基于NAIS的交通事故场景及其重构研究

NAIS机构及数据库简介

国家车辆事故深度调查体系（NAIS）于2011年建立，参考美国NHTSA及德国GIDAS数据库，并结合中国交通事故特性。NAIS数据库覆盖东北、华北、华东、华南、西南和中部地区，包含平原、丘陵、山区和高原等多种地形。数据库事故案例已积累3000余例，近年来每年保持1400余例的增长。NAIS 2.0版本包含2000余例PC-CRASH事故再现数据和800余例监控视频数据。

事故场景数据提取方法

NAIS数据库中事故深度调查数据以字段分类存储，包括事故信息、现场形态、参与方、运动参数等。提取事故场景数据的方法包括确定提取途径、场景分类、制定数据规范及数据提取方法、事故场景快速建模方法研究。

事故场景快速建模

NAIS事故场景快速建模方法包括：

• 数据提取：从NAIS深度数据库中提取事故参与方信息、道路信息、障碍物信息、运动参数等。
• 数据导入：将提取的数据导入PreScan等仿真软件。
• 场景重构：利用PreScan软件进行场景重构，构建事故案例的场景模型。

案例分析

研报以车车碰撞事故和典型人-车碰撞事故为例，展示了如何利用NAIS数据库构建事故场景模型，并进行仿真分析。

研究结论

通过对NAIS数据库中的事故数据进行提取和建模，可以构建大量真实案例背景的事故场景，为自动驾驶汽车的测试提供有力支撑。