集成主被動式安全帶的性能評估及優化分析

宋志強 曹立波 歐陽志高 邱洋迪 陳 凱

1.湖南大學汽車車身先進設計制造國家重點實驗室，長沙，4100822.長沙立中汽車設計開發股份有限公司，長沙，410205

0 引言

隨著汽車技術的發展，車內集成的功能越來越多，隨之出現的車內的控制按鈕也越來越多，且按鈕之間在空間布置上也相距較遠。而多數駕駛員認為安全帶的限制影響了其操作按鈕，從而不愿意佩戴安全帶。且客車駕駛員經常處于長途駕駛狀態，長時間的駕駛容易導致駕駛員疲勞，容易出現注意力不集中、反應遲鈍、閉眼打盹等情況，對臨時出現的緊急情況難以及時應對，從而可能引發慘重的交通事故。據相關交通數據顯示，疲勞駕駛是引發惡性交通事故的重要原因之一，因此，預防疲勞駕駛已成為當前國際上的一個研究熱點。為了預防因注意力分散、疲勞打盹等人為因素導致的交通事故的發生，本文開發設計了集成主被動式安全系統(integrated active passive safety system, IAPS)，該系統將可逆預緊式安全帶(reversible pretension seat belt, RPSB)與前方碰撞預警系統(forward collision warning system,FCWS)、車道偏離預警系統(lane departure warning system,LDWS)及疲勞駕駛監測系統(fatigue driving monitoring system, FDMS)等高級駕駛員輔助系統(advanced driver assistance system,ADAS)相集成。這樣，可逆預緊式安全帶可允許駕駛員和織帶之間預留較大的間隙，方便駕駛員操作復雜的按鈕；同時，ADAS系統實時監測危急情況，給駕駛員以預警提醒，甚至干預駕駛。

集成主被動式安全系統(IAPS)的工作原理是通過電子控制單元(eletronic control unit,ECU)來解析車載ADAS的監測信號，判斷本車周圍行駛狀態是否安全，及駕駛員是否處于疲勞駕駛狀態，然后決策控制直流電機的輸入電壓和電流去實施危急提醒，甚至根據不同的可能碰撞程度驅動安全帶卷收器卷收織帶，實現一級主動預緊、二級主動預緊或解除預緊的功能，實施不同的防護作用力，達到更好地保護乘員的目的[1]。且IAPS與自動緊急制動(autonomous emergency braking,AEB)系統集成后，在碰撞前或緊急剎車時，IAPS能夠有效地消除安全帶與乘員間的松弛間隙，提前糾正乘員的離位坐姿，實現“避撞與降損”的雙重目標[2]。此外，IAPS中的可逆預緊式安全帶還具有多次重復使用的優點，避免傳統火藥爆炸式安全帶起作用即報廢的缺點。

國內在可逆預緊式安全帶方面的研究主要有：曹立波等[3-4]建立了主動預緊式安全帶與自動緊急制動相結合的仿真模型,對可逆預緊式安全帶降低乘員損傷的保護性能進行了仿真研究，并對可逆預緊式安全帶與安全氣囊進行了參數匹配優化；郜亢[5]、胡先男[6]通過制定一定的控制策略，并利用飛思卡爾嵌入式軟硬件系統實現了主動預緊式安全帶的控制功能；SONG等[7]在試驗臺架上進行安全帶靜態測試試驗，驗證了上述主動預緊式安全帶系統的可行性，并分析了主動預緊式安全帶的關鍵性能參數；鄒杰慧等[8]利用MADYMO軟件仿真對比分析了主動可逆安全帶與傳統安全帶對乘員的保護效果；朱玉強等[9]對預緊式安全帶的關鍵參數與約束保護效能之間的關系進行了分析；余義[10]運用靈敏度分析法分析了預緊式安全帶系統的相關參數對乘員損傷指標的影響，得出各參數的最優值。本文在上述研究基礎之上，將LDWS、FCWS和FDMS與可逆預緊式安全帶集成研發，并進行了志愿者實驗研究。

1 可逆預緊式安全帶結構

可逆預緊式安全帶主要由直流電機、傳動機構、卷收器、電子控制單元(ECU)組成[11-12]，其中傳動機構中包含傳動齒輪和單向離合器,單向離合器采用棘輪棘爪機構實現鎖止狀態。可逆預緊式安全帶結構組成如圖1所示。

圖1 可逆預緊式安全帶結構組成Fig.1 Structure schematic of RPSB

2 控制策略

可逆預緊式安全帶與FCWS、LDWS和FDMS集成為一體，其邏輯結構示意圖見圖2。可逆預緊式安全帶的ECU根據FCWS、LDWS監測到的行車信號，經過算法識別當前的危險等級，進而控制電機實現正轉或反轉，實現危急提醒、碰撞預緊、解除預緊等功能。

圖2 可逆預緊式安全帶與ADAS集成系統Fig.2 The integrated system of RPSB and ADAS

當LDWS監測到車輛未開啟轉向燈非正常偏離車道時，或FCWS監測到碰撞時間(time to collision,TTC)[13](即當兩車發生沖突時，若保持原有的速度差不變，從沖突開始至碰撞發生的時間段)Tc<1.4 s時，IAPS被激活而實施危急提醒功能。當碰撞預警信號來源于FCWS，0.7 s 1.4 s時，IAPS會判斷當前行車狀態已處于安全狀態，從而控制電機執行反向旋轉來解除預緊狀態。IAPS控制策略示意圖見圖3。

圖3 主被動集成安全系統的控制策略Fig.3 Control strategy for IAPS

該系統對駕駛員疲勞狀態的監測是基于人在疲勞時的生理反應特征而實現的，如對眨眼頻率、閉眼時間、嘴巴的張開率等進行監測。通常，人眼的虹膜和瞳孔、眼白、眼皮之間的灰度值有明顯的差異，因此可利用這種差異來監測駕駛員的眨眼頻率、眼睛閉合時間占某一特定時間的百分比和嘴巴張開率。為了在白天和晚上都可采集圖像，采用可見光/近紅外攝像頭采集視頻，其中基于Haar-like特征的級聯分類器是目前較好的一種人臉監測算法[14]。然后進行綜合判斷駕駛員是否進入疲勞狀態，最后通過IAPS對駕駛員以語音和體感的方式進行提醒和警告。判斷時利用的三個主要參數如下：

(1)PERCLOS參數。PERCLOS參數P用于描述駕駛員的疲勞程度，P值越大時駕駛員越疲勞。P指在一定的時間內眼睛閉合狀態所占的比例，可表示為

式中，N為一定時間內采集到的人眼視頻的總幀數；n為眼睛閉合狀態所占的幀數。

通過駕駛員的疲勞駕駛模擬分析得到，P≥0.3時駕駛員處于疲勞駕駛，因此將0.3設置為P的閾值。

(2)眨眼頻率。正常情況下人的眼睛眨眼頻率約為15～30次/min，當駕駛員處于疲勞狀態時，在一段時間內的眨眼頻率將低于10次/min，此時需要對駕駛員進行警告。

(3)打哈欠參數。在駕駛過程中，正常駕駛時駕駛員的嘴巴基本處于閉合狀態；與他人講話時嘴巴處于普通的張開狀態；當疲勞狀態駕駛時會伴隨頻繁的打哈欠行為，打哈欠時嘴巴張開的幅度較大，并且持續一段時間。打哈欠參數與PERCLOS參數計算方法類似，取閾值為 0.2。

圖4為系統軟件疲勞監測的流程圖，系統的處理流程包括圖像采集、人臉識別與跟蹤、眼部與嘴部狀態信息的判別和疲勞狀態的判斷及疲勞預警。在疲勞狀態的判斷過程中，首先監測P值是否大于閾值Tp1，當P值小于Tp1但大于Tp2時，對眨眼頻率進行進一步的判斷，當眨眼頻率小于Te(Te=10次/min)時，判斷為疲勞狀態；否則對駕駛員的打哈欠參數進行判斷，當打哈欠參數大于0.2時，判斷駕駛員處于疲勞狀態，然后對駕駛員做出警告提醒[15]。

圖4 系統軟件疲勞監測的流程圖Fig.4 Flow chart of fatigue monitoring

3 志愿者實車道路實驗

3.1 實驗準備

在某款乘用車上安裝被測試的IAPS，包括：預緊式安全帶、FCWS與LDWS,用于監測行車狀態，并將計算的Tc值及相關的數據發送給主動式安全帶的ECU,如圖5a、圖5b所示；在安全帶上安裝肩帶張力傳感器(型號為IF-964，FTS，美國)，如圖5c所示，用于獲取實驗時肩帶力的數據；在車身上安裝2只量程分別是2g和50g的加速度傳感器(型號分別為4610-002與4610-050，MEAS，美國)，見圖5d；在制動踏板上安裝角速率傳感器(型號為ARS-300，DTS，美國)，見圖5e，用于獲取縱向加速度和制動踏板力[16]；相關的傳感器與專用的數據采集儀(瑞士奇石樂)進行連接，并且用筆記本電腦存儲及分析采集的數據。

(a)FCWS、LDWS(b)可逆預緊式安全帶

(c)肩帶力 (d)加速度 (e)角速率 傳感器 傳感器 傳感器圖5 實驗設備的安裝Fig.5 Installation of experimental equipment

3.2 實驗前的調試

實驗的道路選擇限速分別為50 km/h、70 km/h、80 km/h的市內主干道、市郊主干道、環城高速路。為了保證實驗過程的安全性，選擇在晴天進行實驗，且實驗時間避開上下班高峰期。

當Tc≤1.4s時，激活FCWS的峰鳴器，發出“滴、滴”的間斷警告聲；當Tc≤0.7 s時，FCWS的峰鳴器發出“滴、滴、滴”的急促警告聲。當測試車輛在未撥轉向燈下偏離車道時，LDWS會發出“滴滴滴、滴滴滴”急促的警告聲，且將監測到的前方車道線顯示為紅色，表明車輛處于危險行駛狀態；而當駕駛員事前操作了轉向燈，有意地正常偏離車道時，LDWS則不會發出警告聲，且LDWS監測的前方車道線為藍色，表明車輛處于安全行駛狀態。

3.3 志愿者基本信息

現階段的實驗研究由于處于研發前期階段，志愿者基本來自高校的學生和老師，考慮到安全因素，在實驗過程中招募了13位具有駕駛經驗的志愿者，包括10男3女，年齡分布在30～55歲之間，身高基本均勻分布在165～181 cm之間, 體重分布在54～83 kg之間，選取的志愿者基本屬于駕駛員的生理特征的典型代表。在制定志愿者的主觀接受度評價指標時，借鑒了文獻[17]調查Volvo車主對City Safety選裝安全包的主觀感受評價方法。駕駛員志愿者可依據其自身的生理與心理反應對IAPS的各項性能作出自己的感受評價。

3.4 LDWS危急提醒實驗數據結果

LDWS能夠根據實驗車輛的中心線與兩側車道線的距離判斷本車輛是否偏離了目標行駛車道線。文獻[18]統計了志愿者對LDWS觸發可逆預緊式安全帶工作的接受度評價，圖6描述了各評價項目的滿意度百分比。

由圖6統計的志愿者主觀接受度可知，大部分志愿者認為LDWS能在恰當時刻發出預警提醒聲音，且可逆預緊式安全帶的抽動體感提醒方式也較為舒適。然而，少部分志愿者由于接收到的LDWS危急提醒次數偏多，對此系統產生了厭倦的情緒，最終選擇了較低的接受度或保持了中立的態度。

圖6 志愿者對LDWS觸發安全帶的接受度Fig.6 Volunteers acceptability for LDWS triggerin g seat belt

圖7顯示了實驗中某次在車輛偏離行駛車道線時采集到的實驗數據。由圖7的實驗數據可知，實驗車輛先是向左越過車道線，在即將越線的時刻，LDWS發出預警提醒；且安全帶的肩帶力開始出現兩次不超過15 N的峰值，說明安全帶執行了兩次輕微的“抽動”，給駕駛員以提醒；當駕駛員得知預警提醒后，開始減速并回轉轉向盤，將車輛駛入原車道。

3.5 FCWS危急提醒的實驗及分析

FCWS依據其自身ECU計算的Tc值，判斷前方的潛在碰撞危險，Tc值是決策可逆預緊式安全帶是否被激活的條件。圖8示出了每位志愿者對FCWS危急提醒的提醒次數和主觀接受度。危急提醒的提醒次數統計說明了可逆預緊式安全帶的危急提醒與碰撞預緊功能在相應的工況下都進行了準確的響應。

根據志愿者的主觀接受度統計，78%的志愿者認為FCWS危急預警提醒時刻偏早，而且提醒次數偏多，引起了他們反感的情緒；而只有22%的志愿者認為FCWS危急預警提醒時刻恰當，表示可接受的態度。還有部分志愿者反映，駕駛中有時由于高度注意行車交通情況而沒有注意到FCWS發出的“滴、滴”間隙警告聲，但是對IAPS的兩次輕微抽動感知明顯。

(a)距離左側車道線的水平距離隨時間變化曲線

(b)距離右側車道線的水平距離隨時間變化曲線

(c)車輛的測試速度隨時間變化曲線

(d)肩帶力隨時間變化曲線圖7 偏離車道線時的實車實驗Fig.7 Real world experiments when deviatin g from lane lines

圖8 志愿者對FCWS危急提醒的主觀接受度Fig.8 Volunteers’ acceptability for FCWS reminder

圖9 志愿者對一級預緊功能的主觀評價Fig.9 Volunteers’ evaluation for first-leve l preload function

從提醒時機、安全帶約束性能、舒適性和總體的認可度方面統計了志愿者對一級預緊功能的主觀評價，由圖9所示的統計結果可知，志愿者對一級預緊功能的主觀認可度也不是太高，需要進一步地優化，尤其是提醒時機的激活時刻。

3.6 實驗數據的對比驗證

根據實車道路實驗時采集的Tc數據值，圖10示出了13位志愿者路試時不同的Tc值占比分布情況，可以看出，不同的Tc占比分布情況隨駕駛員的不同差異較大，這也說明不同的駕駛員駕駛行為各異。同時可以看出，每位志愿者在規定的駕駛時間內，Tc>1.4 s的占比分布大于60%，其中駕駛注重安全的保守派8號與9號志愿者的Tc>1.4 s的占比分布可達到90%。Tc值介于0.7～1.4 s之間，以及Tc值小于0.7 s的兩種情況的占比波動范圍分別為6.77%～28%和0.4%～8.6%。從所有志愿者的總體情況來看，Tc值介于0.7～1.4 s之間的占比為17.8%，說明駕駛員有約1/6的駕駛時間都接收到預警提醒的信息，頻率較高；而Tc值小于0.7 s的占比為3.9%，說明駕駛員在駕駛過程中有3.9 %的概率出現危急情況，此概率基本符合現實情況。

根據志愿者的主觀接受度和試驗數據的分析，將Tc≤1.0 s作為FCWS激發IAPS執行危急提醒功能的條件。再根據圖10a中統計的每位志愿者的實車道路實驗的Tc值占比分布圖對比可知，優化后的控制策略會使IAPS預警提醒頻次減少近50%(圖10b)，這樣可有效地提高志愿者的接受度。

(a)優化前

(b)優化后圖10 志愿者實車道路實驗的Tc值分布Fig.10 The distribution of Tc in volunteer rea l world experiments

圖11 典型的Tc值變化曲線Fig.11 Typical curve of Tc value changing

圖11為志愿者道路實驗中采集的某一典型的Tc值變化曲線，可知，Tc值的最小值約為0.4 s，最大值約為4.6 s。圖中顯示Tc值有兩處突然急劇減小，根據行車記錄儀視頻與LDWS數據得知，第一處急劇減小是由于志愿者駕駛員向左變換車道減小了自車與前車的距離所致，Tc在第二處急劇減小是由于其他車輛從本實驗車前方插入本實驗車行車道，使其與本實驗車相對距離較小所致。

(a)Tc值隨時間變化的曲線

(b)肩帶力隨時間變化的曲線

(c)制動踏板角速率隨時間變化的曲線

(d)減速度隨時間變化的曲線

(e)車輛速度隨時間變化的曲線圖12 碰撞時間、肩帶力、減速度及車速的變化曲線Fig.12 Curves of Tc, shoulder force, brakin g deceleration and speed with time

圖12所示為在FCWS危急提醒及可逆預緊式安全帶執行一級碰撞預緊的實驗過程中，傳感器采集到的某次典型的實驗數據。可知，當Tc≤0.7 s時，FCWS發出預警提示，接著肩帶力開始較緩慢地增大至380 N，實現一級預緊的功能，在相對滯后約500 ms駕駛員開始實施間歇制動，隨后車輛減速度開始增大，大約為0.3g，同時車速也開始逐漸減小，達到避開危險的目的。當Tc值增大到1.4 s后，FCWS與IAPS解除相應的預緊功能。在對傳感器采集到的實驗數據進行處理分析時發現，當接收到FCWS危急提醒后，只有很小部分的志愿者采取了間歇制動，減速度平均值為2.0 m/s2，制動時間不超過2.0 s；當FCWS發出碰撞預緊及安全帶執行一級預緊(Tc≤0.7 s)時，志愿者執行制動的概率顯著增大，減速度均值為2.3 m/s2，制動時間持續約為2.2 s，IAPS的預緊力均值為380 N；志愿者有時通過變更車道來避免與前車的追尾。采集到的實驗數據和志愿者的主觀感受基本一致。

3.7 制動實驗中志愿者對IAPS的主觀感受

為了便于志愿者在緊急制動工況下對IAPS進行主觀感受評價，在該實驗車不具備自動緊急制動功能且在安全第一的前提下采取的實驗方法是：選擇寬闊無其他車輛的平直公路，駕駛員擇機突然實施緊急制動，并同時通過手動按鈕開關觸發IAPS的碰撞預緊功能來替代FCWS監測前方障礙物后觸發IAPS的碰撞預緊功能，讓志愿者坐在副駕駛的位置并佩戴眼罩進行主觀評價，如圖13所示。

(a)駕駛員 (b)志愿者圖13 緊急制動實驗Fig.13 Emergency braking experiment

圖14顯示了在緊急制動實驗過程中激活IAPS后，其中兩位志愿者實驗的肩帶力與制動加速度隨時間變化的實驗數據曲線結果。由圖14可知，車輛減速度約為9.5 m/s2，IAPS碰撞預緊張力的峰值可達到410 N。且IAPS的碰撞預緊張力在開始階段增長速率非常快，在接近峰值前增長速率變緩，這是由于在急剎車時乘員在慣性力的作用下向前迅速前傾導致開始階段的預緊張力迅速增大，在后階段由于IAPS卷收織帶約束乘員上肢軀干回位，這時的肩帶張力增大速率相對較小。說明IAPS在碰撞前對乘員進行了有效的約束，減少了乘員前傾的位移。在這一過程中，志愿者也明顯地主觀感受到了IAPS的約束保護效果，并表示了較高的接受度。

3.8 疲勞監測實驗

在PC機VS集成開發環境下，基于Open CV 類庫，采用 C++編程語言設計了駕駛疲勞監測仿真程序，利用Open CV訓練好的監測程序對采集到的視頻圖像進行人臉、人眼和嘴部定位和特征監測[19]，圖15顯示了人眼狀態特征的變化情況。

(a)制動加速度隨時間的變化

(b)肩帶張力隨時間的變化圖14 緊急制動實驗中的實驗結果數據Fig.14 Experimental data in emergenc y braking experiment

(a)眨眼過程中的特征像素的變化

(b)一定時間內頻繁眨眼3次

(c)一定時間內頻繁眨眼6次圖15 人眼狀態特征的像素變化Fig.15 Pixel changes of human eye state characteristics

由于人眼的虹膜和瞳孔灰度值較低，即像素較低，眼白的灰度值較高，即像素較高，眼皮的像素介于瞳孔和眼白的像素之間，這樣在睜閉眼的瞬間會呈現三種不同的像素特征，因此在計算PERCLOS參數時，根據像素的變化特征，一個負的峰值出現在一個正的峰值之前，意味著眼睛從閉合到睜開、再從睜開到閉合的過程，隨后的平坦幀數表示眼睛一直處于閉合的狀態，則通過統計相應狀態下的平坦幀數部分的持續時間就可以獲得閉眼時間。眨眼頻率可以通過統計規定時間內的特征像素的峰谷的次數來獲得。這樣即可將疲勞狀態監測結果的信號傳送到RPSB系統中，實現預警提醒功能。

4 噪聲監測與分析

在實驗過程中發現可逆預緊式安全帶工作時發出的噪聲相對較高，根據常規推理可能是傳動齒輪間的互相沖擊或摩擦而產生的，或是齒輪組間的共振引起的。為了分析此問題的具體原因，對安全帶工作狀態做了如下的監測和分析。

4.1 噪聲監測

為監測可逆預緊式安全帶工作時的噪聲值，通過利用分貝監測儀在試驗臺架上對不同PWM(pulse width modulation)信號占空比和相應最大電流值情況下的噪聲值進行了測試，監測結果如表1所示。

表1 主動預緊式安全帶工作的噪聲值

根據表1所示的噪聲實驗結果，并參考相關標準和文獻[20-21]可知，每種工況下的噪聲值都高于車內的聲音，實驗值最高時的平均值為81.00 dB，會對乘員造成額外的干擾，難以接受，因此需要進一步查找原因解決。

4.2 噪聲數值處理與分析

針對PWM信號占空比為100 %，即電壓24 V、電流60 A的典型工況進行分析，電機此時的轉速為22 250 r/min，轉頻為370.83 Hz，并且根據傳動機構之間的傳動比得到各齒輪組之間嚙合時的頻率如表2所示。圖16為噪聲分析儀監測到的噪聲時域圖。

表2 齒輪組間的嚙合頻率

圖16 時域圖Fig.16 Time domain diagram

對圖16的時域曲線經過傅里葉變換(FFT)得到圖17的頻域曲線。由圖17可知，噪聲幅值在頻率為3 200 Hz和4 300 Hz左右時突然出現峰值；但是與齒輪間嚙合的頻率(表2所示)不一致，說明出現大幅值的噪聲不完全是齒輪間嚙合產生的。經過對結構布局的進一步優化，提高加工制造精度，有效地降低了噪聲值，測得優化后的平均噪聲值為63 dB，低于車內噪聲值，達到了乘員的接受度。

圖17 頻域圖Fig.17 Spectrum diagram

5 結語

本文主要描述了可逆預緊式安全帶的設計結構和工作原理，根據該主動預緊式安全帶具有電動化的特征，將其與前方碰撞預警系統、車道偏離預警系統及疲勞駕駛監測系統等高級駕駛員輔助系統相結合，集成為主被動一體化的安全系統。通過實驗驗證了所研發的主動預緊式安全帶對高級駕駛員輔助系統輸入的信號具有較高的識別率。進一步通過開展志愿者實車道路實驗研究了前方預警系統的碰撞時間、安全帶的預緊力大小和安全帶預緊時產生的噪聲等對乘員的主觀評價的影響，結果發現，預警系統的碰撞時間閾值較高導致了系統具有較高的預緊頻次，且前期的研究設計存在工作噪聲，影響了乘員的認可度。經過對控制策略和機械結構的優化，提高了志愿者對該集成式主被動安全系統的認可度和接受度。

為了解決實驗中志愿者人數較少的問題，本研究采用了通過傳感器采集每次實驗的相關數據加以驗證分析的方法，在一定程度上可以克服實驗結果的隨機性。當然，對此項工作的進一步研究還需要開展大量的志愿者實驗，對志愿者的生理狀況、年齡、衣服穿著、職業等進行詳細的統計記錄及實驗驗證。在產品制造過程中，需提高傳動機構的機械加工精度，研發新材料新工藝，消除工作噪聲，提高集成式主被動預緊式安全帶的防護舒適性。未來進一步的研究工作主要是開發智能化自適應的安全帶系統，使其利用視覺傳感器和體重傳感器根據不同體型的駕駛人員的生理參數自動調整約束系統的關鍵參數，充分發揮其防護性能。