基于航拍正射图像与EDR数据的交通事故重建研究

发布时间：2017-06-07 06:08

  本文关键词：基于航拍正射图像与EDR数据的交通事故重建研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：中国是全世界道路交通事故死亡人数最多的国家之一。全面细致的分析道路交通事故成因及人体损伤机理,对提出合理的事故预防与救治方案、减少交通事故伤亡具有重要意义。同时,由于实验成本和日益提升的公众伦理意识,相比于尸体实验,交通事故重建成为研究损伤生物力学更为理想的途径。但是现有交通事故重建还存在着诸多问题如现场测量误差大、边界条件缺失等,为解决这些问题,本文以道路交通事故证据信息的获取技术为切入点,利用无人机航拍技术获取事故场景正射图像,并对汽车EDR数据进行读取解析,通过对典型案例的事故重建,深入探讨车辆间作用、车辆-人作用机制,为事故责任认定、人体损伤防护、交通伤救治、汽车安全设计提供参考依据,具有现实的经济和社会意义。本文主要研究方法与结论如下:(1)为解决现有事故现场调查中存在的耗时长、精度低、难以二次验证等难题,本文率先提出利用无人机航拍进行事故现场证据固定的方案。首先通过组装四旋翼飞行器搭载相机作为航拍平台;同时对航拍相机标定、图像几何校正等关键问题进行研究,并对图像几何校正的精度及航拍图像测量精度进行了评估;其次为了实现等比例现场图的实时绘制,编写了基于航拍图像的现场图绘制系统,并比较了基于航拍图像的现场图绘制系统与传统勘查方法的优缺点;最后对航拍图像拼接及基于倾斜摄影的三维建模进行研究。结果显示:校正后的正射图像RMSE为3.6pixels;在拍摄高度11m~112m范围内,测量的相对误差可以控制在-2.5%~2.5%之间;基于航拍图像的现场图绘制系统效率显著高于传统勘查绘图方法。这些结果表明采用航拍图像进行证据固定、测量可以作为事故现场调查中的重要方法。(2)为解决传统的事故深度调查方法难以准确获取碰撞瞬间诸多重要数据(如碰撞速度、?V等)的不足,在国内率先引入EDR数据解析工具,并对EDR数据进行验证与分析。首先,比较了11例真实事故案例中EDR碰撞前速度值与从视频或车速表指针获得的参考速度值,结果显示两者差值的均值为-0.42km/h,差值标准差为3.85km/h;相对误差均值-1.1%,相对误差标准差6%;并对76例丰田乘用车事故中碰撞速度、驾驶员安全带佩戴、纵向?V、制动时间等参数进行统计分析,结果显示:碰撞发生前驾驶员平均制动时间为1.38秒;驾驶员MAIS与车辆纵向最大?V显著相关,且佩戴安全带可显著降低驾驶员的损伤程度。这些结果表明,EDR数据可为事故过程重建提供准确碰撞速度,而且EDR数据中安全带佩戴、纵向?V与驾驶员损伤密切相关,可以作为驾驶员损伤重建的重要参数。(3)通过对多例典型案例进行事故场景数字化重建、事故过程重建来阐述航拍图像及EDR数据对于事故重建的重要作用。重建结果显示:采用航拍正射图像进行事故场景数字化重建能够直观的分析事故中各元素之间的关系;采用航拍正射图像为基础数据,运用PC-CRASH及ARAS360能够准确的重建出事故碰撞点、事故形态及驾驶员制动行为;采用EDR数据作为初始条件,运用MADYMO及LS-DYNA可以准确的重建出事故中车辆及人的动力学响应,与视频资料相符。研究结果表明,航拍图像及EDR数据有助于高精度的事故重建。(4)通过将8例事故中EDR数据的气囊点爆时间、预紧器触发时间、碰撞速度、驾驶员安全带佩戴、纵向?V(求导后为纵向加速度)作为驾驶员约束系统边界输入条件,对驾驶员的损伤过程进行重建,获取了驾驶员在不同初始及边界条件下的运动学响应,并从多刚体假人头部与胸部的响应中计算出头部HIC36、HIC15及胸部的VC、CTI,再根据人体头胸部耐受限度及损伤风险曲线,对驾驶员头、胸部损伤进行预测。结果显示:在正碰事故中,直接由EDR数据作为初始及边界条件对驾驶员损伤过程重建可以方便地获取驾驶员的运动学响应,且与深度调查的结果基本符合;从驾驶员损伤过程重建获取的假人头部HIC36、HIC15值及胸部的VC、CTI值可以很好的预测驾驶员头胸部的损伤等级,与事故中驾驶员真实损伤情况基本相符。这些研究结果表明,事发后通过EDR数据预测驾驶员损伤是切实可行的。本研究可以为实现快速且与损伤程度相符的分级医疗救助响应奠定基础。
【关键词】：事故重建 航拍 EDR 损伤预测 事故深度调查
【学位授予单位】：第三军医大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 英文缩写一览表5-7
• 英文摘要7-10
• 中文摘要10-12
• 第一章 前言12-19
• 1.1 选题缘由12-13
• 1.2 研究背景13-14
• 1.3 研究意义14
• 1.4 研究内容14-16
• 1.5 研究方法16-18
• 1.6 课题来源及创新点18-19
• 第二章 道路交通事故深度调查19-24
• 2.1 道路交通事故深度调查研究现状19
• 2.2 道路交通事故深度调查内容19-21
• 2.3 道路交通事故深度调查方法21-23
• 2.4 本章小节23-24
• 第三章 事故现场航拍图像的获取与处理24-44
• 3.1 非军用无人机的发展现状24-25
• 3.2 无人机航拍技术研究现状25
• 3.3 无人机系统组件25-26
• 3.4 相机标定26-29
• 3.5 图像校正29-32
• 3.6 无人机系统测量精度实验32-35
• 3.7 基于航拍图像的现场图绘制系统35-37
• 3.8 无人机系统实地效果评估37-41
• 3.9 航拍图像拼接41-42
• 3.10 事故场景三维建模42
• 3.11 讨论42-43
• 3.12 本章小结43-44
• 第四章 EDR数据验证及分析44-71
• 4.1 EDR技术规范44-46
• 4.2 丰田EDR数据内容46-49
• 4.3 EDR数据特征49-52
• 4.4 EDR数据验证52-63
• 4.5 EDR数据采集及分析63-69
• 4.6 本章小结69-71
• 第五章 典型道路交通事故重建研究71-94
• 5.1 道路交通事故重建步骤71-72
• 5.2 基于航拍图像的事故场景数字化重建72-74
• 5.3 基于航拍正射图像的事故过程重建74-84
• 5.4 基于EDR数据的事故过程重建84-92
• 5.5 本章小结92-94
• 第六章 基于EDR数据的驾驶员损伤预测研究94-109
• 6.1 头部与胸部损伤评价94-97
• 6.2 典型丰田乘用车正碰事故案例97-99
• 6.3 驾驶员损伤过程重建99-100
• 6.4 驾驶员损伤过程重建结果100-105
• 6.5 驾驶员损伤预测结果105-106
• 6.6 讨论106-108
• 6.7 本章小结108-109
• 全文总结109-111
• 参考文献111-121
• 文献综述 EDR技术研究进展121-130
• 参考文献127-130
• 攻读博士学位期间的研究成果130-133
• 致谢133

【参考文献】

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本文编号：428319