冯弟瑶陈君毅王宏雁徐潇何宇桐

（1.同济大学，上海 201804；2.上海联合道路交通安全科学研究中心，上海 201804）

追尾避让中的AEB系统关键参数优化方法研究

冯弟瑶1陈君毅1王宏雁1徐潇1何宇桐2

（1.同济大学，上海 201804；2.上海联合道路交通安全科学研究中心，上海 201804）

为确定自动紧急制动（AEB）系统关键参数的最优值，提出了一种依据真实追尾事故进行虚拟计算仿真的优化方法。利用PC-Crash对84起真实追尾事故进行了事故重建，并根据AEB系统雷达的不同参数值进行虚拟计算得到虚拟事故重建结果，通过对比事故避免率确定AEB系统关键参数的最优值。结果表明：基于该84起真实追尾事故，AEB系统中雷达探测角和探测距离的最终优化结果分别为40°和150 m。

主题词:AEB 雷达 关键参数 追尾事故 仿真 优化

1 前言

追尾碰撞事故发生频次高[1]，且往往导致非常严重的后果。研究表明，在危险工况下，驾驶员如果有0.5 s的预处理时间，就可以减少30%的追尾碰撞事故[2]。自动紧急制动（Automatic Emergency Braking，AEB）系统可以在碰撞发生前发出警报并实施制动干预，最大限度地避免事故的发生或减轻事故伤害[3]。

外国学者运用交通事故具体案例和深度数据对AEB系统的性能和效用进行研究，旨在通过仿真测试开发出适用于自身道路环境及交通状况的AEB系统。美国学者[4～5]基于美国国家机动车事故抽样采集系统（National Automotive Sampling System，NASS）和车辆碰撞数据系统（Crashworthiness Data System，CDS）数据库，通过独立事故案例研究建立典型事故工况，提出了一种分析追尾碰撞事故中AEB系统性能和效用的方法；澳大利亚学者[6]对事故进行深度研究，基于事故的重建和仿真对AEB系统的潜在效用进行评价；德国学者[7～9]基于德国交通事故深度研究（German In-Depth Accident Study，GIDAS）数据库，通过事故仿真评估汽车主动安全技术的潜在效用。而国内关于AEB系统的研究主要集中在仿真测试和控制策略方面。江丽君等人[10]将利用行车记录仪采集到的国内真实危险工况与事故工况数据相结合，分析得到追尾避让AEB的测试工况；董小飞等人[11]基于国内真实危险工况数据，得到危险工况下驾驶员的反应时间、制动减速度以及碰撞时间（Time To Collision，TTC）、车间时间（Time Headway，THW）、TTC-1（TTC的倒数）等参数的特征。但是，国内还没有适用于中国道路交通环境及状况的AEB系统研究。

本文基于中国道路交通环境中的追尾事故具体案例，建立AEB系统的算法和模型，并结合PC-Crash事故重建数据，在每一起事故案例中考察AEB系统的性能和效用，并以雷达参数为例对AEB系统的关键参数进行研究，确定AEB系统适用于中国道路交通环境的最优参数组合，为面向中国市场的AEB系统开发提供参考。

2 数据基础

本文涉及的84起追尾碰撞事故案例来源于上海联合道路交通安全科学研究中心（Shanghai United Road Traffic Safety Scientific Research Center,SHUFO）于2005～2014年在上海市嘉定区所采集的重特大交通事故数据（见表1）。对这些案例的碰撞重叠率、目标车辆及对象车辆的车速等特征进行分析，并归纳追尾碰撞事故的典型碰撞工况，为后续AEB系统关键参数和效用的研究提供基础数据支撑。

表1 追尾事故案例典型工况

碰撞重叠率是追尾碰撞事故的重要特征因素，指目标车辆车头碰撞接触区域占车头全宽的比例。84起追尾事故碰撞重叠率分布情况如图1所示（统计计算中精确到1%），小重叠率（0～20%）事故发生的频次占据了相当一部分比例。

碰撞车速是影响碰撞严重程度的直接因素，一般来说，碰撞车速越大、目标车辆与对象车辆之间的速度差（Δv）越大，碰撞的程度就越剧烈。Δv分布如图2所示（统计计算中取整数处理），Δv在0～30 km/h和31～60 km/h两个区间范围内居多。

图1 追尾事故碰撞重叠率分布

图2 Δv分布

通过对目标车辆和对象车辆碰撞发生前的行驶工况展开分析，提取并建立追尾碰撞事故的典型工况如表1所列。

3 仿真研究方案

3.1 事故重建

PC-Crash是运用动量和冲量进行事故再现重建的应用软件，本文选择该软件开展仿真研究。首先，运用PC-Crash软件对84起样本事故案例进行深度事故重建（见图3），获得车辆在碰撞前、碰撞瞬间及碰撞后的运动响应及运动过程，再现事故发生过程；其次，将每个案例经由AEB系统参数的修改再次进行仿真，得到虚拟的事故结果（见图4）。通过比较雷达各参数对于避免追尾事故效用的优劣，确定AEB系统雷达参数的最优值。对AEB系统关键参数进行研究的过程中，以系统作用下的事故避免率作为AEB系统的评价条件，以AEB系统的碰撞避免性能作为衡量标准得出关键参数的最优值。事故避免率定义为：

图3 PC-Crash事故重建结果

图4 AEB系统参数修改后PC-Crash仿真结果

采用多级制动有助于AEB系统在危险工况中更加舒适、平顺地介入，制动效果更强、速度减小率更大，碰撞避免过程中的表现相比于单级制动也更加优秀[12]。因此，本文的AEB系统采用两级制动的策略，参考一般路面的最大附着系数、PreScan手册中典型车-车AEB系统部分制动级减速度，以及市场上典型AEB系统参数设置，并考虑到最大限度减小TTC对雷达参数仿真研究的影响，设定AEB两级制动部分参数如表2所示（两级制动所对应的TTC分别记为TTC1和TTC2）。实际仿真时，车辆实现的减速度情况受每个样本中实际道路附着条件的制约。

表2 两级制动部分参数设定

3.2 雷达参数取值范围

雷达探测的过程中，探测角和探测距离越大，对探测质量和探测效率的影响越大，产生错误信号和干扰的可能性也越高。同时，探测角和探测距离的设定也需要在实际雷达探测技术可以实现的范围内。本文以市场上存在的雷达产品为基础，以在探测技术可以支撑的范围内最大程度地发挥AEB系统的碰撞避免性能为原则，对雷达探测角和探测距离两个关键参数进行分析，确定雷达关键参数的最优值。

表3所示为典型雷达的关键参数，由此可了解已有产品的关键参数范围。设定探测角的取值分别为10°、20°、30°、40°、50°和90°（其中90°的探测角在实际的雷达产品中一般只能在60 m以下的探测距离内实现，对于远距离不具备足够的探测能力，仿真得到的结果也只能用作比对和参考）；设定探测距离的取值分别为40 m、60 m、80 m、100 m、120 m、150 m、180 m、210 m和250 m。

表3 典型雷达关键参数汇总

3.3 仿真方案设计

对于探测角和探测距离采取控制变量、单独研究的方法，分别讨论两者对于碰撞避免性的影响。仿真流程如图5所示，在仿真过程中得到的探测角和探测距离的优化取值分别记作RTA（Radar Test Angle）和RTD（Radar Test Distance），RTD初始值RTD（0）=100 m（市场上雷达产品探测距离可选范围的中间值）。

图5 仿真流程

4 仿真结果分析

根据图5所示的流程进行多轮迭代仿真，得到雷达参数的最优值组合为RTD=150 m，RTA=40°，仿真结束。

4.1 探测角

设定RTD=150 m，对雷达探测角进行仿真研究。

4.1.1 仿真结果分析

不同探测角下各典型工况的事故避免率如图6所示。随着探测角的增大，对于事故的整体碰撞避免率从88.1%逐渐增加到92.9%（RTA=90°），当探测角度达到40°时，事故避免率基本不再随探测角度增加而增加；探测角度的增加对典型工况1～工况3的事故避免率基本没有影响；工况4中探测角度从40°增加到90°，事故避免率有一定增加。

图6 不同探测角条件下各典型工况事故避免率

不同探测角下各碰撞重叠率事故的事故避免率如图7所示。探测角的增加对于碰撞重叠率在50%以上的事故没有影响，对于碰撞重叠率在0～20%和21%～50%区间内事故的避免均产生了一定的正面影响，探测角达到40°时，事故避免率均基本不再增加。

图7 不同探测角条件下各碰撞重叠率事故的事故避免率

4.1.2 探测角最优值选取

当探测距离设定为理想值150 m，探测角度从10°增加到90°，事故整体避免率增益为4.8个百分点（由88.1%增长至92.9%），而探测角度从10°增加到40°，事故整体避免率的增益为3.6个百分点（由88.1%增长至91.7%），覆盖了全部增益的75%，并且当探测角度从40°增加到90°时，绝大部分典型工况和碰撞重叠率下事故避免率不再增大，并考虑到90°的雷达探测角度在探测距离较远时难以实现，故AEB系统中雷达探测角的最优值设定为40°。

4.2 探测距离

设定RTA=40°，对探测距离进行仿真研究。

4.2.1 仿真结果分析

不同探测距离下各典型工况事故避免率如图8所示。当探测角度为40°时，150 m的探测距离下能够最大程度的发挥AEB系统的碰撞避免性能。当探测距离达到150 m以后，探测距离的增大对于整体碰撞避免率以及各典型工况事故避免率不再产生增益。

不同探测距离各Δv事故避免率如图9所示。当探测距离达到150 m时，各Δv下事故避免率随探测距离增加基本不再变化。

图8 不同探测距离各典型工况事故避免率

图9 不同探测距离各Δv事故避免率

4.2.2 探测距离最优值选取

当探测角度达到最优值40°时，150 m的探测距离仍然能够在不同条件下最大程度地发挥出AEB系统的碰撞避免性能，与得到探测角度最优值40°设定的探测距离初始值一致。因此，AEB系统中雷达探测距离的最优值设定为150 m。

至此，雷达关键参数的最优值已经全部产生。在这样的参数设定下，能够在各种典型工况中、不同碰撞重叠率条件下、不同Δv及碰撞车速条件下最大程度地发挥出AEB系统的碰撞避免性能，是雷达关键参数研究得出的最优参数组合。

5 结束语

本文对SHUFO采集到的84起追尾事故进行了特征分析，并运用PC-Crash对每起事故进行了事故重建。在此基础上，以雷达参数为例进行不同参数下AEB系统的介入，并重新获得每起事故的虚拟重建结果。通过对不同参数下AEB系统介入后事故避免率的分析，得到了AEB系统雷达探测角和探测距离的优化组合为40°和150 m，在该参数组合条件下，事故整体避免率达到92.3%。

本文在研究过程中存在样本容量较小、未考虑天气因素对传感器模型的影响以及未加入驾驶员模型等不足，在进一步研究中，将考虑扩大追尾事故采集范围、丰富样本容量，同时加入驾驶员模型和AEB系统预警功能对于驾驶员警示作用，从而得到更精准的研究结果。

1 徐潇，陈君毅，代超.基于深度事故研究的侧面碰撞事故特征分析.2014第十七届中国汽车安全技术国际研讨会，保定，2014.

2 刘明哲.高速公路追尾碰撞预防报警系统的研究：[学位论文].武汉：武汉理工大学，2006.

3 Active Test Consortium.Dissemination of Performance Testing Methods for Active Safety Functions in Road Vehicles.2011.

4 Kusano K D,Gabler H C.Potential Occupant Injury Reduction in Pre-Crash System Equipped Vehicles in the Striking Vehicle of Rear-end Crashes.54th AAAM Annual Conference Annals of Advances in Automotive Medicine，Las Vegas，2010.

5 Kusano K D,Gabler H C.Safety Benefits of Forward Collision Warning,Brake Assist and Autonomous Braking Systems in Rear-End Collisions.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2012，13（4）：1546～1555.

6 Anderson R,Doecke S,Mackenzie J,et al.Potential Benefits of Autonomous Emergency Braking Based on In-Depth Crash Reconstruction and Simulation.International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles(ESV)，Seoul，2013.

7 Erbsmehl C.Simulation of real crashes as a method for estimating the potential benefits of advanced safety technologies.International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles(ESV)，Stuttgart，2009.

8 Lindman M,Tivesten E.Method for estimating the benefit of autonomous braking systems using traffic accident data.SAE World Congress，Detroit，2006.

9 Georgi A,Zimmermann M,Lich T,et.al.New Approach of Accident Benefit Analysis for Rear End Collision Avoidance and Mitigation Systems.International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles，Stuttgart，2009.

10 江丽君.自动紧急制动系统测评方法研究：[学位论文].上海：同济大学，2014.

11 董小飞.典型危险工况事故回避策略研究：[学位论文].上海：同济大学，2013.

12 代超.行人避撞安全系统的关键参数及效用评价研究：[学位论文].上海：同济大学，2015.

（责任编辑 斛 畔）

修改稿收到日期为2016年9月21日。

Method to Optimize the Key Parameters of the AEB System for Rear-end Collision Avoidance

Feng Diyao1,Chen Junyi1,Wang Hongyan1,Xu Xiao1,He Yutong2
（1.Tongji University,Shanghai 201804;2.Shanghai United Road Traffic Safety Scientific Research Center(SHUFO), Shanghai 201804）

In this research,a simulation method based on true rear-end collision accidents was proposed to find out the optimal value of the AEB system’s key parameters.Firstly,84 true rear-end collision accidents with PC-Crash were rebuilt and then AEB data with different parameters was imported into PC-Crash to rebuild all the accidents again,virtual accident results were derived.By comparing accidents avoidance rate,we captured the optimal values of AEB system’s key parameters.The results showed that,based on the 84 true rear-end collision accidents,the optimal values of AEB system radar’s detection angle and detection distance are 40°and 150 m.

AEB,Radar,Key parameters,Rear-end collision,Simulation,Optimization

U461.91

A

1000-3703（2016）11-0008-05