自动驾驶汽车的轨迹规划框架基于对弱势道路使用者的碰撞伤害预测
Yage Guo1, Yu Liu2, Botao Wang1
1State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing Technology for Vehicle, Hunan University, Changsha 410082, China.
Accident; analysis and prevention
|May 15, 2024
概括
本研究将电动两轮车 (E2W) 碰撞模型用于预测头部伤害 (HIC15) 并开发一个自动驾驶汽车轨迹规划框架,优先考虑弱势道路使用者 (VRU) 的安全. 目标是尽量减少在潜在的自动驾驶汽车互动中E2W骑手头部受伤.
科学领域:
- 道路安全工程工程 道路安全工程
- 自动驾驶系统 自动驾驶系统
- 生物力学和伤害分析
背景情况:
- 涉及电动两轮车 (E2Ws) 的事故是一个日益严重的安全问题,由自动驾驶技术的兴起加剧.
- 现有的自动驾驶汽车轨道规划往往忽视了易受伤害的道路用户 (VRU) 的安全,例如E2W骑手.
- 了解E2W在碰撞中的动力反应对于制定有效的安全措施至关重要.
研究的目的:
- 调查车辆碰撞中E2Ws的动力反应,并分析碰撞参数对头部伤害的影响 (HIC15).
- 为E2W车手在各种碰撞场景中建立强大的伤害预测模型.
- 为自动驾驶汽车提出一个创新的轨迹规划框架,优先考虑VRU头部伤害预测和风险减轻.
主要方法:
- 开发了E2W车辆碰撞的多刚体模型,根据真实事故数据进行验证.
- 使用参数化模拟框架和蒙特卡洛采样创建了一个大规模的撞车数据集.
- 采用MLP+XGBoost回归来开发头部损伤预测模型,并在模拟场景中验证了轨迹规划算法.
主要成果:
- 经过验证的多刚体模型在重建事故场景方面表现出高准确度 (≤11%的误差).
- MLP + XGBoost伤害预测模型在测试组中获得了0.92的高R2,表明了强大的预测性能.
- 拟议的轨迹规划框架有效地整合了VRU头部伤害预测,以提高自动驾驶的安全性.
结论:
- 该研究成功建立了E2W碰撞动力学和头部损伤预测的可靠模型.
- 开发的轨迹规划框架为VRU提供了一种新的方法来提高自动驾驶汽车的安全性.
- 这项研究有助于更安全地整合自动驾驶汽车,优先保护易受伤害的道路使用者,如E2W车手.
