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面向骑行者的AEB测试方法研究汇报时间：2024-01-17汇报人：

目录引言骑行者AEB系统概述面向骑行者的AEB测试方法骑行者AEB系统性能优化

目录骑行者AEB系统安全性评估总结与展望

引言01

交通安全问题日益严峻随着骑行运动的普及和城市交通的日益拥堵，骑行者与机动车之间的交通事故频发，骑行者安全问题亟待解决。AEB技术应用于骑行者的必要性自动紧急刹车（AEB）系统是一种先进的驾驶辅助技术，能够在紧急情况下自动刹车以避免或减轻碰撞。将AEB技术应用于骑行者，可以提高骑行者的安全性，减少交通事故的发生。推动智能交通系统的发展面向骑行者的AEB测试方法研究不仅有助于保障骑行者的安全，还可为智能交通系统的发展提供有力支持，推动交通行业的科技进步。研究背景与意义

010203国外研究现状国外在AEB技术方面起步较早，已经形成了相对完善的测试方法和标准体系。例如，欧洲新车评价程序（EuroNCAP）就已经将AEB技术纳入其评价体系，并推动了AEB技术在汽车领域的广泛应用。国内研究现状国内在AEB技术方面的研究相对较晚，但近年来发展迅速。国内的一些汽车企业和科研机构已经开始研发面向骑行者的AEB系统，并取得了一定的成果。同时，国家也出台了相关政策，鼓励和支持智能交通技术的发展。发展趋势随着人工智能、传感器等技术的不断进步，AEB系统的性能和可靠性将得到进一步提升。未来，面向骑行者的AEB系统将成为智能交通领域的重要研究方向之一，为骑行者提供更加全面的安全保障。国内外研究现状及发展趋势

VS本研究旨在针对骑行者的特点和需求，研究面向骑行者的AEB测试方法。具体包括：分析骑行者与机动车之间的交通事故原因和特点；研究适用于骑行者的AEB系统工作原理和关键技术；设计并开发面向骑行者的AEB测试场景和测试用例；搭建AEB测试平台并进行实验验证。研究方法本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验验证相结合的方法进行研究。首先通过文献综述和案例分析，了解国内外在AEB技术方面的研究现状和发展趋势；然后通过数学建模和仿真模拟，研究适用于骑行者的AEB系统工作原理和关键技术；最后搭建AEB测试平台，设计测试用例并进行实验验证，评估面向骑行者的AEB系统的性能和可靠性。研究内容研究内容与方法

骑行者AEB系统概述02

通过雷达、摄像头等传感器实时感知周围环境，包括骑行者、车辆、障碍物等的位置和速度信息。传感器感知将传感器感知的数据进行处理，提取出有用的信息，如骑行者的位置、速度、加速度等。数据处理根据处理后的数据，对潜在的碰撞威胁进行评估，判断是否需要启动AEB系统。威胁评估当系统判断存在碰撞威胁时，会自动启动制动系统，减缓或避免碰撞事故的发生。自动制动AEB系统基本原理

高灵敏度骑行者AEB系统需要具备高灵敏度，以便在复杂多变的交通环境中快速感知并响应潜在的威胁。准确性系统需要准确地识别骑行者的位置和速度等信息，以确保制动决策的准确性和有效性。实时性骑行者AEB系统需要实时地感知周围环境并做出响应，以确保在关键时刻能够发挥作用。自主性系统需要具备一定的自主性，能够在不需要人工干预的情况下自动启动制动系统，减轻骑行者的负担。骑行者AEB系统特点城市道路中，骑行者需要面对复杂的交通环境和多变的交通状况，骑行者AEB系统可以帮助骑行者避免或减少与机动车的碰撞事故。城市道路在自行车道中，骑行者可能会遇到其他骑行者或行人等障碍物，骑行者AEB系统可以帮助骑行者避免或减少与这些障碍物的碰撞事故。自行车道在山区道路中，由于道路狭窄、弯道多等因素，骑行者容易发生交通事故。骑行者AEB系统可以帮助骑行者在这些复杂路况下更加安全地行驶。山区道路在夜间行驶时，由于视线不佳等因素，骑行者容易发生交通事故。骑行者AEB系统可以通过感知周围环境并提供自动制动功能来提高夜间行驶的安全性。夜间行驶骑行者AEB系统应用场景

面向骑行者的AEB测试方法03

01城市道路场景包括不同道路类型（如主干道、次干道、支路等）和不同交通环境（如交通拥堵、畅通等）。02乡村道路场景主要考虑道路狭窄、弯道多、视线不良等因素。03特殊场景如夜间、雨雪天气、雾天等恶劣条件下的骑行场景。测试场景设计

010203使用高精度地图、雷达、摄像头等传感器收集骑行过程中的环境信息和车辆状态信息。数据收集对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、标注等，以便后续分析。数据处理从处理后的数据中提取与骑行安全相关的特征，如车辆速度、加速度、与前车的距离等。特征提取测试数据收集与处理

根据提取的特征，分析AEB系统在不同场景下的安全性能，如避免碰撞的能力、降低事故严重性的效果等。安全性能分析评估AEB系统在不同场景下的工作稳定性和可靠性，如误报率、漏报率等。可靠性评价分析AEB系统介入时对骑行者舒适性