Abstract

The objective of the study is to quantify the benefits of an earlier brake activation by the drivers potentially achieved by a Forward Collision Warning (FCW) system in simulated car-to-cyclist accident scenarios. A parametric analysis is performed by varying the detection sensor Field Of View (FOV), the FCW trigger time and the driver’s reaction lag time to the FCW. Almost two thousand and three hundred car-to-cyclist accidents are clustered in the following five main scenarios: crossing nearside (33%), crossing farside (22%), longitudinal (5%), turning left (12%) and turning right (22%). The remaining is clustered in Others group (6%). For all accident cases, original accident kinematics are processed through Matlab® scripts from which FCW FOV, FCW trigger time and driver’s reaction can be modified. The Matlab scripts return the new accident kinematics which can result in the accident being avoided or mitigated. This study shows that a 70° FOV, a FCW trigger time of 2.6 s before the impact and a 0.6 s driver’s reaction to the FCW has a positive result in 82% of the accident cases with 78% being avoided and 4% mitigated. Concerning the parameters, the FOV has a greater influence on the avoidance rates compared to FCW trigger time and driver’s reaction. Our study also reveals that FCW system has a higher benefit in the crossing farside scenario and a lower benefit in the turning right scenario. This paper highlights generic characteristics of FCW systems to optimise safety benefit for the different accident scenarios.

摘要

该研究的目的是量化驾驶员在模拟汽车对骑自行车的事故场景中通过前向碰撞警告 (FCW) 系统可能实现的早期制动激活的好处。通过改变检测传感器视野 (FOV)、FCW 触发时间和驾驶员对 FCW 的反应滞后时间来执行参数分析。近 2300 起汽车对自行车的事故集中在以下五个主要场景中：近侧交叉 (33%)、远侧交叉 (22%)、纵向 (5%)、左转 (12%) 和右转(22%)。其余的集中在其他组 (6%)。对于所有事故案例，原始事故运动学通过 Matlab® 脚本进行处理，从中可以修改 FCW FOV、FCW 触发时间和驾驶员反应。Matlab 脚本返回可以避免或减轻事故的新事故运动学。这项研究表明，70° FOV、撞击前 2.6 秒的 FCW 触发时间和 0.6 秒的驾驶员对 FCW 的反应在 82% 的事故案例中有积极的结果，其中 78% 被避免，4% 被减轻。关于参数，与 FCW 触发时间和驾驶员反应相比，FOV 对回避率的影响更大。我们的研究还表明，FCW 系统在交叉远侧场景中具有更高的收益，而在右转场景中的收益较低。本文重点介绍了 FCW 系统的一般特性，以优化不同事故情景的安全效益。碰撞前 6 秒和驾驶员对 FCW 的反应为 0.6 秒，在 82% 的事故案例中产生了积极的结果，其中 78% 被避免，4% 被减轻。关于参数，与 FCW 触发时间和驾驶员反应相比，FOV 对回避率的影响更大。我们的研究还表明，FCW 系统在交叉远侧场景中具有更高的收益，而在右转场景中的收益较低。本文重点介绍了 FCW 系统的一般特性，以优化不同事故情景的安全效益。碰撞前 6 秒和驾驶员对 FCW 的反应为 0.6 秒，在 82% 的事故案例中产生了积极的结果，其中 78% 被避免，4% 被减轻。关于参数，与 FCW 触发时间和驾驶员反应相比，FOV 对回避率的影响更大。我们的研究还表明，FCW 系统在交叉远侧场景中具有更高的收益，而在右转场景中的收益较低。本文重点介绍了 FCW 系统的一般特性，以优化不同事故情景的安全效益。我们的研究还表明，FCW 系统在交叉远侧场景中具有更高的收益，而在右转场景中的收益较低。本文重点介绍了 FCW 系统的一般特性，以优化不同事故情景的安全效益。我们的研究还表明，FCW 系统在交叉远侧场景中具有更高的收益，而在右转场景中的收益较低。本文重点介绍了 FCW 系统的一般特性，以优化不同事故情景的安全效益。