自動緊急制動系統測試場景研究

江麗君 賀錦鵬 劉衛國 朱西產 馬志雄

（1.同濟大學；2.浙江吉利汽車研究院有限公司）

1 前言

AEB是在汽車行駛危險工況下發出碰撞警告并且自動采取緊急制動的主動安全系統，主要適用于追尾工況，以彌補駕駛員制動過慢或制動力不足[1]。根據美國公路安全保險協會的研究數據，AEB可以減少27%的交通事故[2]，因此AEB得到了各國政府、評價機構的高度重視。聯合國歐洲經濟委員會已經提出了AEB的法規草案，對AEB系統性能提出一些基本要求；歐盟新車安全評鑒協會從2014年開始也將引入對AEB的測試和評價[2]。由于對AEB性能的評估需要在相應的場景下進行，美國國家高速公路管理局已經制定了AEB系統的測評方法,同時，一些第三方機構也提出了相關的AEB測試場景。我國很多汽車廠商正在或即將開發裝有AEB的汽車，它們亟需測評方法去評價AEB的性能。鑒于我國路況和駕駛員習慣與國外相異，需要對我國行駛工況進行統計分析，并據此提出符合我國危險工況的測試場景。

2 國外AEB測試場景簡介

國外AEB測試場景主要來源于已經出臺的法規（NHTSA）[3]和第三方機構提出的測試方法，在此對 NHTSA、ADAC[4]、AEB Group[5]、ASSESS[6]等機構提出的AEB測試場景進行介紹。各機構提出的AEB測試場景主要參數見表1，其中SV（Subject Vehicle）代表本車，TV（Target Vehicle）代表目標車，如圖1所示。測試場景參數包括場景類型、本車車速v（SV）、目標車車速 v（TV）、目標車加速度 a（TV）、兩車距離D等信息。表1中的TTC（Time to collision）指碰撞時間，TTC=兩車距離/兩車相對車速，NHTSA和ASSESS通過TTC值制定測試開始距離。

表1 國外機構提出的AEB測試場景主要參數

3 工況采集和分類

利用Horiba行駛記錄儀（圖2）在我國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）。通過主觀評價篩選出危險工況后，按照NHTSA提出的37類工況[7]對危險工況進行分類，分類結果如表2所列。表2只列出危險工況數量最多的5類工況，其余工況類型所占比例很小，在此忽略。

表2 前5類危險工況

由表2可知，危險工況中只有排名第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組數據進行分析，提出符合我國城市道路工況的AEB測試場景。

4 AEB測試場景提出

AEB測試場景用于驗證AEB系統在危險時刻是否起作用，因此在利用危險工況建立AEB測試場景時，首先需要確定所采集的車輛行駛工況的危險開始時刻。由于已經采集的86個危險追尾工況是通過本車加速度和主觀評價得到的，不能確定其危險開始時刻，因此需要找到每個工況的危險起始點，然后根據對危險起始點數據的分析得到需要的參數（本車車速、目標車車速、目標車加速度、兩車測試開始距離），最后獲得AEB測試場景。

4.1 確定危險起始點

為確定危險起始點，首先將直道追尾危險工況下本車的車速擬合成如圖3所示的多段直線，其中AB段制動加速度最大，駕駛員在該時間段內采用緊急制動來回避碰撞。駕駛員從意識到危險存在到采取緊急制動行為之間存在一段延時，即駕駛員反應時間T。本文以駕駛員意識到危險存在的時刻作為危險的起始點，即駕駛員緊急制動開始前T時刻。

文獻[8]對駕駛員制動反應時間進行統計分析，得到駕駛員在正常駕駛情況下制動反應時間在1.14～1.38 s內，標準差為 0.6 s，平均值為 1.25 s，正態分布值μ=1.13 s，σ=0.46 s。本文選取平均值1.25 s作為駕駛員制動反應時間T。

觀察本車危險起始點時刻（T=1.25 s）的數據發現，在86個工況中，有些工況目標車車速大于本車車速，還有些工況的目標車加速度是正值，因本文研究的AEB測試場景需要滿足本車車速不小于目標車車速、目標車的加速度≤0等2個條件，因此需要對追尾危險工況進行篩選，將不滿足AEB測試場景要求的工況刪除，然后再進行統計分析。經篩選后有效數據為60組（占總工況的70%）。

4.2 確定測試場景參數

4.2.1 本車車速

表3為本車車速統計結果，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，所以危險工況多發生在車速為5～45 km/h時，占所有危險工況的93.33%，而車速為45 km/h以上時的危險工況很少。因此，測試場景里本車車速選為10～40 km/h，以10 km/h遞增。

表3 本車車速統計結果

4.2.2 目標車車速

通過對兩車車速數據的分析可知兩車車速互相關聯（圖4），因此將基于本車車速獲取目標車車速。對兩車的車速數據進行擬合，得到兩車車速曲線50%區間的擬合方程為 v（TV）=-5.924+0.900v（SV），95%區間的擬合方程為 v（TV）=2.426+0.910v（SV），5%區間的擬合方程為 v（TV）=-14.274+0.890v（SV）。 選取5%～95%區間的值作為目標車車速范圍，以覆蓋大部分情況。據此，結合本車車速得到了目標車車速，如表4所列。

表4 目標車車速相對本車車速取值表 km/h

4.2.3 目標車加速度

通過分析發現，目標車在不同車速下的加速度值分布無明顯差異。因此，通過統計不同加速度出現的頻率得到用于建立測試場景的目標車加速度。在危險工況下，目標車的加速度分為勻速、輕微制動、緊急制動3種情況，采集的目標車加速度見表5。由表5可知，目標車加速度趨于0的占總工況的38.33%，因此選取目標車加速度值為0作為AEB測試的目標車勻速測試場景。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測試的目標車輕微制動的測試場景。同時，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測試的目標車緊急制動場景。

表5 目標車加速度

4.2.4 測試開始時兩車距離

測試開始時兩車距離即為危險開始時的距離。兩車按照相對車速可分為兩車車速不同和兩車車速相等2種情況。針對兩車車速不同的情況，利用兩車即將發生碰撞的時間TTC計算兩車測試開始時距離，由于TTC不適用于兩車相對車速為零的工況，因此，在兩車車速相等時用THW（THW=兩車距離/本車車速）計算測試開始時距離。下面將研究危險工況下TTC與THW的分布。

不同本車車速下危險時刻的TTC值如圖5所示（其中將TTC＞10 s的均設置為10 s）。從圖5可看出，在危險開始時刻，在同一車速下TTC分布范圍較廣，且不同本車車速之間危險時刻的TTC值差異不大，其平均值為4.24 s，為保證測試的順利進行，選取比平均值略大的TTC=5 s時的兩車相對距離作為測試開始時兩車距離。

不同車速下危險時刻的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時的兩車相對距離作為測試開始距離。

4.3 測試場景的提出

結合以上分析所得的本車車速、目標車車速、目標車減速度和兩車測試開始距離，通過組合獲得相應測試場景。按照目標車的運動狀態分為目標車靜止、目標車勻速、目標車輕微制動和目標車緊急制動等 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），為便于實際測試，將計算得到的距離取整。

表6 提出的測試場景參數

5 建立測試場景的仿真模型

僅利用理論上提出的AEB測試場景的相關參數不足以建立完整的測試場景，完整的測試場景應包括測試開始前的準備階段、測試階段和測試結束段。為保證在測試開始時兩車車速、加速度和車距與測試場景參數相符并滿足一定的精度要求，并為AEB實地測試提供精確的測試場景，建立了仿真場景進行模擬試驗。

建立場景時需要考慮如下問題:

a.由于駕駛員操作的精度有限，需要給駕駛員一定的反應時間來保證測試車輛達到規定的車速；

b.預先估計出完成整個測試需要的場地大小，便于選定試驗地點；

c.對縱向距離、橫向位移和車速等車輛關鍵運動狀態參數需要不斷進行修正，以保證測試精度。

仿真模型將首先實現完整場景的快速建模，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軟件相結合生成動態場景模型。

5.1 場景快速建模

測試場景的整個測試過程分為加速路段、穩定路段、測試路段和結束路段4個部分。

a.加速路段。此階段兩車按照規定加速到指定車速，在加速路段快結束時需要將車距控制在測試場景所要求的車距附近。

b.穩定路段。給駕駛員一定的調節時間，保證車速和車距的精度。

c.測試路段。滿足測試條件后開始測試。

d.結束路段。如果兩車相撞或本車車速小于目標車車速，則結束測試，然后兩車制動停止。

針對提出的測試場景，將場景分為TV靜止、TV勻速和TV減速3類。場景的具體要求見表7，利用Matlab建立場景快速建模系統（圖7），在快速建模系統中輸入給定的參數即可生成完整的測試場景，包括每個時間點兩車的車速和加速度等信息。

表7 場景要求

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前的運動狀態，方便調節車輛使車輛滿足運動狀態要求。

本車駕駛輔助界面顯示的信息包括SV實時車速與目標車速、SV實時加速度與目標加速度；兩車間距、測試進行的時間、對駕駛員的提醒（加速/減速/勻速）、告知駕駛員當前測試階段（加速段、穩定段、測試段、結束段）、橫向位移，檢測SV是否發生偏移等。目標車與本車的駕駛輔助系統需要顯示的信息類似。最后利用Matlab設計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動并利用圖像顯示車輛行駛工況的軟件，為此利用PreScan建立AEB測試場景的仿真模型。另外，PreScan可以與Matlab/Simulink結合，可融合之前建立好的場景和駕駛輔助系統，如圖9所示。由圖9可看出，運行Simulink可出現相應的PreScan仿真場景，同時出現本車駕助界面，可模擬實地測試時的本車駕駛員視野，本車駕駛員只需按照駕助界面的提示即可完成AEB測試。

6 結束語

利用汽車行駛記錄儀采集我國城市道路的危險工況，通過主觀評價篩選并進行分類得到與AEB系統直接相關的危險追尾工況。在將危險工況轉換成AEB測試場景的過程中，根據駕駛員反應時間確定危險開始點，分析危險開始點的數據得到AEB測試場景的基礎參數。將得到的AEB測試場景參數組合并按照目標車運動狀態分類，提出了4種測試場景（目標車靜止、目標車勻速、目標車輕微制動和目標車緊急制動）。為得到完整的AEB測試場景，利用Matlab和PreScan等軟件實現了場景的快速建模，同時建立駕駛輔助界面，作為AEB測試時幫助駕駛員熟悉測試過程以及保證測試精度的工具。

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.