張新鋒， 李浩， 宋瑞， 楊凱凱

（1. 長(zhǎng)安大學(xué) 汽車學(xué)院，西安 710064；2. 長(zhǎng)安大學(xué) 信息學(xué)院，西安 710064；3. 中國(guó)汽車技術(shù)研究中心有限公司，天津 300300）

自動(dòng)緊急制動(dòng)（Autonomous Emergency Braking，AEB） 系統(tǒng)屬于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（Advanced Driving Assistant System，ADAS）范疇中的一種主動(dòng)安全技術(shù)。當(dāng)發(fā)生緊急情況時(shí)，通過(guò)預(yù)警機(jī)制和自動(dòng)制動(dòng)可以避免車輛發(fā)生碰撞或者降低碰撞概率，減小碰撞后的損失，提高行車安全性［1-2］。根據(jù)美國(guó)高速公路安全保險(xiǎn)協(xié)會(huì)（Insurance Institution of Highway Safety，IIHS）的研究，AEB 系統(tǒng)可以減少27%的交通事故［3］。ROSéN 等［4］研究顯示AEB系統(tǒng)可將死亡人數(shù)減少40%，重傷人數(shù)減少27%。因此，AEB系統(tǒng)在提高車輛行駛安全性方面作用顯著。如何測(cè)試AEB 系統(tǒng)的性能，需要構(gòu)建科學(xué)完善的AEB系統(tǒng)測(cè)試評(píng)價(jià)體系。

AEB系統(tǒng)的測(cè)試評(píng)價(jià)過(guò)程主要包括構(gòu)建測(cè)試場(chǎng)景、建立評(píng)價(jià)方法和進(jìn)行綜合測(cè)試評(píng)價(jià)。在測(cè)試場(chǎng)景構(gòu)建方面，根據(jù)歐洲新車評(píng)價(jià)協(xié)會(huì)（European New Car Assessment Program，Euro-NCAP）和中國(guó)新車評(píng)價(jià)規(guī)程（China- New Car Assessment Program，C-NCAP），將AEB 系統(tǒng)測(cè)試場(chǎng)景按照事故碰撞對(duì)象劃分為3 類，分別為車對(duì)車測(cè)試場(chǎng)景、車對(duì)兩輪車測(cè)試場(chǎng)景和車對(duì)行人測(cè)試場(chǎng)景，并據(jù)此開展了大量的場(chǎng)景測(cè)試研究。季中豪等［5］針對(duì)實(shí)車開展AEB 系統(tǒng)測(cè)試，在測(cè)試場(chǎng)景中增加了碰撞點(diǎn)偏置、彎道測(cè)試、自行車與行人測(cè)試和夜間測(cè)試，以突出測(cè)試AEB 系統(tǒng)的感知與制動(dòng)能力。GELDER 等［6］和LENARD 等［7］將深度調(diào)查事故數(shù)據(jù)和自然駕駛數(shù)據(jù)結(jié)合，采用聚類分析方法，將靜態(tài)（道路、環(huán)境）與動(dòng)態(tài)元素（交通參與者）融合，構(gòu)建測(cè)試場(chǎng)景。李霖等［8］依據(jù)中國(guó)交通事故數(shù)據(jù)中騎行者的事故數(shù)據(jù)，采用聚類分析方法，根據(jù)危險(xiǎn)工況搭建了車-騎行者的危險(xiǎn)工況測(cè)試場(chǎng)景。胡林等［9］利用兩輪車事故數(shù)據(jù)，采用聚類算法，分析不同參數(shù)特征下事故傷亡程度，得到速度等運(yùn)動(dòng)參數(shù)，構(gòu)建了車-兩輪車的AEB 系統(tǒng)測(cè)試場(chǎng)景，提出針對(duì)我國(guó)道路特征的面向兩輪車的AEB 系統(tǒng)測(cè)試方法。在測(cè)試評(píng)價(jià)方法方面，現(xiàn)有研究主要以某一單指標(biāo)對(duì)AEB 系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。EDWARDS 等［10］基于交通事故數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)分析車與行人碰撞數(shù)據(jù)，得到3 種不同車速下行人直行與橫穿的測(cè)試場(chǎng)景，采用以是否發(fā)生碰撞作為AEB 系統(tǒng)評(píng)價(jià)的唯一指標(biāo)。吳斌等［11-12］基于自然駕駛數(shù)據(jù)集和車輛的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，篩選危險(xiǎn)場(chǎng)景，根據(jù)發(fā)生780 例事故的危險(xiǎn)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了測(cè)試場(chǎng)景，以最大制動(dòng)減速度和緊急制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)AEB 系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。胡遠(yuǎn)志等［13］搭建了前車靜止（Car to Car Stationary，CCRs）與前車制動(dòng)（Car to Car Braking，CCRb）場(chǎng)景，采用基于安全距離的控制策略與基于碰撞時(shí)間的控制策略，以制動(dòng)距離作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)了不同AEB 系統(tǒng)控制策略在不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)。彭憶強(qiáng)等［14］依據(jù)我國(guó)事故類型、傷亡人數(shù)和財(cái)產(chǎn)損失等數(shù)據(jù)，提出我國(guó)城市道路的AEB 系統(tǒng)不同測(cè)試工況，并以速度減少量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)實(shí)車測(cè)試驗(yàn)證評(píng)價(jià)方法。以上研究豐富和完善了AEB 系統(tǒng)測(cè)試評(píng)價(jià)理論和技術(shù)，但也存在著不足之處，主要表現(xiàn)為：測(cè)試場(chǎng)景均未反映雨霧等危險(xiǎn)復(fù)雜天氣情況；評(píng)價(jià)方法采用單一指標(biāo)，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況存在較大偏差。

綜上所述，為了提高AEB 系統(tǒng)測(cè)試評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，完善AEB 系統(tǒng)的測(cè)試評(píng)價(jià)體系，本文考慮復(fù)雜氣象條件，采用NAIS 的事故數(shù)據(jù)，參考C-NCAP 測(cè)試規(guī)程［15］，構(gòu)建多個(gè)測(cè)試場(chǎng)景；引入層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）搭建AEB 系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)模型，以碰撞時(shí)間（Time to Collision，TTC）、速度減少量百分比、相對(duì)距離和最大減速度等4 個(gè)與車輛制動(dòng)相關(guān)因素作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，提出了AEB 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法；在PreScan-Simulink 平臺(tái)上搭建了仿真測(cè)試場(chǎng)景，應(yīng)用所提方法進(jìn)行了測(cè)試評(píng)價(jià)，并與傳統(tǒng)的單一指標(biāo)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。

1 AEB系統(tǒng)測(cè)試場(chǎng)景構(gòu)建

研究AEB 系統(tǒng)測(cè)試場(chǎng)景，需要基于交通事故的具體情況，構(gòu)建AEB 系統(tǒng)測(cè)試方法［14］。根據(jù)NAIS的499例機(jī)動(dòng)車碰撞事故數(shù)據(jù)，按天氣類型和事故對(duì)象統(tǒng)計(jì)的結(jié)果見表1。

表1 NAIS事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

根據(jù)天氣類型，可以分為晴天、陰天和惡劣天氣3 類，由表1 可知，晴朗天氣下事故占比為70.25%，雨霧天氣下事故占比為14.10%，這說(shuō)明雨霧等復(fù)雜氣象條件是車輛測(cè)試場(chǎng)景不可回避的。根據(jù)車輛事故對(duì)象可分為與機(jī)動(dòng)車、與兩輪車、與行人和與單車4 類，分別占比為40.17%、19.10%、15.76%和24.97%。根據(jù)中國(guó)交通事故深入調(diào)查（China In-Depth Traffic Accident Study，CIDAS）報(bào)告［16］，制動(dòng)不及時(shí)導(dǎo)致交通事故的占比約為15%。根據(jù)公安部交通管理局公布的數(shù)據(jù)［17］，約50%是由前車過(guò)慢行駛而引起追尾，此外，前車突然變道引發(fā)追尾事故，也占有一定比重。因此，在設(shè)計(jì)測(cè)試場(chǎng)景時(shí)，還需要考慮車輛偏置碰撞的情況［5］。由于機(jī)動(dòng)車在良好天氣下和對(duì)機(jī)動(dòng)車碰撞事故占比最大，構(gòu)建良好天氣下對(duì)機(jī)動(dòng)車測(cè)試的場(chǎng)景更符合實(shí)際情況。而機(jī)動(dòng)車在雨霧天氣和對(duì)兩輪車以及對(duì)行人也占有一定比例，且被測(cè)對(duì)象的體積大小會(huì)影響傳感器的識(shí)別效果，因此，考慮到霧天能見度比雨天更低，且行人體積相對(duì)于兩輪車更小，為了更客觀地反映AEB 系統(tǒng)在雨霧天氣下的性能，需要設(shè)置雨天機(jī)動(dòng)車對(duì)兩輪車碰撞和霧天機(jī)動(dòng)車對(duì)行人碰撞的測(cè)試場(chǎng)景。

綜合考慮天氣類型、事故對(duì)象和偏置碰撞因素，參考C-NCAP 的AEB 系統(tǒng)試驗(yàn)方法［15］，針對(duì)機(jī)動(dòng)車、自行車、摩托車和行人在良好天氣、雨天和霧天3 種天氣下，以及25%、50%和75%偏置碰撞情況下，構(gòu)建了前車靜止、前車制動(dòng)、前車低勻速、騎行者橫穿馬路、騎行者沿路、行人橫穿馬路和行人沿路等7類，共計(jì)17個(gè)AEB系統(tǒng)測(cè)試場(chǎng)景。

2 AEB系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法

2.1 AEB評(píng)價(jià)層次模型

AHP是一種常用的多準(zhǔn)則決策方法，可以對(duì)定性問(wèn)題進(jìn)行定量分析，在眾多領(lǐng)域評(píng)價(jià)方面有著廣泛的應(yīng)用，本文考慮應(yīng)用該方法對(duì)AEB 系統(tǒng)在不同測(cè)試場(chǎng)景下進(jìn)行評(píng)價(jià)。

AHP包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層，可分別用M、Z和F表示。根據(jù)構(gòu)建的測(cè)試場(chǎng)景與AHP原理，將天氣類型作為準(zhǔn)則層Z1，事故對(duì)象作為準(zhǔn)則層Z2，各種偏置工況作為方案層F，對(duì)應(yīng)上述7 類共17 個(gè)測(cè)試場(chǎng)景，建立AEB 系統(tǒng)評(píng)價(jià)層次模型，如圖1所示。

圖1 AEB評(píng)價(jià)層次模型

2.2 判斷矩陣確定

在AEB 系統(tǒng)評(píng)價(jià)模型中，層間元素的相對(duì)重要性，可用判斷矩陣來(lái)表示。先對(duì)同層元素進(jìn)行兩兩比較，再利用九分位比率將重要程度數(shù)值量化，則目標(biāo)層M相對(duì)準(zhǔn)則層Z1的判斷矩陣A可表示為：

根據(jù)3 類天氣條件，可建立3 個(gè)準(zhǔn)則層Z1與準(zhǔn)則層Z2之間的判斷矩陣。以圖1 的雨天場(chǎng)景為例，該準(zhǔn)則層Z2（雨天）對(duì)方案層F（騎行者橫穿與騎行者沿路場(chǎng)景）的判斷矩陣B可表示為：

根據(jù)事故對(duì)象，可建立7 個(gè)準(zhǔn)則層Z2與方案層F 的判斷矩陣。以圖1 的行人橫穿馬路場(chǎng)景為例，該準(zhǔn)則層Z2對(duì)方案層F的判斷矩陣C可表示為：

按照AHP 方法原理，為了比較元素的重要性，判斷矩陣中元素的取值一般有1、3、5、7、9、1/3、1/5、1/7 和1/9 一共9 個(gè)標(biāo)度，這9 個(gè)標(biāo)度的具體含義見表2［18］，且對(duì)角線元素互為倒數(shù)。

表2 判斷矩陣取值含義

為了得到目標(biāo)層M 相對(duì)準(zhǔn)則層Z1的判斷矩陣A，這里選取了公安部全國(guó)道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)［17］公布的2017 年全國(guó)不同天氣類型下道路交通事故數(shù)據(jù)，和文獻(xiàn)［19］中的2005～2014 年全國(guó)不同天氣類型交通事故數(shù)據(jù)，進(jìn)行計(jì)算確定。

按照良好天氣、雨天和霧天統(tǒng)計(jì)事故頻率，可以得到不同類型天氣下的事故比例，結(jié)果如圖2所示。

圖2 不同類型天氣下事故比例

由圖2 可知，良好天氣、雨天與霧天的事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果形態(tài)基本保持一致，據(jù)此可確定判斷矩陣A的參數(shù)取值。由于良好天氣的事故比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于雨天與霧天，可認(rèn)為該因素非常重要；雨天的事故比例稍大于霧天，可認(rèn)為雨天比霧天稍微更重要。結(jié)合表2 中判斷矩陣的取值含義，可確定判斷矩陣A為：

經(jīng)計(jì)算可得判斷矩陣A的最大特征值為3.080 3，其對(duì)應(yīng)的特征向量為（3.979 1，0.753 9，0.333 3），則歸一化后向量為（0.785 4，0.148 8，0.065 8）。

為了計(jì)算準(zhǔn)則層Z1與準(zhǔn)則層Z2之間的判斷矩陣，以圖1 中的雨天場(chǎng)景為例，在參考文獻(xiàn)［9］中469 起汽車與兩輪車碰撞事故數(shù)據(jù)中，因騎行者橫穿馬路事故比例大于騎行者沿路場(chǎng)景比例，可認(rèn)為騎行者橫穿馬路場(chǎng)景相對(duì)騎行者沿路場(chǎng)景的重要性更顯著，因此準(zhǔn)則層Z1與準(zhǔn)則層Z2之間的判斷矩陣B可表示為：

同理，可求得判斷矩陣B最大特征值為2.00，最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量為（2.236 0，0.447 2），則歸一化特征向量為（0.833 3，0.167 7）。其中的元素分別對(duì)應(yīng)騎行者橫穿馬路和騎行者沿路場(chǎng)景的權(quán)重系數(shù)。

為了計(jì)算準(zhǔn)則層Z2對(duì)方案層F 的判斷矩陣，以圖1 中的霧天行人橫穿馬路場(chǎng)景為例，在參考文獻(xiàn)［20］基于CIDAS 的198 起直行車輛，且速度不超過(guò)80 km/h 的碰撞事故數(shù)據(jù)中，統(tǒng)計(jì)了行人近端與遠(yuǎn)端橫穿馬路場(chǎng)景的事故占比，結(jié)果見表3。

表3 行人橫穿馬路事故比例

據(jù)此建立準(zhǔn)則層Z2與方案中F 的判斷矩陣C為：

同理，求解可得C的最大特征值為4.010 3，對(duì)應(yīng)的特征向量為（2.059 8，0.638 9，1.189 2，0.638 9），則歸一化特征向量為（0.455 0，0.141 1，0.262 7，0.141 1）。

以此類推，可構(gòu)建其余各層次判斷矩陣，得到對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。經(jīng)過(guò)計(jì)算，良好天氣場(chǎng)景下的權(quán)重為：0.097 7，0.715 3 和0.187 0。霧天場(chǎng)景下的權(quán)重為：0.750 0 和0.250 0；前車靜止場(chǎng)景下的權(quán)重為：0.192 9，0.701 0 和0.106 1；前車低勻速工況的權(quán)重為：0.131 1，0.660 8 和0.208 1；前車制動(dòng)工況的權(quán)重為：0.091 9，0.215 1，0.238 1 和0.454 9；騎行者橫穿工況的權(quán)重為：0.333 3 和0.666 7；騎行者沿路工況的權(quán)重為：0.500 0 和0.500 0；行人沿路場(chǎng)景的權(quán)重為：0.500 0 和0.500 0。

2.3 一致性檢驗(yàn)

由于判斷矩陣是通過(guò)同層元素兩兩比較得到的，難免帶有一定程度的主觀性，為了保證對(duì)多因素問(wèn)題評(píng)價(jià)的一致性，減小主觀判斷帶來(lái)的影響，使評(píng)價(jià)結(jié)果更可靠，還需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

根據(jù)AHP 方法可知，一致性指標(biāo)計(jì)算公式為CI =(λmax-n)/(n- 1)，其中λmax為判斷矩陣的最大特征值，n為判斷矩陣階數(shù)；平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，可用來(lái)判別不同階數(shù)判斷矩陣的一致性，RI值的確定可參考表4［21］。進(jìn)一步可得到一致性比率CR = CI/RI，如果CR＜ 0.10，則表明判斷矩陣具有良好的一致性。

表4 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI值

根據(jù)前面的計(jì)算，已知判斷矩陣A的最大特征值為3.080 3，n= 3，計(jì)算得CI=0.040 15，查表4可得RI=0.520 0，則CR=0.077 0，由于CR＜ 0.10，可判斷矩陣A具有良好的一致性。判斷矩陣B的最大特征值為2.00，n=2，得CI=0，查表4 可得RI=0，則CR=0，由于CR＜0.10，可判斷矩陣B具有良好的一致性。判斷矩陣C的最大特征值為4.010 3，n=4，得CI=0.003 5，查表4可得RI=0.89，則CR=0.003 9，由于CR＜ 0.10，可判斷矩陣C具有良好的一致性。同理，可求得其他判斷矩陣的一致性比率CR，結(jié)果均小于0.10，均具有良好的一致性。

2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)

現(xiàn)有的AEB 系統(tǒng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)程多以是否避免碰撞作為評(píng)價(jià)依據(jù)，按照打分要求進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)指標(biāo)常采用單一參數(shù)，如相對(duì)距離或者速度減少量，所以存在片面性，難以全面評(píng)價(jià)安全性，甚至可能導(dǎo)致錯(cuò)誤評(píng)價(jià)。例如，選取速度減少量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，雖然兩輛測(cè)試車輛制動(dòng)時(shí)刻可能不同，導(dǎo)致制動(dòng)后的相對(duì)距離也不同，但都能避免碰撞，因此最終的評(píng)價(jià)結(jié)果是相同的。如果開始制動(dòng)時(shí)刻較早，制動(dòng)后的相對(duì)距離較遠(yuǎn)，這種情況可能會(huì)影響交通通行效率，導(dǎo)致AEB 系統(tǒng)決策錯(cuò)誤，引起頻繁制動(dòng)，因此為了避免類似情況發(fā)生，需要考慮多指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法，全面評(píng)價(jià)AEB性能。

由于碰撞時(shí)間可以判斷車輛制動(dòng)時(shí)刻，采用速度減少量可以評(píng)價(jià)車輛制動(dòng)效率，采用相對(duì)距離可以評(píng)價(jià)車輛制動(dòng)安全性，采用最大制動(dòng)減速度可以評(píng)價(jià)乘員的舒適性和緊急制動(dòng)時(shí)車輛安全性。因此，本文引入以上4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)AEB 系統(tǒng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

1）碰撞時(shí)間TTC。TTC 指車輛以當(dāng)前車速行駛時(shí)與前車發(fā)生碰撞所需要的時(shí)間。TTC 較大時(shí)，AEB系統(tǒng)介入早，制動(dòng)效果好，不易發(fā)生碰撞，但會(huì)影響車輛的行駛狀態(tài)，出現(xiàn)頻繁制動(dòng)，降低駕駛員駕駛體驗(yàn)；AEB系統(tǒng)起作用過(guò)遲會(huì)導(dǎo)致相對(duì)距離變短，容易發(fā)生碰撞。TTC的計(jì)算如式（7）所示。

式中：Drel為兩車相對(duì)車速；Vrel為兩車相對(duì)距離。

2）相對(duì)距離d。d為被測(cè)車輛制動(dòng)減速停止時(shí)與前方目標(biāo)的縱向距離，一般車輛停止后與前車保持距離為0.50～3.00 m。相對(duì)距離越大，制動(dòng)安全性越好，但是制動(dòng)時(shí)刻過(guò)早可能會(huì)影響交通通行效率。

3）速度減少量百分比η。車速能直接影響汽車制動(dòng)安全性， 不同車速造成的傷害不同，SEARSON 等［22］的研究表明，車輛速度減少5%，事故致死率降低30%。為了統(tǒng)一不同車速對(duì)安全性的評(píng)價(jià)，采用速度減少量百分比作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。η越小，碰撞發(fā)生的概率越大，安全性越低。η的計(jì)算如式（8）所示。

式中：V0為制動(dòng)初速度；V1為碰撞速度。

4）最大制動(dòng)減速度a。a為車輛制動(dòng)到停止過(guò)程中的減速度最大值，反映制動(dòng)效能。如果緊急情況下制動(dòng)減速度過(guò)小，難以保證車輛的安全性；如果減速度過(guò)大，可能導(dǎo)致車輛失控，影響乘員舒適性。

以上4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)存在相關(guān)性，可在使用時(shí)根據(jù)實(shí)際需求賦予不同的權(quán)重系數(shù)。

2.5 綜合評(píng)價(jià)

評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分過(guò)程可參考相關(guān)AEB 評(píng)價(jià)規(guī)程，如速度減少量百分比指標(biāo)評(píng)分可參考C-NCAP管理規(guī)范［15］和智能汽車集成系統(tǒng)試驗(yàn)區(qū)的AEB 評(píng)價(jià)規(guī)程［23］，具體見表5。相對(duì)距離評(píng)價(jià)得分參考中國(guó)汽車工程研究院股份有限公司的自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)評(píng)分規(guī)則［23］，具體見表6。其他指標(biāo)得分可采用類似方法得到。

表5 速度減少量百分比得分表

表6 相對(duì)距離得分表

單個(gè)場(chǎng)景i的測(cè)試分?jǐn)?shù)Ti可按式（9） 計(jì)算得到。

式中：S為評(píng)價(jià)所用總分制數(shù)值；k為測(cè)試場(chǎng)景i的測(cè)試車速數(shù)量；m為測(cè)試車速編號(hào)，m=(1，2，…，k)；λm，ηm，δm和σm分別對(duì)應(yīng)第m個(gè)車速測(cè)試時(shí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)TTC、d、η和a的評(píng)分；ω1，ω2，ω3和ω4分別對(duì)應(yīng)4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

設(shè)Total 為綜合得分，可按照式（10）對(duì)不同場(chǎng)景加權(quán)求和得到。

式中：n為測(cè)試場(chǎng)景總數(shù)；αi為不同場(chǎng)景的權(quán)重。

最后，根據(jù)綜合得分按照表7 對(duì)AEB 系統(tǒng)進(jìn)行等級(jí)評(píng)定。

表7 評(píng)價(jià)等級(jí)表

3 AEB系統(tǒng)測(cè)試方案仿真應(yīng)用和評(píng)價(jià)

為了驗(yàn)證AEB 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法，以圖1 中的部分場(chǎng)景為例，設(shè)計(jì)AEB 系統(tǒng)仿真測(cè)試方案進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3.1 AEB系統(tǒng)測(cè)試方案

AEB系統(tǒng)通過(guò)傳感器感知自車周圍環(huán)境，根據(jù)算法判斷是否會(huì)發(fā)生碰撞，當(dāng)檢測(cè)有碰撞危險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)制動(dòng)避免碰撞或者減少碰撞時(shí)的車速。這里測(cè)試車輛選用PreScan 中的Audi_A8 Sedan，搭載的AEB 系統(tǒng)采用基于TTC 的控制策略，其控制邏輯為：TTTC＞ 3.00 s，系統(tǒng)不制動(dòng)，但會(huì)有聲音警告；當(dāng)0.75 s ＜TTTC≤ 3.00 s時(shí)，系統(tǒng)持續(xù)發(fā)出制動(dòng)警告并進(jìn)行部分制動(dòng)；當(dāng)TTTC≤ 0.75 s時(shí)，AEB系統(tǒng)完全制動(dòng)。

被測(cè)車輛裝有毫米波雷達(dá)，可以測(cè)量前后兩車的車速、距離等信息，并被傳遞給AEB 系統(tǒng)。毫米波雷達(dá)在雨霧等不同環(huán)境中性能會(huì)有衰退，導(dǎo)致汽車的環(huán)境感知能力降低，如雨會(huì)吸收毫米波，且隨著雨速、雨滴大小、分布、溫度頻率和路徑的變化而變化，因此本文參考PreScan 中大雨天氣的衰減強(qiáng)度，設(shè)置傳感器衰減強(qiáng)度為3.835 dB/km，大雨天氣雨滴垂直速度4.70 m/s，直徑1.23 mm，密度為452.00 particles/m3。同樣霧也可使毫米波衰減，但通常衰減量比雨小，這里設(shè)置為3.000 dB/km，霧天能見距離200 m。

這里按照天氣類型，選取了3 個(gè)典型測(cè)試場(chǎng)景，參考C-NCAP 管理規(guī)程，確定不同場(chǎng)景下被測(cè)車輛的車速范圍和大小與兩輪車、行人的速度，給出雨霧天氣下的AEB 系統(tǒng)測(cè)試方案，其他場(chǎng)景與此類似。

3.1.1 前車靜止場(chǎng)景測(cè)試

良好天氣下，前車靜止場(chǎng)景50%偏置，車速為20、30、40、50 km/h的測(cè)試結(jié)果如圖3所示。TTC的變化可由式（7）計(jì)算，由圖3 中可知，各個(gè)測(cè)試車速下的TTC 和相對(duì)距離d的最小值都隨著測(cè)試車速的增加而減小；在相對(duì)距離d保持之后，車速趨近于0 時(shí)，TTC 瞬間增大。在該場(chǎng)景下測(cè)試車輛均未發(fā)生碰撞，且測(cè)試車輛停止后與前車保持了一定的安全距離。

圖3 前車靜止場(chǎng)景測(cè)試結(jié)果

3.1.2 騎行者沿路場(chǎng)景測(cè)試

雨天騎行者沿路場(chǎng)景25%偏置，車速為30、40、50、60 km/h 的測(cè)試結(jié)果如圖4 所示。由圖4可知，各個(gè)測(cè)試車速下TTC 和相對(duì)距離d的最小值也都隨著測(cè)試車速的增加而減小，測(cè)試車輛在30、40、50 km/h的車速下均能避免與騎行者發(fā)生碰撞，相對(duì)距離分別為1.60、1.12、0.65 m；在60 km/h 的測(cè)試車速下，車輛已經(jīng)無(wú)法避免碰撞，此時(shí)速度減少了60%，可有效減輕碰撞帶來(lái)的危害。此外，圖4b的相對(duì)距離會(huì)有所上升，這主要是由于騎行者在被測(cè)車輛停止時(shí)，仍然會(huì)保持當(dāng)前的速度繼續(xù)行駛所致。

圖4 騎行者沿路場(chǎng)景測(cè)試結(jié)果

3.1.3 霧天行人遠(yuǎn)端橫穿場(chǎng)景測(cè)試

霧天行人遠(yuǎn)端橫穿25%偏置場(chǎng)景，車速為20、30、40、50、60 km/h的測(cè)試結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，在0～2 s 內(nèi)，由于霧天能見度低以及行人體積相對(duì)較小，AEB系統(tǒng)的傳感器未能檢測(cè)到橫穿行人，所以TTC 保持在默認(rèn)值20 s。由測(cè)試結(jié)果圖5b可知，車輛在20、30、40、50 km/h 的車速下能安全制動(dòng)，避免與橫穿行人發(fā)生碰撞。當(dāng)車速超過(guò)60 km/h 時(shí)，此時(shí)相對(duì)距離已經(jīng)為0，表明發(fā)生碰撞；由圖5c 可知，碰撞時(shí)刻車速為6 m/s，但是速度減少了60%，能有效減輕碰撞對(duì)行人的傷害。

圖5 行人橫穿場(chǎng)景測(cè)試結(jié)果

3.2 AEB系統(tǒng)測(cè)試綜合評(píng)價(jià)

AEB 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法綜合了不同天氣類型、場(chǎng)景和指標(biāo)相互之間的重要程度，可以系統(tǒng)地評(píng)價(jià)AEB系統(tǒng)。為了說(shuō)明測(cè)試評(píng)價(jià)過(guò)程，根據(jù)構(gòu)建測(cè)試場(chǎng)景時(shí)考慮的天氣類型，事故對(duì)象與偏置情況等因素，選取良好天氣下的前車靜止場(chǎng)景CCRs-50（場(chǎng)景A）、雨天騎行者橫穿馬路CBNA-50（場(chǎng)景B）、騎行者沿路CBLA-25（場(chǎng)景C）、霧天行人橫穿CPFA-25（場(chǎng)景D）和行人沿路CPLA-50（場(chǎng)景E）等5個(gè)測(cè)試場(chǎng)景進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

按照AEB 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法，根據(jù)2.2 節(jié)構(gòu)建判斷矩陣，計(jì)算各個(gè)場(chǎng)景的權(quán)重，得到αi分別為0.39、0.30、0.09、0.16 和0.06；分場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試，可得到5 種場(chǎng)景下的碰撞時(shí)間、相對(duì)距離、速度減少量百分比和最大制動(dòng)減速度；按照2.5 節(jié)進(jìn)行綜合評(píng)分。

由于主要考慮制動(dòng)安全性，所以速度減少量指標(biāo)最重要，最大制動(dòng)減速度重要度最小，而相對(duì)距離與TTC同等重要，介于中間程度。據(jù)此可構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣E為：

經(jīng)計(jì)算，可得ω1= 0.23，ω2= 0.23，ω3= 0.45和ω4= 0.09。這里采用十分制，按照2.5 節(jié)評(píng)分方法，參考相關(guān)AEB 系統(tǒng)評(píng)價(jià)規(guī)程，分別按4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，然后根據(jù)式（9）可得到場(chǎng)景i的測(cè)試分?jǐn)?shù)Ti，見表8。

根據(jù)式（10）得到綜合評(píng)分STotal=6.610 7，根據(jù)表7可得到評(píng)價(jià)結(jié)果為良好。

而按照采用單一指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，如速度減少量，經(jīng)計(jì)算最終得分為9.015 0分，由表7可知，屬于優(yōu)秀水平。

這種偏差是由于單一指標(biāo)評(píng)價(jià)AEB 系統(tǒng)的不足導(dǎo)致的。由于僅考慮一個(gè)速度減少量指標(biāo)時(shí)，只要速度減少量相同，則相同場(chǎng)景下的評(píng)價(jià)得分就會(huì)相同。此外，在本次測(cè)試中，發(fā)現(xiàn)雨天霧天場(chǎng)景中多次發(fā)生碰撞，難以支撐AEB 系統(tǒng)為優(yōu)秀的評(píng)級(jí)，因此，采用單一指標(biāo)得到的評(píng)價(jià)結(jié)果難以客觀地反映AEB系統(tǒng)的實(shí)際性能。

因?yàn)楸疚乃岢龅腁EB 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法，不僅考慮了評(píng)價(jià)車輛制動(dòng)效率的速度減少量，而且考慮了判斷車輛制動(dòng)時(shí)刻的碰撞時(shí)間，評(píng)價(jià)車輛制動(dòng)安全性的相對(duì)距離，以及評(píng)價(jià)乘員的舒適性和緊急制動(dòng)時(shí)車輛安全性的最大制動(dòng)減速度，同時(shí)該方法也考慮了測(cè)試場(chǎng)景的權(quán)重，避免了簡(jiǎn)單測(cè)試場(chǎng)景得分偏高而復(fù)雜測(cè)試場(chǎng)景得分偏低的問(wèn)題，所以評(píng)價(jià)結(jié)果更準(zhǔn)確、更客觀。

4 結(jié)論

針對(duì)當(dāng)前AEB 系統(tǒng)測(cè)試評(píng)價(jià)存在復(fù)雜氣象因素考慮不足和評(píng)價(jià)結(jié)果難以客觀反映AEB 系統(tǒng)實(shí)際性能的問(wèn)題，構(gòu)建了AEB 系統(tǒng)測(cè)試場(chǎng)景，提出AEB系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法，研究了測(cè)試方案的仿真應(yīng)用和評(píng)價(jià)，具體結(jié)論如下。

1） 根據(jù)NAIS 數(shù)據(jù)并參考C-NCAP（2021），綜合考慮天氣因素對(duì)AEB 系統(tǒng)的影響，給出了良好天氣、雨天和霧天的7類共17個(gè)AEB測(cè)試場(chǎng)景。

2）利用AHP 建立AEB 系統(tǒng)評(píng)價(jià)層次模型，確定判斷矩陣，計(jì)算權(quán)重系數(shù)，引入碰撞時(shí)間、相對(duì)距離、最大制動(dòng)減速度和速度減少量百分比等4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，提出了AEB系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法。

3）在PreScan 平臺(tái)上搭建了測(cè)試場(chǎng)景，應(yīng)用AEB系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)被測(cè)車輛進(jìn)行評(píng)價(jià)，與單一的速度減少量百分比評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了方法的有效性，并剖析了其評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀和更準(zhǔn)確的原因。

上述結(jié)論是在理論分析和仿真試驗(yàn)的基礎(chǔ)上得到的，基于構(gòu)建的測(cè)試場(chǎng)景，開展實(shí)車測(cè)試驗(yàn)證AEB系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法，是后續(xù)研究的主要工作。