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初探自動(dòng)駕駛的事故場(chǎng)景

2022-01-15 10:13:35·  來(lái)源：廣汽研究院集成安全技術(shù)部  
　
初探自動(dòng)駕駛的事故場(chǎng)景自動(dòng)駕駛技術(shù)可以有效地減少交通事故的發(fā)生率是一個(gè)行業(yè)共識(shí)，但不完全的自動(dòng)駕駛技術(shù)和不完全的市場(chǎng)占有率仍然會(huì)在未來(lái)的20~30年引發(fā)大
初探自動(dòng)駕駛的事故場(chǎng)景
自動(dòng)駕駛技術(shù)可以有效地減少交通事故的發(fā)生率是一個(gè)行業(yè)共識(shí)，但不完全的自動(dòng)駕駛技術(shù)和不完全的市場(chǎng)占有率仍然會(huì)在未來(lái)的20~30年引發(fā)大量的交通事故。歐盟OSCCAR項(xiàng)目和美國(guó)NTSHA給出了相似的結(jié)論：依據(jù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)市場(chǎng)滲透的樂(lè)觀預(yù)測(cè)（圖1），最早在 2045 年，自動(dòng)駕駛汽車(chē)和傳統(tǒng)汽車(chē)將在歐盟境內(nèi)的道路上平等分布。自動(dòng)駕駛汽車(chē)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都會(huì)面臨與當(dāng)前事故情況相當(dāng)?shù)氖鹿省?/span>此外，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全標(biāo)準(zhǔn)可能比現(xiàn)有車(chē)輛更高，并且可能受到更多的審查。因此，乘員保護(hù)技術(shù)的升級(jí)是必然的。
PIC.01
歐盟自動(dòng)駕駛汽車(chē)市場(chǎng)占有率的樂(lè)觀預(yù)測(cè)

01、混合交通的事故場(chǎng)景和工況
我們熟悉的標(biāo)準(zhǔn)碰撞工況——無(wú)論是法規(guī)規(guī)定的，還是NCAP和CIASI規(guī)程中的，都源自于對(duì)過(guò)往交通事故的統(tǒng)計(jì)。當(dāng)一類事故的傷亡占比足以引起社會(huì)普遍關(guān)注時(shí)，我們就設(shè)置一個(gè)碰撞工況用于考察車(chē)輛在這一類事故的表現(xiàn)。而工況具體的參數(shù)設(shè)定（如碰撞速度、角度、重疊率等）需要進(jìn)一步分析這類事故中的人員傷害數(shù)據(jù)，從而選取一組足以覆蓋大部分傷害程度（如60%）的參數(shù)。
然而當(dāng)自動(dòng)駕駛技術(shù)快速引入市場(chǎng)時(shí)，這些只包含人類駕駛的事故數(shù)據(jù)無(wú)法反映自動(dòng)駕駛技術(shù)對(duì)交通事故的改變，而且數(shù)據(jù)累積是一個(gè)緩慢的過(guò)程，因此，這套傳統(tǒng)的定義標(biāo)準(zhǔn)工況的方法顯得太過(guò)滯后，無(wú)法及時(shí)指引車(chē)輛安全技術(shù)適應(yīng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。
于是“在自動(dòng)駕駛汽車(chē)參與道路交通的情況下交通事故是什么樣的”成了首先需要解答的問(wèn)題。2018年歐盟OSCCAR（Future occupant safety for crashes in cars）項(xiàng)目公布了一份關(guān)于“自動(dòng)駕駛汽車(chē)混合交通下事故場(chǎng)景預(yù)測(cè)”的報(bào)告，給出了包含碰撞工況、乘員姿態(tài)和乘員特征的測(cè)試矩陣。
OSCCAR項(xiàng)目的基本思路是：首先在現(xiàn)有事故數(shù)據(jù)庫(kù)的事故中通過(guò)自下而上（圖2）和自上而下法（圖4）排除掉自動(dòng)駕駛技術(shù)可以避免和降低至低傷害的事故，然后對(duì)剩余事故再進(jìn)行聚類，并引入新的乘員姿態(tài)和特征形成測(cè)試工況。

自下而上排除法示意圖
在自下而上法中，首先在兩車(chē)和單車(chē)的事故中挑選出駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）可以起作用的事故，并基于標(biāo)準(zhǔn)的事故重建場(chǎng)景和主動(dòng)安全仿真方法估計(jì)ADAS的作用。排除掉ADAS可以避免的事故后，將剩余事故碰撞時(shí)刻的車(chē)輛狀況作為邊界條件輸入標(biāo)準(zhǔn)的被動(dòng)安全仿真場(chǎng)景，排除掉輕傷事故。最后，認(rèn)為剩下的事故便是即使ADAS作用仍然會(huì)造成嚴(yán)重傷害的事故。實(shí)際上前瞻室也用了相似的方法對(duì)CIDAS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了預(yù)研。這個(gè)方法從邏輯上看十分完美，但我們實(shí)踐發(fā)現(xiàn)當(dāng)中仍然存在許多問(wèn)題，如碰撞前的交通情況、ADAS性能、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)控制都難以復(fù)現(xiàn)和進(jìn)行統(tǒng)一仿真。OSCCAR項(xiàng)目同樣提出了這些的問(wèn)題，他們的解決方案是建立OSCCAR標(biāo)準(zhǔn)的交通流、AEB模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型和約束系統(tǒng)模型進(jìn)行估算（圖3）。因此，盡管自下而上法目的是估計(jì)ADAS對(duì)未來(lái)事故情況的影響，但其過(guò)程并不完美。
OSCCAR標(biāo)準(zhǔn)的雷達(dá)模型、AEB模型、交通流模型

自上而下排除法示意圖
自上而下法則比較簡(jiǎn)單明了。在自動(dòng)駕駛可以完全避免人為錯(cuò)誤（超速、違反路權(quán)）的假設(shè)下，首先找出這些人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的事故，然后對(duì)這些人為錯(cuò)誤逐個(gè)假設(shè)自動(dòng)駕駛?cè)〈祟愸{駛，看看剩下哪些事故是即使自動(dòng)駕駛也無(wú)法避免的事故，如圖5所示。

自上而下法的應(yīng)用示例
利用這兩個(gè)方法對(duì)德國(guó)的事故進(jìn)行分析并外推至全歐洲，得到如圖6所示的結(jié)論：仍有39%的城市事故、41%的非城市事故、48%的高速路事故是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)無(wú)法避免的事故。并且這些事故仍然包含了所有現(xiàn)有的事類型。圖7展示了幾個(gè)主要國(guó)家的剩余事故場(chǎng)景。最后，OSCCAR總結(jié)性地給出了圖8所示的5個(gè)典型的剩余事故場(chǎng)景。
剩余事故的總體情況
主要國(guó)家的剩余事故場(chǎng)景
典型剩余事故場(chǎng)景示意圖
在得到剩余事故場(chǎng)景后，又通過(guò)聚類法進(jìn)一步分析單一場(chǎng)景中碰撞速度、碰撞角度、碰撞重疊率等參數(shù)的占比，從而得到更具體的碰撞工況。圖9展示了瑞典十字路口的剩余事故聚類情況。
瑞典十字路口的剩余事故聚類情況
可以看到盡管OSCCAR尋找的是“自動(dòng)駕駛汽車(chē)混合交通下的事故場(chǎng)景”，但他們沒(méi)有提出新的碰撞場(chǎng)景，而是基于現(xiàn)有的碰撞數(shù)據(jù)庫(kù)找出剩余碰撞場(chǎng)景，并區(qū)分出更精細(xì)的碰撞工況。因此，某種意義上OSCCAR項(xiàng)目是在指引面向特定工況的安全開(kāi)發(fā)向面向真實(shí)事故的安全開(kāi)發(fā)進(jìn)行升級(jí)。
02、新增的乘員姿態(tài)和特征
可以想象自動(dòng)駕駛汽車(chē)一定會(huì)增加乘員的坐姿變化（如朝后朝內(nèi)的坐姿朝向、躺姿增加等）。因此， OSCCAR項(xiàng)目提倡未來(lái)的安全開(kāi)發(fā)還需要同時(shí)考慮多樣的乘員坐姿、碰撞前的乘員姿態(tài)變化和不同的乘員特征。在OSCCAR項(xiàng)目的另一份報(bào)告（Test Case Matrix and selecting Demonstrator Test Cases）展示了他們所考慮的乘員坐姿（圖10~12）。
新增的座椅朝向

新增的上軀干姿態(tài)
新增的座椅俯仰角和相應(yīng)的乘員全身姿態(tài)

03、乘員安全開(kāi)發(fā)面臨的問(wèn)題
美國(guó)NTSHA在面對(duì)自動(dòng)駕駛影響下的車(chē)輛安全有著和歐盟OSCCAR相似的思路，但他們似乎更加務(wù)實(shí)，最近他們公布了三份關(guān)于自動(dòng)駕駛乘員安全的報(bào)告中指出了三個(gè)問(wèn)題。
一是盡管有統(tǒng)計(jì)表明某些情況下乘員離位會(huì)造成一些部位的傷害加大（圖13），但現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)能在統(tǒng)計(jì)學(xué)上體現(xiàn)出乘員在位和離位對(duì)傷害的影響有顯著差異?！半x位乘員”的年齡比“在位乘員”小10歲，年齡差異造成的影響比姿態(tài)更大。
乘員離位和在位的傷害對(duì)比
二是現(xiàn)有的有限元假人的仿生性能仍需提高。圖14展示了GHBMC-50-O和GHBMC-50-OS有限元假人在躺姿斜碰工況下各部位響應(yīng)曲線與尸體假人的相似度評(píng)價(jià)?？梢钥吹皆u(píng)價(jià)普遍不高。

GHBMC-50-O和GHBMC-50-OS仿生特性評(píng)價(jià)
三是現(xiàn)有的有限元假人仍然存在許多工程計(jì)算問(wèn)題需要解決。如單元負(fù)體積和干涉（圖15）、姿態(tài)調(diào)整范圍有限（圖16）、關(guān)節(jié)剛度偏大等問(wèn)題。
單元負(fù)體積和干涉
不能只靠重力作用躺平
從OSCCAR項(xiàng)目的路線圖（圖17）看，行業(yè)基本實(shí)現(xiàn)了2021年的目標(biāo)：1、獲得未來(lái)的碰撞場(chǎng)景；2、建立預(yù)碰撞階段的仿真假人；3、仿真假人能夠覆蓋各種乘員特征；4、知道如何應(yīng)用仿真假人進(jìn)行虛擬評(píng)測(cè)。但面對(duì)2025年的目標(biāo)：1、完善仿真假人和虛擬評(píng)測(cè)方法；2、對(duì)高級(jí)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的坐姿乘員達(dá)成統(tǒng)一的虛擬評(píng)測(cè)方法，并引入歐洲市場(chǎng)，行業(yè)前沿仍然有許多工作需要做。
OSCCAR項(xiàng)目路線圖

結(jié)語(yǔ)
若要按照OSCCAR項(xiàng)目的思路應(yīng)對(duì)未來(lái)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的安全開(kāi)發(fā)，我們需要等待行業(yè)前沿把有限元假人仿生特性和工程計(jì)算這些基礎(chǔ)問(wèn)題解決并且開(kāi)放給主機(jī)廠使用后才能進(jìn)行。但OSCCAR項(xiàng)目傳遞的行業(yè)趨勢(shì)是清晰的：自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全標(biāo)準(zhǔn)要比現(xiàn)有車(chē)輛更高，面向特定工況的安全開(kāi)發(fā)需要向面向真實(shí)事故的安全開(kāi)發(fā)進(jìn)行升級(jí)。如果安全產(chǎn)品和安全性能夠跳出了法規(guī)要求且適應(yīng)市場(chǎng)需求，就可以提高市場(chǎng)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的接受度，從而形成新的產(chǎn)品力。而從OSCCAR項(xiàng)目對(duì)未來(lái)碰撞場(chǎng)景的預(yù)測(cè)看，跳出法規(guī)要求并不意味著一定要超越法規(guī)要求（比如不要求50km/h全正碰變成60km/全正碰），而是適應(yīng)更豐富更細(xì)化的碰撞場(chǎng)景。因此，結(jié)合自動(dòng)駕駛帶來(lái)的技術(shù)紅利讓被動(dòng)安全產(chǎn)品更加“聰明”應(yīng)該是個(gè)不錯(cuò)的方向。
文章：鄭捷
編輯：鄭捷
廣汽研究院集成安全技術(shù)部
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