10.3969/j.issn.1001-7372.2023.01.019
面向智能汽车测试的弱势群体服饰色彩研究
智能汽车测试是其技术开发与应用中必不可少的环节,封闭场景下测试目标物准确反映真实道路环境下交通对象特性是保障测评结果可信的关键,而道路弱势群体服饰色彩是相应测试目标设计的关键参数,也是智能车测评相关标准中要求的一个主要指标.为此,通过对中国某省份2018～2020年间重大交通安全事故案例的分析和筛查,得出178例弱势道路使用者群体伤亡人员样本,首先提取样本服饰颜色,然后选取适当的色彩空间,将色彩数据从RGB(Red-Green-Blue)空间转换至LUV(Lightness-Chroma)空间.以转换结果作为聚类参数,采用K-means聚类算法,获取受害者样本基于季节、出行方式等不同因素下的服饰代表颜色.区别现阶段欧洲标准中 目标物黑色上衣/蓝色长裤的搭配组合,黑色上衣/黑色长裤作用于符合中国国情的自动驾驶场景中测试目标物的 服饰颜 色 更具代表性.鉴于中国新车评价规程(China-New Car Assessment Pro-gramme,C-NCAP)选取行人目标物与自行车骑行者目标物,将目标物服饰改为黑色上衣/黑色长裤组合,以测试目标物与测试车辆位置分别构建相对横向及纵向运动的多个场景,在对应场景下检测汽车前端结构位置25％、50％及75％处与 目标物碰撞情况,以评价配有自动紧急制动系统(Au-tomatic Emergency Braking System,AEB)的智能汽车对测试目标物的响应能力.试验测试结果表明:全部测试场景下,测试车辆能够成功识别 目标物并可主动制动,该测试验证了黑色上衣/黑色长裤组合在现行检测标准下的可行性与有效性.该研究可为智能汽车测试领域提供客观的数据支撑,完善交通行业相关标准和法规,并推动智能汽车测试技术的发展.
汽车工程、服饰色彩、K-means聚类分析、测试目标物、测试场景、自动紧急制动系统、智能汽车测试
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U467.14(汽车工程)
吉林省自然科学基金20220101236JC
2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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