祝 琳 钱宇彬 郭风虎
（上海工程技术大学 上海 201620）
随着人们经济水平的提高和汽车技术的不断发展，汽车已经逐渐成为家庭的标配，随之而来的问题就是道路交通的拥堵程度日益增加，交通事故的数量也在逐年增加［1］，研究表明，在我国交通事故发生率是发达国家的6 倍~18 倍［2］。通过分析我国道路交通情况，可以发现在交叉路口处的事故发生率占到了总体交通事故70%，而在交叉路口处发生的事故又有70%~90%是因为驾驶员操作不当所造成的［3］。如今交通的拥挤程度在逐渐增加，人们为了节约时间和考虑环保等因素，电动两轮车逐渐成为人们短距离出行的主要交通工具，涉及电动两轮车的交通事故量、骑车人伤亡数都在急剧上升，如何在驾驶员未操作的情况下进行车辆控制，从而避免碰撞显得尤为重要［4］。国内外根据真实的事故对车-车避撞中AEB 系统在各种事故形态下的效果进行了研究，并根据相关研究对AEB 系统进行了测试与优化，建立了相关AEB 系统的测试方法［5~12］，但是借鉴国外的测试场景不能够反映复杂的中国道路交通特征，目前还没有针对具有中国特色的电动两轮车的主动避撞系统。因此本文将对危险目标为电动两轮车的事故进行分析，进行交叉路口处汽车对电动两轮车的AEB 控制策略的研究。
论文以所选的NAIS-松江地区的62 起真实轿车-电动两轮车事故案例进行深度分析，并通过PC-Crash 软件进行事故重建，整合得到完整的前期数据库，数据样本信息见表1。
表1 事故信息
3.1 预警及分级制动工况
针对国内复杂的交通场景，分级制动［13］选用了三种情况分析汽车与电动两轮车的运动工况。
1）接近静止障碍物
当进行部分制动时可以判断制动距离为
2）接近匀速障碍物
自身车辆制动距离：
3）接近减速障碍物
自身车辆制动距离：
前车制动距离：
3.2 预警及制动时间阈值
在建立事故信息数据库中，有22 起事故是包含有EDR 数据，对于车辆在不同减速度下，达到最优的避撞程度做了相关统计，如表2 所示，考虑到车内的乘员制动冲击和制动时可能出现的车身不稳定因素［14］，制动时间和制动减速度需要有一个阈值。
在仿真过程中，根据自车与电动两轮车之间的状态，LRR，SRR 实时监测两车之间的距离，由两车之间的相对速度，计算出即将发生碰撞时间T，由此可判断时间指标Tb，定义：1）Tb=3.7s 时，执行AEB 系统的预警策略，提示驾驶员，前方有危险发生，监测驾驶员是否对车辆采取措施解除危险。2）如果驾驶员未对车辆进行采取措施，将在Tb=1.7 s时对车辆施加4m/s2的制动减速度进行预制动使车速降下来一部分，从真实EDR数据和表2中可知驾驶员最常用的制动减速度为4m/s2~5m/s2，考虑到策略可靠性和驾驶员舒适性，选用4m/s2的制动减速度进行预制动，此状态下车辆的事故避免率也在60%~70%左右。3）如果在预制动情况下，驾驶员未进行紧急制动或者仍然不能避免事故发生，则会在Tb=0.7s时对车辆施加8m/s2的制动减速度，以此减速度至车辆停止或与障碍物发生碰撞为止。
表2 不同减速度下避撞时间占比
本次仿真车辆各参数模型调用CarSim 中已经搭建好的车辆动力学模型，电动两轮车选用系统自带模型，进行基本参数调整，给定运动特性，通过调入的毫米波雷达、双目摄像头传感器模型，进行整体的仿真验证工况。本文参考2018 版C-NCAP 的要求，选用CCRs、CCRm、CCRb三个测试场景，即自身车辆运动，目标车辆的运动情况分别为静止、匀速、减速［15］。再对汽车直行电动两轮车横向通过路口这个场景进行仿真分析，验证车辆在转向制动后对驾驶员的碰撞损伤减小情况的影响。毫米波雷达安装在保险杠正中间位置，双目摄像头安装在前风挡玻璃上端中间，方向皆为纵向水平向前［16］。
4.1 汽车接近静止目标
1）以30km/h接近静止目标
仿真工况：自车车速为30km/h 初始速度行驶，和目标电动两轮车之间的距离为100m，电动两轮车静止。
如图1~图4 所示，自车匀速行驶8.28s 后Tb达到车辆危险预警系统启动阈值，继续前行检测时间指标Tb达到制动阈值1.7s，此时AEB 向车辆输出-4m/s2的制动减速度，车辆匀减速接近目标。时间指标Tb持续减小，但减小速率有所下降，在11.28s 时时间指标Tb小于0.7s，此时启动紧急制动策略，控制策略向车辆输出-8m/s2的制动减速度。当11.84s自车车辆停止，此时自车和目标车辆之间的距离为3.22m。验证了文中设计的控制策略在此工况下可以避免碰撞事故的发生。
图1 两车速度变化曲线
图2 两车加速度变化曲线
图3 两车相对距离变化曲线
图4 时间指标Tb变化曲线
2）以65km/h接近静止目标
仿真工况：自车车速为65km/h 初始速度行驶，和目标电动两轮车之间的距离为150m，电动两轮车静止。
如图5~图8，车辆行驶4.6s 后预警系统被触发，提示驾驶员危险接近，当Tb值小于等于1.7s时，AEB 输出一个-4m/s2的制动减速度，使车辆速度降下来在进行判断，在8.21s 时发现当Tb值小于0.7时，控制策略会输出一个-8m/s2的制动减速度，使车辆速度进行紧急降低或静止，最后在9.77s 时停止在距离目标1.65m。则可以认定为设计的控制策略可以在此工况下达到避撞效果。
图5 两车速度变化曲线
图8 时间指标Tb变化曲线
图6 两车加速度变化曲线
图7 两车相对距离变化曲线
对前期建立的数据库中的14 起关于自车接近静止目标的真实交通事故案例均进行仿真分析，得出的结果与原事故进行对比，结果如表3。
表3 CCRs场景真实事故与仿真结果对比
4.2 其他工况
对汽车接近匀速目标场景下的14起真实交通事故，汽车接近匀减速目标的14 起，汽车接近横向匀速运动目标的18 起，分别带入AEB 控制策略进行仿真验证，得出的结果与原始的事故数据进行对比，分析AEB 控制策略的效用，分别如表4~表6 所示。
表4 CCRm场景真实事故与仿真结果对比
DATA-18 DATA-24 DATA-27 DATA-30 DATA-36 DATA-39 DATA-44 DATA-48 DATA-52 DATA-53 DATA-56 DATA-58 DATA-59 DATA-62 65 38 40 60 65 57 50 66 69 58 65 44 53 72 21 19 21 14 15 20 16 27 18 21 16 22 17 17 39 10 7 10 49 20 14 42 50 22 10 16 16 13 11 0002 1 001 0 20 00000-3.21 2.00 3.14-0.79 1.80--2.14 0.70 1.30 1.13 0.79编号 VC0（km/h）VE0（km/h）VC1（km/h）VC2（km/h） D（m）
表5 CCRb场景真实事故与仿真结果对比
表6 横向匀速场景真实事故与仿真结果对比
DATA-26 DATA-32 DATA-35 DATA-40 DATA-43 DATA-45 DATA-50 DATA-54 DATA-55 DATA-61 75 66 49 50 39 58 82 62 75 48 24 20 19 15 24 15 15 20 18 23 28 23 10 17 8 21 32 12 22 13 9000001 1 000-0.84 3.00 1.21 2.17 0.97-1.29 0.50 2.70编号 VC0（km/h）VE0（km/h）VC1（km/h）VC2（km/h） D（m）
4.3 仿真结果与真实事故数据对比分析
由上文分析整理可以得到AEB 系统仿真效用分析结果，如表7。
表7 AEB系统仿真效用
由表可知，论文中AEB 控制策略在基于真实事故数据的验证中，效果较为明显。汽车车速为65km/h 以下时，接近静止目标的避撞率达到91.7%，接近匀速目标时避撞率达到91.7%，接近减速目标时达到90.9%，接近横向匀速目标时避撞率相对偏低为84.6%，车速大于65km/h时的避撞率都有所下降。但通过表3~表6的详细参数可以看出，无法避免碰撞发生的案例，碰撞时车速也相较原始数据有了较为明显的降低，可以有效地降低碰撞对骑车人带来的伤害。
论文按照C-NCAP中对AEB测试场景的规范，将62 起轿车-电动两轮车事故在仿真系统中添加AEB 控制策略后进行验证，对此AEB 系统作用前后的避撞效果做了分析，结果表明：汽车车速在65km/h 以下时，汽车接近前方静止电动两轮车、匀速行驶电动两轮车、匀速制动两轮车场景下避撞成功率均在90%以上，在汽车接近横向匀速行驶电动车的场景下，避撞率为84.6%，AEB 系统介入后，不能避免的碰撞事故，车速也有明显降低，可以有效减小碰撞对骑车人的伤害。验证了文中设计的AEB系统控制策略的可靠性。
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