(lái)保證測(cè)試車輛達(dá)到規(guī)定的車速；

b.預(yù)先估計(jì)出完成整個(gè)測(cè)試需要的場(chǎng)地大小，便于選定試驗(yàn)地點(diǎn)；

c.對(duì)縱向距離、橫向位移和車速等車輛關(guān)鍵運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)需要不斷進(jìn)行修正，以保證測(cè)試精度。

仿真模型將首先實(shí)現(xiàn)完整場(chǎng)景的快速建模，其次建立駕駛輔助界面以提高駕駛員操作的精確性，最后將兩者與PreScan/Simulink軟件相結(jié)合生成動(dòng)態(tài)場(chǎng)景模型。

5.1 場(chǎng)景快速建模

測(cè)試場(chǎng)景的整個(gè)測(cè)試過(guò)程分為加速路段、穩(wěn)定路段、測(cè)試路段和結(jié)束路段4個(gè)部分。

a.加速路段。此階段兩車按照規(guī)定加速到指定車速，在加速路段快結(jié)束時(shí)需要將車距控制在測(cè)試場(chǎng)景所要求的車距附近。

b.穩(wěn)定路段。給駕駛員一定的調(diào)節(jié)時(shí)間，保證車速和車距的精度。

c.測(cè)試路段。滿足測(cè)試條件后開始測(cè)試。

d.結(jié)束路段。如果兩車相撞或本車車速小于目標(biāo)車車速，則結(jié)束測(cè)試，然后兩車制動(dòng)停止。

針對(duì)提出的測(cè)試場(chǎng)景，將場(chǎng)景分為TV靜止、TV勻速和TV減速3類。場(chǎng)景的具體要求見表7，利用Matlab建立場(chǎng)景快速建模系統(tǒng)（圖7），在快速建模系統(tǒng)中輸入給定的參數(shù)即可生成完整的測(cè)試場(chǎng)景，包括每個(gè)時(shí)間點(diǎn)兩車的車速和加速度等信息。

表7 場(chǎng)景要求

5.2 建立駕駛輔助界面

駕駛輔助界面的作用是幫助駕駛員了解車輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，方便調(diào)節(jié)車輛使車輛滿足運(yùn)動(dòng)狀態(tài)要求。

本車駕駛輔助界面顯示的信息包括SV實(shí)時(shí)車速與目標(biāo)車速、SV實(shí)時(shí)加速度與目標(biāo)加速度；兩車間距、測(cè)試進(jìn)行的時(shí)間、對(duì)駕駛員的提醒（加速/減速/勻速）、告知駕駛員當(dāng)前測(cè)試階段（加速段、穩(wěn)定段、測(cè)試段、結(jié)束段）、橫向位移，檢測(cè)SV是否發(fā)生偏移等。目標(biāo)車與本車的駕駛輔助系統(tǒng)需要顯示的信息類似。最后利用Matlab設(shè)計(jì)出的駕駛輔助界面如圖8所示。

5.3 建立PreScan模型

PreScan是一款可以模擬車輛運(yùn)動(dòng)并利用圖像顯示車輛行駛工況的軟件，為此利用PreScan建立AEB測(cè)試場(chǎng)景的仿真模型。另外，PreScan可以與Matlab/Simulink結(jié)合，可融合之前建立好的場(chǎng)景和駕駛輔助系統(tǒng)，如圖9所示。由圖9可看出，運(yùn)行Simulink可出現(xiàn)相應(yīng)的PreScan仿真場(chǎng)景，同時(shí)出現(xiàn)本車駕助界面，可模擬實(shí)地測(cè)試時(shí)的本車駕駛員視野，本車駕駛員只需按照駕助界面的提示即可完成AEB測(cè)試。

6 結(jié)束語(yǔ)

利用汽車行駛記錄儀采集我國(guó)城市道路的危險(xiǎn)工況，通過(guò)主觀評(píng)價(jià)篩選并進(jìn)行分類得到與AEB系統(tǒng)直接相關(guān)的危險(xiǎn)追尾工況。在將危險(xiǎn)工況轉(zhuǎn)換成AEB測(cè)試場(chǎng)景的過(guò)程中，根據(jù)駕駛員反應(yīng)時(shí)間確定危險(xiǎn)開始點(diǎn)，分析危險(xiǎn)開始點(diǎn)的數(shù)據(jù)得到AEB測(cè)試場(chǎng)景的基礎(chǔ)參數(shù)。將得到的AEB測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)組合并按照目標(biāo)車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分類，提出了4種測(cè)試場(chǎng)景（目標(biāo)車靜止、目標(biāo)車勻速、目標(biāo)車輕微制動(dòng)和目標(biāo)車緊急制動(dòng)）。為得到完整的AEB測(cè)試場(chǎng)景，利用Matlab和PreScan等軟件實(shí)現(xiàn)了場(chǎng)景的快速建模，同時(shí)建立駕駛輔助界面，作為AEB測(cè)試時(shí)幫助駕駛員熟悉測(cè)試過(guò)程以及保證測(cè)試精度的工具。

1 ActiveTest project,http://www.activetest.eu,2011

2 EURO NCAP,http://www.euroncap.com/rewards.aspx,2010

3 NHTSA,Crash Imminent Braking System Performance E-valuation,June 2012.

4 ADAC,Comparative Test of Advanced Emergency Brake Systems,Test Report,2011.

5 M.Avery,AEB-Autonomous Emergency Braking,presentation at the first ActiveTest workshop,2011.

6 ASSESS project,http://www.assess-project.eu,2012.

7 NHTSA,Pre-Crash Scenario Typology for Crash Avoidance Research,April 2007.

8 Yizhen Zhang,Erik K.Antonsson and Karl Grote,A New Threat Assessment Measure for Collision Avoidance Systems,2006 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference,September 2006.