考虑过街行人运动轨迹不确定性的人-车碰撞概率预测方法.pdf
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1、交通信息与安全2023 年3 期第 41卷总 244期考虑过街行人运动轨迹不确定性的人-车碰撞概率预测方法*韩勇1,2谈笑天1潘迪3金钱钱1李永强1吴贺3(1.厦门理工学院机械与汽车工程学院福建 厦门 361024;2.福建省新能源汽车与安全技术研究院福建厦门 361024;3.厦门大学航空航天学院福建 厦门 361102)摘要:为了准确预测人-车冲突中的碰撞风险,研究了利用碰撞概率评估人-车碰撞风险的预测方法。基于车辆运动特征建立车辆运动学模型,通过采集行人实际过街运动轨迹并提取不确定性特征,采用一阶马尔科夫模型和高斯白噪声建立行人随机运动模型,在此基础上构建人-车冲突距离模型;运用蒙特卡洛
2、抽样,提取行人过街过程中的人-车最短距离和碰撞时间(time to collision,TTC)分布特征,通过拟合这些特征来估算最短距离和TTC的概率密度函数,建立人-车碰撞概率预测模型;结合2起人-车深度事故案例和3种不同制动特性的自动紧急制动(automatic emergency braking,AEB)系统,对比验证人-车碰撞概率预测模型的有效性。结果显示:建立的行人随机运动模型,其模拟的行人运动速度的均值和标准差与实际值的绝对误差在2%以内,模型精度较高;在事故案例仿真中,车辆与行人在发生碰撞时刻对应的碰撞概率为100%;在车辆加装AEB的仿真中,激进型AEB,法规型 AEB以及保守
3、型AEB在触发时刻对应的碰撞概率分别为超过了80%,在30%40%之间,以及不足5%,这表明人-车碰撞概率预测模型可有效预测2起真实案例中行人和车辆在不同时刻的碰撞风险,且与使用固定触发阈值的AEB相比,建立的人-车碰撞概率预测模型能够更加准确直观地反应人-车碰撞风险。关键词:交通安全;人-车碰撞;碰撞概率;蒙特卡洛;不确定性;深度事故中图分类号:U471.1文献标识码:Adoi:10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.004A Method for Predicting the Collision Probability between Crossing-stree
4、tPedestrians and Vehicles Considering the Uncertainty of PedestriansMovement TrajectoriesHAN Yong1,2TAN Xiaotian1PAN Di3JIN Qianqian1LI Yongqiang1WU He3(1.School of Mechanical and Automotive Engineering,Xiamen University of Technology,Xiamen 361024,Fujian,China;2.Fujian Institute of New Energy Vehic
5、le and Safety Technology,Xiamen 361024,Fujian,China;3.School of Aerospace Engineering,Xiamen University,Xiamen 361102,Fujian,China)Abstract:In order to accurately predict collision risk in pedestrian-vehicle conflicts,a prediction method of colli-sion probability is proposed to assess collision risk
6、 between pedestrians and vehicles.A kinematic vehicle model isestablished based on vehicle motion characteristics,and a stochastic kinematics model is established for pedestriansbased on a first-order Markov model with Gaussian white noise by collecting pedestrians movement trajectories ofstreet cro
7、ssings and extracting uncertainty features.Moreover,a collision distance model for pedestrian-vehicle con-flicts is developed on the proposed kinetics models.The distribution of the minimum distances and time to collision(TTC)between vehicles and pedestrians during pedestrian street crossings are ex
8、tracted by using a Monte Carlosampling method.Then,a prediction model of pedestrian-vehicle collision probability is developed by feature fit-收稿日期:2022-11-15*国家自然科学基金项目(51775466)、厦门市自然科学基金面上项目(3502Z20227223)、福建省工信厅项目(2022G043)资助。第一作者(通信作者)简介:韩勇(1984),博士,教授.研究方向:汽车安全.E-mail:300引言2018年世界卫生组织报告显示,全球每年约
9、有130万人死于道路交通事故,其中包括行人、二轮车骑行人,以及摩托车骑行人在内的弱势道路使用者(vulnerable road users,VRUs)占比高达54%1。在中国,2020年交通事故造成的死亡人数达61 703人,其中行人死亡人数17 429人,占比28.25%。导致行人交通事故的主要原因是行人不遵守交通规则,在道路中穿行,尤其是在无信号灯、无人行横道指引的情况下,由行人过街导致的碰撞事故屡见不鲜2。因此,行人安全,特别是行人过街场景下的人-车安全仍然面临着巨大挑战。随着车辆主动安全技术的发展,人-车之间的碰撞风险评估也得到了广泛研究。杨旭等3根据突变理论提出了1种动态系数人-车碰
10、撞风险实时预警模型,实现了过街行人与行驶车辆之间的碰撞风险评估。褚昭明等4设计了1种行人过街风险预警模型,利用冲突时间差、潜在碰撞距离与潜在碰撞能量3个指标对人-车之间的碰撞风险进行了有效评估。对于行人过街时引发的人-车碰撞风险,其本质是行人和车辆的运动冲突问题5,而对于二者碰撞风险的评估方法有2类:基于规则的方法和基于概率的方法6。基于规则的方法是1种确定性的碰撞风险评估方法,通过运动物体的状态量来评估危险程度,如刹车时间(time to brake,TTB)、转向时间(time to steer,TTS)、碰撞时间(time to collision,TTC)等。袁佳威7通过Kalman滤
11、波算法对车辆和行人的运动状态进行估计,并结合状态估计结果设计了人-车碰撞风险评估算法,对5种典型测试工况进行了有效地碰撞风险评估。杨为等8结合国内外真实行人测试场景,构建了基于碰撞时间理论的人-车碰撞风险评估模型,在不同测试工况下准确地发出了行人碰撞预警。尽管基于规则的方法有着计算量小,评估简便等优点,但是此类方法通常判定条件单一,在长时域内也未完全考虑行人运动轨迹的不确定性,对场景和工况的适用性较差,因此目前的研究趋势和热点是基于概率的方法。基于概率的方法利用随机过程描述车辆及VRU运动,如马尔科夫过程和贝叶斯网络6。Kim等9提出了1种针对高级自动驾驶的物体和环境评估方法,该方法基于曲线坐
12、标建立道路模型,结合贝叶斯估计对车辆碰撞风险进行了准确地评估。Laugier等10通过隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)和高斯过程识别车辆行为,对车辆在一段时间内的碰撞风险进行了有效地预测。Aoude等11通过快速探索随机数的方法实时评估了由驾驶人错误操作所导致的车辆碰撞风险。由于基于概率的方法合理地量化了交通参与者之间的碰撞风险,同时能够对不同碰撞类型的碰撞风险进行评估,适用性较强,目前已成为人-车碰撞风险评估研究中的主要趋势6。对于处在交通中的行人,根据文献研究显示,由于受到更少的道路规则约束,其在参与交通时通常会表现出突然启动、减速、停止或者改变方向等不确定
13、行为,进而导致行人运动轨迹的不确定性,而基于概率的方法在描述行人运动时通常不会考虑行人运动轨迹的不确定性。因此,针对现有研究的不足,本文旨在考虑行人过街场景下行人运动轨迹的不确定性,提出1种人-车碰撞风险的评估方法。基于行人随机运动模型、车辆模型,以及人-车冲突距离模型,根据蒙特卡洛方法建立人-车碰撞概率预测模型;结合厦门理工学院弱势道路群体交通事故视频数据库(VRU traffic acci-dent database with video,vru-travi)12-13,选取2起人-ting methods to estimate the probability density funct
14、ions of the minimum distances and TTC.Finally,the predic-tion model of pedestrian-vehicle collision probability is verified based on two pedestrian-vehicle accidents and threeautomatic emergency braking(AEB)systems with different braking characteristics.The results show that the errorof the mean and
15、 standard deviation of pedestrians motion velocities simulated from the proposed stochastic kine-matics model for pedestrians is smaller than 2%.In the simulated accident cases,the probability of the occurrence ofpedestrian-vehicle collision is 100%,while for the simulated vehicles with AEB,the aggr
16、essive AEB,regulatoryAEB and conservative AEB have a collision probability of more than 80%,between 30%and 40%and less than 5%,respectively.It shows that the prediction model of pedestrian-vehicle collision probability can effectively predict thecollision risk between pedestrians and vehicles at dif
17、ferent moments in the two real cases,and has a better perfor-mance than theAEB with a fixed threshold.Keywords:traffic safety;pedestrian-vehicle collision;collision probability;Monte Carlo;uncertainty;in-depth ac-cident考虑过街行人运动轨迹不确定性的人-车碰撞概率预测方法韩勇谈笑天潘迪金钱钱李永强吴贺31交通信息与安全2023 年3 期第 41卷总 244期车深度事故案例,对事故
18、车辆加装3种不同制动特性的AEB并在交通事故再现软件PC-Crash中开展事故重建仿真14-15,验证碰撞概率预测模型的有效性。整个碰撞概率预测流程见图1。VRUs 典型场景位置坐标车速航向角采集行人过街数据位置坐标行人速度深度事故案例行人及车辆状态信息原始事故重建仿真搭载 AEB 次仿真人-车冲突边界条件(运动速度、运动距离等)结果分析及验证人-车碰撞概率预测模型预测碰撞概率人-车最短距离及伪碰撞时间人-车冲突距离模型建立车辆运动学模型建立行人随机运动模型二分搜索法蒙特卡洛方法人-车碰撞概率预测(MATLAB)事故仿真重建(PC-Crash)图1碰撞概率预测流程Fig.1Process of
19、 collisionprobabilityprediction1车辆与行人碰撞模型本文针对行人过街场景中的人-车冲突展开研究,基于过街场景建立人-车系统环境下的道路坐标系,见图2,其中X方向表示车辆的行驶方向,Y方向是行人的过街方向。车辆和行人的运动状态信息通过车载传感器(毫米波雷达和摄像头)实时探测获取。YX0图2行人过街场景Fig.2Scenarioof pedestrianscrossing theroad1.1车辆运动学模型由于受到道路交通规则的严格限制,驾驶人通常具有确定的驾驶行为,车辆具有确定的运动特征,因此,通常采用简单且广泛被使用的确定性运动学模型来描述车辆的运动。其中,恒定转
20、弯曲率和加速度模型(constant curvature and acceleration,CCA)同时考虑了车辆的纵向速度和横向横摆角速度以及二者之间的相关性,对车辆运动的描述更加准确16,因此本文选取 CCA 模型来描述车辆运动。如式(1),车辆状态Scar定义为Scar=(X(t)Y(t)V(t)(t)(1)式中:X(t),Y(t)分别为车辆在X和Y方向上的位置坐标,单位m;V(t)为车速,单位m/s;(t)为航向角,单位rad。图3展示的车辆运动学模型中,车辆从A点出发,经过时间t后到达B点,根据几何关系,车辆的相关运动学参数具有如下关系,见式(2)(4)。l(t)=V(t0)t+12
21、at2(2)d=2rsin2当0l(t)当=0(3)=2+(t0)(4)式中:l(t)为车辆经过的轨迹弧长,单位m;V(t0)为初始车速,单位m/s;为弧长l(t)对应的圆心角,单位rad;d为弧长l(t)对应的弦长,单位m;为弦长d与X轴方向的夹角,单位rad;a为车辆加速度,单位m/s2;r为车辆转弯半径,单位m;(t0)为车辆的初始航向角,单位rad。车辆在任意时刻的状态信息见式(5)(8)。3252.50-2.5-5沿道路位移/m02.557.51012.515过街位移/m(a)实际轨迹(n=200)(b)仿真轨迹(n=200)过街位移/m52.50-2.5-5沿道路位移/m02.55
22、7.51012.515图4行人过街轨迹对比Fig.4Comparisonof pedestrianscrossing trajectoriesX(t)=dcos()+X(t0)(5)Y(t)=dsin()+Y(t0)(6)V(t)=V(t0)+at(7)(t)=(t0)+(8)式中:X(t0),Y(t0)为车辆在X和Y方向上的初始位置坐标,单位m。rBdAl(t)V(t0)(t0)X(t0)0Y(t0)过街方向Y沿马路方向X图3车辆运动学模型Fig.3Vehiclekinematics model1.2行人随机运动模型为了体现行人运动轨迹的不确定性,本文采用一阶马尔科夫模型17对行人过街运动进
23、行描述,同时结合高斯白噪声16模拟行人速度变化。根据高斯白噪声的特性,行人运动轨迹的不确定性表现为行人在X和Y方向上的速度变化,且相互独立。行人运动状态定义见式(9)。Sped=(Xp(t)Yp(t)vxp(t)vyp(t)(9)式中:Xp(t),Yp(t)为行人在X和Y方向上的位置坐标,单位m;vxp(t),vyp(t)为行人在X和Y方向上的速度,单位m/s。其中,行人在X方向上的运动状态由式(10)(14)描述为Xp(t+Dt)=Xp(t)+Dtvxp(t)(10)vxp(t+Dt)=vxp(t)+Dvxp(11)Dvxp=-kxvxp(t)-vxmean+x(t)(12)vxmeanN(
24、x2xm)(13)x(t)WGN(02x)(14)式中:Dt为仿真时间步长,单位s,其取值为0.5 s;Dvxp为行人在X方向上的速度变化量,单位m/s;kx为X方向上的调节系数;vxmean为每个行人在X方向 上 的 平 均 速 度,单 位 m/s,其 服 从 高 斯 分 布N(x2xm);x和2xm为真实交通场景中采集并计算得到的行人在X方向上的整体速度均值和方差,单位 m/s,(m/s)2;x(t)为行人在X方向上的速度噪声,单位m/s,用高斯白噪声WGN(02x)描述;2x为每个时间步长下X方向上的行人速度方差,单位(m/s)2。行人在Y方向上的运动采用同样的方法进行描述。为获得行人运
25、动特征参数的具体数值,并验证行人随机运动模型的有效性,本研究团队使用无人机在厦门市多个路段进行数据采集,筛选出200例行人在车流中过街的运动数据。通过直接线性变换理论18对运动数据进行坐标转换,同时不断调节行人随机运动模型在X和Y方向上的调节系数,使模型的运动特征不断接近真实的行人运动。最终得到的行人运动特征参数为vxmeanN(-0.0030.019)vymeanN(1.1870.014)xWGN(00.010 4)yWGN(00.023 3)kx=0.35,ky=0.5图4展示了实际采集和基于行人随机运动模型仿真得到的行人过街运动轨迹,对比可得仿真轨迹与实际轨迹在分布范围和运动趋势上均相互
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