车辆事故紧急呼叫装置（Advanced Automated Crash Notification，AACN)有助于实施事故后紧急救援，对减轻交通事故造成的人身伤害具有重要作用。文中使用STM32单片机和MPU6050模块搭建低成本车辆AACN模拟系统，配合电动试验小车构建AACN触发算法模拟验证系统，研究车辆AACN系统的事故识别触发算法。以正面碰撞和侧翻为研究对象，以采集的车辆关键参数为基础，采用长短期记忆(Long Short-Term Memory，LSTM)和双向长短期记忆（Bi-LSTM）神经网络辨识事故类型，结果显示，LSTM和Bi-LSTM神经网络对正面碰撞的识别率分别为96.41%、99.28%，对侧翻的识别率均在99.00%以上；使用基于速度变化原理的移动窗口算法进行实时事故检测对比验证，正面碰撞条件下触发正确率为93.3%。综合表明，利用MPU6050采集的车辆姿态参数类型和精度对AACN系统计算与识别是足够的，神经网络算法识别精度较高，神经网络算法和移动窗口算法均能满足AACN模拟系统的事故识别要求。