一种降低人-地撞击损伤的车辆制动控制方法*

邹铁方，刘朱紫，肖 璟，刘 期

（1.长沙理工大学汽车与机械工程学院，长沙 410114；2.湖南省工程车辆安全性设计与可靠性技术重点实验室，长沙 410114；3.长沙民政职业技术学院医学院，长沙 410004）

前言

交通事故中行人的伤害主要来源于第一次与车辆的撞击及随后与地面的第二次撞击。研究发现，车辆往往造成行人更大的受伤风险［1-4］，但大量研究也表明地面所致伤害很严重［1，3-5］。近期更有学者通过分析1 221例德国行人事故案例发现，当碰撞速度低于40 km/h 时如能消除地面相关损伤则可消除2/3 的总伤害费用［6］。此结论表明研究降低地面损伤的方法极具价值。人们很早就利用仿真手段开始了地面相关损伤的研究，发现人地碰撞损伤不易预测，受碰撞速度、车头形状、行人步态和行人尺寸等因素影响［5，7-10］。为更好地研究人地碰撞损伤，学者们还引入了人地碰撞机制（pedestrian ground contact mechanisms）［11-12］、行人旋转角度［13-14］等参数，发现人地碰撞损伤与碰撞机制、旋转角度有高度相关性，这些参数可用于评估人地碰撞损伤风险。相对于诸多聚焦人地损伤机制的研究，关于人地碰撞损伤防护方法的研究较少。文献［1］中提出在车头设置多个安全气囊阻止人体落地的设想；Khaykin 等［15］提出了将事故后人体粘到车上的发明专利；文献［16］中做了通过制动控制降低人地碰撞损伤的尝试。文献［16］中运用仿真手段证明了控制制动能显著降低人地碰撞损伤，但未能解决如何控制车辆制动的问题。

随着现代感知、决策和通信等技术的发展，智能汽车保护乘员的能力会大幅提升，其保护行人的能力可进一步挖掘。注意到智能汽车具备实时监测碰撞后行人运动轨迹的能力，因而探索一条实用的降低人地碰撞损伤的车辆制动控制策略极为必要。故在文献［16］的基础上，提出更实用的降低人地碰撞损伤的车辆制动控制策略，并用MADYMO 软件通过仿真试验验证所提方法的有效性。

1 研究方法

1.1 降低人地碰撞损伤的汽车制动控制策略

图1 给出智能汽车制动控制的减速度曲线。当汽车检测到事故不可避免时开始完全制动车辆以降低车速，故在人车碰撞发生的t0时刻（即0 时刻），减速度已达最大；至t1时刻车辆开始松开制动以追上抛出的人体进而影响人体运动学响应；文献［16］和文献［17］中考虑制动系统协调时间0.2 s 后制动完全松开，然后车辆开始无制动向前运动；为防止碾压人体，车辆在t2时刻开始再次完全制动，考虑制动系统协调时间0.2 s后完全制动直至车辆静止。显然，t1、t2为图1所示车辆制动控制策略的核心参数。

图1 车辆制动控制减速度曲线

为降低人车碰撞速度，进而降低车体对人体的伤害，在t1之前须完全制动车辆。一般认为人体头部与车体撞击后人车之间第一次撞击结束，故将t1视为头部与车体第一次撞击的时刻。由文献［18］可知，人车碰撞后，人体会被车体以与车辆速度接近的速度抛射出去。据此可推断t1时刻松开车辆制动不会显著加重车辆对人体的二次伤害，因两者速度接近。

通过对前期大量虚拟仿真的观察，t2可由以下规则确定。t1时刻后，遇以下任一情况则开始再次完全制动车辆，并将该时间点视为t2。

（1）监测到人体下肢、主要部位（头、胸及臀）超出车体两侧时。人体从车体边缘落地时，一旦与车体进行接触则会从车体处获得一个较大的侧向加速度，此时对降低人地碰撞损伤无益，甚至会加重人地碰撞损伤，故须尽快制动车辆。

（2）监测到人体臀部超过车辆前风窗玻璃下沿或行人双脚超过头部时。表明人体主要部位大概率会与风窗玻璃甚至车顶接触，此时车头已具备接住行人的条件，为降低人车再次接触时的车速，可尽快再次制动车辆。

（3）监测到行人头、臀部位置低于发动机罩盖前沿时。表明行人即将滑落地面，为避免碾压行人，须尽快再次制动车辆。

1.2 仿真试验设计

与已有研究［16］类似，通过仿真试验来验证1.1节中提出的制动控制策略的有效性。选择10 种车型，每种车型选用两种制动控制策略（完全制动与1.1 节中的控制制动），并结合成熟的虚拟仿真系统［16，19］设计试验。

Li 等［19］在2016 年依据GIDAS（German in-depth accident study）事故数据，结合MADYMO 软件提出了一套人车碰撞仿真系统。该系统包括6 种车速（21、31、41、51、61 和71 km/h）×5 个行人模型（6 岁儿童、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 种步态共60 个仿真，仿真结果包含了低于41 km/h的人地碰撞损伤，其有效性已通过真实事故数据验证。故将基于该系统设计本研究的试验。

考虑到当车速高于41 km/h 时，人体将会受到车体更为严重的撞击［12，20-21］，且统计数据显示碰撞车速低于41 km/h 的车人碰撞事故占比极高（80%左右）［22-24］，故与已有研究［12，20-21］类似，仅考虑21、31 和41 km/h 3 种车速。在Li 等提出的仿真系统中有5 个行人模型，但考虑到6 岁儿童在事故中更多会被向前抛出（forward projection）而非绕射抛出（wrap projection），此种情况下运动车辆常会加重人地碰撞损伤，故不考虑此模型。与Li 等的仿真系统类似，考虑50%和100%两种行人步态。故3种车速（21、31 和41 km/h）×4 个行人模型（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 种步态共24 个仿真组成本研究的虚拟仿真系统。

为尽可能考察1.1 节中所提出的制动控制策略的适应性，在较大车头参数范围［25］内随机生成10 种车型（图2）。从图中可以看出，所选车型分布范围很广，具有代表性。

图2 研究中所采用的10种车头形状

以虚拟仿真系统为基础，对每一种车型各设计2 组试验，第1 组包含24 个仿真，仿真中车辆完全制动，以此获得完全制动情况下人地碰撞损伤数据和头部-车辆首次碰撞时间t1；第2 组也包含24 个仿真，每个仿真均采用1.1 节中的方法控制车辆制动，其中t1由第1 组仿真获得，t2通过1.1 节所提出的规则结合MADYMO 仿真实时获得。可知完全制动组须进行10 车型×1 虚拟仿真系统（24 次仿真）=240 次仿真；相应地，控制制动组同样须进行240 次仿真。

所有的仿真均用MADYMO 完成，与已有研究类似，仿真中人车及人地碰撞的恢复系数分别为0.3和0.6，且仅考虑车头各结构的单一刚度水平［22，26］。碰撞场景见图3，车辆垂直撞击行人侧面。因考虑了行人速度，人体相对于车体中心线向人体后退方向偏离40 mm，以确保人体头部能与车体接触。

图3 碰撞场景

1.3 评价指标

本研究中将选择加权伤害费用（weighted injury cost，WIC）、最大简明损伤定级标准（abbreviated injury scale，AIS）及车辆与人体主要部位首次触地点位置之间的距离（DPGV-m）3个评价指标以评估1.1节中所提出的车辆制动控制策略对人地碰撞损伤的防护效果。

（1）人体伤害包括头部、胸部、臀部及下肢等多部位的损伤，将采用文献［22］中提出的WIC 将各个部位的损伤融合为一个结果进行比较。对于某车型中1 组试验的24 个仿真，首先根据每个仿真中人体头部、胸部、四肢及骨盆所受伤害评估各个部位的AIS水平，进而计算出其所需费用IC（injury cost），包括医疗及辅助费用，所有费用之和视为该次仿真的伤害费用；然后将24 个仿真中总费用依据碰撞车速、行人高度及步态的占比加权取和为最终的WIC。其中，头部用头部损伤准则HIC（head injury criterion）、胸部用胸部损伤指数TTI（thorax trauma index）、臀部用碰撞力、下肢用弯矩、膝盖用弯曲角度来预测损伤。故

式中：psi、phi和pgi分别为车速、行人高度和行人步态的比例；ICi为一组仿真中第i 个仿真人体的伤害费用。显然某组仿真中WIC值越高表明人体受到的伤害越大，反之则表示人体受到的伤害越少。

（2）最大AIS。WIC 是Li 等提出的一个非常科学的对人体损伤进行综合评价的指标，但综合指标与单一指标毕竟不同，故此处再选择另一个指标即行人在事故中受到的最大AIS 来开展评价。最大AIS 取人体在事故中头部、下肢、胸部和臀部等部位AIS的最大值。

（3）DPGV-m 为车头前沿与人体主要部位首次触地位置之间在车辆行进方向的距离。智能汽车可装备外置安全气囊等设备以更好地保护行人。如能拉近行人主要部位（头、胸及臀）首次触地点位置与车头的距离，则可提升车载装置保护人地碰撞的能力。

1.4 研究分析方法

不同于人车碰撞仿真模型，MADYMO 中人地碰撞仿真模型虽在研究中应用很多但验证并不充分［11-13，18，22］，故后续分析中主要采用对比研究的方法，以尽可能消除模型的影响。

2 仿真结果

2.1 地面和车辆所致WIC

图4（a）和图4（b）分别给出地面和车辆所致WIC，图中同一车型左、右边竖柱分别对应完全制动、控制制动组数据，下同。图4（a）显示所有车型控制制动组中地面所致WIC 均降低。图4（b）显示利用1.1 节中的策略控制车辆制动，车辆所致WIC 并未改变，表明从t1时刻松开制动不会加重车辆所致WIC 值，意味着可以大胆开展基于制动控制的人地碰撞损伤防护研究。

图4 地面和车辆所致WIC对比

2.2 地面和车辆所致最高AIS

图5 （a）和图5（b）分别给出地面和车辆所致最高AIS。图5（a）显示控制制动组中最高AIS 的比例均显著下降，这表明通过1.1 节的制动控制策略可以有效降低人地碰撞损伤。图5（b）显示车辆所致最高AIS 并未改变，再次表明通过有效控制车辆制动不会加重车辆所致人体损伤。

图5 地面和车辆所致最高AIS对比

2.3 车辆与人体主要部位首次触地点位置之间的距离DPGV-m

图6 给出DPGV-m 的箱型图。图中同一车型中左、右箱型分别对应完全制动、控制制动组数据，完全制动组数据用DPGV-m-ori表示，控制制动组数据用DPGV-m-con 表示。图6 显示控制制动组中数值明显低于完全制动组，且大部分DPGV-m（201/240=83.75%）＜1 m。这表明如开发保护人地碰撞的安全气囊，其展开范围达到1 m可保护83.75%的行人；如达到1.5 m，则可保护234/240=97.5%的行人。

3 讨论

通过仿真试验，验证了1.1 节中提出的车辆制动控制策略能够有效降低WIC、最高AIS 和缩短车辆与人体主要部位首次触地点位置之间的距离，且不会增加车辆所致损伤，这都清晰表明所提方法的价值。由此引出车型和车速对防护效果的影响、t1与t2的取值规律及是否每一次案例都能从控制制动策略中获益等问题。

3.1 车型对防护效果的影响

图7 给出不同车型中WIC 的降低比例。该比例由下式计算获得：

图7 不同车型中WIC的降低比例

图7 显示，3/4/5/9/10 5 种车型中地面所致损伤在控制制动中可以降低70%以上，而车型1/2/6/7 中地面所致损伤仅能降低20%以下。图8给出不同车型与50百分位行人碰撞场景。由图8可见，发动机罩盖长度对制动控制策略的防护效果影响显著，长发动机罩盖的防护效果更佳。车5 的发动机罩盖与前风窗玻璃之间夹角很大，导致两者近似融为一体，故可认为该车发动机罩盖最长，其防护效果最佳（WIC可降低近90%）。车9和车7较为接近，但车9的发动机罩盖长度比车7长6 cm，且车9前保险杠下沿更宽，使该车在碰撞过程中能给予行人下肢更多能量进而使下肢甩的更高（见图9），这是导致两者防护效果不同的主要原因。车型导致防护效果的差异表明在制定车辆制动控制策略时，需具体车型具体分析。

图8 不同车型与50百分位行人碰撞场景

图9 车9 和车7 中50 百分位男性行人被撞击后的运动学响应

3.2 车速对防护效果的影响

图10 给出不同车速下制动控制方法的防护效果。其中图10（a）为完全制动及控制制动中单个案例平均损失，图10（b）为地面所致损伤增加案例比例。由图10（a）看出，车速21 和41 km/h 时控制制动的防护效果很好，但31 km/h时控制制动策略并未能降低且加重了地面所致损伤；图10（b）给出了一种可能原因，31 km/h 时人体损伤增加的案例达14 个（17.5%），显著高于21 km/h 的4 个（5%）和41 km/h的9 个（11.25%）。这表明对车辆进行制动控制过程中，也须考虑车速的影响。

3.3 时间t1规律

图11 为时间t1与车速的箱型图。图11 表明，随着车速的增加，t1显著下降。须注意的是，当车速达到41 km/h 时，t1的中位数约为0.12 s，这表明车载传感器须在极短的时间内监测到车辆与行人头部的接触，对智能汽车的相关传感器提出了较高要求。

图10 制动控制方法在不同车速下的防护效果

图11 时间t1与车速的箱型图

3.4 时间t2规律

图12 为时间t2与车速的箱型图。图12 表明，随着车速的增大，t2的变化范围变窄，但中位数增加不明显且中位数基本均高于0.8 s，这表明在t1后还有不低于0.6 s（考虑21 km/h 的最大t1中位数约0.22 s）用于智能汽车监测行人运动并作出决策。对未来汽车而言，难度应该不大。

图12 时间t2与车速的箱型图

3.5 非受益案例原因分析

240 个仿真案例中，共有27 个案例（11.25%）中的地面所致损伤增加，原因如下。

（1）11 个案例（40.7%）中，车人第二次接触时，车头前沿与人体头部接触（图13 A）。人车再次接触的这一过程不仅未能有效消耗人体下坠的能量，有时还会改变人体落地姿态，从而使其头部与地面产生更大撞击。

图13 典型非受益案例中人体运动学响应

（2）7 个案例（25.9%）中，因车人长时间不分离（图13 B），导致车辆一直载着人向前运动，故增加了行人地面损伤风险。

（3）4 个案例（14.8%）中，人车第一次接触后会以一个较大的速度被抛出（图13 C），按照1.1 节中的制动控制策略，车辆无法对抛出后的人体产生再次影响。

（4）2 个案例（7.4%）中，行人从车辆一侧落地（图13 D），导致地面损伤增加。这表明虽然在控制策略中充分考虑了人体从车辆两侧坠地的情况，并制定了相应的控制策略，但仍须加强对车辆两侧坠地案例的监测并作出更合理决策，以尽可能避免此类事件的发生。

（5）2个案例（7.4%）中，完全制动时地面所致损伤已经接近于零（图13 E）。这表明，尝试通过制动控制降低所有案例中的地面所致损伤会很难，采用虚拟仿真系统并用加权方式获得WIC 后，再对制动控制策略的效果进行评估更科学。

（6）1 个案例（3.7%）中，在车辆运动过程中，人体下肢与车辆前端进行再次接触（图13 F），此时对人体的主要部位并未能提供足够保护，反而使旋转速度转变为人体头部与地面的垂直撞击速度，加重了人地碰撞损伤。

4 结论

通过480 次（完全制动组240 次+控制制动组240 次）仿真试验，运用对比分析等方法获得以下结论。

（1）控制制动组中人地碰撞损伤均降低，但不同车型的降低幅度不一致，且控制制动并未加重车辆所致人体损伤。与此同时，控制制动能显著缩短人体主要部位首次触地点位置与车头位置间的距离，83.75%案例中的距离均小于1 m。此外还分析了车型、车速对防护效果的影响，探索了t1与t2的取值规律，分析了不能获益案例的原因，为后续研究中获得更实用的车辆制动控制策略奠定基础。

（2）本研究中所提出的车辆制动控制策略，在10 种车型中均能降低人地碰撞损伤，但在一些车型中降低幅度不明显，在单个仿真中还存在人地碰撞损伤增大的情况，虽然本研究将基于制动控制的人地碰撞损伤策略向实用方向推进了一步，但离真正实践还有距离，需要后续研究。