CN110606040B - 一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，通过采集汽车前进方向的加速度数据，根据采集到的加速度数据判断加速度峰值，随机设定门槛阈值，根据随机设定的门槛阈值和所采集的加速度峰值构造出速度变化量误差关于门槛阈值和加速度峰值的关联模型，将初始速度变化量与速度变化量误差相加，得到校正后的速度变化量，并作为AACN系统的触发条件，本发明对碰撞过程中的速度变化量加以校正，提高了速度变化量的准确性，从而提高对车内乘员伤情预测的准确性。

Description

一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法
技术领域
本发明涉及汽车被动安全技术领域，尤其涉及一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法。
背景技术
随着汽车的大量普及以及道路交通事故的频发，汽车安全越来越受到人们的关注与重视。高级车辆事故自动呼救(Advanced Automatic Crash Notification,AACN)系统属于被动安全技术，其在车内乘员无法自主呼救的情况下，能判断出车辆发生了碰撞，并向救援中心送求救信号。同时，AACN系统能预测乘员伤情，并对车内乘员的伤情进行等级划分。根据AACN系统发送的乘员伤情信息，医疗服务提供者在到达事故现场时能做好更全的准备。若乘员受到严重伤害，则需要将其转移至一级创伤中心，若是轻微损伤，则只需将其转移至二级创伤中心。AACN系统的应用提高了救援效率，从而挽救了更多伤者的生命。因此，对AACN系统的研究很有必要。在目前的AACN系统中，大多数都是以安全气囊的点火信号作为触发信号，一旦车辆内部的安全气囊点火，AACN系统便会检测出点火信号，从而判定此时车辆已经发生了碰撞，随后开始对外呼救。但是以安全气囊的点火信号作为触发源存在以下两个问题：(1)AACN系统的可靠性将受到安全气囊的限制。安全气囊在一些碰撞事故中并未弹开，或者车辆没有发生事故但安全气囊却仍然弹开，这就说明在识别碰撞事故时并非绝对的准确，从而导致AACN系统的可靠性也会受其影响。(2)未配备AACN系统的车辆如果想要加装AACN系统，则需要改动车辆的安全气囊系统，具有较高技术难度和风险，而且在一些国家是严格禁止的。
因此，近几年内外国内外对AACN系统进行了深入研究，尝试以不同类型的信号作为AACN系统的触发信号。例如采用车身加速度信号作为触发信号。车身加速度信号因其具有采集方便，车内系统改装容易等优势，所以成为了目前研究的热点。以加速度信号触发的AACN系统利用“门槛阈值”来判断碰撞是否发生，即将车辆在颠簸路面行驶、过减速坎、过台阶、紧急制动等与发生碰撞区别出来；同时还需要利用“触发阈值”来确定碰撞的强度，即只是轻微的碰撞不需要触发，如果是严重的碰撞则需要触发。门槛阈值以加速度峰值为依据，即当检测到车身的加速度峰值大于该数值，就判断碰撞发生。触发阈值通常以速度变化量作为依据，即当速度变化量大于事先设定的触发阈值，就判断严重碰撞发生，其触发系统进行呼叫。在车路协同的背景下，具有自适应路面功能的AACN系统的门槛阈值已可以随着路面的情况而不断进行调整。
速度变化量既是AACN系统进行触发的依据，同时也是其提供给救援中心的最重要的信息之一，在判断乘员伤情、判断事故责任、司法鉴定中具有非常重要的作用。AACN系统计算的碰撞过程中的速度变化量是碰撞开始时刻至碰撞结束时刻这一时间段内车身加速度的积分值。由于碰撞开始时刻t0由门槛阈值决定，所以当门槛阈值不同时，积分开始时刻也会随之改变。当门槛阈值不同时，AACN系统计算得到的速度变化量也会不同，但车辆在碰撞过程中的实际速度变化量是一定的。因此如何获得更为准确的速度变化量亟待解决。
发明内容
为了解决现有技术中的不足，针对AACN系统门槛阈值的动态变化导致在计算碰撞过程中的速度变化量时存在误差，本发明所提出的一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，包括如下步骤：
步骤1，采集汽车前进方向的加速度数据；
步骤2，根据采集到的加速度数据判断加速度峰值；
步骤3，随机设定门槛阈值，该门槛阈值应略大于当前的加速度峰值，根据随机设定的门槛阈值和所采集的加速度峰值构造出速度变化量误差关于门槛阈值和加速度峰值的关联模型；
步骤4，将初始速度变化量与速度变化量误差相加，得到校正后的速度变化量，并作为AACN系统的触发条件。
进一步，所述关联模型的构造方法为：设定门槛阈值为x1，加速度峰值为x2，利用最小二乘法对门槛阈值和加速度峰值进行多元线性回归得到速度变化量误差y的关联模型，表示为：y＝b(1)+b(2)x1 2+b(3)x1+b(4)x2 2+b(5)x2+b(6)x1x2，其中，b(1)常数项系数，b(2)为门槛阈值平方项的系数，b(3)为门槛阈值一次项的系数，b(4)为加速度峰值平方项的系数，b(5)为加速度峰值一次项的系数，b(6)为门槛阈值与加速度峰值交互项的系数。
进一步，所述校正后的速度变化量表示为：ΔV校正＝ΔV初始+y，其中，ΔV校正表示校正后的速度变化量，y为速度变化量误差，ΔV初始为初始速度变化量。
进一步，通过加速度传感器采集到车辆前进方向加速度。
本发明的有益效果：
AACN系统由于门槛阈值的动态变化导致在计算碰撞过程中的速度变化量时存在误差。本发明对碰撞过程中的速度变化量加以校正，提高了速度变化量的准确性，从而提高对车内乘员伤情预测的准确性。
附图说明
图1是本发明速度变化量的校正方法流程图；
图2是本发明造出速度变化量误差关于门槛阈值和加速度峰值的关联模型的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1，一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，包括如下步骤：
步骤1，采集汽车前进方向的加速度数据；
通过加速度传感器采集汽车X轴(X轴平行于地面指向车辆前方)加速度数据，即前进方向的加速度数据；在本实施例中，通过加速度传感器采集到车辆前进方向加速度，并通过A/D通道将加速度数据输入AACN系统终端中，同时获得初始速度变化量ΔV初始；
步骤2，根据采集到的加速度数据判断加速度峰值；
在AACN系统中将判断加速度峰值的程序编写完成之后，输入采集的加速度数据，先输入第一个加速度数据，然后输入第二个，若第二个加速度数据大于第一个，则替换第一个，反之，则继续使用第一个加速度数据，依次类推，直到所有加速度数据都输入完毕，得到最大的加速度数据，该值即为加速度峰值。
步骤3，随机设定门槛阈值，该门槛阈值应略大于当前的加速度峰值，根据随机设定的门槛阈值和所采集的加速度峰值构造出速度变化量误差关于门槛阈值和加速度峰值的关联模型；
如图2，在本实施例中，关于门槛阈值和加速度峰值的关联模型的构造方法为：设定门槛阈值为x1，加速度峰值为x2，利用最小二乘法对门槛阈值和加速度峰值进行多元线性回归得到速度变化量误差y的关联模型表示为：
y＝b(1)+b(2)x1 2+b(3)x1+b(4)x2 2+b(5)x2+b(6)x1x2；
其中，b(1)常数项系数，b(2)为门槛阈值平方项的系数，b(3)为门槛阈值一次项的系数，b(4)为加速度峰值平方项的系数，b(5)为加速度峰值一次项的系数，b(6)为门槛阈值与加速度峰值交互项的系数。
建立好关联模型后，将仿真得到的多组碰撞数据进行处理，每一组碰撞数据都会有对应的速度变化量误差，门槛阈值和加速度峰值。然后将速度变化量误差作为因变量，门槛阈值与加速度峰值作为自变量输入计量经济学软件包中进行回归分析就可以得到一表1，如表1中所示各个系数：
表1系数的显著性
Figure GDA0003008082350000041
最终，得到的关联模型为：
y＝-0.571612-0.133064x1-0.037044x2-0.07293x1 2-0.001009x2 2+0.011499x1x2
步骤4，将初始速度变化量与速度变化量误差相加，得到校正后的速度变化量，并作为AACN系统的触发条件。公式表示如下：
ΔV校正＝ΔV初始+y
其中，ΔV校正表示校正后的速度变化量。
为了更清楚的说明本发明技术方案，以下实验数据进一步说明：
将不同门槛阈值以及不同初速度下的加速度数据导入两种算法中以比较速度变化量的准确性，其计算的部分结果如表2和表3所示。表2的第三行表示碰撞加速度数据对应的初速度，第一列表示门槛阈值，表格剩余部分的数据表示在原始的ACNS算法中计算得到的速度变化量与实际值的误差的绝对值。同样的，表3的第三行表示碰撞加速度数据对应的初速度，第一列表示门槛阈值，表格剩余部分的数据表示在具有速度变化量校正功能的ACNS算法中计算得到的速度变化量与实际值的误差的绝对值。
表2原始ACNS算法的速度变化量误差绝对值
Figure GDA0003008082350000042
Figure GDA0003008082350000051
表3改善后的ACNS算法的速度变化量误差绝对值
Figure GDA0003008082350000052
误差的绝对值越接近于0，表示速度变化量的准确性越高。从表2和表3中可以看出，原始ACNS算法的计算结果误差较大，而具有速度变化量信息自校正功能的ACNS算法的计算结果的误差明显降低。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，采集汽车前进方向的加速度数据；
步骤2，根据采集到的加速度数据判断加速度峰值；
步骤3，随机设定门槛阈值，根据随机设定的门槛阈值和所采集的加速度峰值构造出速度变化量误差关于门槛阈值和加速度峰值的关联模型；
步骤4，将初始速度变化量与速度变化量误差相加，得到校正后的速度变化量，并作为AACN系统的触发条件。
2.根据权利要求1所述的一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，其特征在于，所述关联模型的构造方法为：设定门槛阈值为x1，加速度峰值为x2，利用最小二乘法对门槛阈值和加速度峰值进行多元线性回归得到速度变化量误差y的关联模型，表示为：y＝b(1)+b(2)x1 2+b(3)x1+b(4)x2 2+b(5)x2+b(6)x1x2，其中，b(1)常数项系数，b(2)为门槛阈值平方项的系数，b(3)为门槛阈值一次项的系数，b(4)为加速度峰值平方项的系数，b(5)为加速度峰值一次项的系数，b(6)为门槛阈值与加速度峰值交互项的系数。
3.根据权利要求2所述的一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，其特征在于，所述校正后的速度变化量表示为：ΔV校正＝ΔV初始+y，其中，ΔV校正表示校正后的速度变化量，y为速度变化量误差，ΔV初始为初始速度变化量。
4.根据权利要求3所述的一种适用于车辆事故自动呼救系统速度变化量的校正方法，其特征在于，通过加速度传感器采集到车辆前进方向加速度。
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