Methodologies to enhance crash safety in autonomous vehicle

Autonomous driving technologies are likely to dominate the future of road transportation, with many automotive and IT companies investing heavily in this area. These technologies have the potential to reduce accidents caused by human error, which currently account for over 90% of all accidents. However, even self-driving vehicles can find themselves in emergency situations where a collision is inevitable, and there are currently no solutions to mitigate the impact of such accidents. The purpose of this study is to identify methods that enable autonomous driving vehicles to determine what to do in the event of an unavoidable collision, based on the calculation of severity indices. Two methodologies were considered. The first involved calculating indices in real-time using multibody code. The second involved creating a database of severity indices for different collisions at different speeds and angles of impact, using a combination of multibody and finite element software. A maximum time of 0.3 seconds was allocated to the vehicle to act effectively once an unavoidable crash was detected. The Theoretical Head Impact Velocity (THIV) was found to be the most accurate index among all those analyzed. Both methodologies produced very encouraging results, with the car almost always selecting the least harmful trajectory among the various options available. Knowing beforehand that a collision is inevitable provides an added advantage in terms of airbag deployment. This allows for the airbag to be activated earlier and at a slower rate, preventing the traditional 'explosive deployment' typically associated with conventional airbags, which can be harmful to occupants. To determine the best trajectory, it is recommended to use both methodologies in combination. Building a database for collisions against safety barriers or stationary vehicles, and using real-time simulation for dynamic collisions with moving vehicles, proved to be a winning strategy.

Il futuro dei trasporti su strada sarà sicuramente dominato dalle tecnologie di guida autonoma, con molte aziende automobilistiche e informatiche che stanno investendo pesantemente in questo settore. Grazie a queste tecnologie sarà possibile eliminare il fattore umano, responsabile attualmente di più del 90% degli incidenti che si verificano. Tuttavia, anche i veicoli a guida autonoma possono trovarsi in situazioni di emergenza in cui un incidente risulta essere inevitabile, ma in questo caso non ci sono soluzioni per mitigare le conseguenze dell'impatto. Lo scopo di questo studio è proprio quello di trovare metodologie che consentano al veicolo a guida autonoma di capire cosa fare in caso di collisione inevitabile, basandosi sul calcolo degli indici di severità. Sono state prese in considerazione due metodologie per fare ciò: nella prima, gli indici vengono calcolati in tempo reale sfruttando solo un codice multicorpo. Nella seconda, viene costruito un database che raccoglie gli indici di severità per diverse collisioni a diverse velocità e angoli di impatto, calcolati utilizzando il software multicorpo già menzionato, e migliorati con il software ad elementi finiti (Ls-Dyna). Il tempo massimo assegnato al veicolo per agire efficacemente una volta rilevato un incidente inevitabile è stato fissato a 0,3 secondi. Tra tutti gli indici analizzati, il Theoretical Head Impact Velocity (THIV) si è rivelato il più accurato. Inoltre, le due metodologie proposte hanno ottenuto risultati molto incoraggianti, poiché in tutti gli scenari analizzati, tra le varie traiettorie che il veicolo può scegliere, viene quasi sempre selezionata quella meno dannosa, apportando vantaggi agli occupanti del veicolo. Un ulteriore beneficio che si può avere conoscendo qualche istante prima della collisione che l’incidente è inevitabile, riguarda il gonfiaggio dell’airbag, che può essere anticipato e reso più lento, evitando il classico ‘gonfiaggio ad esplosione’ degli airbag tradizionali, che può essere dannoso per gli occupanti. In conclusione, una strategia vincente per fare in modo che l’auto scelga la traiettoria migliore risulta essere l’utilizzo combinato delle due metodologie precedentemente citate, in particolare costruire un database per urti contro barriere di sicurezza o veicoli fermi, e utilizzare la simulazione in tempo reale per urti dinamici con veicoli in movimento.