自動緊急制動系統的安全性研究綜述

停車引發(fā)的交通事故是造成現實世界大量損害（特別是財產損失）的重要原因。隨著車輛智能化的發(fā)展越來越廣泛，自動緊急制動系統已經在汽車市場應用，并且這種系統在功能方面具有良好的駕駛員接受度。自動緊急制動（AEB）作為一種主動安全系統，當車輛之間的相對速度較慢時，可以控制車輛制動，以避免追尾碰撞事故的發(fā)生，因此受到了全球各界人士廣泛的關注。

1 通過采用非線性模型預測控制改善自動緊急制動系統安全性[1]

1.1 主要目的及原理

為了增加當前AEB系統的運行范圍，作者CHOIC提出了一種同時采用轉向和制動的非線性模型預測控制（NMPC）方法的避碰策略。該避碰策略首先采用其開環(huán)控制動態(tài)預測車輛的未來運動軌跡，并計算預測路徑與期望路徑之間的誤差。然后，該策略通過在預定約束條件下優(yōu)化未來后退水平線上的成本函數來計算諸如車輪轉向角和車輛加速度的控制輸入。最后，將輸入傳遞給執(zhí)行機構以控制車輛。作者還針對車輛預測的橫向加速度，提出了關于車輪轉向角的約束條件，從而保持了車輛的側向穩(wěn)定性，使得車輛的橫向加速度小于閾值。本文所提出的控制策略通過使用NMPC方法來優(yōu)化車輪轉向角和車輛加速度等控制輸入。其好處是可以明確考慮諸如最大縱向和橫向加速度的安全條件，就像是自己的車輛一直在監(jiān)視周圍的車輛一樣。所開發(fā)的系統可以在緊急情況下幫助駕駛員避免障礙物，而不會由于過度的轉向或制動作用導致二次事故發(fā)生。

1.2 主要結論及未來方向

為了驗證所提出的策略的性能，通過MATLAB和CarSim聯合仿真環(huán)境中進行了測試。通過仿真試驗驗證了該策略具有可行性。未來的研究工作還需要根據車輛之間的相對速度制定決策方案，以確定是僅使用制動的方案還是轉向和制動組合的方案。

2 改善行人人體模型的紅外反射率以提高自動緊急制動系統的安全性[2]

2.1 主要目的及原理

為了能夠評估不同的自動緊急制動（AEB）系統在避免和減輕行人碰撞時的性能，需要開發(fā)一個替代行人的標準模型。而對行人模型的要求則是確保它在AEB系統中每個傳感器工作下仍然被認為是具有代表性的真正行人。作者HARAN研究的主要目的是基于從各種來源渠道收集的行人數據和實驗結果，為替代行人的標準人體模型開發(fā)出一套可信的紅外線反射率規(guī)格。

替代行人的人體模型是自動緊急制動系統性能評估的必備工具。人體模型的可見皮膚和衣服的紅外線反射率需要被設置為真實行人的紅外線反射率。本文介紹了一種確定行人紅外反射率的過程和方法。

2.2 主要結論及未來方向

通過對大量數據分析研究得知，如果人體模型的紅外線反射率的波長在800～1100nm范圍，AEB系統的性能測試比例為46-70%；如果人體模型的紅外線反射率的波長在750-800nm范圍內，AEB系統的性能測試比例為40-64%。這些測量值將確保人體模特的紅外線反射率被AEB系統認為真實世界環(huán)境中可能遇到的實際行人。隨著AEB系統的使用變得越來越普遍，并且真實世界中不斷引入新材料以及服裝趨勢的演變，未來的研究工作應該對針織物樣品的紅外線反射率進行連續(xù)的數據收集和監(jiān)測，以確保對所開發(fā)的規(guī)格進行補充和改進，使其能夠繼續(xù)作為標準的行人替代人體模型。

3 對降低碰撞率方面的有效性研究以改善自動緊急制動系統安全性[3]

3.1 主要目的及原理

作者CICCHINO研究的主要目的是評估單一前向碰撞預警（FCW）系統和單一低速自動緊急制動（AEB）系統以及兩者協同的有效性。作者采用泊松回歸法用于比較2010-2014年間美國22個州每個被保險車輛的碰撞，其中對具有FCW或AEB的乘用車車型和不具有這些系統的相同車型之間進行比較。

3.2 主要結論及未來方向

通過比較結果得知，具有單一FCW系統的情況、單一低速AEB的情況系統和兩者都具有的情況分別將追尾碰撞率降低了27%、43%和50%；單一低速AEB的情況系統和兩者都具有的情況分別將追尾撞車事故率減少了20%、45%和56%；其中追尾撞車事故率中的第三方損傷率分別減少了18%、44%和59%。有上述結果可以看出，FCW系統在減少追尾事故導致第三方傷害方面的有效性是很小的，但在其他事故率的改善方面都是顯著的。低速AEB系統在減少撞車事故方面比FCW系統更可靠。如果美國的所有車輛都配備了類似于FCW系統或AEB系統，那么在2014年將近100萬起追尾事故中至少可以避免40萬起車禍事件。

未來的研究工作將會調查這些系統在車輛速度變化時其后方碰撞率是如何變化的。而且目前的FCW系統與AEB系統在車輛速度為10～20mph以下時不能運行，因此研發(fā)能夠在全速范圍內運行的安全預警系統將會避免更多的碰撞事故和損傷事故。

4 自動緊急制動系統的制動時間設計[4]

4.1 主要目的及原理

作者SUZUKIK的研究主要分析了當行人跑到道路上時，司機的制動操作行為。為此，作者研究在駕駛模擬器中測試了15名受試者。作者設定了兩個評估指標，即：一是避免在制動開始時車輛前后方向上與行人發(fā)生碰撞。一是以在制動開始時行人與車輛之間在橫向方向上的距離。為了確定這些測試結果的可靠性，作者還使用駕駛記錄儀分析了在真實道路環(huán)境下駕駛員制動操作的啟動時間，并將這些結果與這些測試結果進行了比較。

4.2 主要結論及分析

根據駕駛模擬器測試的結果，作者提出累計頻率最低為1%的駕駛員操作時間作為在自動緊急制動系統中開始制動的操作時間。作者還將這個制動控制時間通過試驗進行了驗證。

作者在對行人失控造成駕駛員制動控制行為的分析中發(fā)現，對于不同的車速和行人過路速度，駕駛員的制動操作的啟動時間是固定的。也就是說，駕駛員對于行人跑步并沒有太敏感。在對駕駛記錄儀進行分析的實際交通環(huán)境中的制動操作時間與駕駛模擬器中的制動操作時間相比較時發(fā)現，實際交通環(huán)境中的制動開始時間和駕駛模擬器中的制動開始時間基本一致。因此，可以說使用該駕駛模擬器獲得的結果與實際的交通環(huán)境中的結果幾乎相同。

制動操作開始時間的差異取決于駕駛員的行為。作者采用DSQ的聚類分析將駕駛員的駕駛風格分為三組，并解釋駕駛員特征的制動操作行為。分析結果發(fā)現，有擔心或提前準備傾向的駕駛員會不斷地意識到對行人的危險。因此，當他們看到一個行人正在靠近時，會強制減速以避免碰撞。作者還建議將AEB系統的制動控制時間設定為晚于駕駛員制動操作時間，以抑制駕駛員對自己操作的過度自信。

5 通過自然駕駛數據構建360°低速自動緊急制動駕駛輔助系統[5]

5.1 主要目的及原理

深入挖掘保險公司數據后顯示，全球范圍內交通事故造成的索賠占所有索賠中的比例竟高達40%，而索賠的相關費用也高達30%。因此，360°低速自動緊急制動系統的研究具有較高的經濟效益。該系統的設計必須得到諸如初始事故速度和環(huán)境特性（如照明和表面狀況）等參數，以用于制定有效的制動策略。首先，作者FEIGP采用最先進的方法用于重構交通事故數據庫的分析。由于停車時機動車的速度較低，需要對事故重建的容忍度和可用性做進一步的評估和討論。其次，作者對現實世界的事故處理進行了大數據分析，以能夠更準確地評估機動車的行為。最后，對結果進行了討論，給出了有效系統參數的設置建議。

5.2 主要結論及分析

數據庫中重建交通事故的評估，特別是對于低速度來說，由于高度的容忍度，必須慎重選擇。而采用數據采集系統收集的自然駕駛數據，能夠提供了更精確的速度剖面圖。專門用于停車碰撞的低速360°AEB與用于追尾碰撞的AEB系統相結合，可以更好地提高經濟效率。兩個系統之間的相互作用必須通過試驗研究，以確保兩者之間沒有系統間隙或存在不受控制的交互發(fā)生。對車輛移動性數據進行分析表明，在惡劣天氣條件下，如下雨或黑暗，通常驅動速度不會降低。因此對于攝像機系統等傳感器技術來說，在較差的情況工作時應該與其他傳感器技術進行數據融合的方式進行補償。

6 建立風險預測制動機動共享控制防止與行人碰撞[6]

6.1 主要目的及原理

自動緊急制動系統盡管能夠在危險的情況下，保證車輛的安全性。但是，如果在能見度不好的地方突然出現意想不到的移動障礙物，例如停放在車輛后面的空間，則該系統將會受到限制。作者SAITOY描述了一種用于防止與行人碰撞的風險預測制動操作中的共享控制，并且構建了一種具有主動式油門踏板和帶有制動踏板的伸縮式保護型支架。該輔助系統能夠在一個隱藏的風險情況下被激活，例如一個被遮擋的行人突然打算過馬路時。作者還在一個駕駛模擬器中進行了相應的仿真實驗，調查了所提出的輔助系統的功能和有效性，并且證實了所提出的系統對于指導駕駛員追蹤期望的安全速度是有效的。

6.2 主要結論及分析

作者所提出的系統主要用來輔助自動緊急制動系統在能見度不佳情況的應用，其主要貢獻在于表明風險預測控制的幫助有助于減輕碰撞風險水平。為了更好地調查該輔助系統的功能下，作者對老年駕駛員進行了仿真試驗。老年駕駛員對所提出輔助系統的有用性和滿意度給出了積極評價，表明輔助系統可以有效避免隱患碰撞風險，指導車輛達到預期的速度。雖然這項研究側重于研究老年司機引起的事故，但是對于更普通的人來說，這種輔助系統可以有助于提高主動安全性能。未來的研究工作可以考慮將輔助系統應用于非信號交叉口的場景中進行仿真試驗，以進一步提高該系統的魯棒性。

[1]CHOI C,KANG Y.Simultaneous braking and steering control method based on nonlinear model predictive control for emergency driving support[J].International Journal of Control,Automation and Systems,2017,15(1)：345-353.

[2]HARAN T,CHIEN S.Infrared Reflectivity of Pedestrian Mannequin for Autonomous Emergency Braking Testing：2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC),2016[C].

[3]CICCHINO J B.Effectiveness of forward collision warning and autonomous emergency braking systems in reducing front-to-rear crash rates[J].Accident Analysis&Prevention,2017,99：142-152.

[4]SUZUKIK,YAMAGUCHIH,OGURIT.Designing of brake timing of autonomous emergency braking system to avoid collision to pedestrians[J].Mechanical Engineering Journal,2017,4(5)：17-215.

[5]FEIG P,KONIG A,GSCHWENDTNER K,et al.Deriving System Parameters of a 360°Low Speed Autonomous Emergency Braking Driver Assistance System for Parking and Maneuvering based on Naturalistic Driving Studies：2017 IEEEInternational

[6]SAITO Y,RAKSINCHAROENSAK P.A Shared Control in Risk Predictive Braking Manoeuvre for Preventing Collision with Pedestrian：2016 IEEE International Conference on Systems,Man,and Cybernetics(SMC),2016[C].Conference on Vehicular Electronicsand Safety(ICVES),2017[C].