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    典型城市道路人車碰撞危險(xiǎn)場景提取

    2022-05-16 13:05:24鄒晉彬倪興瀧但舒靈
    黑龍江交通科技 2022年3期
    關(guān)鍵詞:人車行人典型

    鄒晉彬,倪興瀧,但舒靈

    (西華大學(xué),四川 成都 610039)

    隨著我國汽車保有量的不斷增加,行人的交通安全問題愈發(fā)受到重視,而具備和集成了高度智能化、大數(shù)據(jù)和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的自動(dòng)駕駛汽車將會(huì)有效降低交通事故[1]。自動(dòng)駕駛汽車的測試場景是否完善是決定其應(yīng)用的關(guān)鍵因素,因此,對(duì)已有的交通事故案例研究,提取出典型的人車碰撞危險(xiǎn)場景,可有效降低自動(dòng)駕駛測試場景的開發(fā)成本和周期。目前,國外學(xué)者利用已有的交通數(shù)據(jù)庫并對(duì)其分類整理,利用事故場景參數(shù)聚類獲得危險(xiǎn)場景,國內(nèi)學(xué)者也基于真實(shí)的交通數(shù)據(jù)庫,通過事故場景特征聚類得到危險(xiǎn)場景[2-4]。但上述研究多集中于車與車相撞的危險(xiǎn)場景,缺乏涉及行人的交通危險(xiǎn)場景相關(guān)研究,因此,本文通過篩選出國家車輛事故深度調(diào)查體系NAIS(National Automobile Accident In-depth Investigation System)數(shù)據(jù)庫中典型城市道路人車碰撞事故案例,運(yùn)用聚類分析提取出典型人車碰撞危險(xiǎn)場景,為自動(dòng)駕駛汽車提供測試方案。

    1 交通事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與變量選擇

    對(duì)NAIS數(shù)據(jù)庫中的人車事故進(jìn)行篩選,最終得到144例信息完善的有效案例。從試驗(yàn)成本和效率出發(fā),選取能夠主觀調(diào)控并且容易復(fù)現(xiàn)的參數(shù)。經(jīng)過仔細(xì)分析,最終選取3類共5個(gè)參數(shù)做進(jìn)一步分析。環(huán)境參數(shù):光照條件、道路特征;車輛參數(shù):車輛行駛速度;行人參數(shù):行人運(yùn)動(dòng)速度、行人運(yùn)動(dòng)狀態(tài),見表1。為便于統(tǒng)計(jì)及之后的聚類,將汽車的行駛車速高于50 km/h定義為高速行駛,低于50 km/h定義為正常速度行駛

    表1 參數(shù)類型及取值

    2 聚類分析及場景提取

    本文采用系統(tǒng)聚類提取危險(xiǎn)場景,系統(tǒng)聚類通過計(jì)算給定樣本間的距離,把相似度較高的樣本分到同一類,相似度較低的樣本分到不同類,使得同一類樣本間的相似性強(qiáng)于不同類樣本。

    采用歐氏距離法對(duì)樣本之間的距離進(jìn)行量化,公式如下

    (1)

    式中:Xik為第i個(gè)樣本的第K個(gè)變量,Xjk為第j個(gè)樣本的第K個(gè)變量,dij為第i個(gè)樣本與第j個(gè)樣本間的直接距離。

    得到各個(gè)樣本之間的距離后,采用類平均法計(jì)算類與類之間的距離,公式如下

    (2)

    通過MATLAB編程進(jìn)行系統(tǒng)聚類時(shí),發(fā)現(xiàn)倒數(shù)第5次并類的不一致系數(shù)相較于第6次有大幅增加,根據(jù)聚類分析特性[5],確定最終分類數(shù)為6類,得到聚類結(jié)果,并通過卡方檢驗(yàn)法對(duì)每一類特征檢驗(yàn),見表2。

    表2 聚類分析結(jié)果

    3 典型場景提取及結(jié)果分析

    根據(jù)表2,初步提取第一,二,三,四類工況作為城市道路人車碰撞的典型危險(xiǎn)場景,得到表3。這四類典型危險(xiǎn)工況涵蓋了全部樣本工況的86.11%,代表了絕大部分的危險(xiǎn)工況。第一類場景表明在直道路段且光照差的環(huán)境下,行人沿道步行并與高速行駛的車輛發(fā)生碰撞;第二類場景表明在直道路段且光照良好的環(huán)境下,行人從車輛右側(cè)過來并與正常行駛的車輛發(fā)生碰撞;第三類場景表明在路口路段且光照良好的情況下,行人從車輛右側(cè)過來并與正常行駛的車輛發(fā)生碰撞;第四類場景表明在直道路段且光照差的環(huán)境下,行人從車輛右側(cè)步行過來并與正常行駛的車輛發(fā)生碰撞。

    表3 危險(xiǎn)場景

    4 結(jié) 論

    (1)通過自然駕駛獲取危險(xiǎn)場景數(shù)據(jù)的過程復(fù)雜,并難以獲取有效的數(shù)據(jù),而基于事故大數(shù)據(jù)提取具有代表性的典型危險(xiǎn)場景,是更為有效的方法。

    (2)提取得到的4類針對(duì)行人的典型危險(xiǎn)場景中,行人從車輛右側(cè)橫穿直道公路的危險(xiǎn)場景類別最多,占比最大,且伴隨照明不足、路段交通狀況復(fù)雜和車輛超速等危險(xiǎn)特征。基于這些危險(xiǎn)特征衍生出的仿真測試場景適用于我國的自動(dòng)駕駛測試。

    (3)考慮上述危險(xiǎn)場景及危險(xiǎn)特征的城市交通規(guī)劃方案,可有效降低涉及行人的交通事故發(fā)生率,亦可為規(guī)劃城市智能設(shè)施位置提供參考。

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