《電子技術應用》
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基于雙網融合的車輛事故呼救系統研究
來源:電子技術應用2013年第3期
張偉偉1,宋曉琳1,2,王文濤1,歐陽維力1
1.湖南大學 汽車車身先進設計制造國家重點實驗室,湖南 長沙410082; 2.北京航空航天大學 交通科學與工程學院,北京100191
摘要: 基于GPRS/CDMA和Internet的融合通信技術,構建了車輛事故呼救系統。該系統利用車載傳感器獲取車輛碰撞狀態數據,并利用序次Probit模型估計駕駛員的損傷程度。通過無線通信技術,將駕駛員損傷程度估計、車輛是否翻滾、駕駛員-車輛基本信息、事故GPS數據等發送至事故呼救服務中心。事故呼救服務中心可以自動啟動Google Earth軟件確定事故方位,并可以激活事故車輛內的視音頻通信,增強對事故現場的了解程度,提高事故救援效率。
中圖分類號: U461.91
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2013)03-0027-03
Research on vehicle accident calling system based on dual-network integration
Zhang Weiwei1,Song Xiaolin1,2,Wang Wentao1,Ouyang Weili1
1.The State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body, Hunan University, Changsha 410082,China; 2.School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191,China
Abstract: Vehicle accident calling system is built based on the integrated communication of GPRS/CDMA and Internet. This system uses on-board sensors to acquire the vehicle collision state data, and estimates driver injury severity by means of ordered Probit model. All information including estimated driver injury severity, whether the rollover accident happened, driver-vehicle basic information and GPS data of accident is transmitted to the accident calling service center. The accident calling service center can not only determine the accident orientation by starting the Google Earth automatically,but also activate the video-audio communication in the accident vehicle, which is conducive to enhance the understanding of the accident scene and improve the efficiency of the accident rescue.
Key words : accident calling system;GPRS/CDMA-Internet communication;ordered Probit model;driver injury severity;Google Earth

    近年來,我國汽車保有量以及公路里程不斷增加,交通事故數量也呈上升趨勢。據統計,2010年我國發生交通事故21萬起,造成6萬余人死亡、25萬余人受傷[1]。然而,很多傷亡是由于事故后搶救不及時而造成的[2]。為了提高事故救援水平,使傷員能夠得到及時的救治,國內外都對車輛事故呼救系統進行了研究并將其投入實際應用。

    目前,國外開發并投入應用的產品普遍采用移動通信技術,車輛定位采用GPS定位技術,系統呼救觸發是通過安全氣囊系統直接觸發或者人工按鈕來實現觸發,報告車輛位置、車主身份及車輛碰撞速度等。如通用公司的Onstar呼救系統采用XM衛星廣播通信,可以將呼救控制在1 min內完成,明顯減少了事故的傷亡。同時,國外所擁有的呼救中心及基站均為某些汽車公司專有,而我國呼救中心及基站仍為空白,還沒有開發出成熟的產品。研究事故呼救系統的單位主要有江蘇大學[3-4]、南昌大學[5]等,但也還停留在基本的通信階段,沒有針對服務中心的可視化定位技術。在乘員損傷程度估計過程中,多沿用參考文獻[6]提出的基于碰撞速度差的乘員損傷估計模型,但是沒有給出計算碰撞速度差的方法。
    本文利用現有的GPRS/CDMA和Internet網絡能夠很好地解決重新建立基站的困難,利用Google Earth快速進行事故可視化定位,利用安全氣囊加速度傳感器、傾角傳感器、車載GPS等可以更快地建立車輛事故自動呼救系統。利用美國高速公路管理局的事故案例調查SCI(Special Crash Investigation)數據庫[7],構建了序次Probit模型,用于評估駕駛員的損傷等級,可以更有針對性地提高呼救服務水平。基于SCI數據庫和長沙事故案例庫對該模型進行驗證,說明該模型具有一定的有效性。
1 車輛事故呼救系統設計
    本事故呼救系統通過車載傳感器等檢測車身加速度和傾角信號,實時監測車輛碰撞事故的發生,并判斷碰撞類型;根據序次Probit模型,估計駕駛員發生輕微損傷或嚴重損傷的可能性。該系統可建立車載GPRS/CDMA移動網與呼救服務中心Internet網絡之間的雙向連接,將車輛碰撞事故GPS地點、駕駛員身份及其損傷程度估計等信息及時通知呼救服務中心,在Google Earth中顯示事故發生地。另外,事故服務中心可通過車載電話、攝像頭等遠程了解事故現場信息。系統結構如圖1所示。

 

 

2 車輛事故呼救系統子功能設計
2.1 基于移動網和互聯網的雙向通信

    為方便利用互聯網和國內GPRS、CDMA等移動網絡,車載無線數據通信模塊WDCU(Wireless Data Communication Unit)主要由互聯網控制器、GPRS/CDMA模塊、電源管理模塊等構成。
    事故呼救服務中心的服務器端通信建立過程如圖2所示。





    從表2模型1中可以看出,除年齡和小型貨車變量外,其他變量的顯著性檢驗值均小于常規檢驗水平0.05,說明年齡和小型貨車變量不符合該序次Probit模型,因此排除年齡和小型貨車變量的影響后,重新估計權重參數,結果如表2模型2所示。
    在表2模型2中,截距為正值,權重參數為負值,表示各解釋變量能從不同程度上影響駕駛員損傷程度的評估值,且權重參數的絕對值越大,對評估值的影響越大。具體來說,性別因素對駕駛員損傷程度估計水平具有較小的影響。使用安全帶能從較大程度上降低駕駛員嚴重損傷程度的可能性,這與安全帶降低第一次碰撞、避免第二次碰撞的約束作用密切相關[9]。在碰撞類型中,近駕駛員端碰撞最易導致駕駛員嚴重損傷,其次是遠駕駛員端碰撞,而尾向碰撞對駕駛員造成的損傷程度相對最低,這與參考文獻[6]指出的多種碰撞速度下不同碰撞類型對乘員的損傷程度具有不同層級特點是一致的。在車輛類型分析中,大中型貨車事故比乘用車事故更易造成駕駛員嚴重損傷,這與參考文獻[1]中不同交通方式的事故統計數據相一致。用該模型驗證SCI數據庫2011年事故案例和長沙交通事故案例庫,準確率分別達到76.3%和63.1%。因此,使用序次Probit模型來估計駕駛員損傷程度是可行的,得出的回歸參數估計值也是有效的。
2.2.2 事故呼救系統觸發
      目前事故檢測觸發方法有加速度峰值法、速度變化量法、加速度坡度法、比功率法、移動窗法、速度預測法等[10]。圖3為某量產汽車以50 km/h的速度正面碰撞剛性墻過程中的B柱加速度曲線圖,加速度的峰值一般都會達到15g~50g。根據安全氣囊打開的脈沖信號、加速度峰值大于某一閥值的方法等,可以判斷是否有碰撞事故發生;根據傾角傳感器的傾角信號等,可以判斷是否有翻滾事故發生,兩種情況下都可以激活事故呼救系統。

    通過GPRS/CDMA移動網和Internet互聯網的雙網融合通信技術以及Google Earth等,可以快速對事故地點進行可視化定位。
    利用駕駛員損傷程度估計的序次Probit模型,使呼救服務中心及時獲取事故車輛內駕駛員基本信息和損傷程度估計,及時進行針對性救護。
    在特定需要時,呼救服務中心還能激活車內免提電話和攝像頭,遠程了解車輛事故現場情況,提高救援服務質量。
參考文獻
[1] 公安部交通管理局.中華人民共和國道路交通事故統計年報(2010年度)[R].公安部交通管理局,2010.
[2] CHAMPION H R,AUGENSTEIN J S,BLATT A J.Reducing highway deaths and disabilities with automatic wireless transmission of serious injury probability ratings from vehicles in crashes to EMS[C].Proceedings of the 18th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles,2002.
[3] 陸文昌,徐賢,修彩靖.基于GPS與GSM的交通事故自動呼救系統的設計[J].中國安全科學學報,2008,18(4):94-98.
[4] 盤朝奉.車輛事故緊急呼救技術及傷害程度評價的研究[D].江蘇:江蘇大學車輛工程.2008.
[5] 揭琳鋒,王志譽,李偉,等.基于GSM的車輛事故呼救中心軟件平臺設計[J].計算機應用,2009,12(29):113-114.
[6] JEFFREY A,ELANA P,GEORGE T.Injury identification:Priorities for data transmitted[DB/OL].(2007-08-13).http://www-nrd.nhtsa.dot.gov/pdf/esv/esv19/05-0416-O.pdf.
[7] NHTSA.Special crash investigation filters.[DB/OL].(2008-09-10).http://www-nass.nhtsa.dot.gov/BIN/logon.exe/airmislogon.
[8] ZHANG J,LINDSAY J,CLARKE K,et al.Factors affecting the severity of motor vehicle traffic crashes involving elderly drivers in Ontario[J].Accident Analysis and Prevention,2000,32(1):117-125.
[9] 袁健,孫振東,史永萬.轎車安全帶設計及優化計算[J].汽車工程,2002,24(2):160-163.
[10] 葉智博.安全氣囊碰撞數據處理和點火算法的研究[D]. 武漢:武漢理工大學,2005.

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