彭憶強(qiáng),陳 超,甘海云,丁宗恒,熊 慶

(1.西華大學(xué) 汽車與交通學(xué)院， 成都 610039； 2.中國汽車工程研究院股份有限公司， 重慶 401122；3.四川汽車關(guān)鍵零部件協(xié)同創(chuàng)新中心， 成都 610039；4.汽車測控與安全四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 成都 610039；5.天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)， 天津 300300；6.流體及動(dòng)力機(jī)械教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 成都 610039；7.北京卡達(dá)克數(shù)據(jù)有限公司， 北京 100176)

在全球智能車輛迅速發(fā)展的背景下，電子穩(wěn)定控制(electronic stability control，ESC)、防抱死制動(dòng)控制(anti-lock braking system，ABS)等車輛主動(dòng)安全技術(shù)已逐步向具有智能檢測、控制能力的汽車智能安全技術(shù)方向發(fā)展。目前，駕駛員輔助控制(advanced driver assistance systems，ADAS)是汽車智能安全技術(shù)的代表。ADAS包括自動(dòng)緊急制動(dòng)控制(autonomous emergency braking system，AEBS)、偏離車道預(yù)警控制(lane departure warning system，LDWS)、自適應(yīng)巡航控制(adaptive cruise control system， ACCS)、盲點(diǎn)監(jiān)測控制(blind spot detection system，BSDS)、自動(dòng)泊車控制(automatic parking system，APS)等在內(nèi)的相關(guān)車載控制系統(tǒng)[1]。這些車載控制系統(tǒng)的存在可以進(jìn)一步提高乘員的安全性、舒適性，也是實(shí)現(xiàn)汽車自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)。

AEBS是在汽車行駛的緊急情況下，針對追尾工況發(fā)出碰撞警告，并且自動(dòng)采取緊急制動(dòng)措施的一種智能安全系統(tǒng)，防止因駕駛員制動(dòng)反應(yīng)過慢而引起的碰撞安全事故的發(fā)生。AEBS的工作原理如圖1所示。

圖1 AEBS的工作原理

AEBS通過攝像頭或雷達(dá)檢測(或兩者信號的融合)來識別前方的車輛，在有發(fā)生碰撞可能的前提條件下，首先通過聲音和警示燈提醒駕駛員進(jìn)行制動(dòng)操作，防止碰撞發(fā)生。若駕駛員沒有及時(shí)進(jìn)行制動(dòng)操作，AEBS判定追尾碰撞無法避免，就將進(jìn)行主動(dòng)制動(dòng)來避免碰撞或降低碰撞可能性。此外，AEBS還可提供動(dòng)態(tài)制動(dòng)支持，若駕駛員給予的制動(dòng)踏板力不足以避免碰撞，它可施加額外的制動(dòng)力。

針對AEBS的測試方法及標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)，國家智能運(yùn)輸標(biāo)準(zhǔn)委員會發(fā)布了智能運(yùn)輸系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航系統(tǒng)、車輛碰撞預(yù)警系統(tǒng)的性能要求和試驗(yàn)方法[2-3]。曹寅等[4]對國外AEBS的檢測與試驗(yàn)方法進(jìn)行了總結(jié)，歸納出AEBS的試驗(yàn)流程。但作為開發(fā)、檢驗(yàn)和推廣AEBS的重要方向——AEBS的測試與評價(jià)方法研究，其相關(guān)的法規(guī)或標(biāo)準(zhǔn)、測試及評價(jià)方法等研究成果卻十分匱乏。

本文以國內(nèi)AEBS的測試和評價(jià)方法為對象，主要進(jìn)行以下研究：建立完整的AEBS測試系統(tǒng)；基于國內(nèi)事故的情況分析，制定符合我國道路AEBS測試的工況及方法；引入層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)搭建模型，獲取判斷矩陣，計(jì)算各工況權(quán)重系數(shù)，綜合獲得AEBS的評價(jià)方法；對某一車型的樣品車進(jìn)行所提工況的AEBS實(shí)地試驗(yàn)；分析、評價(jià)結(jié)果，定量獲取得分。

1 AEBS的測試方法及原理

AEBS的測試方法主要分為2種：目標(biāo)車輛靜態(tài)測試與目標(biāo)車輛動(dòng)態(tài)測試。試驗(yàn)中用到的儀器與設(shè)備主要有車輛、陀螺儀(含GPS)、駕駛機(jī)器人、超平可碾壓(ultra flat overrunable，UFO)機(jī)器人以及假車等。AEBS測試原理如圖2所示。

圖2 AEBS測試原理示意圖

AEBS靜態(tài)測試時(shí)，陀螺儀布置于被測車輛中，由GPS確定車輛位置并通過RT基站的差分定位系統(tǒng)獲取高精度的車輛位置信息。同時(shí)，通過配備的轉(zhuǎn)向、制動(dòng)和加速駕駛機(jī)器人，使被測車輛的車速、橫向偏距等參數(shù)可被精確控制。陀螺儀通過預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議與機(jī)器人控制器相連，將被測車輛的實(shí)時(shí)位置信息發(fā)送給駕駛機(jī)器人。預(yù)警系統(tǒng)則通過CAN接口與機(jī)器人控制器相連，將試驗(yàn)中的各種警報(bào)信息實(shí)時(shí)發(fā)送給駕駛機(jī)器人。通過駕駛機(jī)器人實(shí)時(shí)收集的定位信息、報(bào)警信息等數(shù)據(jù)，即可對被測車輛的AEBS有效性進(jìn)行評估。

AEBS動(dòng)態(tài)測試通過獲取車輛的實(shí)時(shí)參數(shù)對被測車輛與目標(biāo)車輛進(jìn)行控制和協(xié)調(diào)。在測試中，為保證安全，把UFO作為目標(biāo)車輛，其平臺用來放置、安裝UFO控制器。它從RT基站接收差分信號，通過WiFi傳送到目標(biāo)車輛和被測車輛的“vehicle box”，這樣就能分別獲得目標(biāo)車輛、被測車輛的定位信息，并得到車輛速度、加速度等實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)。在測試中，通過對被測車輛、目標(biāo)車輛相關(guān)參數(shù)的精確控制，確保兩輛車之間的默契合作。同時(shí)，在UFO的后部裝有一個(gè)光傳感器(light gate)。被測車輛經(jīng)過光傳感器時(shí)會觸發(fā)UFO控制器，控制器發(fā)出指令促使UFO按照預(yù)先設(shè)定的軌跡行駛以進(jìn)入測試狀態(tài)。

2 AEBS測試工況研究

進(jìn)行AEBS測試工況的研究，必須基于我國交通事故發(fā)生的具體情況，制訂符合國情的AEBS測試方法。

我國交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示[5]：約15%的事故是由車輛未制動(dòng)或未及時(shí)制動(dòng)引起的碰撞。C-NCAP統(tǒng)計(jì)表明[6]：約50%的追尾事故是由前車過慢行駛而引起的。公安部事故錄像進(jìn)一步顯示：大部分的追尾事故是由于前車突然變道而引起的。因此，在我國的道路事故中，兩車之間發(fā)生偏置碰撞占比比較大。

根據(jù)上述我國發(fā)生交通事故的具體情況，本文制訂了如表1所示的AEBS測試工況[7]。其中的虛警工況、人機(jī)接口測試工況屬功能性測試，因此以下的評價(jià)方法研究中未涉及這兩種工況。

3 AEBS測試結(jié)果評價(jià)方法研究

AEBS測試結(jié)果的評價(jià)基于2個(gè)方面： AEBS在各個(gè)工況中的表現(xiàn)；各個(gè)工況在評價(jià)系統(tǒng)中的權(quán)重。

根據(jù)現(xiàn)有的交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文建立了幾種典型測試工況(如表1所示)，結(jié)合層次分析法(AHP)[8-11]，計(jì)算了各種工況對整個(gè)系統(tǒng)的評價(jià)權(quán)重。

在AHP中構(gòu)建總目標(biāo)和各個(gè)元素的權(quán)重關(guān)系時(shí)，可建立3個(gè)遞階層次：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層，分別對應(yīng)層次結(jié)構(gòu)的目的、約束條件及詳細(xì)描述。該結(jié)構(gòu)從目標(biāo)層開始往下支配，同層之間互不干擾。

基于AHP原理，本文建立了如圖3所示的以城市道路工況為元素的AEBS測試結(jié)果評價(jià)模型。通過計(jì)算各方案層的權(quán)重系數(shù)，對某型汽車的樣車進(jìn)行了AEBS實(shí)車測試和評價(jià)。

表1 AEBS測試工況匯總

編號工況名稱工 況 描 述1目標(biāo)車靜止工況在試驗(yàn)過程中,目標(biāo)車輛靜止停在被測車輛所在的車道中央前方,被測車輛從遠(yuǎn)方分別以速度10、20、30、40、50(km/h)靠近目標(biāo)車輛。試驗(yàn)時(shí),必須保證試驗(yàn)開始時(shí)刻(t=4 s)以前兩車的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)趨于穩(wěn)定。AEBS功能起效前,嚴(yán)禁進(jìn)行轉(zhuǎn)向、變速等人工干預(yù)。當(dāng)被測車輛在AEBS作用下停車或碰撞目標(biāo)車輛才結(jié)束試驗(yàn)。2目標(biāo)車低速工況在試驗(yàn)過程中,被測車輛與目標(biāo)車輛在同一車道行駛且車輛中心線應(yīng)盡量對齊。目標(biāo)車輛車速設(shè)置為20 km/h,被測車輛從遠(yuǎn)方分別以速度30、40、50、60、70(km/h)靠近目標(biāo)車輛。試驗(yàn)時(shí),必須保證試驗(yàn)開始時(shí)刻(t=4 s)以前兩車的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)趨于穩(wěn)定。AEBS功能起效前,嚴(yán)禁進(jìn)行轉(zhuǎn)向、變速等人工干預(yù)。當(dāng)被測車輛在AEBS作用下停車或碰撞目標(biāo)車輛才結(jié)束試驗(yàn)。3目標(biāo)車減速工況在試驗(yàn)過程中,目標(biāo)車輛與被測車輛的速度均設(shè)置為50 km/h,兩車在同一車道行駛且車輛中心線應(yīng)盡量對齊。試驗(yàn)時(shí),必須保證兩車的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)趨于穩(wěn)定4 s后,目標(biāo)車輛突然制動(dòng)減速。AEBS功能起效前,嚴(yán)禁進(jìn)行轉(zhuǎn)向、變速等人工干預(yù)。當(dāng)被測車輛在AEBS作用下停車或碰撞目標(biāo)車輛才結(jié)束試驗(yàn)。4目標(biāo)車輛切入被測車輛車道被測車輛與目標(biāo)車輛分別以車速50 km/h、20 km/h行駛在兩個(gè)相鄰車道。目標(biāo)車輛在被測車輛前方。試驗(yàn)時(shí),必須保證兩車的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)趨于穩(wěn)定后,目標(biāo)車輛突然降速切入被測車輛車道。AEBS功能起效前,嚴(yán)禁進(jìn)行轉(zhuǎn)向、變速等人工干預(yù)。當(dāng)被測車輛在AEBS作用下停車或碰撞目標(biāo)車輛才結(jié)束試驗(yàn)。5被測車輛切入目標(biāo)車輛車道被測車輛與目標(biāo)車輛分別以車速50 km/h、30 km/h行駛在兩個(gè)相鄰車道。目標(biāo)車輛在被測車輛前方。在試驗(yàn)過程中,必須保證兩車的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)趨于穩(wěn)定后,被測車輛突然降速切入目標(biāo)車輛車道。AEBS功能起效前,嚴(yán)禁進(jìn)行轉(zhuǎn)向、變速等人工干預(yù)。當(dāng)被測車輛在AEBS作用下停車或碰撞目標(biāo)車輛才結(jié)束試驗(yàn)。6兩目標(biāo)車,后目標(biāo)車切出測試車道被測車輛與目標(biāo)車輛分別以車速50 km/h、20 km/h行駛在同一車道。目標(biāo)車輛在被測車輛前方。在同一車道、被測車輛與目標(biāo)車輛之間,設(shè)置一輛車速為50 km/h的干擾車輛。在試驗(yàn)過程中,要保證三車的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)趨于穩(wěn)定后,干擾車突然切出原本車道進(jìn)入相鄰車道。AEBS功能起效前,嚴(yán)禁進(jìn)行轉(zhuǎn)向、變速等人工干預(yù)。當(dāng)被測車輛在AEBS作用下停車或碰撞目標(biāo)車輛才結(jié)束試驗(yàn)。7虛警工況虛警試驗(yàn)分為直道工況和彎道工況。兩種工況下,被測車輛的速度均設(shè)置為50 km/h。在直道測試中,被測車輛從停放若干目標(biāo)車輛的測試車道中穿過行駛,以觀察AEBS的報(bào)警及啟動(dòng)情況;彎道測試中,被測車輛從停放若干目標(biāo)車輛于彎道外車道的邊上駛過,以觀察AEBS的報(bào)警及啟動(dòng)情況。8人機(jī)接口測試工況選擇聲音信號、視覺信號和振動(dòng)信號中至少兩種組合成為AEBS的報(bào)警信號。其中聲音報(bào)警應(yīng)在不驚嚇駕駛員的情況下,及時(shí)提醒駕駛員潛在的危險(xiǎn)情況;視覺報(bào)警的顏色選擇紅色且不單獨(dú)使用;振動(dòng)報(bào)警位置最好選擇方向盤或安全帶,強(qiáng)度應(yīng)足以警醒駕駛員,而又不過分影響其駕駛樂趣。

圖3 AEBS測試結(jié)果的評價(jià)模型

建立AHP模型后，同層元素間相對重要性的直觀數(shù)值比較可用判斷矩陣表示。先對各評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行相互比較，再根據(jù)九分位比率進(jìn)行權(quán)重排序，最后按該順序把各指標(biāo)組合成為判斷矩陣。若用M、Z和F分別表示AHP(圖3)的目標(biāo)層、準(zhǔn)則層及方案層。則M層相對于Z層的判斷矩陣A如下：

車道變換工況下，Z層相對于F層的判斷矩陣B如下：

判斷矩陣中，bij代表元素i、j的相對重要性比較，且bij、bji互為倒數(shù)，即

按相關(guān)規(guī)定，bij需取9、7、5、3、1、1/3、1/5、1/7、1/9共9個(gè)標(biāo)度，依次表示由重到輕的權(quán)重。表2為各標(biāo)度取值的含義[12]。

表2 AHP方法各標(biāo)度取值的含義

標(biāo)度bij含義1bi與bj重要性相等3bi比bj稍微重要5bi比bj重要7與bj相比,bi非常重要9與bj相比,bi極其重要1/3bj比bi稍微重要1/5bj比bi重要1/7與bi相比,bj非常重要1/9與bi相比,bj極其重要

構(gòu)建M層、Z層之間的判斷矩陣是依據(jù)我國交通事故的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 在2011—2014年的事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，挑選出符合以上幾種測試工況的數(shù)據(jù)，如表3所示。

表3 2011—2014年的事故平均數(shù)據(jù)

據(jù)此，可得出M層相對于Z層的判斷矩陣C：

求解可得C最大特征值為5.099 9，歸一化特征向量為n=(0.087 8， 0.588 8， 0.138 7， 0.045 7， 0.138 9)。n中的元素分別對應(yīng)目標(biāo)車靜止、低速、減速、車道變換及偏置等工況的權(quán)重系數(shù)。

獲得M層相對于Z層的權(quán)重系數(shù)后，應(yīng)依次計(jì)算Z層相對于F層的權(quán)重系數(shù)。在計(jì)算該權(quán)重系數(shù)時(shí)，不僅需要考慮速度工況，還需要考慮對應(yīng)事故中的人員傷亡及財(cái)產(chǎn)損失。然而，AHP中每個(gè)F層之間不能存在聯(lián)系，若將傷亡人數(shù)、財(cái)產(chǎn)損失列為F層中的元素，則不滿足AHP的基本原則。因此，本文先列出各個(gè)速度工況下對應(yīng)事故中的人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失情況，并計(jì)算其所占比重，最后利用AHP法得出每個(gè)Z層中各個(gè)工況的權(quán)重系數(shù)。下面筆者以目標(biāo)車輛靜止工況為例，詳細(xì)說明其計(jì)算過程。

據(jù)我國交通事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在前車靜止時(shí)，交通事故的發(fā)生數(shù)量和傷亡人數(shù)在各種車速下的比例分布如圖4所示。以圖4中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按表4設(shè)定不同程度傷亡情況占比，根據(jù)前車靜止工況中的設(shè)定車速(10、20、30、40、50 km/h)就可以計(jì)算得出各工況下綜合事故的所占比例。

表4 不同程度傷亡情況占比

類型傷亡情況占比輕傷1.0重傷1.2死亡1.5

僅僅通過原始的事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并不能準(zhǔn)確計(jì)算各種工況下經(jīng)濟(jì)損失的權(quán)重系數(shù)，因?yàn)樗鼪]有給出各個(gè)工況下具體的財(cái)產(chǎn)損失。但分析數(shù)據(jù)可知，事故導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失隨車速的增加而逐步上升，由此給出一個(gè)隨速度增加的線性條件，即設(shè)定Z層中每個(gè)最低速度工況的損失值為1，速度每增加1級，權(quán)重系數(shù)增加0.1。

圖4 目標(biāo)車靜止工況下事故數(shù)量和傷亡人數(shù)在各種車速下的比例

綜上，采用AHP方法可計(jì)算得出目標(biāo)車靜止工況下Z層相對于F層的權(quán)重系數(shù)，如表5所示。

表5 方案層(F)元素的權(quán)重系數(shù)

安全性是AEBS考慮的首要問題，故本文給予表5中傷亡人數(shù)(與安全性密切相關(guān))最大的權(quán)重，為0.6，其他兩項(xiàng)權(quán)重均取0.2。加權(quán)計(jì)算F層的比例如表6所示。

表6 方案層(F)的加權(quán)比例

車速/(km·h-1)所占比例/%104.22011.43023.34027.15034.0

構(gòu)建Z層相對F層的判斷矩陣D為：

求解可得D最大特征值為5.091 8，歸一化向量為n=(0.069 3， 0.146 4， 0.363 5， 0.432 4， 0.809 1),即10、20、30、40、50 km/h等工況的權(quán)重系數(shù)分別為0.038 1、0.080 4、0.199 6、0.237 5、0.444 4。

采用同樣的方法，可以分別得出其他幾個(gè)工況下Z層對于F層的權(quán)重。目標(biāo)車低速工況下，Z層相對于F層權(quán)重系數(shù)為0.098 93、0.098 93、0.283 8、0.518 3；目標(biāo)車減速工況下，Z層相對于F層權(quán)重系數(shù)為0.125、0.375、0.125、0.375；變換車道工況下，Z層相對于F層權(quán)重系數(shù)為0.333、0.333、0.333；目標(biāo)車偏置工況下，Z層相對于F層權(quán)重系數(shù)為0.027 4、0.049 9、0.117 1、0.129 5、0.208 1、0.468。

據(jù)此，可分別對M層相對于Z層、Z層相對于F層的判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[7]。檢驗(yàn)結(jié)果表明：各個(gè)判斷矩陣具有良好的一致性，能用于AEBS性能評價(jià)。

4 實(shí)車測試及評價(jià)

為進(jìn)一步驗(yàn)證上述方法的有效性，對某A級豪華樣車進(jìn)行了AEBS實(shí)車測評。測試天氣條件如下：沒有降雨、降雪、冰雹等惡劣天氣情況；測試溫度范圍為0～45 ℃；測試時(shí)最大風(fēng)速低于10 m/s。測試場地條件如下：干燥的瀝青路面，沒有可見的潮濕處；峰值附著系數(shù)大于0.9；直道并且平坦。以下以目標(biāo)車靜止工況為例，詳細(xì)說明具體測評過程。

在目標(biāo)車靜止工況下，選擇測試范圍為260 m，被測車輛從x=0 m出發(fā)，碰撞點(diǎn)設(shè)置在x=260 m。圖5為被測車輛速度為10 km/h的測試結(jié)果。

圖5 10 km/h車速工況下的測試結(jié)果

圖5中：第1個(gè)標(biāo)記點(diǎn)為AEBS測試的開始時(shí)刻；第2個(gè)標(biāo)記點(diǎn)為AEBS生效時(shí)刻；若存在第3個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，則表示被測車輛的剎停時(shí)刻。由圖5可知：在10 km/h車速工況下，AEBS能剎停被測車輛，避免碰撞。結(jié)果如表7(a)所示。

圖6為被測車輛速度為20 km/h時(shí)的測試結(jié)果。

圖6標(biāo)注與圖5相同。由圖6可知：在20 km/h車速工況下，AEBS也能及時(shí)剎停被測車輛以避免碰撞。結(jié)果如表7(b)所示。

圖7為被測車輛速度為30 km/h時(shí)的測試結(jié)果。

圖7標(biāo)注與圖5相同。由圖7可知：在30 km/h車速工況下，被測車輛在AEBS作用下也能避免碰撞。結(jié)果如表7(c)所示。

圖8為被測車輛速度為40 km/h時(shí)的測試結(jié)果。

圖8標(biāo)注與圖5相同。由圖8可知：在40 km/h車速工況下，AEBS未能及時(shí)剎停被測車輛，導(dǎo)致被測車輛與目標(biāo)車輛碰撞。結(jié)果如表7(d)所示。

圖9為被測車輛速度為50 km/h時(shí)的測試結(jié)果。

圖9標(biāo)注與圖5相同。由圖9可知：在50 km/h車速工況下，AEBS也未能及時(shí)剎停被測車輛，被測車輛與目標(biāo)車輛碰撞。結(jié)果如表7(e)所示。

采用以上的測試方法，分別實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)車低速工況、減速工況、車道變換工況、偏置工況的測試，并獲得了相應(yīng)的測試結(jié)論。同時(shí)，完成了AEBS系統(tǒng)的聲光報(bào)警策略測試，以及被測車輛AEBS系統(tǒng)的一致性測試。

表7 10～50 km/h車速工況的測試結(jié)果

工況評價(jià)指標(biāo)測試結(jié)果(a) 10 km/hAEBS生效時(shí)刻0.66 sAEBS產(chǎn)生的最大減速度9.6 m/s2相對碰撞速度0車輛相對距離(試驗(yàn)結(jié)束后)0.7 m(b) 20 km/hAEBS生效時(shí)刻0.77 sAEBS產(chǎn)生的最大減速度9.4 m/s2相對碰撞速度0車輛相對距離(試驗(yàn)結(jié)束后)0.8 m(c) 30 km/hAEBS生效時(shí)刻0.78 sAEBS產(chǎn)生的最大減速度10.9 m/s2相對碰撞速度0車輛相對距離(試驗(yàn)結(jié)束后)0.84 m(d) 40 km/hAEBS生效時(shí)刻1.20 sAEBS產(chǎn)生的最大減速度10.11 m/s2相對碰撞速度6.6 km/h車輛相對距離(試驗(yàn)結(jié)束后)碰撞(e) 50 km/hAEBS生效時(shí)刻1.42 sAEBS產(chǎn)生的最大減速度11.3 m/s2相對碰撞速度24.57 km/h車輛相對距離(試驗(yàn)結(jié)束后)碰撞

圖6 20 km/h車速工況的測試結(jié)果

圖7 30 km/h車速工況的測試結(jié)果

圖8 40 km/h車速工況的測試結(jié)果

圖9 50km/h車速工況的測試結(jié)果

依據(jù)權(quán)重系數(shù)，首先計(jì)算各個(gè)Z層的總分?jǐn)?shù)，并聯(lián)合AEBS試驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算各個(gè)F層的得分：

F層得分 =(車速減少量÷兩車相對車速)×

(10×Z層的權(quán)重系數(shù))×F層的權(quán)重系數(shù)

(6)

進(jìn)行AEBS系統(tǒng)的聲光系統(tǒng)報(bào)警策略測試以及測試車輛的AEBS系統(tǒng)的一致性測試，通過則各加1分。因此，所測試樣品車的評價(jià)結(jié)果如表8所示。從表8可見，該車型樣品車的AEBS系統(tǒng)最終評價(jià)得分為8.473 4分(總分10分)，性能良好。

表8 評分結(jié)果

序號測試類型測試工況得分總得分1目標(biāo)車靜止10 km/h20 km/h30 km/h40 km/h50 km/h0.033 4520.070 5910.175 2490.174 1180.198 4470.6522目標(biāo)車低速40 km/h50 km/h60 km/h70 km/h0.582 5000.399 4011.022 2431.536 8293.5413目標(biāo)車減速40 m/2 m·s-240 m/6 m·s-212 m/2 m·s-212 m/6 m·s-20.065 0160.249 6600.130 0310.065 0160.5104變換車道目標(biāo)車切入目標(biāo)車切出測試車切入0.152 1810.152 1810.152 1810.4575目標(biāo)車偏置10 km/h20 km/h30 km/h40 km/h50 km/h目標(biāo)車20 km/h0.038 0590.069 3110.162 6520.179 8760.213 7820.650 0521.3146聲光系統(tǒng)報(bào)警策略測試1.01.0007一致性測試同速一致性不同速一致性0.50.51.000最終得分8.473

5 結(jié)束語

通過分析我國道路交通事故基本數(shù)據(jù)，提出了適合我國城市道路車輛AEBS的多種不同測試工況及方法。

利用AHP方法搭建了各種工況下的層次模型，確立了各層次間的判斷矩陣，并獲得了AEBS評價(jià)所需的權(quán)重系數(shù)。

完成了某型汽車樣車的AEBS測試，獲得了多種工況下的試驗(yàn)結(jié)果。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理及分析，獲得了樣品車的評價(jià)結(jié)果：所采用的測試及評價(jià)方法具有可操作性；所得出的結(jié)論具有合理性；若加以完善，后期可以作為一種通用的方法進(jìn)行推廣。

下一步工作將從2個(gè)方向展開：一方面，將進(jìn)一步增加工況，如考慮交叉路口及行人的影響，以便更加全面地描述和評價(jià)汽車AEBS的性能; 另一方面，將在相關(guān)參數(shù)敏感性分析的基礎(chǔ)上，采用諸如模糊邏輯的處理方式，以提高評價(jià)的客觀性。