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    一種降低人-地撞擊損傷的車輛制動控制方法*

    2021-02-02 08:13:44鄒鐵方劉朱紫
    汽車工程 2021年1期
    關鍵詞:車速頭部行人

    鄒鐵方,劉朱紫,肖 璟,劉 期

    (1.長沙理工大學汽車與機械工程學院,長沙 410114;2.湖南省工程車輛安全性設計與可靠性技術重點實驗室,長沙 410114;3.長沙民政職業(yè)技術學院醫(yī)學院,長沙 410004)

    前言

    交通事故中行人的傷害主要來源于第一次與車輛的撞擊及隨后與地面的第二次撞擊。研究發(fā)現(xiàn),車輛往往造成行人更大的受傷風險[1-4],但大量研究也表明地面所致傷害很嚴重[1,3-5]。近期更有學者通過分析1 221例德國行人事故案例發(fā)現(xiàn),當碰撞速度低于40 km/h 時如能消除地面相關損傷則可消除2/3 的總傷害費用[6]。此結論表明研究降低地面損傷的方法極具價值。人們很早就利用仿真手段開始了地面相關損傷的研究,發(fā)現(xiàn)人地碰撞損傷不易預測,受碰撞速度、車頭形狀、行人步態(tài)和行人尺寸等因素影響[5,7-10]。為更好地研究人地碰撞損傷,學者們還引入了人地碰撞機制(pedestrian ground contact mechanisms)[11-12]、行人旋轉角度[13-14]等參數(shù),發(fā)現(xiàn)人地碰撞損傷與碰撞機制、旋轉角度有高度相關性,這些參數(shù)可用于評估人地碰撞損傷風險。相對于諸多聚焦人地損傷機制的研究,關于人地碰撞損傷防護方法的研究較少。文獻[1]中提出在車頭設置多個安全氣囊阻止人體落地的設想;Khaykin 等[15]提出了將事故后人體粘到車上的發(fā)明專利;文獻[16]中做了通過制動控制降低人地碰撞損傷的嘗試。文獻[16]中運用仿真手段證明了控制制動能顯著降低人地碰撞損傷,但未能解決如何控制車輛制動的問題。

    隨著現(xiàn)代感知、決策和通信等技術的發(fā)展,智能汽車保護乘員的能力會大幅提升,其保護行人的能力可進一步挖掘。注意到智能汽車具備實時監(jiān)測碰撞后行人運動軌跡的能力,因而探索一條實用的降低人地碰撞損傷的車輛制動控制策略極為必要。故在文獻[16]的基礎上,提出更實用的降低人地碰撞損傷的車輛制動控制策略,并用MADYMO 軟件通過仿真試驗驗證所提方法的有效性。

    1 研究方法

    1.1 降低人地碰撞損傷的汽車制動控制策略

    圖1 給出智能汽車制動控制的減速度曲線。當汽車檢測到事故不可避免時開始完全制動車輛以降低車速,故在人車碰撞發(fā)生的t0時刻(即0 時刻),減速度已達最大;至t1時刻車輛開始松開制動以追上拋出的人體進而影響人體運動學響應;文獻[16]和文獻[17]中考慮制動系統(tǒng)協(xié)調時間0.2 s 后制動完全松開,然后車輛開始無制動向前運動;為防止碾壓人體,車輛在t2時刻開始再次完全制動,考慮制動系統(tǒng)協(xié)調時間0.2 s后完全制動直至車輛靜止。顯然,t1、t2為圖1所示車輛制動控制策略的核心參數(shù)。

    圖1 車輛制動控制減速度曲線

    為降低人車碰撞速度,進而降低車體對人體的傷害,在t1之前須完全制動車輛。一般認為人體頭部與車體撞擊后人車之間第一次撞擊結束,故將t1視為頭部與車體第一次撞擊的時刻。由文獻[18]可知,人車碰撞后,人體會被車體以與車輛速度接近的速度拋射出去。據此可推斷t1時刻松開車輛制動不會顯著加重車輛對人體的二次傷害,因兩者速度接近。

    通過對前期大量虛擬仿真的觀察,t2可由以下規(guī)則確定。t1時刻后,遇以下任一情況則開始再次完全制動車輛,并將該時間點視為t2。

    (1)監(jiān)測到人體下肢、主要部位(頭、胸及臀)超出車體兩側時。人體從車體邊緣落地時,一旦與車體進行接觸則會從車體處獲得一個較大的側向加速度,此時對降低人地碰撞損傷無益,甚至會加重人地碰撞損傷,故須盡快制動車輛。

    (2)監(jiān)測到人體臀部超過車輛前風窗玻璃下沿或行人雙腳超過頭部時。表明人體主要部位大概率會與風窗玻璃甚至車頂接觸,此時車頭已具備接住行人的條件,為降低人車再次接觸時的車速,可盡快再次制動車輛。

    (3)監(jiān)測到行人頭、臀部位置低于發(fā)動機罩蓋前沿時。表明行人即將滑落地面,為避免碾壓行人,須盡快再次制動車輛。

    1.2 仿真試驗設計

    與已有研究[16]類似,通過仿真試驗來驗證1.1節(jié)中提出的制動控制策略的有效性。選擇10 種車型,每種車型選用兩種制動控制策略(完全制動與1.1 節(jié)中的控制制動),并結合成熟的虛擬仿真系統(tǒng)[16,19]設計試驗。

    Li 等[19]在2016 年依據GIDAS(German in-depth accident study)事故數(shù)據,結合MADYMO 軟件提出了一套人車碰撞仿真系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括6 種車速(21、31、41、51、61 和71 km/h)×5 個行人模型(6 歲兒童、5 百分位女性、5 百分位男性、50 百分位男性、90百分位男性)×2 種步態(tài)共60 個仿真,仿真結果包含了低于41 km/h的人地碰撞損傷,其有效性已通過真實事故數(shù)據驗證。故將基于該系統(tǒng)設計本研究的試驗。

    考慮到當車速高于41 km/h 時,人體將會受到車體更為嚴重的撞擊[12,20-21],且統(tǒng)計數(shù)據顯示碰撞車速低于41 km/h 的車人碰撞事故占比極高(80%左右)[22-24],故與已有研究[12,20-21]類似,僅考慮21、31 和41 km/h 3 種車速。在Li 等提出的仿真系統(tǒng)中有5 個行人模型,但考慮到6 歲兒童在事故中更多會被向前拋出(forward projection)而非繞射拋出(wrap projection),此種情況下運動車輛常會加重人地碰撞損傷,故不考慮此模型。與Li 等的仿真系統(tǒng)類似,考慮50%和100%兩種行人步態(tài)。故3種車速(21、31 和41 km/h)×4 個行人模型(5 百分位女性、5 百分位男性、50 百分位男性、90 百分位男性)×2 種步態(tài)共24 個仿真組成本研究的虛擬仿真系統(tǒng)。

    為盡可能考察1.1 節(jié)中所提出的制動控制策略的適應性,在較大車頭參數(shù)范圍[25]內隨機生成10 種車型(圖2)。從圖中可以看出,所選車型分布范圍很廣,具有代表性。

    圖2 研究中所采用的10種車頭形狀

    以虛擬仿真系統(tǒng)為基礎,對每一種車型各設計2 組試驗,第1 組包含24 個仿真,仿真中車輛完全制動,以此獲得完全制動情況下人地碰撞損傷數(shù)據和頭部-車輛首次碰撞時間t1;第2 組也包含24 個仿真,每個仿真均采用1.1 節(jié)中的方法控制車輛制動,其中t1由第1 組仿真獲得,t2通過1.1 節(jié)所提出的規(guī)則結合MADYMO 仿真實時獲得??芍耆苿咏M須進行10 車型×1 虛擬仿真系統(tǒng)(24 次仿真)=240 次仿真;相應地,控制制動組同樣須進行240 次仿真。

    所有的仿真均用MADYMO 完成,與已有研究類似,仿真中人車及人地碰撞的恢復系數(shù)分別為0.3和0.6,且僅考慮車頭各結構的單一剛度水平[22,26]。碰撞場景見圖3,車輛垂直撞擊行人側面。因考慮了行人速度,人體相對于車體中心線向人體后退方向偏離40 mm,以確保人體頭部能與車體接觸。

    圖3 碰撞場景

    1.3 評價指標

    本研究中將選擇加權傷害費用(weighted injury cost,WIC)、最大簡明損傷定級標準(abbreviated injury scale,AIS)及車輛與人體主要部位首次觸地點位置之間的距離(DPGV-m)3個評價指標以評估1.1節(jié)中所提出的車輛制動控制策略對人地碰撞損傷的防護效果。

    (1)人體傷害包括頭部、胸部、臀部及下肢等多部位的損傷,將采用文獻[22]中提出的WIC 將各個部位的損傷融合為一個結果進行比較。對于某車型中1 組試驗的24 個仿真,首先根據每個仿真中人體頭部、胸部、四肢及骨盆所受傷害評估各個部位的AIS水平,進而計算出其所需費用IC(injury cost),包括醫(yī)療及輔助費用,所有費用之和視為該次仿真的傷害費用;然后將24 個仿真中總費用依據碰撞車速、行人高度及步態(tài)的占比加權取和為最終的WIC。其中,頭部用頭部損傷準則HIC(head injury criterion)、胸部用胸部損傷指數(shù)TTI(thorax trauma index)、臀部用碰撞力、下肢用彎矩、膝蓋用彎曲角度來預測損傷。故

    式中:psi、phi和pgi分別為車速、行人高度和行人步態(tài)的比例;ICi為一組仿真中第i 個仿真人體的傷害費用。顯然某組仿真中WIC值越高表明人體受到的傷害越大,反之則表示人體受到的傷害越少。

    (2)最大AIS。WIC 是Li 等提出的一個非??茖W的對人體損傷進行綜合評價的指標,但綜合指標與單一指標畢竟不同,故此處再選擇另一個指標即行人在事故中受到的最大AIS 來開展評價。最大AIS 取人體在事故中頭部、下肢、胸部和臀部等部位AIS的最大值。

    (3)DPGV-m 為車頭前沿與人體主要部位首次觸地位置之間在車輛行進方向的距離。智能汽車可裝備外置安全氣囊等設備以更好地保護行人。如能拉近行人主要部位(頭、胸及臀)首次觸地點位置與車頭的距離,則可提升車載裝置保護人地碰撞的能力。

    1.4 研究分析方法

    不同于人車碰撞仿真模型,MADYMO 中人地碰撞仿真模型雖在研究中應用很多但驗證并不充分[11-13,18,22],故后續(xù)分析中主要采用對比研究的方法,以盡可能消除模型的影響。

    2 仿真結果

    2.1 地面和車輛所致WIC

    圖4(a)和圖4(b)分別給出地面和車輛所致WIC,圖中同一車型左、右邊豎柱分別對應完全制動、控制制動組數(shù)據,下同。圖4(a)顯示所有車型控制制動組中地面所致WIC 均降低。圖4(b)顯示利用1.1 節(jié)中的策略控制車輛制動,車輛所致WIC 并未改變,表明從t1時刻松開制動不會加重車輛所致WIC 值,意味著可以大膽開展基于制動控制的人地碰撞損傷防護研究。

    圖4 地面和車輛所致WIC對比

    2.2 地面和車輛所致最高AIS

    圖5 (a)和圖5(b)分別給出地面和車輛所致最高AIS。圖5(a)顯示控制制動組中最高AIS 的比例均顯著下降,這表明通過1.1 節(jié)的制動控制策略可以有效降低人地碰撞損傷。圖5(b)顯示車輛所致最高AIS 并未改變,再次表明通過有效控制車輛制動不會加重車輛所致人體損傷。

    圖5 地面和車輛所致最高AIS對比

    2.3 車輛與人體主要部位首次觸地點位置之間的距離DPGV-m

    圖6 給出DPGV-m 的箱型圖。圖中同一車型中左、右箱型分別對應完全制動、控制制動組數(shù)據,完全制動組數(shù)據用DPGV-m-ori表示,控制制動組數(shù)據用DPGV-m-con 表示。圖6 顯示控制制動組中數(shù)值明顯低于完全制動組,且大部分DPGV-m(201/240=83.75%)<1 m。這表明如開發(fā)保護人地碰撞的安全氣囊,其展開范圍達到1 m可保護83.75%的行人;如達到1.5 m,則可保護234/240=97.5%的行人。

    3 討論

    通過仿真試驗,驗證了1.1 節(jié)中提出的車輛制動控制策略能夠有效降低WIC、最高AIS 和縮短車輛與人體主要部位首次觸地點位置之間的距離,且不會增加車輛所致?lián)p傷,這都清晰表明所提方法的價值。由此引出車型和車速對防護效果的影響、t1與t2的取值規(guī)律及是否每一次案例都能從控制制動策略中獲益等問題。

    3.1 車型對防護效果的影響

    圖7 給出不同車型中WIC 的降低比例。該比例由下式計算獲得:

    圖7 不同車型中WIC的降低比例

    圖7 顯示,3/4/5/9/10 5 種車型中地面所致?lián)p傷在控制制動中可以降低70%以上,而車型1/2/6/7 中地面所致?lián)p傷僅能降低20%以下。圖8給出不同車型與50百分位行人碰撞場景。由圖8可見,發(fā)動機罩蓋長度對制動控制策略的防護效果影響顯著,長發(fā)動機罩蓋的防護效果更佳。車5 的發(fā)動機罩蓋與前風窗玻璃之間夾角很大,導致兩者近似融為一體,故可認為該車發(fā)動機罩蓋最長,其防護效果最佳(WIC可降低近90%)。車9和車7較為接近,但車9的發(fā)動機罩蓋長度比車7長6 cm,且車9前保險杠下沿更寬,使該車在碰撞過程中能給予行人下肢更多能量進而使下肢甩的更高(見圖9),這是導致兩者防護效果不同的主要原因。車型導致防護效果的差異表明在制定車輛制動控制策略時,需具體車型具體分析。

    圖8 不同車型與50百分位行人碰撞場景

    圖9 車9 和車7 中50 百分位男性行人被撞擊后的運動學響應

    3.2 車速對防護效果的影響

    圖10 給出不同車速下制動控制方法的防護效果。其中圖10(a)為完全制動及控制制動中單個案例平均損失,圖10(b)為地面所致?lián)p傷增加案例比例。由圖10(a)看出,車速21 和41 km/h 時控制制動的防護效果很好,但31 km/h時控制制動策略并未能降低且加重了地面所致?lián)p傷;圖10(b)給出了一種可能原因,31 km/h 時人體損傷增加的案例達14 個(17.5%),顯著高于21 km/h 的4 個(5%)和41 km/h的9 個(11.25%)。這表明對車輛進行制動控制過程中,也須考慮車速的影響。

    3.3 時間t1規(guī)律

    圖11 為時間t1與車速的箱型圖。圖11 表明,隨著車速的增加,t1顯著下降。須注意的是,當車速達到41 km/h 時,t1的中位數(shù)約為0.12 s,這表明車載傳感器須在極短的時間內監(jiān)測到車輛與行人頭部的接觸,對智能汽車的相關傳感器提出了較高要求。

    圖10 制動控制方法在不同車速下的防護效果

    圖11 時間t1與車速的箱型圖

    3.4 時間t2規(guī)律

    圖12 為時間t2與車速的箱型圖。圖12 表明,隨著車速的增大,t2的變化范圍變窄,但中位數(shù)增加不明顯且中位數(shù)基本均高于0.8 s,這表明在t1后還有不低于0.6 s(考慮21 km/h 的最大t1中位數(shù)約0.22 s)用于智能汽車監(jiān)測行人運動并作出決策。對未來汽車而言,難度應該不大。

    圖12 時間t2與車速的箱型圖

    3.5 非受益案例原因分析

    240 個仿真案例中,共有27 個案例(11.25%)中的地面所致?lián)p傷增加,原因如下。

    (1)11 個案例(40.7%)中,車人第二次接觸時,車頭前沿與人體頭部接觸(圖13 A)。人車再次接觸的這一過程不僅未能有效消耗人體下墜的能量,有時還會改變人體落地姿態(tài),從而使其頭部與地面產生更大撞擊。

    圖13 典型非受益案例中人體運動學響應

    (2)7 個案例(25.9%)中,因車人長時間不分離(圖13 B),導致車輛一直載著人向前運動,故增加了行人地面損傷風險。

    (3)4 個案例(14.8%)中,人車第一次接觸后會以一個較大的速度被拋出(圖13 C),按照1.1 節(jié)中的制動控制策略,車輛無法對拋出后的人體產生再次影響。

    (4)2 個案例(7.4%)中,行人從車輛一側落地(圖13 D),導致地面損傷增加。這表明雖然在控制策略中充分考慮了人體從車輛兩側墜地的情況,并制定了相應的控制策略,但仍須加強對車輛兩側墜地案例的監(jiān)測并作出更合理決策,以盡可能避免此類事件的發(fā)生。

    (5)2個案例(7.4%)中,完全制動時地面所致?lián)p傷已經接近于零(圖13 E)。這表明,嘗試通過制動控制降低所有案例中的地面所致?lián)p傷會很難,采用虛擬仿真系統(tǒng)并用加權方式獲得WIC 后,再對制動控制策略的效果進行評估更科學。

    (6)1 個案例(3.7%)中,在車輛運動過程中,人體下肢與車輛前端進行再次接觸(圖13 F),此時對人體的主要部位并未能提供足夠保護,反而使旋轉速度轉變?yōu)槿梭w頭部與地面的垂直撞擊速度,加重了人地碰撞損傷。

    4 結論

    通過480 次(完全制動組240 次+控制制動組240 次)仿真試驗,運用對比分析等方法獲得以下結論。

    (1)控制制動組中人地碰撞損傷均降低,但不同車型的降低幅度不一致,且控制制動并未加重車輛所致人體損傷。與此同時,控制制動能顯著縮短人體主要部位首次觸地點位置與車頭位置間的距離,83.75%案例中的距離均小于1 m。此外還分析了車型、車速對防護效果的影響,探索了t1與t2的取值規(guī)律,分析了不能獲益案例的原因,為后續(xù)研究中獲得更實用的車輛制動控制策略奠定基礎。

    (2)本研究中所提出的車輛制動控制策略,在10 種車型中均能降低人地碰撞損傷,但在一些車型中降低幅度不明顯,在單個仿真中還存在人地碰撞損傷增大的情況,雖然本研究將基于制動控制的人地碰撞損傷策略向實用方向推進了一步,但離真正實踐還有距離,需要后續(xù)研究。

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