圖21 CBLA-50實車測試場景

圖22 CBLA-50場景下測試車輛與目標物速度位移曲線

5 結(jié) 語

(1)本文根據(jù)某省真實交通數(shù)據(jù)篩選重大事故傷亡人員樣本,搭建了危險場景受害者樣本數(shù)據(jù)庫?場景考慮季節(jié)?天氣?光照?出行方式等因素,要素覆蓋全面,能夠用于封閉環(huán)境下智能車測試場景的構(gòu)建?(2)通過人工操作軟件手動提取交通事故中弱勢群體樣本上下衣顏色RGB數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)換至LUV空間,運用K-means聚類算法,確定受害者服飾顏色聚類組數(shù)并找出不同條件下代表顏色組合,為用于智能汽車測試的目標物顏色確定提供設(shè)計依據(jù)?(3)與E-NCAP目標物黑色/藍色組合不同,聚類結(jié)果顯示選用黑色/黑色組合能夠更具針對性地代表危險工況下VRU服飾顏色,所展開封閉環(huán)境下實車測試驗證了該種目標物服飾顏色在現(xiàn)行標準下應(yīng)用的合理性?考慮季節(jié)因素時:春季推薦黑色/黑色組合;夏季推薦灰色/黑色組合;秋季推薦深灰色/黑色組合;冬季推薦黑色/黑色組合?考慮出行方式因素時:步行推薦黑色/黑色組合;二輪車推薦深灰色/黑色組合;三輪車推薦黑色/黑色組合;摩托車推薦深棕色/黑色組合?(4)由于交通事故數(shù)據(jù)獲取存在一定限制,本文未能對兒童服飾顏色進行聚類,未來若有更豐富的樣本庫,應(yīng)進一步調(diào)研分析兒童目標物服飾顏色?研究是為標準化測試與評估準備,因而希望選用少量測試覆蓋多種場景?若測試某一特定場景,可根據(jù)具體參數(shù)聚類,所得結(jié)果會更具針對性?

表10不同場景下測試車輛運動過程數(shù)據(jù)

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本文首發(fā)《中國公路學(xué)報》

首發(fā)日期：2023年1月

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