陆颖 殷越洲 叶恒毅

（江苏大学，镇江 212013）

主题词：高级车辆事故自动呼救系统 速度变化量 伤情预测模型 台车碰撞 门槛阈值

1 前言

高级车辆事故自动呼救（Advanced Automatic Crash Notification，AACN）系统在车辆发生碰撞时，能够检测碰撞事故的发生，提供事故现场的精准位置并预测车内驾驶员的伤害程度[1]。

对于AACN 系统而言，一个可靠、准确的驾驶员伤情预测模型是决定其工作性能的关键。目前，国内外研究人员主要通过仿真建模来预测驾驶员各部位的伤情[2-3]，但是该方法无法预测驾驶员整体伤情。基于此，国外研究人员提出采用Logistic 回归模型对驾驶员伤情进行预测[4-5]，该方法已被广泛用一些豪华车型的AACN 系统中[6]。另一方面，与传统的车辆事故自动呼救（Automatic Crash Notification，ACN）系统相同，AACN系统也要解决碰撞事故判断的效率和准确性问题[6]。对于以车身加速度信号作为触发信号的AACN 系统，其一般包括2 个触发阈值：一是“门槛阈值”，用来判断碰撞事故是否发生，即区分交通事故与车辆紧急制动、特殊工况行驶等情况；二是“触发阈值”，用来决定AACN系统是否需要对外发出求救信号，即区分轻微碰撞事故与严重事故。

目前，对AACN 系统门槛阈值的设定不统一[7-9]，且缺少门槛阈值对驾驶员伤情影响的相关研究[10]。因此，本文通过建立正面碰撞下的驾驶员佩戴安全带的回归预测模型，将不同门槛阈值下的速度变化量代入其中，分析门槛阈值对预测驾驶员伤情的影响，最后提出可在不同门槛阈值下补偿驾驶员伤情等级预测概率的算法。

2 正面碰撞条件下驾驶员伤情等级与速度变化量的关系

2.1 驾驶员伤情等级影响因素分析

驾驶员受伤主要由驾驶员与车内构件发生的“二次碰撞”导致，其严重程度不仅与碰撞车辆的速度变化量有关，还受到性别、年龄、车内安全系统情况的影响，直接建立物理模型非常困难，本文主要借助数据分析的方法，建立碰撞车辆的速度变化量与驾驶员伤情之间的关联关系。本文统计了美国国家公路交通安全管理局的事故数据库中2006～2015 年共计150 例驾驶员佩戴安全带的正面碰撞事故案例，案例信息包括驾驶员伤情等级是否到达最大简明损伤定级（Maximum Abbreviated Injury Scale，MAIS）3+、速度变化量、驾驶员年龄、性别、驾驶员侧安全气囊是否打开。

在统计的碰撞事故案例报告中，驾驶员伤情依据简明损伤定级（Abbreviated Injury Scale，AIS）进行评定。AIS根据伤员每处损伤的严重程度进行评分，是世界公认的损伤评分方法，也是其他评分方法的基础。AIS依据每处损伤的严重程度将伤情由轻到重分为1～6级，严重程度不能说明的损伤评定为9级。一般认为，当伤情达到MAIS 3+时，伤员有受到严重伤害的危险。在碰撞事故案例样本统计过程中，当驾驶员伤情达到MAIS 3+时，记录为1，否则记录为2。

碰撞速度变化量定义为车辆发生碰撞时与碰撞分离时速度的差值，本文统计的范围为8～120 km/h。统计的事故样本，驾驶员年龄范围为16～90岁。

将驾驶员伤情等级是否达到MAIS 3+作为因变量，速度变化量、驾驶员年龄、性别、驾驶员侧安全气囊是否打开作为自变量，基于二分类Logistic回归模型，取显著性水平为0.05，若自变量的显著性水平小于0.05，则自变量与因变量的相关性较为显著，反之不相关。各自变量的显著性水平如表1所示。

表1 各自变量的显著性水平

由表1可知，速度变化量与驾驶员侧安全气囊是否打开对驾驶员伤情等级影响较大。ECE R94规定[11]，安全气囊点火存在一定的“传感灰度区间”，即正面碰撞时的车速处于该区间时，安全气囊可以点火或不点火。“灰度区”的存在以及安全气囊的制造质量等问题，使得将驾驶员侧安全气囊是否打开作为独立因素进行考虑并不合适。由于传统安全气囊点火控制器的算法主要以汽车碰撞时的加速度信号及其线性变化量作为基本参数，导致驾驶员侧安全气囊是否打开仍可归因于速度变化量[12]，因此本文只考虑速度变化量与驾驶员伤情等级的关系。

2.2 速度变化量与驾驶员伤情等级的Logistic回归模型

本文以速度变化量为自变量，驾驶员伤情等级为因变量，驾驶员伤情等级只有MAIS 3+（MAIS 3～6）和小于MAIS 3，所以本文采用二分类Logistic 回归模型。设P(y=1)为驾驶员伤情等级达到MAIS 3+发生的概率，x1为速度变化量。则二者的Logistic回归方程为：

式中，b0为常量系数；b1为x1的系数。

根据SPSS软件对数据的分析，可得正面碰撞下的速度变化量Δv与驾驶员伤情等级概率P(Δv)的关系为：

对式（2）进行χ2检验。系数b0所对应的χ2值为44.989，P＜0.001，系数b1所对应的χ2值为34.007，P＜0.001，二者对应的P均远小于0.05，因此认为所求回归方程合理，回归方程曲线如图1所示。

图1 正面碰撞下驾驶员伤情达到MAIS 3+的概率曲线

从图1中可以看出，碰撞速度变化量越大，驾驶员达到MAIS 3+的概率也越大。碰撞速度变化量约为55 km/h和120 km/h时，驾驶员伤情达到MAIS 3+的概率分别为50%和接近100%。

3 AACN门槛阈值与速度变化量的关系

3.1 门槛阈值对速度变化量的影响

AACN 系统计算得到的碰撞速度变化量的精确度将会影响驾驶员伤情概率的预测。由于AACN 系统检测到碰撞产生的加速度达到门槛阈值时开始对碰撞加速度进行积分，即得到速度变化量，因此，开始时刻t1实际由门槛阈值决定。碰撞加速度a(t)的计算公式为：

式中，tn为结束时刻；t为当前时刻。

3.2 碰撞加速度数据的获取及处理

为了进一步验证不同碰撞速度下门槛阈值对速度变化量的影响，本文进行台车碰撞试验，试验系统为DAPGQJ-MNPZ，该台车规定的最大负载质量为1 000 kg。试验中台车和座椅总质量为400 kg，车速范围为8～80 km/h，车速调控精度为±1%，数据采集系统的A/D转换精度为16 bit。台车试验如图2所示。

图2 台车试验

试验台车分别以20 km/h、25 km/h、55 km/h 的速度正面撞击刚性壁障，通过加速度传感器采集台车x方向的加速度信号。为了消除台车振动对所采集的加速度数据的影响，本文利用MATLAB 编程对碰撞加速度数据进行滤波，得到3 个速度下的加速度曲线，如图3 所示。从图3 中可以看出，碰撞初始速度越大，碰撞加速度峰值也越大。20 km/h、25 km/h、55 km/h 的碰撞加速度峰值分别为16g、17.4g、60.3g。

图3 不同碰撞速度下的加速度曲线

如图4 所示，对加速度进行积分，将t1～tn等分成(n-1)份，时间间隔均为Δt=1 ms。

图4 加速度积分

然后采用牛顿－科特斯复化梯形求积公式对加速度信号进行积分：

因选择的时间间隔较小，速度变化量可近似为：

3.3 不同门槛阈值下的速度变化量

根据现有研究对门槛阈值设定的不同，本文选取不同的门槛阈值，式（5）得到相应的速度变化量，如图5所示。

图5 不同初始速度和门槛阈值下的速度变化量曲线

由于试验采用固定壁障且台车没有回弹，因此实际速度变化量即为台车碰撞速度。从图5中可以看出，通过将不同门槛阈值积分得到的速度变化量与实际碰撞速度变化量进行对比可知，门槛阈值对速度变化量存在影响。随着门槛阈值的增大，积分速度变化量与实际碰撞速度有较大的偏差。例如在20 km/h、25 km/h、55 km/h 时，实际碰撞速度变化量与门槛阈值为10g下的积分速度变化量的差值约7 km/h，这给AACN系统根据速度变化量判断驾驶员伤情带来了影响。因此，有必要对门槛阈值与驾驶员伤情等级达到MAIS 3+的概率进行研究。

4 门槛阈值对驾驶员伤情等级预测的影响

根据上述门槛阈值对速度变化量的影响，将不同门槛阈值下的速度变化量代入式（3），探求门槛阈值对驾驶员伤情等级预测的影响。在良好路面上，门槛阈值设为2g[7]已经可以满足要求；但是在特殊的路面（如100 mm 高度的台阶）时，门槛阈值定为6g[8]及以上才能更好地提高AACN系统的抗干扰性。

本文首先选取门槛阈值为g～9g的速度变化量，对比不同门槛阈值下的速度变化量与实际速度变化量的差值，然后将不同门槛阈值下的速度变化量代入式（2），计算得到驾驶员伤情达到MAIS 3+的相应概率，如图6所示。

图6 不同门槛阈值下的驾驶员伤情概率曲线

从图6中可以看出，无门槛阈值时的驾驶员伤情概率较门槛阈值为6g、9g时的大。由此可见，门槛阈值对驾驶员伤情预测结果产生影响，且影响随速度变化量的增大而增大。

5 考虑伤情等级补偿的AACN系统触发算法

由图6 可以看出，实际速度变化量不超过55 km/h时，即使考虑门槛阈值的影响，驾驶员伤情达到MAIS 3+的概率依然很低，无需采取特殊救援措施。而实际速度变化量在55 km/h 以上时，驾驶员伤情达到MAIS 3+的概率受到门槛阈值的影响较大，如不考虑概率的补偿，AACN 系统发出的伤情等级概率很有可能偏小，从而失去救援的最佳时机。因此，本文提出的AACN 系统触发算法以55 km/h作为是否进行概率补偿的阈值，即当速度变化量不超过55 km/h时，AACN系统不进行复杂的概率补偿运算以提高系统效率，当速度变化量大于55 km/h，AACN 系统进行伤情等级的概率补偿运算，以提高伤情预测的准确性。

为此，本文计算了实际速度变化量为55 km/h时，不同门槛阈值下驾驶员伤情等级达到MAIS 3+的概率，如表2 所示。由表2 可知，在实际速度变化量为55 km/h时，门槛阈值越大，AACN系统所需补偿的概率越大。

表2 不同门槛阈值在速度变化量为55 km/h时需补偿概率

考虑门槛阈值的设定对AACN 系统伤情预测的影响，本文提出一种考虑伤情补偿的AACN 系统触发算法，如图7 所示。首先，AACN 系统对加速度信号进行实时采集，若采集的加速度大于门槛阈值，则开始计算8 ms窗宽[13]下的ΔV和Δv，其中ΔV为窗宽范围内的速度变化量。移动窗积分算法先确定窗宽为8 ms，对窗宽内的加速度进行积分，然后使窗移动以便获取每一时刻所对应的速度变化量[14]：

式中，t为当前时刻。

图7 考虑伤情补偿的AACN系统触发算法流程

若8 ms 窗宽下的速度变化量小于2.8 km/h[13]，则表示发生轻微碰撞，不需要呼救；反之对碰撞速度变化量进行判断，若碰撞速度变化量不超过55 km/h，则AACN系统触发并提供伤情概率，反之AACN系统触发且提供补偿概率。

6 结束语

本文通过计算不同门槛阈值下的速度变化量，分析门槛阈值对驾驶员伤情预测的影响。结果表明，门槛阈值越高，对速度变化量的影响也越明显，对驾驶员伤情预测的误差越大。由于台车碰撞试验的碰撞加速度数据与实际的车辆碰撞加速度数据可能存在偏差，而且本文只考虑了正面碰撞下驾驶员伤情达到MAIS 3+的概率与不同门槛阈值的关系，目前只能提供补偿区间，要使补偿量更加精准，还需进行大量试验，同时需对其他碰撞方向的驾驶员伤情达到MAIS 3+的概率与门槛阈值的关系进行进一步研究。