摘 要:

智能汽車測試是其技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用中必不可少的環(huán)節(jié),封閉場景下測試目標(biāo)物準(zhǔn)確反映真實(shí)道路環(huán)境下交通對(duì)象特性是保障測評(píng)結(jié)果可信的關(guān)鍵,而道路弱勢群體服飾色彩是相應(yīng)測試目標(biāo)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵參數(shù),也是智能車測評(píng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)中要求的一個(gè)主要指標(biāo)?為此,通過對(duì)中國某省份2018~2020年間重大交通安全事故案例的分析和篩查,得出178例弱勢道路使用者群體傷亡人員樣本,首先提取樣本服飾顏色,然后選取適當(dāng)?shù)纳士臻g,將色彩數(shù)據(jù)從RGB(Red-Green-Blue)空間轉(zhuǎn)換至LUV(Lightness-Chroma)空間?以轉(zhuǎn)換結(jié)果作為聚類參數(shù),采用K-means聚類算法,獲取受害者樣本基于季節(jié)?出行方式等不同因素下的服飾代表顏色?區(qū)別現(xiàn)階段歐洲標(biāo)準(zhǔn)中目標(biāo)物黑色上衣/藍(lán)色長褲的搭配組合,黑色上衣/黑色長褲作用于符合中國國情的自動(dòng)駕駛場景中測試目標(biāo)物的服飾顏色更具代表性?鑒于中國新車評(píng)價(jià)規(guī)程(China-NewCarAssessmentProgramme,C-NCAP)選取行人目標(biāo)物與自行車騎行者目標(biāo)物,將目標(biāo)物服飾改為黑色上衣/黑色長褲組合,以測試目標(biāo)物與測試車輛位置分別構(gòu)建相對(duì)橫向及縱向運(yùn)動(dòng)的多個(gè)場景,在對(duì)應(yīng)場景下檢測汽車前端結(jié)構(gòu)位置25%?50%及75%處與目標(biāo)物碰撞情況,以評(píng)價(jià)配有自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)(AutomaticEmergencyBrakingSystem,AEB)的智能汽車對(duì)測試目標(biāo)物的響應(yīng)能力?試驗(yàn)測試結(jié)果表明:全部測試場景下,測試車輛能夠成功識(shí)別目標(biāo)物并可主動(dòng)制動(dòng),該測試驗(yàn)證了黑色上衣/黑色長褲組合在現(xiàn)行檢測標(biāo)準(zhǔn)下的可行性與有效性?該研究可為智能汽車測試領(lǐng)域提供客觀的數(shù)據(jù)支撐,完善交通行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī),并推動(dòng)智能汽車測試技術(shù)的發(fā)展?

關(guān)鍵詞:汽車工程；服飾色彩；K-means聚類分析；測試目標(biāo)物；測試場景；自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)；智能汽車測試

作者：

韓玲1,朱長盛1,遲瑞豐1,方若愚1,張暉1,劉國鵬1,伊強(qiáng)2,3

(1.長春工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,吉林長春130012;2.印第安納大學(xué)-普渡大學(xué)印第安納波利斯分校,印第安納印第安納波利斯IN46074;3.河北普傲汽車科技有限公司,河北石家莊050010)

*作者簡介:韓玲,副教授,博士研究生導(dǎo)師,工學(xué)博士,E-mail:hanling@ccut.edu.cn?

0 引 言

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局2015~2019年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),近5年,中國每年因道路交通事故死亡的人數(shù)約6萬余人,受傷人數(shù)約25萬人,其中涉及行人?自行車騎行者等弱勢道路使用者群體(VulnerableRoadUsers,VRU)的事故發(fā)生概率平均年增長近20%?面對(duì)嚴(yán)峻的道路安全形勢,推行主動(dòng)安全與行人保護(hù)勢在必行?智能汽車技術(shù)對(duì)提高行車安全?改善交通環(huán)境具有重要作用?2020年,國家發(fā)改委?工信部?科技部等十一部委聯(lián)合發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,對(duì)智能汽車網(wǎng)絡(luò)安全六大體系進(jìn)行了戰(zhàn)略規(guī)劃,其中的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)是保障智能汽車開發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵?2019年,工信部在《智能網(wǎng)聯(lián)汽車標(biāo)準(zhǔn)化工作要點(diǎn)》中明確提出要加強(qiáng)預(yù)期功能安全?信息安全等重點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)制定工作,并于2021年與公安部?交通運(yùn)輸部聯(lián)合印發(fā)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應(yīng)用管理規(guī)范(試行)》?為此,實(shí)現(xiàn)智能汽車國家發(fā)展戰(zhàn)略有2個(gè)核心工作:一是制定科學(xué)可行的?有利于智能汽車長遠(yuǎn)快速發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,二是依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范對(duì)智能汽車進(jìn)行全方位的測試評(píng)價(jià)?

封閉場地測試是智能汽車測評(píng)的重要手段,它是通過建設(shè)專用的封閉測試場,搭配真實(shí)度較高的道具或?qū)嵨?在有限場地中模擬或還原真實(shí)場景,實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛綜合性能的測試[1]?其優(yōu)點(diǎn)在于通過在場地內(nèi)設(shè)置場景所需的交通要素道具和運(yùn)行條件,可以方便地實(shí)現(xiàn)對(duì)特定場景的測試,相同工況可多次重復(fù)測試,測試場景的代表性與場景中要素道具的真實(shí)性決定了測試結(jié)果的可信度,是影響封閉場地測試的關(guān)鍵因素?測試場景的設(shè)計(jì)往往選定那些在實(shí)際道路交通事故中出現(xiàn)頻率較高的場景,作為智能車輛技術(shù)中的典型代表——自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)的測試,就需要構(gòu)建智能汽車與其他交通對(duì)象的碰撞場景,VRU正是其中的重要組成?德國PEGASUS項(xiàng)目建立了5層分層模型[2],其中L4為目標(biāo)層,描述場景中各類動(dòng)態(tài)?靜態(tài)及可移動(dòng)交通參與者及其交互行為與運(yùn)動(dòng)行為?美國高速公路安全管理局(NationalHighwayTrafficSafetyAdministration,NHTSA)提出6層架構(gòu)[3],將道路使用者歸為目標(biāo)對(duì)象層,確定測試場景中交通參與者行為,為測試場景構(gòu)建設(shè)計(jì)提供依據(jù)?文獻(xiàn)[4]對(duì)交通參與者從速度?方向?位置等屬性入手進(jìn)行排列組合來搭建場景?由于交通參與者直接參與測試存在安全隱患,選用VRU模擬裝置(目標(biāo)物)作為替代是更好的解決方案?所以,目標(biāo)物的設(shè)計(jì)至關(guān)重要,其外觀形態(tài)既需要代表實(shí)際交通危險(xiǎn)場景下大多數(shù)對(duì)象,其反射信號(hào)又要求與實(shí)際交通對(duì)象的表現(xiàn)特征類似,這就需要在構(gòu)建測試場景時(shí)確定好模擬交通對(duì)象的目標(biāo)物關(guān)鍵參數(shù)?

在行人檢測與識(shí)別領(lǐng)域,當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)方法主要關(guān)注于包含行人衣著信息的外觀信息[5-6]?VRU服飾色彩數(shù)據(jù)便于采集,應(yīng)用廣泛,能直接影響智能駕駛系統(tǒng)三大傳感器之一的視覺傳感器的識(shí)別能力,進(jìn)而影響智能汽車后續(xù)的決策控制?歐洲汽車制造協(xié)會(huì)(AssociationdesConstructeursEuropeans,ACEA)最早將行人目標(biāo)物服飾顏色規(guī)定為黑色上衣搭配藍(lán)色長褲,該設(shè)定為目前全球各大新車評(píng)鑒機(jī)構(gòu)所沿用?美國汽車工程師協(xié)會(huì)(SocietyofAutomotiveEngineers,SAE)標(biāo)準(zhǔn)J3116_201706和J3157_201902將行人和自行車騎行者目標(biāo)物服飾顏色規(guī)定為黑色上衣搭配黑色長褲?由于各國道路情況存在差異,上述標(biāo)準(zhǔn)并不一定符合中國國情?2021年12月,中汽研全國汽車標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)對(duì)汽車推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車功能測試用行人目標(biāo)物技術(shù)要求》?《智能網(wǎng)聯(lián)汽車功能測試用自行車目標(biāo)物技術(shù)要求》進(jìn)行了意向調(diào)研,經(jīng)前期討論,目標(biāo)物服飾顏色是當(dāng)前一項(xiàng)急缺的重要參數(shù)?因此,有必要對(duì)中國駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,得出符合中國實(shí)際道路情況的目標(biāo)物服飾代表顏色?

為此,根據(jù)中國某省份內(nèi)涉及重大交通事故的傷亡數(shù)據(jù),提取傷亡人員樣本上?下身服飾顏色數(shù)據(jù),進(jìn)行聚類分析處理,獲取樣本服飾的代表顏色,利用實(shí)車道路測試驗(yàn)證其有效性,旨在為智能汽車測試提供數(shù)據(jù)支撐,推動(dòng)相關(guān)法律法規(guī)與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定和實(shí)施?

1 事故數(shù)據(jù)來源

智能汽車測試需要豐富的場景類型,測試場景的數(shù)據(jù)主要包括真實(shí)數(shù)據(jù)?模擬數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)3個(gè)部分[7]?真實(shí)數(shù)據(jù)中的自然駕駛數(shù)據(jù)?道路交通事故數(shù)據(jù)是測試場景主要的數(shù)據(jù)來源,也是各類數(shù)據(jù)的支撐?然而,獲取自然駕駛數(shù)據(jù)過程中存在成本高?耗時(shí)長的問題,且出現(xiàn)復(fù)雜和危險(xiǎn)場景的頻率偏低?為全面驗(yàn)證智能汽車在危險(xiǎn)場景下是否具備安全性,選擇具有真實(shí)危險(xiǎn)場景特征的交通事故數(shù)據(jù)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)場景進(jìn)行補(bǔ)充?文獻(xiàn)[8]調(diào)研了2006~2016年中國道路交通事故死亡率,數(shù)據(jù)表明:全國各類重大交通事故傷亡人員中,年齡構(gòu)成方面,成人占比遠(yuǎn)超兒童,性別構(gòu)成方面,男性占比遠(yuǎn)超女性;而包括行人?自行車騎行者?摩托車騎行者在內(nèi)的VRU群體占10年間交通事故死亡人數(shù)的3/4,最常死于道路交通事故的是乘坐汽車和三輪機(jī)動(dòng)車的人?據(jù)2020年道路交通事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),1~15歲受傷18905人,占總數(shù)的7.54%,死亡2359人,占總數(shù)的3.82%;女性受傷93925人,占總數(shù)的37.46%,死亡19078人,占總數(shù)的30.92%?各項(xiàng)調(diào)研結(jié)果表明,當(dāng)前交通環(huán)境下,重大事故傷亡者主要為成年男性?

研究選取中國某省份2018~2020年間發(fā)生的真實(shí)重大交通事故數(shù)據(jù)1467例?由于事故圖片中存在諸如事故現(xiàn)場并未拍攝到傷亡者?場地光線不佳或事故涉及大型掛車等貨運(yùn)車等問題,對(duì)不符合條件的案例進(jìn)行逐層篩選?因圖片中服飾色彩不僅受面料顏色的影響,還與天氣條件?事故發(fā)生時(shí)間?樹木或建筑陰影等環(huán)境亮度有關(guān),為了獲得真值,截取圖片中沒有陰影遮擋?能見度良好?顏色清晰的像素點(diǎn)作為研究的參考點(diǎn)?經(jīng)篩選后獲取案例167例,傷亡人員樣本178個(gè)?