基于自建综合性能评估指数模型的自动紧急制动系统性能测试和评估研究

科学领域:

• 汽车工程 汽车工程
• 道路交通安全 道路交通安全
• 车辆中的人工智能

背景情况:

• 自主紧急制动 (AEB) 系统对于车辆安全和防止碰撞至关重要.
• 辅助驾驶技术的进步需要AEB系统的强有力的性能评估方法.
• 现有的评估方法可能无法完全捕捉现实世界的驾驶复杂性.

研究的目的:

• 开发和验证AEB系统的综合性绩效评估框架.
• 建立新的绩效指数,以在不同情景下评估AEB系统可靠性.
• 在受控条件下比较特定车型的AEB性能.

主要方法:

• 为AEB系统构建了四个典型的现实驾驶测试场景.
• 提出和应用五个综合性性能评估指数:制动停车距离,制动减速,碰撞预警时间,速度变化和事故避免碰撞率.
• 开发和实施全面绩效评估指数模型 (CPEIM) 和相关的分数规则,用于道路测试数据分析.

主要成果:

• 特斯拉Model Y获得了1.8857分,而沃尔沃S90使用CPEIM获得了2.0433分.
• 两辆车的AEB系统在干燥的路面上以最高35公里/小时 (特斯拉Y型) 和45公里/小时 (沃尔沃S90) 的速度成功避免了碰撞.
• 拟议的评估指数和模型为评估AEB系统性能提供了可靠的方法.

结论:

• 开发的CPEIM提供了一种高效可靠的方法,用于在现实驾驶环境中测试AEB系统性能.
• 该研究强调了AEB系统在不同车型和速度值中的不同能力.
• 进一步的研究可以完善CPEIM,以便在各种驾驶条件和车辆类型中更广泛地应用.