基于駕駛員操控行為特征的碰撞預判系統(tǒng)研究.pdf

1、基于主動安全系統(tǒng)對潛在碰撞的預判斷，在即將發(fā)生碰撞前調整乘員約束系統(tǒng)，以降低乘員損傷的主被動融合技術，在近年來成為汽車安全的研究熱點。主動安全系統(tǒng)由于需要雷達等環(huán)境探測技術的支持，造成系統(tǒng)繁雜且成本較高，難于在經(jīng)濟型轎車中廣泛應用。研究表明從事故起因的出現(xiàn)至碰撞的發(fā)生通常有長達數(shù)秒的時間，且大多數(shù)碰撞發(fā)生前駕駛員進行了制動和轉向的避撞操控。交通事故統(tǒng)計資料顯示，行人碰撞和側面碰撞造成較多的人員損傷，而新手駕駛員所造成的事故在所有駕齡段中

2、的比例最高。因此，本文基于新手駕駛員在行人碰撞和側面碰撞危險工況中的異常操控行為特征，設計一種經(jīng)濟和高效的事故預判系統(tǒng)，以應用在經(jīng)濟型車輛中降低碰撞中的人員損傷。
　　本文基于真實交通環(huán)境，利用UC-win/Road軟件搭建了包含12個交叉路口的長度約為15 km的正常和危險行駛場景。危險場景中的行人-車輛碰撞和車-車側面碰撞分別包含2個障礙物運動方向，碰撞時間(TTC)分別為1.5 s、2.5 s、3s和3.5s的四種不同緊急度

3、的共16例危險工況。將制動加速度、制動踏板角速度、轉向盤角度和轉向盤角速度四個參數(shù)定義為駕駛員操控特征參數(shù)，利用箱線圖及Mann-Whitney秩和檢驗分析志愿者性別和駕駛風格對操控特征參數(shù)的影響。利用相關性分析討論正常和危險工況中四個駕駛員操控特征參數(shù)間的相關性。以制動踏板角速度、轉向盤角速度、駕駛員性別和駕駛風格為輸入變量，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)對行駛工況的識別。
　　統(tǒng)計分析結果表明性別僅對危險工況時的轉向盤輸入均值分布有顯

4、著的影響;焦慮和謹慎型駕駛風格對危險工況中制動踏板角速度均值的分布有顯著影響。四個操控特征參數(shù)在正常與危險工況的分布均有顯著性差異。正常與危險工況中制動加速度和制動踏板角速度以及轉向盤角度和轉向盤角速度間均有中等程度的相關性。構建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對行駛工況的識別準確率為98.1％，且行駛工況的識別主要由制動踏板角速度控制，駕駛員性別和駕駛風格對識別的影響較微弱。
　　駕駛員性別和駕駛風格對制動和轉向操控有一定影響，但對危險工況的識