En este estudio se seleccionaron cuatro escenarios reales de colisión trasera con diferentes características. Los vehículos implicados en estas colisiones no estaban equipados con ningún sistema de prevención de colisiones. A continuación, utilizamos el método de reconstrucción de accidentes para construir esos escenarios de colisión en el software PC-Crash. A continuación, se definieron diferentes algoritmos de seguridad FCW/AEB para un modelo de vehículo sujeto en cada escenario de colisión y se simuló cada escenario para un conjunto de parámetros de entrada como la velocidad del vehículo, la intensidad de frenado y el tiempo de reacción del conductor. El rango y la distribución de los parámetros de entrada se extrajeron de los datos de accidentes de campo relacionados y de la bibliografía disponible. Se realizaron un total de 16.000 simulaciones que produjeron conjuntos de datos de entrada-salida para investigaciones posteriores. Por último, se cuantificaron los efectos de los parámetros de entrada en los resultados de la simulación, incluyendo la ocurrencia del accidente, la activación del AEB, el riesgo de lesiones y los daños del vehículo, utilizando el algoritmo de Boruta. Los resultados indicaron que la eficacia global del sistema AEB era una reducción del 57% de las colisiones por alcance, una reducción del 52% de la gravedad de las lesiones (pasajeros del vehículo que choca) y una reducción del 47% de los daños para los vehículos que chocan. Los resultados también mostraron que los algoritmos AEB disponibles eran más eficaces para la velocidad media igual o inferior a 80 km/h. La velocidad del vehículo sujeto, el tipo de algoritmo AEB, el rango de detección del sensor y el tiempo de reacción del conductor fueron los parámetros más importantes en los resultados de los accidentes. Además, los resultados indicaron que el rendimiento del FCW tenía un impacto directo en la eficacia del sistema AEB para el sistema integrado FCW AEB.
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