一、自動緊急制動系統行人測試場景的研究
主要內容:利用聚類分析對采集的上海道路54例典型行人危險工況進行分析,得到了5類具有典型特征的危險場景,并將前四類用于AEB行人測試場景的設計。
數據獲得及驗證:行車記錄儀((VIDEO drive recorder,VDR).在縱向或側向加速度絕對值大于0.4g時觸發,只記錄觸發前15s到觸發后5s的數據,Prescan建模。
創新點:采用了中國上海的道路數據,更符合中國典型道路特征
局限和我的思考:因為樣本數量少和實際場景中發生的概率低,將第五類轉彎且視野被遮擋的工況刪除,從現在自動駕駛角度來看,這類稀有事件對于自動駕駛的進化是非常有用的,不應該刪除。
學習知識點:聚類分析
1、參數選擇:差異不明顯的不用于聚類;參數間存在關聯性的選擇更本質的參數。
2、距離計算:
(1)變量之間:間隔尺度(連續的量)與有序尺度(等級)參數的距離是差值的絕對值;名義尺度(類)參數,變量取值相同時距離為0,變量取值不同時距離為1。
(2)樣本之間:采用絕對值距離。
(3)類之間:類平均法即, 即類與類之間距離的平方是樣本對之間距離平方的平均值。用MATLAB實現。
借鑒:
1、場景參數的選擇:
(1)環境參數:天氣、照明情況、交通狀況、道路形狀等;
(2)測試車輛參數:車的運動情況、視野是否有遮擋、遮擋類型、遮擋位置、 危險起始點和結束點的時間、 測試車輛速 度、測試車輛與行人的距離等;
(3)行人參數指行人的運動情況、速度和類型。
2、幾個數據庫
歐洲的vFSS、AEB Group設計的AEB行人測試場景。
3、分類方法
NHTSA提出的37類預碰撞場景分類方法。
二、涉及騎車人的典型交通危險場景
主要內容:對上海地區采集到的152例涉及騎車人(自行車、摩托車、電動助力車)的危險工況進行聚類分析和卡方檢驗得到了7類典型的危險場景.并使用PRESCAN對7類場景進行虛擬建模,得到了涉及騎車人的典型危險工況場景庫。
創新點:目前對主動安全系統測試場景的研究都集中在車與車沖突以及車與行人沖突,但在中國由騎車人導致的交通事故占交通事故總數的比例相當大(2011占27.09%)
借鑒:7種分類場景:
(1)照明情況(好/不好);(2)本車運動狀態(直行/轉向);(3)目標車有無遮擋(有/無);(4)危險起始點本車速度(5)目標車類型(摩托車或電動助力車/自行車);(6)目標車運動狀態(沿公路行駛、從左側過公路、從右側過公路);(7)道路特征(路口、非路口)。
審核編輯:劉清
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原文標題:基于場景的汽車安全研究(聚類分析)
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