自動緊急轉向系統測試場景及試驗設計研究

張越 卓凱敏 袁定立 王旭

（中汽研汽車檢驗中心（武漢）有限公司，武漢 430056）

主題詞：自動緊急轉向 橫向避障 典型場景 道路試驗

1 前言

道路安全已成為世界各國急需解決的重大難題[1-2]，94%的道路碰撞事故歸因于人類駕駛員，即超速和駕駛時醉酒等[3-4]。先進駕駛輔助系統（Advanced Driving Assistance System，ADAS）被認為是減少道路碰撞事故的有效解決方案[5-6]。目前，量產的前向碰撞預警（Forward Collision Warning，FCW）系統、自動緊急制動（Automatic Emergency Braking，AEB）系統等均為縱向主動避障系統[7]。此類系統在緊急情況發生時能通過聲音提醒或者實施制動輔助駕駛員，在一定程度上能避免碰撞事故的發生，但在相對速度較高、路面附著條件差、與障礙物重疊率低等特定場景下存在因制動距離過長而造成無法完全避碰的缺點。

自動緊急轉向（Automatic Emergency Steering，AES）系統是利用攝像頭、雷達等傳感器檢測前方障礙物等環境信息，通過控制車輛的橫向運動來避免碰撞的一項主動安全技術，主要包含轉向路徑規劃與路徑跟蹤。

研究表明，在車速達到100 km∕h 時，與全力制動避開碰撞障礙物所需距離相比，汽車在保證側向穩定性的前提下采取轉向方式避免碰撞，所需距離減少30%[8]。由此可見，在某些工況下采取轉向方式避障效果更佳，若雨、雪等天氣原因導致路面附著系數降低，則采取轉向避讓需要的最短距離甚至僅為縱向制動避讓所需距離的50%。根據Seewald 的研究，在車輛快速行駛條件下，全力制動無法避免碰撞時，仍有可能通過緊急轉向規避碰撞事故[9]。

快速行駛條件下通過橫向和縱向聯合作用的方式對汽車進行主動避障控制能極大提升極限工況下車輛的穩定性能以及駕乘人員的安全性。

本文重點分析AES系統的測試方法及場景，同時對道路試驗進行設計，以期為AES技術規范化及測試驗證提供技術和理論支撐。

2 測試場景及評價指標分析

2.1 AES典型測試場景分析

AES 系統旨在通過自動轉向幫助駕駛員在緊急情況下避免碰撞。我國目前已形成AEB、車道偏離預警（Lane Departure Warning，LDW）、FCW 等ADAS 功能的標準，但對AES系統仍缺乏必要的規范測試場景及評價指標，本文對危險事故場景和歐盟ECE-R79 自動轉向標準測試場景和評價指標進行分析[10]。

事故場景駕駛注意預測（Driver Attention Prediction in Driving Accident Scenarios，DADA）數據集建立的目的是預測正常行駛狀況、危險狀況和事故狀況下駕駛員的注意力，為復雜交通場景中的類人理解提供大規模數據驗證平臺[11]。其包含2 000 個視頻序列、658 746 幀圖像，是目前最大規模的駕駛注意預測數據集，通過對高速、城區、鄉村、隧道等各種場景類型的碰撞事件進行梳理，數據集劃分為具體的本車轉向遭遇（摩托車、三輪車、行人、自行車）、側向車輛（摩托車、三輪車）逼近、橫向切入（摩托車、三輪車、行人、自行車）、前方障礙物（車輛、行人、自行車）、斜向遭遇、狹窄道路遭遇等37 個AES緊急場景，如圖1所示。

圖1 DADA典型AES場景示意

ECE R79 中針對AES 系統的測試主要分為2 個部分，即功能要求報警測試和轉向干預力測試，要求AES系統的報警信號最遲在車輛AES系統干預前以視覺、聲音或者觸覺警告形式向駕駛員發出提示，解除AES系統的轉向干預力不應超過50 N。ECE R79 標準測試場景主要包括相鄰車道匯入、換道過程后方車輛快速接近、車道內障礙物和車道內誤響應等場景。

典型場景類型形成流程如圖2所示：將DADA數據集中典型AES 場景作為真實場景數據，ECE R79 附錄8中針對緊急轉向部分提出的相關要求及測試場景作為專家經驗數據，通過將真實場景數據和專家經驗數據進行冗余清除，在保證數據質量的前提下，形成可用的場景數據集；對場景要素關鍵信息進行標注，根據AES系統功能需求建立場景分類規則，如本車速度、切入車輛速度、切入位置、碰撞目標；聚類邏輯場景，將符合分類規則的場景聚類為相應的邏輯場景，明確要素參數空間，得到如表1所示的AES 系統適用的5種典型場景類型。

圖2 典型場景類型形成流程

表1 AES典型場景測試步驟及通過條件

2.2 AES系統評價指標分析

AES系統評價指標如表2所示，主要分為2類，即避免發生碰撞和軌跡跟蹤誤差評價。避碰適用于評估AES系統的功能，軌跡跟蹤誤差是決定AES系統控制性能的理想因素。在歐洲新車評價規程（European New Car Assessment Program，Euro-NCAP）安全評級中，將AES 系統功能下避碰概率和緩解行人碰撞時的傷害程度作為主要評價指標。

表2 AES功能評價指標分析

3 道路試驗方案設計

目前，學者對汽車AES技術的路徑規劃和軌跡控制研究較多，并開展了部分仿真驗證，但仍未系統形成實車道路試驗的方案設計和測試規范。本文根據AES 系統測試場景和相關標準進行實車道路試驗方案設計，開展部分實車試驗對AES 系統主動避障的安全性能和可靠性進行測試，如圖3所示。

圖3 整車道路試驗軟硬件及監控方案

整車道路試驗軟、硬件及監控方案主要子系統包括通訊基站系統（基站、GPS信號接收天線、通訊模塊）、機器人系統（轉向、CBA600制動、油門機器人）、慣性導航差分定位系統、試驗目標系統（運動假人、氣球車）、預警聲音及視頻采集系統。

整車道路試驗如圖4所示，由油門踏板和制動踏板機器人進行速度控制。通過GPS 和慣性導航系統對車輛的速度、加減速度、位置信息進行采集分析，實時動態測量（Real Time Kinematic，RTK）系統鎖定后實時動態精度達到2 cm。將符合標準測試要求的假人、氣球車用作測試AES系統性能的前方目標物，以保證易被傳感器識別為真實的目標行人及車輛。對報警視頻及聲音信號進行實時捕捉，用于評價和優化預警時刻，避免預警時機過早或過遲。德威創數據采集器通過CAN總線通訊協議獲取被測車輛CAN 總線上的車速信息、橫擺角速度、側向加速度、轉向等狀態參數。

圖4 整車道路試驗

4 試驗監控及數據分析

本文選擇AES 系統作用事故場景中發生較多的障礙物橫向切入典型場景進行試驗研究。

為驗證軟硬件設計平臺對自動緊急轉向測試的可靠性，利用開發的AES測試設備對其性能進行測試。數據采集系統通過CAN 通信對車速、碰撞時間（Time to Collision，TTC）、相對距離、報警信號等信息進行采集。

測試開始前，將假人模擬系統設備組裝好并固定，然后將測試車輛（Hunter）調整到合適的區域內，并令車輛的縱向中心面與車道線對齊。測試過程中，由駕駛機器人控制車輛航向角和速度，假人目標在不同的測試場景中可通過TTC的計算得到不同的移動假人啟動位置。

為驗證所設計試驗方案的可行性，在汽車試驗場的干燥瀝青路面分別開展40 km∕h、60 km∕h、80 km∕h 車速下的AES系統避碰試驗，并進行對比分析。在圖5實時數據平臺上對行人系統和車輛運動進行監控。由圖5a可知，移動假人可根據不同車速、不同相對距離使得假人目標突然出現在車輛前方以模擬緊急縱向制動不及的危險場景。由圖5b可知，測試過程中GPS信號良好，搜索到多顆導航衛星且已實時鎖定，可精確采集車輛的實時運動狀態。試驗過程測試數據實時監控平臺可反映試驗過程，如圖6所示，可獲得試驗時間、車輛報警時間、相對距離、實時車速等信息。

圖5 實時數據監控平臺

圖6 試驗過程測試數據實時監控平臺

測試車輛速度、加速度、TTC 如圖7 所示，在3 種車速下對于前方突然出現行人的情況，車輛制動相對距離、實時車速均有所差異，速度較低時將會有非常長的預計碰撞時間。

圖7 測試過程車輛速度、加速度、TTC

3 種車速下的AES 系統避碰試驗結果如表3 所示，可以看出，在障礙物橫向切入的緊急情況下，會直接觸發測試車輛的緊急報警，在3種試驗車速下測試車輛表現有較大差異，隨著車速提高，車輛制動及轉向緊急避障過程中最大減速度相應變大，但車輛在達到碰撞點時車速也越大，80 km∕h 車速下車輛的制動最大減速度為7.81 m∕s2，緊急制動后到達碰撞點時車速為49.42 km∕h，若非通過AES系統進行橫向避障將造成較大事故。

表3 不同車速下試驗結果

5 結束語

本文通過對2 000 個危險交通事故場景的分析研究，分類形成37個AES系統緊急場景庫，結合ECE-R79對AES 系統的相關測試場景要求，形成5 類典型場景。根據AES的測試場景分類情況開發了典型測試系統，基于測試設計的軟硬件系統對突然出現行人的場景進行測試評估，結果表明，所開發的AES 測試系統能夠按照預期目標進行工作，驗證了試驗設計方案的可行性和有效性。在后期研究中將開展更多的場景測試，形成更完善的測試評價體系。