ISCC 2023｜智能防护技术专题内容抢先看

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　　ISCC 2023

　　第五届世界智能安全大会（FISITA Intelligent Safety Conference China, ISCC 2023）将于2023年7月17-19日在重庆举办。ISCC是由世界汽车工程师学会联合会（FISITA）与中国汽车工程学会联合打造的国际交流平台，聚焦自动驾驶安全。会议将围绕预期功能安全、信息安全、人因工程、安全测试评价、智能防护、人工智能等主题展开，邀请全球相关领域的专家学者和广大科技工作者参与。

　　大会主席

　　李骏

　　中国工程院院士、中国汽车工程学会理事长、清华大学教授、Automotive Innovation主编 赵福全 清华大学车辆与运载学院教授、清华大学汽车产业与技术战略研究院（TASRI）院长、FISITA终身名誉主席、Automotive Innovation主编 Nadine Leclair FISITA主席、FISITA智能安全工作组主席

　　智能分会场主席

　　

　　周 青

　　清华大学车辆与运载学院教授，清华大学学术委员会委员

　　智能防护分会场联席主持人

　　聂冰冰

　　清华大学车辆与运载学院副教授

　　分会场日程

　　

　　演讲摘要

　　

　　黄合来

　　中南大学交通运输工程学院教授、智慧交通湖南省重点实验室主任

　　演讲题目：智能网联交通安全研究

　　演讲摘要：

　　交通强国战略把安全作为第一评价指标，是以载运工具智能化和基础设施智慧化为载体的新一代世界交通科技竞争的核心目标。本报告 介绍全球道路交通安全发展历程，评述随着载运工具和交通基础设施的演变而动态发展的主动式、交互式、自主式等三个交通安全新兴技术体系及关键挑战，提出智能网联交通安全Haddon矩阵；面向我国道路交通安全保障的内在需求和支撑道路交通科技“换道超车”的外延目标，提炼智慧交通设施安全保障、智能载运工具安全运用、交通系统运行安全调控、交通安全法规伦理约束等四大类前瞻科技发展方向，为科技研发和行业发展提供参考。

　　

　　Francisco J. Lopez-Valdes

　　卡米亚斯大主教大学副教授，MOBIOS实验室主任

　　演讲题目：后倾坐姿乘员保护策略

　　演讲摘要：

　　汽车乘员越来越倾向于采用更后倾的座椅姿势。然而，这种姿势可能会增加乘员下潜时腰椎骨折和腹部受伤的风险。本报告将回顾全球范围内关于后倾坐姿乘员损伤的研究，并总结不同研究特征，如使用三点式安全带、多个位置预收紧装置和拉力限制器、碰撞速度在35~50 km/h之间、使用可调整定位角度和带有防下潜坡度的半刚性座椅。随后将讨论可能引起乘员下潜的特征。报告还将详细介绍“ENOP项目（Enable New Occupant Postures）”下进行的工作，该项目是欧洲几个机构共同进行的一项调查，旨在评估乘员后倾姿势对伤害风险的影响。

　　

　　尹志勇

　　中国汽车工程研究院交通安全技术总监

　　演讲题目：助力智能驾驶，让典型事故成为检验车辆安全的一次试验

　　演讲要点：

　　全球每年约有130万人死于交通事故，其中90%以上是由人为因素引起的。尽管许多人期待自动驾驶的普及可以消除人类司机导致的事故风险，但事实并非如此。智能驾驶功能有助于降低安全风险，但车辆的软硬件系统也存在出错的可能性。现有的被动安全评测系统存在一些限制，无法涵盖各种场景，难以评估主动安全和智能驾驶中的问题。现有的智能车辆安全评测方法也存在问题，缺乏统一标准，难以模拟复杂的真实场景，并且评测结果难以及时更新。传统的事故深度调查方法也存在问题，无法准确全面地采集事故现场证据，并且无法了解事故发生前的车辆和驾驶行为。因此，我们 致力于建立一套全面的方法来收集事故现场的多维证据，并通过交通事故的深度调查来检验车辆安全性。

　　

　　任凡

　　长安汽车L3 级自动驾驶项目组开发经理

　　演讲题目：NOA 导航辅助驾驶的 安全挑战和对策

　　演讲摘要：

　　导航辅助驾驶（Navigate on Autopilot，NOA）在中国市场的渗透率快速增长，同时也面临着安全方面的新挑战。与巡航辅助系统相比，自动驾驶系统具有自动调速、自动变道、自动上下坡等功能，但系统的某些行为可能会使驾驶员感到不安全。通过对X、Y、Z三个空间维度上面临的挑战进行分析，提出了相应的应对措施。

　　

　　Shimul (Md Mazharul) Haque

　　昆士兰科技大学土木与环境工程学院交通工程教授

　　演讲题目：用于主动道路安全评价的人工智能视频分析

　　演讲亮点：

　　传统的道路安全评估需要在运输基础设施的安全诊断之前积累足够数量的事故信息。此外，发展中国家没有合适的事故数据记录系统，警方报告的车祸数据存在重大缺陷，如报告不足、样本手段低、行为信息有限和遗漏变量偏差。因此，传统的道路安全模型不能完整分析车祸风险，也不能提供详细的安全信息。相比之下，基于人工智能的视频分析提供了一个可行的选择。本报告将介绍交通冲突技术的最新发展，以估计交通冲突的碰撞风险。将介绍 基于人工智能的视频分析技术如何评估交通设施的碰撞风险，并介绍一些基于交通冲突的安全评估和工程处理前评估后评价的具体案例。

　　

　　Mazdak Ghajari

　　帝国理工大学高级讲师

　　演讲题目：自动化交通：车载传感器能否预测道路交通碰撞中的脑损伤风险？

　　演讲要点：

　　道路交通事故是导致乘员死亡的主要原因，70%的致命交通事故涉及头部损伤。新型车辆目前大都装有传感器，可以检测到碰撞，并提供碰撞期间车辆的动态信息。本次报告将介绍一个项目研究，重点是 利用数据和车载传感来预测道路交通事故中脑部创伤的风险和严重程度。分析道路交通碰撞数据库（RAIDS），以确定不同道路使用者中脑外伤（TBI）的严重程度和病理情况，并建立它们与车辆动力学之间的关系。结果表明，delta-V可以预测不同的TBI严重程度和病症的风险。还将介绍这项研究的未来工作，即利用车载传感器数据对道路交通事故作出快速的针对性反应。

　　

　　封硕

　　清华大学自动化系助理教授

　　演讲题目：智能汽车安全防护加速测试

　　演讲摘要：

　　测试防控的低效率难题是自动驾驶汽车大规模落地应用的重要瓶颈。本研究 针对该难题背后的“稀疏度灾难”（Curse of Rarity）问题，提出了等效加速测试防控方法，在大规模自然数据集的基础上，利用密集强化学习方法（Dense Deep Reinforcement Learning）生成智能测试环境，等效加速了测试防控多个数量级。

　　*中文演讲摘要仅供参考

　　往期推送：

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　　会议概况

　　承办单位

　　智能汽车安全技术全国重点实验室

　　高端汽车集成与控制全国重点实验室

　　重庆大学卓越工程师学院

　　《Automotive Innovation》

　　合作伙伴

　　长安汽车

　　中国一汽

　　中国汽车工程研究院

　　赞助企业

　　维克多汽车技术（上海）有限公司

　　上海测迅汽车科技有限公司

　　支持单位

　　重庆市江北区人民政府

　　中国智能网联汽车产业创新联盟

　　国家智能网联汽车创新中心

　　清华大学智能汽车设计与安全性研究中心

　　重庆大学机械与运载学院

　　公安部道路交通安全研究中心

　　CAICV-预期功能安全工作组

　　CAICV-信息安全工作组