陸穎 葉恒毅 魏凱

（1.江蘇大學(xué)，鎮(zhèn)江 212013；2.金龍聯(lián)合汽車工業(yè)（蘇州）有限公司，蘇州 215026）

1 前言

車輛事故自動(dòng)呼救（Automatic Crash Notification，ACN）系統(tǒng)屬于汽車事故后安全系統(tǒng)，它可以在車輛發(fā)生碰撞事故時(shí)觸發(fā)緊急呼救并將發(fā)生事故的地理位置等信息發(fā)送給救援中心，從而提高救援效率[1]。目前多數(shù)ACN系統(tǒng)以安全氣囊的點(diǎn)火信號(hào)作為其呼救模塊的觸發(fā)信號(hào)，但其可靠性受限于安全氣囊的可靠性[2]。未裝備ACN系統(tǒng)的車輛在加裝這種類型的ACN系統(tǒng)時(shí)，由于涉及到安全氣囊的更改，面臨很高的技術(shù)難度和極大的安全風(fēng)險(xiǎn)，在一些國(guó)家甚至是嚴(yán)格禁止的[3]。除安全氣囊點(diǎn)火信號(hào)外，以車身加速度信號(hào)作為觸發(fā)信息源的ACN系統(tǒng)也較常見，其原理是通過某種算法來比較處理后的加速度信號(hào)與事先設(shè)置的閾值參數(shù)，從而判斷碰撞事故是否發(fā)生及其嚴(yán)重程度，并最終決定是否對(duì)外報(bào)警。但是，這種觸發(fā)報(bào)警的方式抗干擾性較差，會(huì)使救援中心作出錯(cuò)誤判斷[4]。因此，設(shè)計(jì)一套合適的方法來設(shè)置合理的閾值可以顯著提高ACN系統(tǒng)的抗干擾性[5]。

在現(xiàn)有的多種ACN系統(tǒng)觸發(fā)算法中，比功率法和移動(dòng)窗積分法由于具有較強(qiáng)的綜合性且計(jì)算簡(jiǎn)便，更適合用作ACN系統(tǒng)的觸發(fā)算法。本文分析了比功率法和移動(dòng)窗積分法的輸出信號(hào)，并結(jié)合這兩種算法，提出一種含有兩階段閾值的觸發(fā)算法，給出確定每一階段閾值的方法，利用兩階段閾值的算法驗(yàn)證了該閾值的合理性。

2 碰撞識(shí)別方法

2.1 比功率法

功率的導(dǎo)數(shù)即比功率。假設(shè)汽車的初速度為v0，質(zhì)量為m，加速度為a(t)，Δv為速度變化量，可通過對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行積分得到[6]。

汽車速度為：

碰撞過程中的動(dòng)能為：

對(duì)其求導(dǎo)得到功率：

再對(duì)功率求導(dǎo)得到瞬時(shí)比功率：

式中，J(t)為汽車碰撞瞬時(shí)的加速度坡度；v0J(t)是很小的量，所以計(jì)算過程中可忽略不計(jì)[6]。

加速度坡度的計(jì)算公式為：

式中，a(t)為當(dāng)前的加速度；a(t-Δt)為上一時(shí)間單位的加速度；Δt為2個(gè)加速度信號(hào)之間的時(shí)間間隔。

由此可得單位質(zhì)量的比功率為：

由式（6）可知，單位質(zhì)量比功率與加速度、速度變化量和加速度坡度都有關(guān)聯(lián)。由于比功率法的綜合性，這種方法是目前ACN系統(tǒng)觸發(fā)算法的研究重點(diǎn)[7]。

2.2 移動(dòng)窗積分法

移動(dòng)窗積分法先確定窗寬w，對(duì)窗寬內(nèi)的加速度進(jìn)行積分，然后使窗移動(dòng)以便獲取每一時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的速度變化量。窗寬內(nèi)加速度的積分值為[8]：

式中，t為汽車行駛的時(shí)間。

取w=50 ms，為了便于計(jì)算，可以將式（7）近似地變?yōu)闀r(shí)間間隔Δt與窗寬內(nèi)所有加速度之和的乘積，即

式中，Δt可以根據(jù)采樣頻率進(jìn)行調(diào)整。

移動(dòng)窗積分算法是速度變化量法的變形，速度變化量法雖然具有一定的抗干擾性，但是對(duì)碰撞不敏感，而且需要配合加速度峰值來確定積分開始時(shí)刻[8]。移動(dòng)窗積分算法就是對(duì)當(dāng)前時(shí)刻之前的w時(shí)間段內(nèi)的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行積分，得到在這一時(shí)間段內(nèi)的速度變化量，將其與閾值進(jìn)行比較，如果超過閾值就發(fā)出報(bào)警。因?yàn)橛梢苿?dòng)窗積分算法得到的窗寬內(nèi)積分值曲線較單純的加速度曲線平滑很多，所以這種方法有較強(qiáng)的抗干擾能力。此外，移動(dòng)窗積分法能夠快速響應(yīng)汽車碰撞過程，具有良好的靈敏度且不需要確定積分開始時(shí)刻[9]。

3 數(shù)據(jù)的采集、處理和信號(hào)分析

3.1 數(shù)據(jù)的采集和處理

根據(jù)ACN系統(tǒng)的觸發(fā)特點(diǎn)，本文主要研究不同工作條件下車身的x向（車輛行進(jìn)方向）加速度信號(hào)對(duì)ACN系統(tǒng)觸發(fā)模塊的干擾。為了確保研究具有代表性，本文在車速為50 km/h的條件下，分別采集汽車在鵝卵石路面（見圖1）、緊急制動(dòng)以及正面100%重疊剛性壁障碰撞時(shí)車身x向的加速度信號(hào)，在試驗(yàn)過程中，其他的外部條件均一致，以排除其他干擾因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響。

圖1 鵝卵石路面

在緊急制動(dòng)和鵝卵石路面試驗(yàn)中，構(gòu)成數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的裝置主要有：三軸加速度傳感器、NI數(shù)據(jù)采集卡、帶有NI LabVIEW軟件的計(jì)算機(jī)等，如圖2所示。系統(tǒng)中傳感器的供電電壓為4.9～5.5 V，輸入范圍為-25～25g，靈敏度為80 mV/g，在試驗(yàn)過程中采用5 V鋰電池為該傳感器供電。

圖2 加速度數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

碰撞條件下的試驗(yàn)于上海機(jī)動(dòng)車檢測(cè)中心進(jìn)行。碰撞試驗(yàn)所采用的試驗(yàn)車排量為1.6 L，長(zhǎng)、寬、高分別為4 520 mm、1 779 mm、1 470 mm，軸距為2 600 mm，整備質(zhì)量為1 308 kg。采用的數(shù)據(jù)采集設(shè)備為DTS TDAS/G5型96通道數(shù)據(jù)采集儀，整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的內(nèi)存為64 Mb，采樣頻率為10 kHz[10]。試驗(yàn)車碰撞過程如圖3所示。

圖3 車輛碰撞過程

將所得3種條件下試驗(yàn)車x向加速度信號(hào)與時(shí)間的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB。在MATLAB中對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行濾波，濾波方法選擇FIR濾波。因?yàn)镕IR濾波算法沒有反饋回路，不存在不穩(wěn)定性。此外，在幅度特性隨意設(shè)置的同時(shí)，這種濾波方法可以保證精確的相位對(duì)應(yīng)。緊急制動(dòng)數(shù)據(jù)的濾波頻率設(shè)為10 Hz，碰撞和鵝卵石路面數(shù)據(jù)的濾波頻率設(shè)為1 Hz，這樣可使加速度信號(hào)保持原有波動(dòng)趨勢(shì)的情況下排除一些干擾信號(hào)的影響。

3.2 信號(hào)分析

3.2.1 比功率信號(hào)

由式（6）可得汽車緊急制動(dòng)、在鵝卵石路面行駛以及碰撞時(shí)車身x向比功率隨時(shí)間變化的曲線，如圖4所示。

由圖4可以看出：緊急制動(dòng)時(shí)比功率只在1.7～3.5 s間波動(dòng)劇烈，波谷出現(xiàn)在第5.2 s左右，此時(shí)比功率接近1 000 m2/s4，方向?yàn)樨?fù)，但從整體上看，變化趨勢(shì)比較平穩(wěn)；在鵝卵石路面行駛時(shí)，比功率在第22 s左右最大，比功率的絕對(duì)值在大部分時(shí)間內(nèi)不超過400 m2/s4，雖然比功率波動(dòng)更頻繁，但波動(dòng)幅度不大；碰撞時(shí)比功率在1.5～2.6 s間波動(dòng)劇烈，波峰出現(xiàn)在第1.7 s左右，峰值較其他2組數(shù)據(jù)高得多，但大部分時(shí)刻的比功率小于107m2/s4。

綜上，可以看出比功率確實(shí)具有更出色的抗干擾性，而且由于比功率法引入了速度變化量、加速度坡度等參考量，可使結(jié)果更具有實(shí)用價(jià)值。

圖4 3種工作條件下比功率變化曲線

3.2.2 窗寬內(nèi)積分值

根據(jù)式（8），利用移動(dòng)窗積分算法計(jì)算出窗寬內(nèi)的積分值，由此分別得到3種工作條件下的窗寬內(nèi)積分曲線，如圖5所示。

圖5 3種工作條件下窗寬內(nèi)積分曲線

由圖5可以看出：緊急制動(dòng)時(shí)，窗寬內(nèi)積分的絕對(duì)值在第4.5 s左右達(dá)到最大值，接近0.33 m/s，方向?yàn)樨?fù)；在鵝卵石路面行駛時(shí)，窗寬內(nèi)積分的絕對(duì)值只在18.5～19.2 s間多次達(dá)到峰值，而其它大部分?jǐn)?shù)據(jù)雖然波動(dòng)頻繁，但幅度不大；碰撞時(shí)窗寬內(nèi)積分的絕對(duì)值在第2 s左右達(dá)到最大值，約為170 m/s，方向?yàn)樨?fù)，相比于其他2組數(shù)據(jù)有更明顯的波動(dòng)幅度，是因?yàn)榇藭r(shí)汽車處于較快的減速狀態(tài)。

綜上，可以看出由移動(dòng)窗積分算法繪制的曲線相對(duì)比較平穩(wěn)，且這種方法具有很強(qiáng)的靈敏度和可靠性。

4 呼救系統(tǒng)閾值的分析和設(shè)定

4.1 兩階段閾值算法

ACN系統(tǒng)的可靠性與觸發(fā)算法的閾值有關(guān)，本文采用兩階段閾值算法來提高系統(tǒng)的可靠性，即用兩個(gè)階段的閾值來判定是否發(fā)生嚴(yán)重碰撞并向救援機(jī)構(gòu)呼救?；诒裙β仕惴ù_定閾值1，用來對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行初級(jí)篩選，如果低于閾值1則終止；基于移動(dòng)窗積分算法確定閾值2，用來判定是否發(fā)出求救信號(hào)。為確定閾值1的具體數(shù)值，本文提出如下算法：首先設(shè)置閾值的初始值，使其與不同工作條件下的比功率進(jìn)行仿真模擬，查看報(bào)警情況；隨后，閾值依次遞增，每次變動(dòng)閾值，記錄報(bào)警情況，最終形成報(bào)警次數(shù)與對(duì)應(yīng)閾值的關(guān)系圖像，通過分析圖像來確定閾值1的數(shù)值。因?yàn)殚撝?的確定方法與閾值1類似，所以只以碰撞數(shù)據(jù)的比功率閾值分析為例，其具體流程如圖6所示。

圖6中，i為加速度以及比功率信號(hào)對(duì)應(yīng)的時(shí)間記號(hào)，p為比功率閾值的遞增單位，n為p的個(gè)數(shù)，這里將n的上限設(shè)定為10 000，q為報(bào)警次數(shù)。而在鵝卵石路面行駛或緊急制動(dòng)時(shí)，希望系統(tǒng)不觸發(fā)報(bào)警，此時(shí)只需要將第1個(gè)判斷框中的“≥”改為“＜”即可，此時(shí)q為不報(bào)警次數(shù)。最后的輸出結(jié)果是以閾值大小作為橫坐標(biāo)，報(bào)警次數(shù)或不報(bào)警次數(shù)作為縱坐標(biāo)的圖像。

圖6 碰撞時(shí)比功率閾值分析流程

4.2 比功率閾值的分析及初定

根據(jù)上述流程，繪制出3種工作條件下比功率閾值與報(bào)警或不報(bào)警次數(shù)的關(guān)系曲線，如圖7所示。

在算法中，比功率閾值作為閾值1。由圖7可知：緊急制動(dòng)時(shí)，當(dāng)閾值1超過550 m2/s4，則沒有信號(hào)可以通過閾值1，這并不符合閾值1的要求；在鵝卵石路面上，當(dāng)閾值超過470 m2/s4時(shí)，同樣沒有信號(hào)可以通過閾值1。因此，將閾值1初定在470～550 m2/s4間，可保證部分信號(hào)能夠通過閾值1。

由圖7c可知，比功率閾值在0～50 m2/s4范圍內(nèi)急劇下降，當(dāng)比功率超過100 m2/s4時(shí)，碰撞信號(hào)的報(bào)警次數(shù)逐漸平緩。為了盡可能多地使碰撞時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過閾值1，其設(shè)定越小越符合要求。圖7a中，當(dāng)閾值超過500 m2/s4后，曲線趨于平緩，說明500 m2/s4已經(jīng)過濾掉了大部分信號(hào)，也可以在碰撞時(shí)通過更多信號(hào)，因此初定閾值1為500 m2/s4。

4.2 窗寬內(nèi)積分閾值的分析及初定

研究窗寬內(nèi)積分閾值的算法與比功率法類似，最終得到的3種工作條件下窗寬內(nèi)積分閾值與報(bào)警或不報(bào)警次數(shù)的關(guān)系曲線如圖8所示。

在算法中，窗寬內(nèi)積分閾值作為閾值2。由圖8可知：當(dāng)鵝卵石路面的閾值設(shè)定超過0.25 m/s時(shí)，系統(tǒng)不再發(fā)生誤觸發(fā)；緊急制動(dòng)時(shí)的閾值超過0.35 m/s才能達(dá)到相同效果。對(duì)于緊急制動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的窗寬內(nèi)積分信號(hào)，是不希望其觸發(fā)報(bào)警的，所以閾值2必須大于0.35 m/s。

由圖8c可知，當(dāng)閾值2設(shè)定在2 m/s內(nèi)，報(bào)警次數(shù)隨著閾值的降低而急劇減少，之后報(bào)警次數(shù)減少的趨勢(shì)放緩。這說明閾值2在2 m/s的設(shè)定區(qū)間內(nèi)受到很多較小窗寬內(nèi)積分的干擾，當(dāng)閾值2超過這一界限時(shí)，能通過閾值2的信號(hào)均為非常典型的碰撞產(chǎn)生的窗寬內(nèi)積分信號(hào)，此時(shí)閾值2的設(shè)定具有較強(qiáng)的抗干擾性。為了提高移動(dòng)窗積分算法的抗干擾性，可選擇較閾值2最低設(shè)定值高出2個(gè)量級(jí)的數(shù)值作為閾值2的初定方案，初設(shè)為20 m/s。此時(shí)碰撞狀態(tài)下報(bào)警次數(shù)可以達(dá)到2 000次左右，也基本符合使盡可能多的碰撞信號(hào)通過閾值2的設(shè)計(jì)需求。

5 閾值的驗(yàn)證

在2個(gè)閾值已有初定值的情況下，對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證分析：首先，計(jì)算3種工作條件下的加速度信號(hào)所對(duì)應(yīng)的比功率和窗寬內(nèi)積分；隨后，將其輸入兩階段閾值算法中，分別與初定的閾值1和閾值2進(jìn)行比較并記錄信號(hào)能同時(shí)通過兩個(gè)閾值的次數(shù)；最后查看通過次數(shù)。

驗(yàn)證結(jié)果顯示：汽車緊急制動(dòng)工況下采集到7 200個(gè)加速度信號(hào)，汽車在鵝卵石路面行駛時(shí)，采集到了23 900個(gè)加速度信號(hào)，這2種工況下的加速度數(shù)據(jù)能同時(shí)通過2個(gè)閾值的次數(shù)都為0，說明所設(shè)定的兩個(gè)閾值達(dá)到了增強(qiáng)系統(tǒng)抗干擾性能的目的；而在碰撞情況下，采集到了11 000個(gè)加速度信號(hào)，能同時(shí)通過2個(gè)閾值的次數(shù)為1 534次，雖觸發(fā)的比例不高，但也達(dá)到了在碰撞發(fā)生時(shí)可以準(zhǔn)確觸發(fā)ACN系統(tǒng)的目的。因此，閾值1和閾值2的確定是合理的。

6 結(jié)束語

本文結(jié)合比功率法和移動(dòng)窗積分法，設(shè)計(jì)了一種兩階段閾值的ACN系統(tǒng)觸發(fā)算法并確定了這2個(gè)階段的閾值，并驗(yàn)證了閾值的合理性。結(jié)果表明：將閾值1確定為500 m2/s4，閾值2設(shè)定為20 m/s，可以提高ACN系統(tǒng)的抗干擾性。

[1]Jeong E,Oh C,Lee J.Evaluation of Safety Benefits of Auto?matic Crash Information Notification Systems on Freeways[J].International Journal of Automotive Technology,2014,15(3):495-503.

[2]沈佳苗.隱患存數(shù)年6家車企卷入大陸安全氣囊故障風(fēng)波[N].法治周末,2016-02-24.

[3]李彬,羅明君,黃永,等.基于微型遺傳算法汽車安全氣囊系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].汽車技術(shù),2017（5）：51-54.

[4]沃格勒M,瓊格M,菲希特M.用于在汽車中觸發(fā)緊急呼救的裝置和方法：德國(guó),CN104272360A[P].2015-01-07.

[5]Plevin R E,Kaufman R,Fraade-Blanar L,et al.Evaluating the Potential Benefits of Advanced Automatic Crash Notifica?tion[J].Prehospital&Disaster Medicine,2017,32(2):156.

[6]李仲興,沈健,陸穎,等.基于比功率的車輛事故自動(dòng)呼救系統(tǒng)觸發(fā)算法研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2015,15（26）：84-88.

[7]殷文強(qiáng),王玉龍,徐盼盼,等.汽車安全氣囊點(diǎn)火算法綜述[J].汽車工程學(xué)報(bào),2013,3（2）：79-87.

[8]Xiao W,Li Z,Chen W,et al.Trigger Algorithm of Vehicle Automatic Crash Notification System[J].International Journal of Automotive Technology,2016,17(2):273-280.

[9]葛如海,朱文婷,臧綾.基于改進(jìn)移動(dòng)窗算法的碰撞識(shí)別控制策略的研究[J].汽車工程,2011,33（7）：590-593+622.

[10]干金鵬.汽車正面碰撞后排乘員約束系統(tǒng)建模與坐墊翻轉(zhuǎn)參數(shù)匹配[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué),2014.