Çin Otomobil Araştırma Enstitüsü Lin Miao: Kaza Verileri CIDAS ve Araç Güvenliği Araştırması
Car Cloud Press: 21-22 Haziran 2017 tarihleri arasında, 2017 Çin Güvenlik Endüstrisi Zirvesi ve Çin Güvenlik Endüstrisi Derneği, TIAA Araç İçi Bilgi Hizmeti Sektörü Uygulama İttifakı ve Che Yun.com'un ortak sponsorluğunu yaptığı ilk Trafik Güvenliği Endüstrisi Forumu Pekin'de düzenlendi. Bu makale, Çin Otomotiv Teknolojisi Araştırma Merkezi Trafik Kazası Araştırma Departmanı Direktörü Lin Miao tarafından kaza verilerini ve aktif güvenliği herkesle tartışan bir konuşmadır.
Birçok kişiyle iletişim kurduğumda, birçok kişi sordu: Çin'in otomotiv güvenliği araştırma ve geliştirmesinde eksik olan nedir? Artık her türlü çarpışma simülasyon yazılımına, bazı değerlendirme sistemlerine ve her türlü mankenlere, dijital mankenlere veya bazı simülasyon yazılımlarına sahibiz Dünyadaki her şeye sahip olduğumuzu hissediyoruz. Ama gerçek şu ki, bence şu anda otomobil araştırma ve geliştirme geliştirmekte olduğumuzu bilmeliyiz ve eksik olan kaza verileri.Araştırma ve geliştirme personelimiz için, Çin'de yollarda ne tür kazalar olduğunu gerçekten biliyorsunuz. Kazanın ne tür bir hasara yol açtığı, güvenlik teknolojimizi daha iyi optimize edebilir ve destekleyebiliriz.
Buna dayanarak, 2011 yılında merkezimiz, CIDAS'ı incelemek için Pekin'de Çin'deki trafik kazalarının kurulmasına öncülük etti. Kuruluşumuzun asıl amacı, on konu için veri desteği sağlamaktır.
CIDAS başlatma arka planı
CIDAS'ın kuruluş geçmişi ve çağrışımCIDAS'ın üç amacı vardır: Birincisi, ilgili politika standartlarının formülasyonu ve revizyonu, C-NCAP revizyonu ve optimizasyonu ve çarpışma testi yeteneklerinin geliştirilmesi ve yapılandırılması için temel veri referansı sağlamak; ikincisi, otomobil ürün tutarlılığının denetimini ve denetimini desteklemeye yardımcı olmak için duyuru parametrelerini koordine etmektir; Otomotiv aktif ve pasif güvenlik ürünleri ve teknolojilerinin araştırılması ve geliştirilmesi, test edilmesi ve optimizasyonu için veri desteği sağlayın.
Şu anda, CIDAS'ın etkisi de artıyor.Birincisi, bazı bilimsel araştırma kurumları bazı güvenlik politikalarını formüle etmek için verilerimize başvuracak; ikincisi, CIDAS'ımız güvenlik standartları ve yönetim kurallarının revizyonu için tek mikro veri örnek kitaplığı; üçüncüsü de 2015'te. 2015 yılında endüstri tarafından endüstriyel teknolojinin üçüncü ödülü olarak kabul edildi; dördüncüsü, mevcut Çin'in ADAS teknoloji planlama yol haritasının verileri olarak CIDAS, aynı zamanda tek veritabanı referansıdır; beşincisi, Şangay'ın akıllı ağ bağlantısı, otoyol sürüş pilotumuzdur. İnşaat veri desteği sağlar; sonuncusu küresel veri işbirliğinin sağlayıcısıyız.
Şu anda, hükümet bilimsel araştırma kurumları, araç şirketleri ve tedarikçileri dahil olmak üzere 25 CIDAS üyesi var.Changchun, Weihai, Ningbo, Chengdu ve diğer şehirlerde araştırmalar yapıyoruz. Her yıl 800 yerinde veriyi araştırıyoruz. Kaza şartı, birinin yaralanması ve bir tane olması gerektiğidir. Kazaya karışan bisiklet. Müfettişlerimiz, yerinde incelemeler yapmak için günün 24 saati trafik polisi ekibinde görev yapmaktadır. CIDAS üyelerimiz arasında Çin'deki bazı ana akım şirketler, bazı tanınmış yabancı şirketler ve bazı tedarikçiler bulunmaktadır. Bu bir arıza ... Şu anda hepsi ortaklarımız olan 16 araç şirketi ve 8 parça ve bileşenlerin yanı sıra devlet araştırma kurumları ve güvenlik araştırma merkezleri var.
CIDAS'a genel bakış
Araştırma alanımız, tümü kuzeyden güneye ovalar, tepeler, şehirler, dağ köyleri ve köyleri içermektedir. Bu veri durumudur Biri yerinde bilgi, ikincisi araç hasar bilgisi, üçüncüsü personel hasar bilgisi, veri analizi ve uygulama daha sonra yapılacaktır.
CIDAS veri tabanımızda şu anda 4000 kaza var ve her kazada 3027 bilgi içeren 31 tablo var. Kaza öncesi, sırası ve sonrasında insanlar, araçlar ve yollar hakkındaki tüm bilgiler dahil olmak üzere veritabanı tablosu veri bilgileri çok ayrıntılıdır. Aynı zamanda, her yıl 800 kaza için simülasyon çarpışmaları yapıyoruz ve verileri, verilerin oluşmasından 5 saniye önce yeniden yapılandırıyoruz. 1500'lük mevcut çarpışma öncesi veri tabanı, araştırmacıların kazadan 5 saniye önce araç hareket bilgilerini analiz etmelerine yardımcı olabilir.
Her zaman verilerimizin otomobillerin can güvenliği sisteminde vazgeçilmez olduğuna ve otomobillerin verilerimizin analizinden ve hayattan ölüme desteklenmesinden ayrılamayacağına inandık. CIDAS, kurumsal ürün araştırma ve geliştirme için önemli pratik öneme sahiptir:
Öncelikle standartların ve düzenlemelerin ve C-NCAP'in geliştirilmesi için karar alma referansı ve veri desteğine başvurabilir, C-NCAP ve standartlar ve düzenlemelerin öngörülerini kavrayabilir, ürün geliştirme planlaması için yön verebilir ve pazar avantajları oluşturabiliriz;
İkinci olarak, ürün tasarım aşamasında simülasyon analizi, çarpışma testlerinin iyileştirilmesi ve iyileştirilmesi (tam araç çarpışma modellemesi, yapısal optimizasyon ve dijital kukla modelleme) ileriye dönük gelişimin yönünü netleştirmek için kullanılabilir;
Üçüncüsü, çarpışma testlerinde ve gerçek kazalarda ürünlerin performansını karşılaştırarak, mevcut ürün yapılarının ve performanslarının etkinliğini doğrulayıp iyileştirerek, kaza koşullarında ve yüksek ölüm / yaralanma riskli araç yapılarında ustalaşarak ve araç güvenliği optimizasyonu için önemli bilgiler elde ederek
Dördüncüsü, kazalardaki yaygın sorunları keşfedin ve rakip veya kıyaslama ürünlerinin gerçek performansını kavrayın;
Beşincisi, farklı yapısal tasarımlara ve güvenlik cihazı konfigürasyonlarına sahip çeşitli araç türlerinin trafik kazalarında yolcular ve diğer trafik katılımcıları üzerindeki koruma etkisini analiz etmek, yaralanma sırasını ve derecesini kavramak ve buna göre yeni araçların güvenlik önlemlerini belirlemek için kullanılır. Öncelik ve odaklanma;
Altıncısı, tipik ve atipik kazaların veya çatışma koşullarının parametrelerinde ustalaşmak ve aktif güvenlik ürünlerinin tasarım ve test doğrulamasına hizmet etmek;
Kaza verilerinin otomobil güvenliğinde uygulanmasıŞu anda, CIDAS standartlar, teknoloji geliştirme ve performans doğrulama konularında çok çalışmış ve bazı çok dikkat çekici sonuçlar elde etmiştir.Bunları tek tek tanıtmayacağım.Kaza verilerinin otomobil güvenliğinde uygulanmasından bahsedeceğim. .
Birincisi, CIDAS'ın yaya kazası Son olarak 2500 kazadan 23 kaza çekildi.Baş ve alt uzuvların en ağır yaralanan iki parça olduğu, ciddi yaralanmaların ve ölümlerin% 32'sine başın, ciddi yaralanmaların% 8,2'sinin bacakların neden olabileceği tespit edildi. Aynı zamanda, yayalar ve binek otomobiller arasındaki çarpışmaya ilişkin bir istatistik yapın.Bu veriler CIDAS kıyaslamasının ilk aşamasından gelmektedir. Soldaki resim esas olarak başın ve aracın temas eden kısmıdır Başın ana temas kısmının hala ön cama yoğunlaştığı, alt kısım esas olarak ön tampondur.
CIDAS yaya kazası
Yaya kazalarının çarpışma hızının simülasyon sonuçlarına ilişkin istatistikler, yaklaşık olarak bu durumda kaza hızlarının% 80'inin 63 km / s'den daha az olduğu görülebilir. Aynı zamanda simülasyon, insan ile araba arasındaki temas sırasında bacaklarla araba arasındaki çarpışma hızının saatte yaklaşık 40 kilometre olduğunu ve yetişkin kafanın saatte yaklaşık 38,2 kilometre olduğunu gösteriyor.Çocuklar için veri miktarı nispeten az. Bu parça henüz bir sonuç oluşturmadı.
Aynı zamanda, bir yetişkinin başı ile bir araç arasındaki temas WAD ile ilgili istatistikler gerçekleştirdik ve oranın% 50'den fazlasının 170 ila 210 cm aralığında yoğunlaştığını gördük.Bu aralık aynı zamanda mevcut Çin standardında yaya çarpışmaları için test aralığıdır. Fakat aynı zamanda, 150 ile 220 aralığının aslında nispeten büyük bir aralık olduğunu ve nispeten büyük bir oran olduğunu bulduk Bu nedenle, bu alanın gelecekte genişletilip genişletilmeyeceği, bu aynı zamanda yaya kafa çarpışma alanının genişletilmesi için de düşünülebilir. Evet, veriler bu eğilimi yansıtabilir.
CIDAS raporunun ilk aşamasında yaptığımız da buydu.Çarpışmadan 1 saniye önce yayanın ağırlık merkezini ve aracın ön pozisyonunun dağılımını geri yükledik.Soldaki resim (aşağıdaki resme bakınız) 55 küçük yaralanma saydığımızı gösteriyor. Bu durumda yeşil üçgen, aracın sürücüsünün kazadan önce yayayı bulduğu ve siyah üçgen ise sürücünün bulunmadığı anlamına gelir. Sağda 153 ciddi yaralanma ve ölümlü kazanın dağılımı ... Elmas şekli bulunamadı, şoför yayayı bulamadı ve şoför yayayı buldu. Bu istatistiklerle soldaki grafiği yaptık ve sürücünün görüş alanında 43 küçük yaralanma bulduk. Yaklaşık 60 dereceye çıktığında, temelde kazaların% 90'ını kapsayabilir.
Ayrıca yaya kazalarının temel özellikleri hakkında da bir istatistik yaptık.Çarpışma sırasında yayanın cinsiyeti ve yayanın yürüme durumu, kaza meydana geldiğinde yayanın araç durumu ve yayanın sağdan mı soldan mı katıldığı bu çalışma ağırlıklı olarak Takip için, AEB VRU_PED'in yapay koşullarında bir destek yaptık ve 271 örnek, uzak ve yakın yürüyüşleri saydık ve yol boyunca yolların oranı% 84'ten fazla oldu. Aynı zamanda Çin'deki yaya kaza sahnelerini sıralamak için gece ve gündüz koşulları da eklenmiş olup toplamda yedi sahne bulunmaktadır.
Aktif güvenlik teknolojimizin mevcut seviyesi ve bu aşamadaki AEB test gereksinimlerimiz esas olarak gündüze dayanmaktadır, bu nedenle gündüz yakın ve uzak uç çalışma koşulları test çalışma koşulları olarak seçilir. Çalışma koşullarının formüle edilmesi sürecinde, her aracın ağırlık oranının her bir dijital yaya AEB çarpışmasına olan ağırlık oranını belirlemek için hız ve hasar istatistiksel sonuçlarımız kullanıldı. Ayrıca, yayaların ve araçların bu iki çalışma koşulu çarpıştığında temas eden kısımlarının istatistiklerini de yaptık.Yakın uçtan yürürken sol ve sağ tarafların esas olarak birbirleriyle temas halinde olduğu tespit edildi. Sol tarafta, bu sonuca dayanarak, test proje ayarlarında da bir değişiklik yapıldı.
Ardından araba kazaları ve arkadan çarpışmalarla ilgili bir analiz yaptık, üç çalışma koşulunun daha yaygın olduğunu gördük Öndeki aracın durumu sabit, öndeki araç yavaş ve öndeki araç frenli Öndeki aracın kronik olduğu tespit edildi. Çalışma koşulu, diğer iki çalışma koşulunun yaklaşık iki katıdır.
Esas olarak öndeki aracın hareketsiz olduğu durumu analiz edin.Soldaki şekil, hız ve kazazedelerin istatistiksel bir tablosudur ve sağdaki, 0-40 ve 40-80 hız aralığındaki kazazedelerdir. Kazaların oranı yaklaşık 1: 2.33'tür. Soldaki hız ve hasar grafiği sayesinde her bir test koşulunun hız noktaları belirlenebilir ve her hız noktasının zayiatına göre her hız noktasının değerlendirmesi ve ağırlığı belirlenebilir.
Bir sonraki bölüm esas olarak aktif güvenlik sistemlerinin geliştirilmesinde CIDAS kaza senaryolarının uygulanmasını açıklamaktadır. Süreçten kısaca bahsedelim. Öncelikle, veriler toplandıktan sonra simülasyon yapılacağını söylemiştik.Simülasyon sonrasında dijital olarak dışarı aktarılabilir.Dışa aktarımdan sonra sahne önerilebilir ve ardından ADAS sistemimizin optimizasyonu çeşitli simülasyon yazılımları ile doğrulanabilir. Dışa aktarımdan sonra, bir veritabanı oluşturun ve bu verileri sahnenin görselleştirmesini gerçekleştirmek ve ADUS sisteminin etkinliğini doğrulamak için bazı yazılımlara aktarın.
Gelecekte, tüm bu tipik yol koşullarını tek bir yerde toplamak, onu çok sistemli bir çalışma koşulu haline getirmek ve çoklu sistem kapsamlı çalışma koşulunu yansıtmak için her yerde gerçek kaza durumumuzu eski haline getirmek istiyoruz. Amacımız, gerçek kazaları yeniden oluşturmak, gerçek kazalar yoluyla aktif güvenlik teknolojimizin bazı optimizasyon olasılıklarını yansıtmak ve şirketimizin güvenlik teknolojisine yaptığı yatırımın maliyetini ve çıktısını etkili bir değerlendirme aracı olarak değerlendirmektir.
Şu anda, Çin'deki tüm tipik çalışma koşullarını içeren, biri simülasyon düzeyinde ve diğeri de Şangay Otomobil Şehri'ndeki iniş sahnelerinin ayarını içeren bir aktif güvenlik testi koşulları veritabanı oluşturuyoruz. Ayrıca tüm uzmanların bizimle CIDAS ile iletişim kurmasını ve CIDAS'ın bunu yapmaya devam edeceğini umuyorum. CIDAS, Çin'in otomobil güvenliği alanında bizim için vazgeçilmez bir iş. Yedi yıldır yapıyoruz ve bunu on iki yıldır yapacağız. On yıl, otuz yıl. Ayrıca işbirliği imkanı için bizimle iletişime geçebilirsiniz, teşekkür ederim.
