人车事故再现方法研究

人车事故再现方法主要包括基于数学解析法的简易模型、基于半解析法的经验模型和基于PC-Crash和Madymo软件的三维多刚体仿真模型三类。根据国家车辆事故深度调查体系中一起人车正碰事故现场痕迹(例如制动痕迹、车辆损坏、行人损伤、抛距等)以及车辆尺寸和人体测量学参数等,分别用这三类方法进行事故再现研究,比较了碰撞车速和抛距等计算结果。基于多刚体仿真模型详细分析了行人最终位置、运动学过程、人车碰撞区域以及行人损伤等。通过图表定性地评估了必要的输入输出参数、需要耗费的时间、适用范围及精度等模型参数。     

基于事故再现的行人抛距及头部损伤仿真研究

选取了11个影响事故结果的机动车与行人状态的经验参数;并设计正交实验筛选出影响事故结果的显著参数。基于PC-Crash仿真平台,构建长头和平头两特征的机动车模型和行人模型,分别就显著参数对两种特征车型进行事故再现仿真;并结合行人头部损伤评价指标,分析了各参数对事故再现行人抛距及行人头部损伤的影响。据此指导一例真实人车事故案例,再现了整个事故发生过程,分析并验证了以上结论。研究有效提高了再现结果的精准度和客观性,能为事故鉴定提供更多的有效信息。     

人车碰撞事故的行人初始状态研究

为进一步提高人车碰撞再现的逼真度,研究碰撞前行人初始状态及相应的仿真实现方法,提出一种基于行走的行人假人的事故再现方法.该方法利用行人多刚体仿真模型,计算行人行走过程的动态响应,并以此确定事故再现所需的行人姿态、速度等参数.通过对一起真实事故的研究,应用不同的行人初始状态确定方法进行人车碰撞仿真,分析了不同方法对再现结果的影响.     

基于事故再现的行人抛距及头部损伤研究

【】本文选取了11个影响事故结果的机动车与行人状态的经验参数,并设计正交试验筛选出影响事故结果的显著参数。基于Pc-Crash仿真平台,构建长头和平头两特征的机动车模型和行人模型,分别就显著参数对两种特征车型进行事故再现仿真,并结合行人头部损伤评价指标,分析了各参数对事故再现行人抛距及行人头部损伤的影响。据此指导一例真实人车事故案例,再现了整个事故发生过程,分析并验证了以上结论。本项目研究有效提高了再现结果的精准度和客观性,能为事故鉴定提供更多的有效信息。     

人车碰撞事故的行人伤害研究

将多体动力学方法与行人伤害分析相结合对一起真实的人车碰撞事故进行了准确的仿真再现,研究分析了碰撞过程中行人的动力学响应和伤害.事故再现结果与实际情况及法医尸检结论吻合,有效地验证了方法和模型的正确性.在此基础上计算得出行人头部及下肢伤害与汽车碰撞速度的变化关系,可为改善汽车的行人安全性提供参考.     

多角度人车碰撞事故中行人的损伤性分析

为了降低行人在人车碰撞事故中的损伤,分析人车碰撞角度对行人身体损伤程度的影响,建立多角度人车碰撞模型进行事故模拟仿真,计算得出行人头部、胸部、腿部损伤值。研究结果表明:人车碰撞角为180°时,行人头部、胸部、腿部损伤最大;碰撞角为90°时,头部及胸部损伤最小,碰撞角为0°时,腿部损伤最小。     

基于多刚体动力学的人-车碰撞事故形态重构研究

交通事故重构已成为事故鉴定的重要技术手段,对还原交通事故碰撞过程十分有效。目前绝大多数重构技术均依赖于事故现场碰撞信息的采集;但准确性较低且缺乏通用性。针对某真实人-车碰撞事故案例,基于多刚体动力学原理,建立人-车碰撞数字化模型;并借助其重构事故发生时的各参与方运动状态,实现车辆损伤信息与行人冲击损伤机理的多重融合。通过行人最终位置、车辆受损区域、行人损伤等事故现场信息,验证数字重构模型的准确性。研究成果可为进一步探讨汽车前部结构设计与人员损伤的内在联系提供理论支撑;亦对制定有效规范的交通行为举措,保护交通事故中弱势群体具有较重要意义。     

行人汽车碰撞损伤研究中的人体头部有限元建模方法

为了研究行人汽车碰撞事故中人体头部的生物力学响应和损伤机理,建立了一种具有详细解剖学特征的人体头部有限元模型,并且基于国外经典尸体模型实验,验证新建模型的生物逼真度。结果表明,该模型能有效地模拟汽车碰撞事故,为车辆碰撞事故中人体头颈部损伤安全防护装置研制提供理论依据。     

基于不确定度理论的汽车-行人侧面碰撞速度计算方法研究

人-车碰撞事故中通常包含不确定因素,根据这些取值不确定的参数估算车速,具有不准确性。提出一个基于汽车-行人第一落地点的碰撞车速计算模型,可应用于行人抛距不可靠的情况下。为了提高该模型碰撞车速计算的准确性,引入了再现车速不确定度理论的评定方法。结合一起轿车与行人的碰撞事故,计算出行人第一落地点车速模型的车速最优取值范围。通过PC-Crash、MADYMO模拟仿真验证及与抛距模型车速计算结果的对比,验证上述车速计算分析流程的可行性与合理性。     

人车碰撞事故中行人伤亡风险的关联性分析与预测

为了研究人车碰撞事故中影响行人伤亡的因素,提出了基于聚类方法与BP神经网络的行人碰撞后伤亡风险预测模型。首先,以国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库内2018—2019年间的372起人车碰撞事故数据为研究对象,对其进行统计分析,得到关于车辆、行人和碰撞状态3个维度的9项事故特征参数;然后,结合各事故特征特性,对连续特征值选用K均值聚类方法,对离散特征值选用层次聚类法,分析行人的伤亡风险与各特征参数间的关联性;最后,建立BP神经网络预测模型,根据事故特征预测行人伤亡情况。结果表明建立的行人伤亡风险预测模型的成功率为86%。     

行人运动状态对人车碰撞事故中行人损伤的影响

为研究车辆与行人正面碰撞时行人运动状态对行人头部、胸部加速度的影响规律,根据国家车辆事故深度调查体系（NAIS）中的真实案例,利用PreSys软件建立假人与车辆正面碰撞的有限元模型,在此基础上,研究行人不同运动状态和车辆不同碰撞速度下行人的动力学响应及头部、胸部加速度变化情况。结果表明：碰撞速度30km/h时,行人行走状态下头部加速度最大,慢跑状态下行人头部加速度最小;碰撞速度50km/h时,行人不同运动状态下头部加速度差别不明显;行走、慢跑状态下,行人胸部的加速度随着碰撞速度增大而增大;奔跑状态下,行人胸部加速度峰值随碰撞速度的增加呈先减小后增大的趋势。     

基于计算机视觉的公交车人流量统计系统

对人体目标识别和跟踪的研究是计算机视觉领域一个重要的方面,具有很大的实用价值,其目的是让计算机代替人类完成诸如视频监控和人流量统计等任务.根据公交车上下客的特点,作者构建了一个统计乘客人数的系统,并提出了一种基于差分统计的计数算法.该算法既可以独立完成乘客人数统计的任务,也可以作为具有更高准确率计数算法的前端算法.实验结果表明,该算法的计数准确率达到85％以上,具有实际的应用价值.     

考虑下游交叉口的路段行人过街优化控制模型

为了处理好城市干道路段上行人过街安全与机动车交通效率之间的矛盾,提出了一种利用下游交叉口红灯信号时间来为路段行人提供专用过街信号相位的行人过街横道信号控制方法.它可由混合整数线性规划模型来描述,其优化目标是在保障行人过街安全和维持机动车现状运行水平的基础上,使路段过街横道行人绿灯时长最大化.通过VISSIM仿真和实例分析,对该信号控制设计方法的效果和可操作性进行了验证.研究表明,对于有行人中央驻足区的情况,过街横道可设置于路段任何需要的位置,且总能计算得到合适的信号配时方案;对于无中央驻足区的情况,应将人行横道设置位置与信号配时同时考虑才能实现良好的设计效果.     

速度异常的横穿马路行人检测算法

针对人车混行区域行人异常运动极大地干扰驾驶者判断问题,提出一种单目摄像机条件下,基于TLD和粒子滤波器行人检测与跟踪技术的速度异常横穿马路行人检测方法,用于检测车前道路上的运动速度过快或过慢的行人目标,作为危险行人提醒驾驶者注意,从而实现行人目标的早期安全预警。经仿真分析,能够有效地估计实际道路上行人的运动速度,判断运动速度异常的行人目标,为驾驶者和车载辅助驾驶系统提供必要的参考信息。     

单目视觉行人身体多部件距离融合估计算法

针对现有自主汽车辅助驾驶系统中,单目摄像头行人距离估计精度不高的问题,提出一种单目视觉行人身体多部件距离融合计算法。联合脚部件与头部件共同对行人目标进行距离估计,分别采用半水波形等距线脚部部件距离估计与头部部件高度插值距离估计算法来获取行人的距离估计结果,使得算法能够同时具备精准性和稳定性。经仿真验证,该算法在非遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在1 m以内,在半遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在2 m以内,满足车载辅助驾驶对行人距离估计精度的要求。