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关于预防性的行人保护的辅助系统测试程序的建议

概要

这篇文章基于交通事故分析，为预防性的行人保护的辅助系统测试程序提供了一个建议，过去的几年中在新车开发阶段，行人保护已经成为了一个越来越重要的点。在聚焦于二次安全一段时间之后，有了一种通过辅助系统侦测潜在碰撞的功能，这个系统的任务是去通知驾驶员或是自动的进行制动。那这个系统的实用性有多少呢？在哪种交通状况下会起作用，怎么能够去检查这个系统的有效性，最近并没有普遍认同的测试有效性的认证过程，这样一个测试应该基于事实的交通事故才是合理的。测试过程需要设计出来去测试所有系统，独立于系统的工作原则。vFSS（先进的前瞻性安全系统）集团成立了去开发一项技术独立的测试程序，反映真实的交通事故状况，这一贡献展示在VFSS的成果中。

这个开发出来的测试程序聚焦于发生在乘客和行人之间的事故，结果基于GIDAS(German Idepth Accident Study)的数据库的深入分析结果，德国保险公司和DEKRA（Deutscher Kraftfahrzeug uuml;berwachungsverein）以及更多的国内外的数据分析。这些深入的分析结果包含了很多在若干影响因素下的碰撞前的情况，这些因素有车速，行人速度，前进方向和可能被物体遮蔽的行人，这些结果由不同情况下的成年人和儿童组成。此外，也包括了很多关于光照程度影响的细节，尤其是在交通事故结果方面。事实上更多的事故是发生在白天，但是致命性的事故更多的发生在夜晚。

一系列代表典型交通事故场景的参数组合被建立，一共有六种典型的交通事故场景合并在四个测试的场景中，测试场景的行人的出发处，行人的尺寸（成人还是孩童），行人的速度都不相同，然而车辆的速度将不会变化，为了保证使用传感器科技的独立性，使用合适的假人是很必要的。例如，如果传感器基于红外线，假人就需要发射人类体温的射线。

这个测试程序将冲击速度作为关键因素去估算测试系统的有效性，碰撞速度定义为厨师试验速度和碰撞速度之间的差值，然而，有关安全效益的减速值将会是一个单独的程序。

引言

对于行人的保护越来越重要，在第一阶段的重点是二级安全，这导致了车辆前部的剧烈活动，传感技术的拓展可能性和数据处理器的改进性和对事故原因更好的了解，是的驾驶员辅助系统更好的适用于行人的交通事故

一个先进的驾驶员辅助系统（ADAS）不仅设计用于避免交通事故，它还用来减少事故后果的可能性例如通过降低冲击速度。也存在这驾驶员注意力不集中或自动制动这样的操作的不同可能性的警告。ADAS的行动取决于交通状况和实施理念。关于ADAS的理念是一个重要的点。

根据即将发生碰撞的时间，系统有任务去通知驾驶员和/或启动制动器。这样一个系统有多实际？在哪种交通状况下它会起作用？这样的系统是否满足驾驶员的期望？

目前还缺少一个独立的测试标准来验证系统的可靠性和有效性。对于特殊系统的特定实验测试无法产生可比较的结果。因此，需要一个反映真实事故的测试标准。

将来肯定会有测试ADAS的程序。基于这一事实，几家公司决定共同为选定的ADAS制定测试程序建议。这些公司有Allianz Center for Technology (AZT), Audi, Federal Highway Research Institute of Germany (BASt), BMW, Daimler, DEKRA, Ford, GDV, Honda, KTI, Opel, Porsche, Toyota and Volkswagen work together in the working group vFSS (Advanced Forward-looking Safety System)。该小组的目标是根据事故分析结果制定前瞻性安全系统试验程序的建议。测试程序应独立于使用的传感技术。VFSS的第一个重点是预防行人保护和前方碰撞警告/避免系统。这一贡献解释了如何制定有关行人保护预防措施的试验方案。

数据库

vFSS的数据分析结果是基于不同的来源，vFSS使用的数据来自欧洲项目以及德国的公共统计数据。深度数据库包括GIDAS、UDV和 DEKRA数据库支持的AZT。这些将在下面介绍。

Official Road Traffic Accident Statistics官方道路交通事故统计

联邦统计数据持续的收集那些在公共道路和开放区域的道路交通上导致死亡或物体损坏结果的交通事故他们被用于建立最新、全面和可靠的道路事故结构和发展数据库；第一节（道路交通事故统计法）[1]。公布的德国统计数据由德国联邦统计局（STBA）编制。

GIDAS数据库

GIDAS（德国深度事故研究）是由联邦公路研究所（BAST）和德国汽车技术研究协会（FAT）联合开展的一个项目。这个项目使德国关于真实道路交通细节的代表性的数据可获取。事故地点位于汉诺威或德累斯顿的郊区。如果至少有一人受伤，则在调查轮班期间收集事故（具体随机抽样方案）。

GIDAS项目自从1999年起基于每年大约2000个事故已经记录了大约3000个独立的事件，GIDAS数据库最近由19000个包括33500设施的车辆和47500人的事件组成

定义的随机抽样程序和加权因子的使用使gidas数据库能够代表性地反映涉及人身伤害的国家事故统计数据。病例数量如此之多，以至于可以取得统计上显著的结果。这些案例的高度细节也使我们能够进行深入的调查。

Accident Database of German Insurers Accident Research

UDV的评估案例材料主要包括保险公司的索赔文件，这些索赔文件是根据德国所有责任损害案件的总数随机抽样而进行的，用于进行事故调查。 这里的事故是涉及人身伤害和至少15,000欧元的损坏的事故。 它们发生在2001年至2006年期间。

这个UDV的事故数据库包含4500个事故以及8200名受害者

Accident Database of Allianz Center of Technology

AZT是由Allianz保险的索赔文件组成。索赔文件是从每年150万起责任损害案件中随机抽取的，所用的案例是涉及人身伤害的事故。

AZT的事故数据库拥有超过涉及1750辆汽车的超过20000个事故数据。

DEKRA Accident Database DEKRA事故数据库

DEKRA事故数据库维护全国道路事故分析专家网络。事故重建报告主要为法院、公诉机构、警察和保险公司准备。DEKRA事故研究可以查阅这些报告这些案例是随机挑选的，分析后添加到事故数据库中。

数据库最近包含了大约3000个交通事故案例。

事故分析

事故分析主要基于德国事故数据。分析结果由英国的现有结果和欧洲项目安全网的出版物结果补充。

综合统计

在2008年德国一共发生了320614起导致个人伤害的交通事故被记录下来，413524个人在这些事故里受到伤害（4477起致命伤，70644人受伤严重，338403人轻微受伤）大部分事故发生在白天（图一n =299526）在晚上受伤的人所占的比例小于三分之一（图二n=113237 ）所以三分之二的认识在白天受伤，从行人的角度看，白天两个受伤的行人与夜间一个受伤的行人的比例（22272在白天受伤，11151在晚上受伤）从另一个角度看，受伤严重的行人的比例是不同的。白天有256人死亡，而在暗光条件下有397人死亡。（图三 图四）。

对德国2008年道路交通事故统计数据进行分析，得出在夜间条件下，农村地区发生致命事故的频率最高。在市区死亡人数占490人，约占市区死亡人数的一半。它们增加了大约四分之一的城市数字。从行人死亡来看，他们呈现出明显不同的模式。在城市夜间死亡人数中，近50%是行人（490人中的241人），而在农村，这一比例不到七分之一。(1000中的130人)

德国2008年的数据还显示，11月至1月冬季死亡受伤行人的比例明显较高，夜晚长，白天短，见表1。11月、12月和1月平均有82名行人受到致命伤害。这几乎是45人死亡的剩余月份的两倍。11月至1月246天内发生了182起夜间事故（74%）

欧洲的行人事故统计数据显示出相似的相关性。欧洲18个国家夜间死亡行人的平均值为52.6%。图七

表1 2008年德国致命伤行人分布，来源：STBA

深度分析

GIDAS, UDB, AZT 和 DEKRA的结果使得报告给出的的知识完整。

所有的数据来源都显示了客车和行人之间发生事故的几乎相同的典型场景。这些情况包括有障碍物和无障碍物穿越。有些报告还提到“转弯事故”和/或“车道上的事故”。所有结果表明，“无障碍穿越事故”所占比例最高，见表2。在大多数分析来源中，有障碍物的穿越事故排在第二位。

如上所示，照明条件起着重要作用。GIDAS和UDV的数据显示大约60%的汽车在白天发生行人事故，如图8所示。GIDAS数据证实了夜间条件下较高的事故严重程度。从穿越事故来看，从白天到夜晚，死亡人数增加了一倍，如图9所示。白天穿越事故总数约为夜间穿越事故总数的两倍。

表2不同数据源所选事故情况的比例（乘用车与行人之间100%正面碰撞）

汽车与行人碰撞中最频繁的接触区域是车辆前部（60%）。汽车的左侧（右侧）撞到了11%（12%）。后端碰撞占13%。大部分（92%）被车辆前部击中的行人都在过马路，59.8%没有视野障碍，另外11%有视野障碍。一些行人（8%）在行车道上行走时被汽车撞了。其余21.2%的行人与转弯车辆相撞。工作组VFS正在专注于正面碰撞，这是下面分析的基础。对UDB的分析导致了图10中显示的事故场景。

德国AKTIV项目得出的一个特殊的结论导致了三个典型的事故场景，GDV场景s1和s2总结在AKTIV的F1场景中，场景s3、s4总结在f3中场景s5总结在f2中。值得注意的是场景s2在夜间条件下发生的比例很高，图10。中提到的场景的详细信息是总结果的摘要。上述速度和车身高度的数字是典型值。当然，传播范围要大得多。

受伤严重程度的风险因情况而异，表3。此表仅展示出所列方案的比例。缺少数字是由未列出的场景造成的。场景s2行人受到的伤害包括60%的致命伤，30%的严重伤和18%的轻伤。场景S1和S2一起涵盖了所有严重或致命伤害中三分之二是由与客车正面碰撞造成的。

这种障碍物通常是另一种交通工具。GIDAS数据显示，42.5%的交通事故中有视线障碍，包括30.5%的被车辆阻碍视线，如图11所示。有一个重要的问题。司机能刹车吗？如果可以刹车，能有多强？分析显示，白天和夜间的制动操作比例大致相同，但在夜间实现的减速较低，如图12所示。结合较高的初始速度（图13），夜间的冲击速度明显较高，图14。这当然是影响夜间更高事故后果的一个重要因素。

对行人碰撞前运动的分析表明，他们正在使用几种方法到达交叉点，如图15所示。许多行人站在边界线上（41%站在右边，27%站在左边）。有些人在人行道上行走（右7% 左2%），有一小部分人（5%）与车道成直角。可能的传感系统的一个重要值是行人和碰撞（碰撞时间=TTC的第一次可见时间，如图16。很明显，上面提到的许多站立的行人都能长时间看到。所以一个很高的概率在碰撞时间只有3秒的时候是可以理解的，在TTC=3.0s时，将TTC值分布到覆盖和未覆盖的行人，会导致未覆盖的行人占70%的可见行人，如图17所示。

测试流程

事故分析包括许多有趣的结果。任务是将这些结果传输到测试过程的建议中。图10所示的事故场景是本程序的基础。第一点是过滤最重要的内容。

有关行人的ADAS将得到对称布局，因此场景s2（左侧的行人过街）可包括在s1（右侧的行人过街）中。s3 s4的转弯场景包含在s5中，因为传感系统的工作方式就像行人被覆盖在一条直道上一样。由于情景S6所涵盖的各种单一情况和可比较的小绝对数字，情景S6不包括在试验程序中。

测试场景中要考虑的主要因素是行人的身高、步行速度以及是否存在障碍物。这导致了图18到图21所示的四个测试场景（TS1到TS4）。客车速度固定为40km/h。

确保程序独立于传感技术非常重要。这包括使用的行人假人可见，例如雷达或红外传感器。它实现的不是，有一个虚拟仪器覆盖了所有的传感器系统。测试机构只有一个具有被质疑属性的假人才是必要的。

为了避免系统应用程序以良好的测试性能为目标，可以预见额外的测试。这些都是在覆盖侧面影响的范围内发展起来的，如夜间条件，其他行人沿着人行道行走，或其他车速。测试系统必须在这些参数范围内可靠工作。

车辆的系统测试应针对每种拟定的测试方案I至IV进行10次。系统必须发出警告或制动。测试将提供10个有效的碰撞速度测量值。试验程序的结果是减速（VRED），即试验速度（40 km/h）和冲击速度之间的差异。VRED的结果将用于单独的评估程序，以获得比较值。

总结

驾驶员辅助系统对道路安全具有重要影响。对于不同的系统概念和新的工作原理，需要一个

资料编号：[5696]