0 引言
随着汽车技术的发展，车内集成的功能越来越多，随之出现的车内的控制按钮也越来越多，且按钮之间在空间布置上也相距较远。而多数驾驶员认为安全带的限制影响了其操作按钮，从而不愿意佩戴安全带。且客车驾驶员经常处于长途驾驶状态，长时间的驾驶容易导致驾驶员疲劳，容易出现注意力不集中、反应迟钝、闭眼打盹等情况，对临时出现的紧急情况难以及时应对，从而可能引发惨重的交通事故。据相关交通数据显示，疲劳驾驶是引发恶性交通事故的重要原因之一，因此，预防疲劳驾驶已成为当前国际上的一个研究热点。为了预防因注意力分散、疲劳打盹等人为因素导致的交通事故的发生，本文开发设计了集成主被动式安全系统(integrated active passive safety system, IAPS)，该系统将可逆预紧式安全带(reversible pretension seat belt, RPSB)与前方碰撞预警系统(forward collision warning system,FCWS)、车道偏离预警系统(lane departure warning system,LDWS)及疲劳驾驶监测系统(fatigue driving monitoring system, FDMS)等高级驾驶员辅助系统(advanced driver assistance system,ADAS)相集成。这样，可逆预紧式安全带可允许驾驶员和织带之间预留较大的间隙，方便驾驶员操作复杂的按钮；同时，ADAS系统实时监测危急情况，给驾驶员以预警提醒，甚至干预驾驶。
集成主被动式安全系统(IAPS)的工作原理是通过电子控制单元(eletronic control unit,ECU)来解析车载ADAS的监测信号，判断本车周围行驶状态是否安全，及驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，然后决策控制直流电机的输入电压和电流去实施危急提醒，甚至根据不同的可能碰撞程度驱动安全带卷收器卷收织带，实现一级主动预紧、二级主动预紧或解除预紧的功能，实施不同的防护作用力，达到更好地保护乘员的目的[1]。且IAPS与自动紧急制动(autonomous emergency braking,AEB)系统集成后，在碰撞前或紧急刹车时，IAPS能够有效地消除安全带与乘员间的松弛间隙，提前纠正乘员的离位坐姿，实现“避撞与降损”的双重目标[2]。此外，IAPS中的可逆预紧式安全带还具有多次重复使用的优点，避免传统火药爆炸式安全带起作用即报废的缺点。
国内在可逆预紧式安全带方面的研究主要有：曹立波等[3-4]建立了主动预紧式安全带与自动紧急制动相结合的仿真模型,对可逆预紧式安全带降低乘员损伤的保护性能进行了仿真研究，并对可逆预紧式安全带与安全气囊进行了参数匹配优化；郜亢[5]、胡先男[6]通过制定一定的控制策略，并利用飞思卡尔嵌入式软硬件系统实现了主动预紧式安全带的控制功能；SONG等[7]在试验台架上进行安全带静态测试试验，验证了上述主动预紧式安全带系统的可行性，并分析了主动预紧式安全带的关键性能参数；邹杰慧等[8]利用MADYMO软件仿真对比分析了主动可逆安全带与传统安全带对乘员的保护效果；朱玉强等[9]对预紧式安全带的关键参数与约束保护效能之间的关系进行了分析；余义[10]运用灵敏度分析法分析了预紧式安全带系统的相关参数对乘员损伤指标的影响，得出各参数的最优值。本文在上述研究基础之上，将LDWS、FCWS和FDMS与可逆预紧式安全带集成研发，并进行了志愿者实验研究。
1 可逆预紧式安全带结构
可逆预紧式安全带主要由直流电机、传动机构、卷收器、电子控制单元(ECU)组成[11-12]，其中传动机构中包含传动齿轮和单向离合器,单向离合器采用棘轮棘爪机构实现锁止状态。可逆预紧式安全带结构组成如图1所示。
图1 可逆预紧式安全带结构组成
Fig.1 Structure schematic of RPSB
2 控制策略
可逆预紧式安全带与FCWS、LDWS和FDMS集成为一体，其逻辑结构示意图见图2。可逆预紧式安全带的ECU根据FCWS、LDWS监测到的行车信号，经过算法识别当前的危险等级，进而控制电机实现正转或反转，实现危急提醒、碰撞预紧、解除预紧等功能。
图2 可逆预紧式安全带与ADAS集成系统
Fig.2 The integrated system of RPSB and ADAS
当LDWS监测到车辆未开启转向灯非正常偏离车道时，或FCWS监测到碰撞时间(time to collision,TTC)[13](即当两车发生冲突时，若保持原有的速度差不变，从冲突开始至碰撞发生的时间段)Tc<1.4 s时，IAPS被激活而实施危急提醒功能。当碰撞预警信号来源于FCWS，0.7 s <Tc≤ 1.4 s时，安全带执行一级预紧功能，目标是消除安全带与乘员间的间隙，同时起到明显的提醒效果；当Tc< 0.7 s时，安全带执行二级预紧功能实现最优的乘员保护效果，将乘员尽力约束在座椅上；③当Tc> 1.4 s时，IAPS会判断当前行车状态已处于安全状态，从而控制电机执行反向旋转来解除预紧状态。IAPS控制策略示意图见图3。
图3 主被动集成安全系统的控制策略
Fig.3 Control strategy for IAPS
该系统对驾驶员疲劳状态的监测是基于人在疲劳时的生理反应特征而实现的，如对眨眼频率、闭眼时间、嘴巴的张开率等进行监测。通常，人眼的虹膜和瞳孔、眼白、眼皮之间的灰度值有明显的差异，因此可利用这种差异来监测驾驶员的眨眼频率、眼睛闭合时间占某一特定时间的百分比和嘴巴张开率。为了在白天和晚上都可采集图像，采用可见光/近红外摄像头采集视频，其中基于Haar-like特征的级联分类器是目前较好的一种人脸监测算法[14]。然后进行综合判断驾驶员是否进入疲劳状态，最后通过IAPS对驾驶员以语音和体感的方式进行提醒和警告。判断时利用的三个主要参数如下：
(1)PERCLOS参数。PERCLOS参数P用于描述驾驶员的疲劳程度，P值越大时驾驶员越疲劳。P指在一定的时间内眼睛闭合状态所占的比例，可表示为
式中，N为一定时间内采集到的人眼视频的总帧数；n为眼睛闭合状态所占的帧数。
通过驾驶员的疲劳驾驶模拟分析得到，P≥0.3时驾驶员处于疲劳驾驶，因此将0.3设置为P的阈值。
(2)眨眼频率。正常情况下人的眼睛眨眼频率约为15～30次/min，当驾驶员处于疲劳状态时，在一段时间内的眨眼频率将低于10次/min，此时需要对驾驶员进行警告。
(3)打哈欠参数。在驾驶过程中，正常驾驶时驾驶员的嘴巴基本处于闭合状态；与他人讲话时嘴巴处于普通的张开状态；当疲劳状态驾驶时会伴随频繁的打哈欠行为，打哈欠时嘴巴张开的幅度较大，并且持续一段时间。打哈欠参数与PERCLOS参数计算方法类似，取阈值为 0.2。
图4为系统软件疲劳监测的流程图，系统的处理流程包括图像采集、人脸识别与跟踪、眼部与嘴部状态信息的判别和疲劳状态的判断及疲劳预警。在疲劳状态的判断过程中，首先监测P值是否大于阈值Tp1，当P值小于Tp1但大于Tp2时，对眨眼频率进行进一步的判断，当眨眼频率小于Te(Te=10次/min)时，判断为疲劳状态；否则对驾驶员的打哈欠参数进行判断，当打哈欠参数大于0.2时，判断驾驶员处于疲劳状态，然后对驾驶员做出警告提醒[15]。
图4 系统软件疲劳监测的流程图
Fig.4 Flow chart of fatigue monitoring
3 志愿者实车道路实验
3.1 实验准备
在某款乘用车上安装被测试的IAPS，包括：预紧式安全带、FCWS与LDWS,用于监测行车状态，并将计算的Tc值及相关的数据发送给主动式安全带的ECU,如图5a、图5b所示；在安全带上安装肩带张力传感器(型号为IF-964，FTS，美国)，如图5c所示，用于获取实验时肩带力的数据；在车身上安装2只量程分别是2g和50g的加速度传感器(型号分别为4610-002与4610-050，MEAS，美国)，见图5d；在制动踏板上安装角速率传感器(型号为ARS-300，DTS，美国)，见图5e，用于获取纵向加速度和制动踏板力[16]；相关的传感器与专用的数据采集仪(瑞士奇石乐)进行连接，并且用笔记本电脑存储及分析采集的数据。
(a)FCWS、LDWS(b)可逆预紧式安全带
(c)肩带力 (d)加速度 (e)角速率
传感器 传感器 传感器
图5 实验设备的安装
Fig.5 Installation of experimental equipment
3.2 实验前的调试
实验的道路选择限速分别为50 km/h、70 km/h、80 km/h的市内主干道、市郊主干道、环城高速路。为了保证实验过程的安全性，选择在晴天进行实验，且实验时间避开上下班高峰期。
当Tc≤1.4s时，激活FCWS的峰鸣器，发出“滴、滴”的间断警告声；当Tc≤0.7 s时，FCWS的峰鸣器发出“滴、滴、滴”的急促警告声。当测试车辆在未拨转向灯下偏离车道时，LDWS会发出“滴滴滴、滴滴滴”急促的警告声，且将监测到的前方车道线显示为红色，表明车辆处于危险行驶状态；而当驾驶员事前操作了转向灯，有意地正常偏离车道时，LDWS则不会发出警告声，且LDWS监测的前方车道线为蓝色，表明车辆处于安全行驶状态。
3.3 志愿者基本信息
现阶段的实验研究由于处于研发前期阶段，志愿者基本来自高校的学生和老师，考虑到安全因素，在实验过程中招募了13位具有驾驶经验的志愿者，包括10男3女，年龄分布在30～55岁之间，身高基本均匀分布在165～181 cm之间, 体重分布在54～83 kg之间，选取的志愿者基本属于驾驶员的生理特征的典型代表。在制定志愿者的主观接受度评价指标时，借鉴了文献[17]调查Volvo车主对City Safety选装安全包的主观感受评价方法。驾驶员志愿者可依据其自身的生理与心理反应对IAPS的各项性能作出自己的感受评价。
3.4 LDWS危急提醒实验数据结果
LDWS能够根据实验车辆的中心线与两侧车道线的距离判断本车辆是否偏离了目标行驶车道线。文献[18]统计了志愿者对LDWS触发可逆预紧式安全带工作的接受度评价，图6描述了各评价项目的满意度百分比。
由图6统计的志愿者主观接受度可知，大部分志愿者认为LDWS能在恰当时刻发出预警提醒声音，且可逆预紧式安全带的抽动体感提醒方式也较为舒适。然而，少部分志愿者由于接收到的LDWS危急提醒次数偏多，对此系统产生了厌倦的情绪，最终选择了较低的接受度或保持了中立的态度。
图6 志愿者对LDWS触发安全带的接受度
Fig.6 Volunteers acceptability for LDWS triggerin g seat belt
图7显示了实验中某次在车辆偏离行驶车道线时采集到的实验数据。由图7的实验数据可知，实验车辆先是向左越过车道线，在即将越线的时刻，LDWS发出预警提醒；且安全带的肩带力开始出现两次不超过15 N的峰值，说明安全带执行了两次轻微的“抽动”，给驾驶员以提醒；当驾驶员得知预警提醒后，开始减速并回转转向盘，将车辆驶入原车道。
3.5 FCWS危急提醒的实验及分析
FCWS依据其自身ECU计算的Tc值，判断前方的潜在碰撞危险，Tc值是决策可逆预紧式安全带是否被激活的条件。图8示出了每位志愿者对FCWS危急提醒的提醒次数和主观接受度。危急提醒的提醒次数统计说明了可逆预紧式安全带的危急提醒与碰撞预紧功能在相应的工况下都进行了准确的响应。
根据志愿者的主观接受度统计，78%的志愿者认为FCWS危急预警提醒时刻偏早，而且提醒次数偏多，引起了他们反感的情绪；而只有22%的志愿者认为FCWS危急预警提醒时刻恰当，表示可接受的态度。还有部分志愿者反映，驾驶中有时由于高度注意行车交通情况而没有注意到FCWS发出的“滴、滴”间隙警告声，但是对IAPS的两次轻微抽动感知明显。
(a)距离左侧车道线的水平距离随时间变化曲线
(b)距离右侧车道线的水平距离随时间变化曲线
(c)车辆的测试速度随时间变化曲线
(d)肩带力随时间变化曲线
图7 偏离车道线时的实车实验
Fig.7 Real world experiments when deviatin g from lane lines
图8 志愿者对FCWS危急提醒的主观接受度
Fig.8 Volunteers’ acceptability for FCWS reminder
图9 志愿者对一级预紧功能的主观评价
Fig.9 Volunteers’ evaluation for first-leve l preload function
从提醒时机、安全带约束性能、舒适性和总体的认可度方面统计了志愿者对一级预紧功能的主观评价，由图9所示的统计结果可知，志愿者对一级预紧功能的主观认可度也不是太高，需要进一步地优化，尤其是提醒时机的激活时刻。
3.6 实验数据的对比验证
根据实车道路实验时采集的Tc数据值，图10示出了13位志愿者路试时不同的Tc值占比分布情况，可以看出，不同的Tc占比分布情况随驾驶员的不同差异较大，这也说明不同的驾驶员驾驶行为各异。同时可以看出，每位志愿者在规定的驾驶时间内，Tc>1.4 s的占比分布大于60%，其中驾驶注重安全的保守派8号与9号志愿者的Tc>1.4 s的占比分布可达到90%。Tc值介于0.7～1.4 s之间，以及Tc值小于0.7 s的两种情况的占比波动范围分别为6.77%～28%和0.4%～8.6%。从所有志愿者的总体情况来看，Tc值介于0.7～1.4 s之间的占比为17.8%，说明驾驶员有约1/6的驾驶时间都接收到预警提醒的信息，频率较高；而Tc值小于0.7 s的占比为3.9%，说明驾驶员在驾驶过程中有3.9 %的概率出现危急情况，此概率基本符合现实情况。
根据志愿者的主观接受度和试验数据的分析，将Tc≤1.0 s作为FCWS激发IAPS执行危急提醒功能的条件。再根据图10a中统计的每位志愿者的实车道路实验的Tc值占比分布图对比可知，优化后的控制策略会使IAPS预警提醒频次减少近50%(图10b)，这样可有效地提高志愿者的接受度。
(a)优化前
(b)优化后
图10 志愿者实车道路实验的Tc值分布
Fig.10 The distribution of Tc in volunteer rea l world experiments
图11 典型的Tc值变化曲线
Fig.11 Typical curve of Tc value changing
图11为志愿者道路实验中采集的某一典型的Tc值变化曲线，可知，Tc值的最小值约为0.4 s，最大值约为4.6 s。图中显示Tc值有两处突然急剧减小，根据行车记录仪视频与LDWS数据得知，第一处急剧减小是由于志愿者驾驶员向左变换车道减小了自车与前车的距离所致，Tc在第二处急剧减小是由于其他车辆从本实验车前方插入本实验车行车道，使其与本实验车相对距离较小所致。
(a)Tc值随时间变化的曲线
(b)肩带力随时间变化的曲线
(c)制动踏板角速率随时间变化的曲线
(d)减速度随时间变化的曲线
(e)车辆速度随时间变化的曲线
图12 碰撞时间、肩带力、减速度及车速的变化曲线
Fig.12 Curves of Tc, shoulder force, brakin g deceleration and speed with time
图12所示为在FCWS危急提醒及可逆预紧式安全带执行一级碰撞预紧的实验过程中，传感器采集到的某次典型的实验数据。可知，当Tc≤0.7 s时，FCWS发出预警提示，接着肩带力开始较缓慢地增大至380 N，实现一级预紧的功能，在相对滞后约500 ms驾驶员开始实施间歇制动，随后车辆减速度开始增大，大约为0.3g，同时车速也开始逐渐减小，达到避开危险的目的。当Tc值增大到1.4 s后，FCWS与IAPS解除相应的预紧功能。在对传感器采集到的实验数据进行处理分析时发现，当接收到FCWS危急提醒后，只有很小部分的志愿者采取了间歇制动，减速度平均值为2.0 m/s2，制动时间不超过2.0 s；当FCWS发出碰撞预紧及安全带执行一级预紧(Tc≤0.7 s)时，志愿者执行制动的概率显著增大，减速度均值为2.3 m/s2，制动时间持续约为2.2 s，IAPS的预紧力均值为380 N；志愿者有时通过变更车道来避免与前车的追尾。采集到的实验数据和志愿者的主观感受基本一致。
3.7 制动实验中志愿者对IAPS的主观感受
为了便于志愿者在紧急制动工况下对IAPS进行主观感受评价，在该实验车不具备自动紧急制动功能且在安全第一的前提下采取的实验方法是：选择宽阔无其他车辆的平直公路，驾驶员择机突然实施紧急制动，并同时通过手动按钮开关触发IAPS的碰撞预紧功能来替代FCWS监测前方障碍物后触发IAPS的碰撞预紧功能，让志愿者坐在副驾驶的位置并佩戴眼罩进行主观评价，如图13所示。
(a)驾驶员 (b)志愿者
图13 紧急制动实验
Fig.13 Emergency braking experiment
图14显示了在紧急制动实验过程中激活IAPS后，其中两位志愿者实验的肩带力与制动加速度随时间变化的实验数据曲线结果。由图14可知，车辆减速度约为9.5 m/s2，IAPS碰撞预紧张力的峰值可达到410 N。且IAPS的碰撞预紧张力在开始阶段增长速率非常快，在接近峰值前增长速率变缓，这是由于在急刹车时乘员在惯性力的作用下向前迅速前倾导致开始阶段的预紧张力迅速增大，在后阶段由于IAPS卷收织带约束乘员上肢躯干回位，这时的肩带张力增大速率相对较小。说明IAPS在碰撞前对乘员进行了有效的约束，减少了乘员前倾的位移。在这一过程中，志愿者也明显地主观感受到了IAPS的约束保护效果，并表示了较高的接受度。
3.8 疲劳监测实验
在PC机VS集成开发环境下，基于Open CV 类库，采用 C++编程语言设计了驾驶疲劳监测仿真程序，利用Open CV训练好的监测程序对采集到的视频图像进行人脸、人眼和嘴部定位和特征监测[19]，图15显示了人眼状态特征的变化情况。
(a)制动加速度随时间的变化
(b)肩带张力随时间的变化
图14 紧急制动实验中的实验结果数据
Fig.14 Experimental data in emergenc y braking experiment
(a)眨眼过程中的特征像素的变化
(b)一定时间内频繁眨眼3次
(c)一定时间内频繁眨眼6次
图15 人眼状态特征的像素变化
Fig.15 Pixel changes of human eye state characteristics
由于人眼的虹膜和瞳孔灰度值较低，即像素较低，眼白的灰度值较高，即像素较高，眼皮的像素介于瞳孔和眼白的像素之间，这样在睁闭眼的瞬间会呈现三种不同的像素特征，因此在计算PERCLOS参数时，根据像素的变化特征，一个负的峰值出现在一个正的峰值之前，意味着眼睛从闭合到睁开、再从睁开到闭合的过程，随后的平坦帧数表示眼睛一直处于闭合的状态，则通过统计相应状态下的平坦帧数部分的持续时间就可以获得闭眼时间。眨眼频率可以通过统计规定时间内的特征像素的峰谷的次数来获得。这样即可将疲劳状态监测结果的信号传送到RPSB系统中，实现预警提醒功能。
4 噪声监测与分析
在实验过程中发现可逆预紧式安全带工作时发出的噪声相对较高，根据常规推理可能是传动齿轮间的互相冲击或摩擦而产生的，或是齿轮组间的共振引起的。为了分析此问题的具体原因，对安全带工作状态做了如下的监测和分析。
4.1 噪声监测
为监测可逆预紧式安全带工作时的噪声值，通过利用分贝监测仪在试验台架上对不同PWM(pulse width modulation)信号占空比和相应最大电流值情况下的噪声值进行了测试，监测结果如表1所示。
表1 主动预紧式安全带工作的噪声值
Tab.1 Noise value of active pre-tight seat belt
序号PWM占空比(%)电压截止电流(A)噪声(dB)一二三均值(dB)110024.06080828181.0028019.25080817879.6736014.43077788078.3345012.02577777476.00
根据表1所示的噪声实验结果，并参考相关标准和文献[20-21]可知，每种工况下的噪声值都高于车内的声音，实验值最高时的平均值为81.00 dB，会对乘员造成额外的干扰，难以接受，因此需要进一步查找原因解决。
4.2 噪声数值处理与分析
针对PWM信号占空比为100 %，即电压24 V、电流60 A的典型工况进行分析，电机此时的转速为22 250 r/min，转频为370.83 Hz，并且根据传动机构之间的传动比得到各齿轮组之间啮合时的频率如表2所示。图16为噪声分析仪监测到的噪声时域图。
表2 齿轮组间的啮合频率
Tab.2 Meshing frequency between gear groups
电机转速(r/min) 齿轮1,2的啮合频率f1,2 (Hz)齿轮2,3的啮合频率f2,3(Hz)齿轮3,4的啮合频率f3,4(Hz)22 2503 708.31 158.9231.8
图16 时域图
Fig.16 Time domain diagram
对图16的时域曲线经过傅里叶变换(FFT)得到图17的频域曲线。由图17可知，噪声幅值在频率为3 200 Hz和4 300 Hz左右时突然出现峰值；但是与齿轮间啮合的频率(表2所示)不一致，说明出现大幅值的噪声不完全是齿轮间啮合产生的。经过对结构布局的进一步优化，提高加工制造精度，有效地降低了噪声值，测得优化后的平均噪声值为63 dB，低于车内噪声值，达到了乘员的接受度。
图17 频域图
Fig.17 Spectrum diagram
5 结语
本文主要描述了可逆预紧式安全带的设计结构和工作原理，根据该主动预紧式安全带具有电动化的特征，将其与前方碰撞预警系统、车道偏离预警系统及疲劳驾驶监测系统等高级驾驶员辅助系统相结合，集成为主被动一体化的安全系统。通过实验验证了所研发的主动预紧式安全带对高级驾驶员辅助系统输入的信号具有较高的识别率。进一步通过开展志愿者实车道路实验研究了前方预警系统的碰撞时间、安全带的预紧力大小和安全带预紧时产生的噪声等对乘员的主观评价的影响，结果发现，预警系统的碰撞时间阈值较高导致了系统具有较高的预紧频次，且前期的研究设计存在工作噪声，影响了乘员的认可度。经过对控制策略和机械结构的优化，提高了志愿者对该集成式主被动安全系统的认可度和接受度。
为了解决实验中志愿者人数较少的问题，本研究采用了通过传感器采集每次实验的相关数据加以验证分析的方法，在一定程度上可以克服实验结果的随机性。当然，对此项工作的进一步研究还需要开展大量的志愿者实验，对志愿者的生理状况、年龄、衣服穿着、职业等进行详细的统计记录及实验验证。在产品制造过程中，需提高传动机构的机械加工精度，研发新材料新工艺，消除工作噪声，提高集成式主被动预紧式安全带的防护舒适性。未来进一步的研究工作主要是开发智能化自适应的安全带系统，使其利用视觉传感器和体重传感器根据不同体型的驾驶人员的生理参数自动调整约束系统的关键参数，充分发挥其防护性能。
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