基于人体损伤特征信息的人车碰撞事故车速分析研究

综合国内外的相关实验、仿真与统计研究进展,基于人体损伤与碰撞速度之间的关系特点,对人车碰撞事故的车速分析方法进行研究。根据交通事故人体损伤的特点,构建了人体损伤特征参数及其描述模型,将损伤分为脏器损伤和骨折两部分进行描述及评分。利用统计、再现等方法探寻头部的MAIS值、HIC值与车辆碰撞速度三者之间的相关性联系,构建了MAIS-HIC-v综合模型,以此为基础建立了车速分析模型,开发了人车碰撞事故车速分析模块,可根据事故现场信息特点选择适当的计算方法,结合人体损伤信息进行车速分析。     

基于NAIS的AEB系统路口测试场景研究

为建立适合中国道路的自动紧急制动系统路口测试场景。对国家车辆事故深度调查体系（NAIS）数据进行筛选得到582起路口车-车事故案例,运用聚类方法对事故数据进行分析,并根据事故样本数和事故伤亡程度对聚类结果进行典型参数提取,得到17类典型路口车车事故场景。在典型事故场景的基础上分析并加入2车最高碰撞车速、碰撞角度和碰撞类型3个关键参数,使最终得到的测试场景比已有的研究更能准确地反映实际的事故统计情况。     

人车碰撞事故再现技术综述

对国内外人车碰撞事故再现技术进行了综述,分析了目前各种方法的优缺点,并指明了人车事故再现技术的发展方向.     

AEB制动对碰撞事故中假人运动姿态及损伤程度的影响研究

随着汽车安全性能要求越来越高,自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)等主动安全配置在汽车上应用越来越广泛。本文针对碰撞前车辆AEB功能的启用对汽车被动安全阶段(100%正面碰撞,FRB)假人离位及损伤可能产生的影响进行探索研究。研究结果表明:AEB启动自动紧急制动功能,乘员假人的头部、颈部、胸部、骨盆部位会相对车辆有一定的前倾运动。并且车辆AEB自动紧急制动功能启动的情况下发生100%正面碰撞,驾驶员损伤值的增高均早于碰撞前车辆未配备AEB功能车辆驾驶员的损伤值,且最高损伤值小于碰撞前车辆未配备AEB功能车辆驾驶员的损伤值,对于骨盆部位则影响不大。碰撞前AEB自动紧急制动系统功能的启用会导致假人有一定的前倾离位,但不一定导致碰撞后假人损伤最高值的增大。     

基于事故数据挖掘的乘用车追尾卡车AEB测试规程研究

基于未来出行交通事故场景研究数据库中的乘用车追尾卡车事故,分析并提出了以卡车为目标物的乘用车自动紧急制动系统的典型测试工况。采用K-means聚类算法得出可代表实际卡车的目标物颜色,基于事故数据分析提取卡车目标物尾部特征参数,设计并制作了一种新型的具有与真实车辆反射特性和机器视觉识别特性接近的重型厢式卡车目标物。卡车目标物静止,测试车辆分别以45、50、55、60 km/h的速度进行100%重叠自动紧急制动系统测试,验证了该目标物的可行性和有效性。可为车辆主动安全相关标准法规研究提供数据支撑,推动车辆主动安全测试技术的发展。     

事故再现——在虚拟场景中展现车辆碰撞

1、车辆碰撞交通事故 （1）交通事故的发生 道路交通事故是全球共同面临的最为严重的社会公害，随着我国汽车保有量的不断增加，道路建设的日新月异，交通事故数量也在不断上升而且居高不下，由交通事故造成的人身生命和财产损失以及相应的民事和刑事诉讼等社会问题也日益严峻。     

汽车与电动两轮车碰撞典型场景下的AEB纵横向触发策略研究EI北大核心CSCD

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to collision)差值范围的基础上,建立了AEB纵横向触发TTC差值模型。基于PreScan、Matlab/Simulink和CarSim仿真平台建立2种典型的汽车碰撞电动两轮车事故场景,并与横向触发宽度固定为1.75和3.75 m的AEB策略对比。结果表明:提出的AEB纵横向触发TTC差值模型在避撞率中表现更优,在汽车速度低于54 km/h时均能实现避撞。在典型场景1中避撞率为88.9%(45例),未避撞事故碰撞平均速度从70.6下降到29.7 km/h;在典型场景2中避撞率为80%(30例),未避撞事故汽车平均碰撞速度从66降低为18.2 km/h。AEB纵横向触发TTC差值模型具有良好的可靠性和鲁棒性,提高了汽车与电动两轮车道路安全性,为汽车主动安全系统开发提供重要理论参考。     

基于NAIS数据库中视频信息的人—车碰撞事故特征分析

选取中国国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库中51例包含视频的人—车碰撞事故,进行了特征分析,分析内容包括:人—车碰撞危险场景、碰撞前人—车相对位置、行人碰撞运动响应、人—车碰撞包络线分布、头部落点分布等。结果表明:提取的10种场景,基本覆盖了各种人—车碰撞事故工况;对行人的探测,视场角(FoV)比探测距离更重要;轿车易导致行人正向旋转,单厢车易导致行人负向旋转;人—车碰撞包络线(WAD)主要集中在车辆两侧;致命伤的头部落点主要集中在前风窗玻璃下半部分、左右侧中部以及A柱附近。因此,基于碰撞视频信息可提高人—车碰撞事故特征分析的准确性。     

轿车与自行车碰撞事故再现及骑车人损伤分析

使用道路交通事故再现软件PC-Crash,通过对事故现场数据的采集,建立自行车、骑车人和轿车模型进行计算机仿真,再现事故发生过程;基于一起真实事故,通过对仿真结果的分析和参数的修正,反复进行仿真模拟计算,使误差减小,得到一个精确的仿真结果;分析了骑车人身体各部分的动力学响应,利用所得到的响应数值,分析了碰撞过程中骑车人的损伤情况。     

人车碰撞事故仿真与行人保护研究

基于PC-Crash软件建立了行人汽车碰撞模型.综合考虑人车碰撞过程中行人身高、步行速度、车速、人车碰撞位置等因素及其统计特征,利用Matlab软件随机生成行人与汽车碰撞工况作为PC-Crash行人汽车碰撞模型输入,进行了大量的仿真,总结出事故发生后人体头部与车体前部碰撞点的分布规律,为汽车在行人保护设计方面提供参考.     

车辆碰撞事故再现技术研究的现状与发展方向

在综述国内外近年来车辆碰撞计算机领导具技术研究进展的基础上，阐述车辆碰撞事故再现的原理，模型和基本方法，介绍事故再现的几种计算机软件及其特点，分析事财现中的关键技术问题，如数据采集，速度估算，误差分析和人－车－路作用的描述等，并指出有待于进一步研究的几面内容，以及今后的发展趋势和应用前景。     

汽车与行人碰撞事故再现仿真研究

通过对事故现场汽车损坏痕迹及行人伤亡情况的调查,使用交通事故再现软件PC-Crash建立汽车与行人碰撞模型,重建事故发生过程。分析事故发生前汽车与行人的初始状态以及碰撞过程中行人的动力学响应和伤害,采用不同的车速,进行了大量的仿真实验,根据行人致伤特点,总结出汽车安全车速等指标,为改善汽车的行人安全性提供参考。     

基于前车偏置场景的AEB系统性能测试与分析

针对2台采用不同感知方案的乘用车自动紧急制动(AEB)系统,在前车低速场景下进行100%正碰和50%偏置的性能测试,在C-NCAP的性能评价指标外,引入预警时刻T_TC、与前车最小间距和最大减速度对其性能和舒适性进行分析。结果表明,在100%正碰场景下,毫米波雷达和摄像头融合感知方案在性能表现上与单毫米波雷达感知方案差异较小,但在目标识别较难的50%偏置场景下,融合感知方案的性能表现优于单毫米波雷达感知方案。     

自动紧急制动系统(AEB)测试评价方法研究进展综述

面对复杂的交通环境,自动紧急制动系统(AEB)是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能,大量的测试和评价是判定其安全的基础,因此制定合理且适用于AEB系统的测试评价方法至关重要。文章梳理和分析了国内外部分现行AEB的测试评价规程,对其中涉及的AEB测试方法进行了对比分析;然后,分析了Euro NCAP和IIHS分别发布的AEB性能评价方法;最后,梳理了目前业界AEB测试评价方法的研究现状,总结出一种可行的AEB测试评价路径,即从真实交通数据构建AEB测试场景,然后构建AEB测试方法,建立相应的评价指标,最后进行实车或虚拟测试,验证其有效性和准确性。这为后续AEB安全测试评价技术的研究提供了基础。     

汽车碰撞事故后车身损伤的诊断与修复

在车身钣金修复行业中，车身损伤诊断不容忽视，可以说没有准确的损伤诊断，就不可能以最快的速度完成修复作业。本文以2003款金杯海狮系列客车碰撞后车身损伤的诊断和修复为例予以说明。     

人车碰撞事故再现仿真结果不确定性问题研究

利用仿真软件可以充分利用事故现场信息实现对人车碰撞事故的再现分析,但这些信息通常包含不确定性。考虑这些不确定的信息对仿真结果的影响,可使所得结果更可靠、合理。针对人车碰撞事故仿真模型复杂、无显式表达式的特点,将响应面方法及试验设计方法引入到再现分析中,通过构建复杂人车事故再现模型的近似响应函数,进而结合已有不确定性分析方法研究仿真结果的不确定性问题。最后,讨论了响应面函数的选取并给出了不确定性分析的步骤。以一人车碰撞试验为例,分析了车辆碰撞行人车速的不确定性,算例结果表明,响应面方法可用于辅助分析人车碰撞事故再现仿真结果的不确定性问题。     

典型汽车碰撞事故场景中行人运动轨迹预测方法

为提高未来自动驾驶车辆对弱势道路使用群体的感知和决策融合的可靠性,本文提出一种基于目标检测算法（YOLOv5）、多目标跟踪算法（Deep-Sort）和社交长短时记忆神经网络（social-long short-term memory,Social-LSTM）的行人未来运动轨迹预测方法。结合YOLOv5检测和Deep-Sort跟踪算法,有效解决行人检测跟踪过程中目标丢失问题。提取特定行人目标历史轨迹作为预测框架的输入边界条件,并采用Social-LSTM预测行人未来运动轨迹。并对未来运动轨迹进行透视变换和直接线性变换,转换为世界坐标系中的位置信息,预测车辆与行人的可能未来碰撞位置。结果显示目标检测精度达到93.889%,平均精度均值达96.753%,基于高精度的检测模型最终轨迹预测算法结果显示,预测损失随着训练步长的增加呈递减趋势,最终损失值均小于1%,其中平均位移误差降低了18.30%,最终位移误差降低了51.90%,本研究可为智能车辆避撞策略开发提供理论依据和参考。     

人-车碰撞时行人头部撞击特点及其试验评价方法研究

通过对行人交通事故数据的统计分析,说明了人-车事故中行人头部损伤防护的重要性。介绍了EEVC法规提出的头部模块碰撞试验评价方法,并指出了其对平头微型车无法进行评价。通过建立行人与轿车及平头微型车的碰撞仿真模型,分析了该两种车型在与行人碰撞时的运动特性差异,得到了行人与平头微型车碰撞时的头部撞击特点。根据行人头部碰撞安全性评价需要．提出了结合事故统计分析及计算机仿真分析的行人头部安全性评价方法。     

人-车碰撞时行人头部撞击特点及其试验评价方法研究

文中通过对行人交通事故数据的统计分析,说明了人-车事故中行人头部损伤防护的重要性。介绍了EEVC法规提出的头部模块碰撞试验评价方法,并指出了其对平头微型车无法进行评价。通过建立行人与轿车及平头微型车的碰撞仿真模型,分析了这两种车型在与行人碰撞时的运动特性差异,得到了行人与平头微型车碰撞时的头部撞击特点。根据行人头部碰撞安全性评价需要,提出了结合事故统计分析及计算机仿真分析的行人头部安全性评价方法。