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(shù)量也呈上升趨勢。據(jù)統(tǒng)計，2010年我國發(fā)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(nèi)外都對車輛事故呼救系統(tǒng)進行了研究并將其投入實際應(yīng)用。

    目前，國外開發(fā)并投入應(yīng)用的產(chǎn)品普遍采用移動通信技術(shù)，車輛定位采用GPS定位技術(shù)，系統(tǒng)呼救觸發(fā)是通過安全氣囊系統(tǒng)直接觸發(fā)或者人工按鈕來實現(xiàn)觸發(fā)，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(tǒng)采用XM衛(wèi)星廣播通信，可以將呼救控制在1 min內(nèi)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(fā)出成熟的產(chǎn)品。研究事故呼救系統(tǒng)的單位主要有江蘇大學(xué)[3-4]、南昌大學(xué)[5]等，但也還停留在基本的通信階段，沒有針對服務(wù)中心的可視化定位技術(shù)。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(xiàn)有的GPRS/CDMA和Internet網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)。利用美國高速公路管理局的事故案例調(diào)查SCI（Special Crash Investigation）數(shù)據(jù)庫[7]，構(gòu)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(wù)水平。基于SCI數(shù)據(jù)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(tǒng)設(shè)計
    本事故呼救系統(tǒng)通過車載傳感器等檢測車身加速度和傾角信號，實時監(jiān)測車輛碰撞事故的發(fā)生，并判斷碰撞類型；根據(jù)序次Probit模型，估計駕駛員發(fā)生輕微損傷或嚴重損傷的可能性。該系統(tǒng)可建立車載GPRS/CDMA移動網(wǎng)與呼救服務(wù)中心Internet網(wǎng)絡(luò)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(wù)中心，在Google Earth中顯示事故發(fā)生地。另外，事故服務(wù)中心可通過車載電話、攝像頭等遠程了解事故現(xiàn)場信息。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2 車輛事故呼救系統(tǒng)子功能設(shè)計
2.1 基于移動網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的雙向通信
    為方便利用互聯(lián)網(wǎng)和國內(nèi)GPRS、CDMA等移動網(wǎng)絡(luò)，車載無線數(shù)據(jù)通信模塊WDCU(Wireless Data Communication Unit)主要由互聯(lián)網(wǎng)控制器、GPRS/CDMA模塊、電源管理模塊等構(gòu)成。
    事故呼救服務(wù)中心的服務(wù)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(guī)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(quán)重參數(shù)，結(jié)果如表2模型2所示。
    在表2模型2中，截距為正值，權(quán)重參數(shù)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(quán)重參數(shù)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(guān)[9]。在碰撞類型中，近駕駛員端碰撞最易導(dǎo)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(tǒng)計數(shù)據(jù)相一致。用該模型驗證SCI數(shù)據(jù)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(shù)估計值也是有效的。
2.2.2 事故呼救系統(tǒng)觸發(fā)
      目前事故檢測觸發(fā)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(yù)測法等[10]。圖3為某量產(chǎn)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(jù)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(fā)生；根據(jù)傾角傳感器的傾角信號等，可以判斷是否有翻滾事故發(fā)生，兩種情況下都可以激活事故呼救系統(tǒng)。

    通過GPRS/CDMA移動網(wǎng)和Internet互聯(lián)網(wǎng)的雙網(wǎng)融合通信技術(shù)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(wù)中心及時獲取事故車輛內(nèi)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(wù)中心還能激活車內(nèi)免提電話和攝像頭，遠程了解車輛事故現(xiàn)場情況，提高救援服務(wù)質(zhì)量。
參考文獻
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