基于熵權(quán)法的行人事故多剛體仿真參數(shù)優(yōu)化研究

段傲文，向 華，李 奎，尹志勇

（1.陸軍軍醫(yī)大學(xué)大坪醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程科，重慶 400042；2.陸軍軍醫(yī)大學(xué)野戰(zhàn)外科研究所交通傷防治研究室，重慶 400042）

近年來(lái)，在道路交通事故碰撞損傷生物力學(xué)的研究中，基于數(shù)值仿真的行人事故再現(xiàn)技術(shù)在世界范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用［1-2］。其中，多剛體技術(shù)在碰撞仿真中由于計(jì)算速度快、計(jì)算效率高等優(yōu)勢(shì)得到了大量使用［3-5］。通過(guò)多剛體技術(shù)重建行人碰撞事故過(guò)程，可以計(jì)算出行人碰撞后的速度、加速度等運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體損傷運(yùn)動(dòng)學(xué)部分的分析研究。對(duì)于真實(shí)人-車碰撞事故，通常的重建流程是：根據(jù)對(duì)事故的深入調(diào)查分析確定多剛體建模所需的初始條件，然后在MADYMO軟件中完成人-車多剛體碰撞模型的初始基本參數(shù)設(shè)置［6］。

在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行的假人碰撞試驗(yàn)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)控制及高速攝像等手段精確獲取試驗(yàn)中的碰撞速度、角度、位置等初始參數(shù)［7］。但是，在真實(shí)行人碰撞事故中，深入的調(diào)查和分析往往只能確定碰撞前初始條件的大致范圍。目前的主要解決辦法是不斷根據(jù)輸出動(dòng)畫(huà)顯示過(guò)程對(duì)比真實(shí)事故進(jìn)行初始參數(shù)調(diào)整，完成多剛體碰撞基礎(chǔ)模型的構(gòu)建，如圖1。該過(guò)程耗時(shí)耗力，且對(duì)影響參數(shù)的處理往往不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致長(zhǎng)期以來(lái)事故碰撞過(guò)程再現(xiàn)的準(zhǔn)確性無(wú)法得到科學(xué)的評(píng)估，因此，建立有效的方法指導(dǎo)多剛體仿真分析進(jìn)行初始參數(shù)的優(yōu)化具有重要意義。

1 真實(shí)行人事故的初始參數(shù)優(yōu)化模型

根據(jù)優(yōu)化理論，針對(duì)事故案例的碰撞過(guò)程重建本質(zhì)上可以看作是一個(gè)響應(yīng)已知、需要求解初始條件的優(yōu)化問(wèn)題［8］。通過(guò)深入的事故調(diào)查和分析，可以首先大致確定事故發(fā)生時(shí)汽車與行人的相對(duì)位置以及行人的姿勢(shì)等，這些初始條件的微小偏差可能會(huì)導(dǎo)致仿真結(jié)果的巨大差異。然后將這些參數(shù)的不同組合作為自變量輸入，以仿真結(jié)果中碰撞過(guò)程的人-車位置信息作為約束條件進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，最終得到一個(gè)最優(yōu)的參數(shù)組合作為初始值，它代表了最符合真實(shí)事故過(guò)程的多剛體仿真模型參數(shù)設(shè)置。

圖1 行人事故多剛體模型重建流程框圖

1.1 初始參數(shù)的選取

針對(duì)視頻可見(jiàn)碰撞過(guò)程的行人事故，通過(guò)事故調(diào)查，人與車的接觸等參數(shù)都能比較準(zhǔn)確地確定。通過(guò)文獻(xiàn)研究［9-11］并結(jié)合案例特點(diǎn)，在修改參數(shù)的選擇上主要集中在行人身高、行人角度、行人速度、人與地面摩擦因數(shù)及車輛碰撞速度等多個(gè)參數(shù)，部分參數(shù)如圖2所示。

1）車輛碰撞速度vc：造成傷害／死亡風(fēng)險(xiǎn)的首要因素，由于視頻計(jì)算出的速度通常是事故發(fā)生前的行駛速度，碰撞時(shí)刻的制動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致速度有一定的誤差。

2）行人行走速度vp：通?？梢酝ㄟ^(guò)視頻結(jié)合路面標(biāo)志物計(jì)算，但是由于行人在碰撞發(fā)生時(shí)刻的生理應(yīng)激反應(yīng)，可能會(huì)造成瞬時(shí)速度的改變，繼而影響被碰撞后行人身體的運(yùn)動(dòng)軌跡。

3）行人角度α：定義為行人身體相對(duì)于初始方向繞Z軸的旋轉(zhuǎn)角度，其方向的變化會(huì)導(dǎo)致碰撞發(fā)生后行人被拋出的運(yùn)動(dòng)軌跡產(chǎn)生變化。

4）行人身高h(yuǎn)：身高差異可能導(dǎo)致在碰撞過(guò)程中車與人的不同部位發(fā)生接觸，這也會(huì)導(dǎo)致行人被撞后身體運(yùn)動(dòng)軌跡的差別。

5）人與地面摩擦因數(shù)μ：決定了行人在路面的運(yùn)動(dòng)情況，這會(huì)影響最終行人的停止位置。

在具體的真實(shí)事故中應(yīng)根據(jù)深入的調(diào)查結(jié)果確定需要優(yōu)化的參數(shù)及其范圍，合理進(jìn)行碰撞參數(shù)的組合，達(dá)到高效利用計(jì)算資源的目的。

圖2 多剛體碰撞模型部分初始參數(shù)示意圖

1.2 仿真準(zhǔn)確度目標(biāo)函數(shù)的建立

事故再現(xiàn)的期望是多剛體仿真的模擬過(guò)程和真實(shí)的碰撞過(guò)程越接近越好，因此為了評(píng)估仿真過(guò)程的優(yōu)劣，必須建立一個(gè)可以評(píng)估2種事故過(guò)程差異的模型。過(guò)去在沒(méi)有視頻的研究中通常只能根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)指標(biāo)代表的損傷或者碰撞后的位置進(jìn)行優(yōu)化，而能在視頻中記錄到事故整個(gè)過(guò)程的案例中，通過(guò)對(duì)視頻的處理可以分析得到許多事故過(guò)程的參數(shù)用于評(píng)估仿真的性能優(yōu)劣。在以研究頭部運(yùn)動(dòng)為最重要目標(biāo)的前提下，選取以下可以刻畫(huà)碰撞過(guò)程的參數(shù)：①人-車最終相對(duì)距離；②人-車最終連線與車行方向夾角；③頭部在從碰撞到落地時(shí)間中1／2時(shí)刻的旋轉(zhuǎn)角度；④落地時(shí)刻頭部旋轉(zhuǎn)角度。后兩個(gè)指標(biāo)包括了3個(gè)參數(shù)，表示的是頭部剛體對(duì)應(yīng)時(shí)刻在xyz三軸的旋轉(zhuǎn)角度。這3個(gè)旋轉(zhuǎn)角度通過(guò)將落地時(shí)刻和1／2時(shí)刻的視頻圖像對(duì)應(yīng)到多剛體仿真軟件中進(jìn)行位置的輸出來(lái)確定。

以上每個(gè)參數(shù)都是與真實(shí)值越接近越好，即與真實(shí)值的差值越小越好。為了將多目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題，把每個(gè)目標(biāo)值乘上不同的權(quán)重再求和作為有待優(yōu)化的單一目標(biāo)。目標(biāo)函數(shù)Q即加權(quán)總誤差，定義為：

式中：Qi為第i次仿真結(jié)果的綜合誤差；Xi為參數(shù)的實(shí)測(cè)值與仿真計(jì)算值之間的歸一化差值；Wj為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。其中對(duì)每次仿真的Xi可以按如下方式定義：①距離誤差：仿真中人-車距離減去真實(shí)事故中人-車距離除以真實(shí)人-車距離的絕對(duì)值；②位置角度誤差：仿真中頭部方向與真實(shí)頭部方向的反余旋值除以π的絕對(duì)值；③旋轉(zhuǎn)角度誤差：仿真中頭部剛體質(zhì)心繞其旋轉(zhuǎn)軸角度與真實(shí)事故中旋轉(zhuǎn)角度差值除以π的絕對(duì)值。

1.3 仿真目標(biāo)函數(shù)中各參數(shù)權(quán)重的確定

在選擇評(píng)估指標(biāo)后，需要確定以上n＝8個(gè)評(píng)估參數(shù)的權(quán)重。熵權(quán)法是根據(jù)被評(píng)估對(duì)象的參數(shù)值構(gòu)成的判斷矩陣來(lái)確定參數(shù)權(quán)重的一種方法，不同于專家打分決定權(quán)重的辦法，它具有較強(qiáng)的客觀性，使評(píng)估過(guò)程具備透明性和再現(xiàn)性，結(jié)果客觀性高、可行性好。當(dāng)評(píng)估參數(shù)的熵值達(dá)到最大值1，熵權(quán)為0，這意味著該參數(shù)沒(méi)有提供任何有用信息；反之，當(dāng)被評(píng)估對(duì)象某一評(píng)估參數(shù)的熵值很小時(shí)，熵權(quán)較大，這表示該指標(biāo)提供了較多的有用信息。評(píng)估參數(shù)的權(quán)重系數(shù)越高說(shuō)明該參數(shù)對(duì)整體誤差的影響越大［12］。

由于目標(biāo)函數(shù)Q中選擇的評(píng)估參數(shù)均為極小型指標(biāo)，故此時(shí)熵權(quán)法可略過(guò)對(duì)最大型、最小型指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理，最終評(píng)估得分越小表示評(píng)估效果越好。利用熵權(quán)法確定評(píng)估參數(shù)的權(quán)重?cái)?shù)值步驟如下，式中m為設(shè)置的不同初始值組合的仿真次數(shù)，n為參數(shù)的個(gè)數(shù)：

步驟1計(jì)算在第j個(gè)參數(shù)下第i次仿真的特征比重（歸一化）

步驟2計(jì)算第j個(gè)參數(shù)的熵值

如果第j個(gè)參數(shù)值差異越大，熵值越小；反之，熵值越大。

步驟3計(jì)算第j個(gè)參數(shù)的差異系數(shù)

如果第j個(gè)參數(shù)值差異越大，則差異系數(shù)gj就越大，第j個(gè)參數(shù)也就越重要。

步驟4確定第j個(gè)參數(shù)的權(quán)重系數(shù)

在確定了各個(gè)參數(shù)的權(quán)重后即可通過(guò)式（1）求出每次仿真試驗(yàn)的總誤差Q值，最小的那一個(gè)即為仿真結(jié)果最優(yōu)的初始值組合，代表了最接近真實(shí)事故過(guò)程的一次仿真。

2 多剛體仿真參數(shù)優(yōu)化的自動(dòng)實(shí)現(xiàn)

運(yùn)用多剛體事故重建進(jìn)行仿真分析優(yōu)化的過(guò)程主要包括仿真建模、仿真計(jì)算、仿真結(jié)果評(píng)價(jià)這3個(gè)步驟。首先，在完成基礎(chǔ)模型的搭建后，為了達(dá)到對(duì)真實(shí)人-車事故的準(zhǔn)確還原，需要設(shè)計(jì)初始條件參數(shù)組合生成大批量的可計(jì)算文件，并逐一利用MADYMO軟件中的XMADgic-7.5模塊對(duì)這些輸入文件進(jìn)行仿真計(jì)算；然后，依次從計(jì)算完成的輸出文件夾中提取對(duì)應(yīng)的行人位置、運(yùn)動(dòng)學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)，對(duì)比真實(shí)事故資料對(duì)其進(jìn)行評(píng)估；最終，從這些參數(shù)組合中選擇最為理想的1組初始參數(shù)作為最優(yōu)重建模型［13］。

在上述優(yōu)化過(guò)程中存在以下不便之處：首先，每個(gè)參數(shù)組合都對(duì)應(yīng)著一次仿真計(jì)算，常規(guī)的操作流程是修改基礎(chǔ)模型計(jì)算文件中的對(duì)應(yīng)初始參數(shù)，然后提交至XMADgic-7.5進(jìn)行運(yùn)算，等待計(jì)算完畢后，重新修改對(duì)應(yīng)參數(shù)，再次操作XMADgic-7.5進(jìn)行計(jì)算。其次，在對(duì)每次輸出的事故重建結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，都需要等待XMADgic-7.5計(jì)算完畢后，打開(kāi)眾多的后處理文件，從中找到行人頭部的位置、速度、加速度、角度等數(shù)據(jù)，還需要手工輸入到電子表格中進(jìn)行處理，最后才能求出綜合評(píng)估指標(biāo)等。當(dāng)以上耗時(shí)耗力的重復(fù)性工作需要進(jìn)行幾百次時(shí)，全靠人工操作不僅效率低，而且容易出錯(cuò)。

針對(duì)上述仿真分析過(guò)程中的問(wèn)題，利用Python進(jìn)行計(jì)算機(jī)編程首先實(shí)現(xiàn)了在多剛體模型優(yōu)化過(guò)程中可執(zhí)行輸入文件的批量生成以及文件自動(dòng)提交XMADgic-7.5計(jì)算的功能。然后在研究了多剛體運(yùn)算后輸出數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)的記錄格式后，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對(duì)后處理文件中數(shù)據(jù)批量讀取、數(shù)據(jù)處理與多剛體模型的快速評(píng)價(jià)功能。這一套程序的流程如圖3所示，主要包含4個(gè)主要功能：

1）多參數(shù)組合仿真文件的生成：在設(shè)置了需要修改的參數(shù)及其變化范圍后，所開(kāi)發(fā)的自動(dòng)程序可以讀取表格中參數(shù)組合的數(shù)據(jù)，然后自動(dòng)循環(huán)修改XMADgic-7.5基礎(chǔ)計(jì)算xml文件中的對(duì)應(yīng)參數(shù)值，從而產(chǎn)生多個(gè)新的計(jì)算文件；

2）自動(dòng)循環(huán)提交MADYMO運(yùn)算：在特定路徑下通過(guò)程序驅(qū)動(dòng)XMADgic-7.5的計(jì)算模塊運(yùn)行，設(shè)置計(jì)算模塊的運(yùn)行時(shí)間，當(dāng)每次XMADgic-7.5計(jì)算完成之后，驅(qū)動(dòng)XMADgic-7.5按照文件順序進(jìn)行下一次計(jì)算。

3）計(jì)算結(jié)果的提取：在XMADgic-7.5完成所有參數(shù)組合模型文件的計(jì)算后，會(huì)輸出大量的結(jié)果文件保存在目標(biāo)文件夾中，結(jié)果提取程序可以自動(dòng)從這上百個(gè)文件夾中找到相關(guān)結(jié)果文件并提取出模型評(píng)價(jià)所需的數(shù)據(jù)。

4）仿真效果的評(píng)估：根據(jù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)函數(shù)及輸入的真實(shí)事故中的參數(shù)值對(duì)所有仿真結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算其加權(quán)總誤差，從這些參數(shù)組合中挑選出的總誤差最小參數(shù)組合即為最優(yōu)模型初始參數(shù)。

圖3 事故案例仿真自動(dòng)優(yōu)化流程框圖

3 真實(shí)行人事故多剛體建模舉例

以某例真實(shí)的行人事故為例闡述多剛體建模以及模型優(yōu)化的過(guò)程。該事故是較典型的小轎車碰撞行人事故，監(jiān)控視頻可見(jiàn)行人碰撞過(guò)程。

3.1 事故案例介紹

事故調(diào)查：2017年，1輛名爵牌小轎車在重慶市渝中區(qū)與車行方向由左至右橫過(guò)道路的行人相撞，行人經(jīng)送醫(yī)搶救無(wú)效于當(dāng)日死亡。事故現(xiàn)場(chǎng)如圖4所示，可見(jiàn)事發(fā)后行人與小轎車左前輪的距離是11.6 m，行人與小轎車左前輪連線與車行方向的夾角近似為0°。

圖4 道路交通事故現(xiàn)場(chǎng)示意圖

通過(guò)全面事故深度調(diào)查和分析總結(jié)，有關(guān)車輛、行人和事故環(huán)境的相關(guān)信息如表1所示。

表1 行人事故主要事故調(diào)查信息

圖5展示了現(xiàn)場(chǎng)安裝的固定式監(jiān)控以及行車記錄儀拍攝到的事故發(fā)生過(guò)程，經(jīng)過(guò)從不同視角的觀察與分析發(fā)現(xiàn)，行人右手撐傘在從車行方向的左側(cè)往右側(cè)橫穿馬路的過(guò)程中，未及時(shí)發(fā)現(xiàn)與躲避被小轎車側(cè)面碰撞，并在空中旋轉(zhuǎn)了接近270°落在地面，并在地面滑行至最終停止位置。小轎車在碰撞發(fā)生后制動(dòng)停于路面右側(cè)。

小轎車碰撞速度可以通過(guò)事故發(fā)生前的行車記錄儀視頻結(jié)合地面分道線作為參考進(jìn)行計(jì)算［14-15］。在行車記錄儀視頻截圖上選取小轎車引擎蓋邊緣到達(dá)其行駛前方的白色分道線前端為起始時(shí)刻，如圖6所示。在行車記錄儀視頻截圖上選取小轎車引擎蓋邊緣到達(dá)其行駛前方的第2條白色分道線前端位置為結(jié)束時(shí)刻，如圖7所示。小轎車在該段距離內(nèi)行駛的時(shí)間為23幀，通過(guò)實(shí)地測(cè)量小轎車通過(guò)該段距離為14.35 m。

圖5 不同視角拍攝的事故過(guò)程圖

圖6 小轎車車速計(jì)算起始時(shí)刻圖

圖7 小轎車車速計(jì)算結(jié)束時(shí)刻圖

行車記錄儀視頻拍攝的頻率為29幀／s，因此小轎車駛過(guò)該段路程的時(shí)間為：

該段路程的長(zhǎng)度為14.35 m，由此可以計(jì)算出小轎車駛過(guò)這段路程的平均速度為：

3.2 多剛體基礎(chǔ)模型的建立

根據(jù)本案例中交通事故深度調(diào)查的所得數(shù)據(jù)，首先在多剛體動(dòng)力學(xué)MADYMO軟件中，選取50百分位的男性行人模型，以事故中的行人的身高體重進(jìn)行適當(dāng)比例縮放建立多剛體行人模型；以深度調(diào)查的事故車輛尺寸的實(shí)際測(cè)量值，在MADYMO中建立多剛體事故車輛模型［16］。參照視頻中的人-車位置的變化，事故資料中現(xiàn)場(chǎng)痕跡、車輛損壞和行人損傷情況建立了基礎(chǔ)碰撞模型。多剛體模型提交MADYMO中進(jìn)行計(jì)算后行人與車輛碰撞運(yùn)動(dòng)學(xué)響應(yīng)過(guò)程如圖8所示，該模型中行人行走速度設(shè)置為1 m／s，車輛初始速度為18 m／s，行人繞Z軸旋轉(zhuǎn)角度為πrad。

圖8 基礎(chǔ)仿真模型的動(dòng)力學(xué)過(guò)程示意圖

3.3 多剛體模型初始參數(shù)的優(yōu)化

本事故中，調(diào)查信息中地面摩擦因數(shù)和行人身高是確定的，因此本案例中事故需要優(yōu)化的參數(shù)主要為行人行走速度、車輛速度及行人旋轉(zhuǎn)角度。從視頻中觀察到在碰撞發(fā)生前車輛已經(jīng)處于制動(dòng)狀態(tài)，而上述通過(guò)視頻計(jì)算車速的方法得到的計(jì)算值是這段時(shí)間的平均值，比真實(shí)值稍偏大，因此車速?gòu)?3～18 m／s每隔1 m／s確定1個(gè)值（13、14、15、16、17、18 m／s）。多剛體人體模型的初始朝向是X軸正方面，由于本事故中初始位置是車行方向由左至右，因此初始旋轉(zhuǎn)角度為π，考慮初始位置的不確定性，選擇以π為中間值，每5°計(jì)算1個(gè)值共 ±15°作為范圍（165、170、175、180、185、190、195°）。視頻中觀察到行人在碰撞發(fā)生前的行走速度不規(guī)律，設(shè)置其速度范圍為0.5～2 m／s，每隔0.5 m設(shè)定1個(gè)值（0.5、1.0、1.5、2 m／s）。因此共需進(jìn)行6×7×4＝168組參數(shù)組合的仿真試驗(yàn)，即m＝168。

按照上述分析，首先在建立參數(shù)組合表后運(yùn)行文件自動(dòng)生成程序，共生成168個(gè)可執(zhí)行xml文件。之后運(yùn)行自動(dòng)計(jì)算程序，依次提交至MADYMO軟件中計(jì)算，在工作站中運(yùn)行14 h后計(jì)算完畢，生成168個(gè)文件夾包含了所有的輸出結(jié)果文件。然后運(yùn)行結(jié)果提取程序，自動(dòng)依次從168個(gè)文件夾中提取kn3文件中的位置和旋轉(zhuǎn)角度信息，并計(jì)算出每次仿真的8個(gè)參數(shù)：人-車最終距離、人-車最終角度、落地X軸旋轉(zhuǎn)角、落地Y軸旋轉(zhuǎn)角、落地Z軸旋轉(zhuǎn)角、1／2時(shí)刻 X軸旋轉(zhuǎn)角、1／2時(shí)刻 Y軸旋轉(zhuǎn)角和1／2時(shí)刻Z軸旋轉(zhuǎn)角，并將其依次保存輸出在Excel中。最后，運(yùn)行仿真事故重建效果評(píng)估程序，計(jì)算得到以上8個(gè)參數(shù)的權(quán)重為［0.04，0.16，0.18，0.15，0.07，0.07，0.17，0.16］，并進(jìn)一步計(jì)算出在168個(gè)仿真分析中的Q值大小并排序，發(fā)現(xiàn)第115號(hào)可執(zhí)行文件對(duì)應(yīng)的總誤差值Q值最小，為0.038 7，其對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合：行人速度為1.5 m／s，小轎車車速為 16 m／s，行人旋轉(zhuǎn)角度為10°，熵權(quán)法模型評(píng)分結(jié)果如圖9所示。

圖9 熵權(quán)法模型評(píng)分結(jié)果直方圖

3.4 多剛體模型優(yōu)化效果驗(yàn)證

在真實(shí)事故中，通過(guò)分析現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、現(xiàn)場(chǎng)圖，將視頻中人體在空中任意位置與人體在MADYMO對(duì)應(yīng)位置進(jìn)行比對(duì)可以確定真實(shí)事故中碰撞過(guò)程的參數(shù)值，其與｀最優(yōu)初始條件組合下計(jì)算出的8個(gè)指標(biāo)的數(shù)值比較如表2所示，可見(jiàn)各指標(biāo)的誤差均小于7%，在可接受范圍。

該最優(yōu)模型的仿真動(dòng)力學(xué)過(guò)程如圖10所示。最小的Q值表示仿真中人體和車輛碰撞后的運(yùn)動(dòng)軌跡與真實(shí)事故視頻中人體拋出后的形態(tài)有最好的一致性。

表2 真實(shí)事故中碰撞過(guò)程參數(shù)值

圖10 最優(yōu)模型中人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程示意圖

4 討論

近些年，利用真實(shí)道路交通事故案例進(jìn)行數(shù)字化重建，進(jìn)一步研究人體損傷的發(fā)生機(jī)制、耐受限度以及防護(hù)措施已經(jīng)成為碰撞生物力學(xué)領(lǐng)域一個(gè)熱門的研究方向［17-19］。對(duì)真實(shí)碰撞過(guò)程進(jìn)行多剛體仿真并與有限元仿真結(jié)合起來(lái)的研究方法是當(dāng)前仿真中最常使用的研究技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)從運(yùn)動(dòng)學(xué)到組織學(xué)層面的研究。作為數(shù)字化仿真的第一步，多剛體仿真的主要目的是為后續(xù)有限元仿真明確初始邊界條件，因此重建的準(zhǔn)確性對(duì)于后續(xù)的人體損傷研究非常重要。但是在實(shí)踐中對(duì)真實(shí)事故碰撞過(guò)程還原的優(yōu)劣性往往沒(méi)有一個(gè)科學(xué)的評(píng)估方法，之前研究中多剛體仿真準(zhǔn)確性的驗(yàn)證一般是通過(guò)對(duì)比碰撞后人車距離、人體損傷嚴(yán)重度和真實(shí)事故中數(shù)據(jù)進(jìn)行，約束條件較少且不夠客觀。

隨著道路監(jiān)控設(shè)備和行車記錄儀的普及，大量的道路交通事故中碰撞過(guò)程被視頻文件記錄下來(lái)，同時(shí)隨著圖像學(xué)測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)分析視頻圖像可以得到事故過(guò)程的動(dòng)態(tài)位置和角度信息，這為仿真中定義新的約束條件去評(píng)估重建的優(yōu)劣性提供了新的方式。因此以有監(jiān)控視頻的行人碰撞事故為基礎(chǔ)，合理選擇確定仿真初始值體系，建立車和人體頭部運(yùn)動(dòng)信息約束條件的綜合評(píng)估方法。其中各參數(shù)權(quán)重的確定選擇了熵權(quán)法，它不同于專家打分，是較客觀的評(píng)價(jià)方法，主要思想是數(shù)據(jù)分布越分散的變量其重要性越大。值得一提的是，由于每例道路交通事故的碰撞過(guò)程都是不同的，仿真前對(duì)事故深入的分析過(guò)程可以有效獲取準(zhǔn)確的初始值。同時(shí)，在應(yīng)用本優(yōu)化方法時(shí)也可根據(jù)事故的具體資料的完整性適當(dāng)調(diào)整仿真模型初始參數(shù)和評(píng)估的約束條件。

總地來(lái)說(shuō)，本文中提出的方法是對(duì)以事故過(guò)程中的多個(gè)位置參數(shù)作為約束進(jìn)行優(yōu)化的一次嘗試，并通過(guò)1例真實(shí)的道路交通事故對(duì)其可行性進(jìn)行驗(yàn)證。未來(lái)，隨著道路監(jiān)控尤其是高清拍攝設(shè)備的進(jìn)一步普及、圖像測(cè)量學(xué)的發(fā)展及計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的提升，可將初始參數(shù)值的步長(zhǎng)設(shè)置得更小，對(duì)事故過(guò)程進(jìn)行更完整的分析，從而構(gòu)建包含更多約束條件的評(píng)估模型，使應(yīng)用于多剛體仿真的評(píng)估得到更好的優(yōu)化結(jié)果。

5 結(jié)論

本文針對(duì)有視頻的行人碰撞事故，提出了一種根據(jù)碰撞過(guò)程中人車位置進(jìn)行初始參數(shù)優(yōu)化的方法，并通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)了參數(shù)優(yōu)化的自動(dòng)化運(yùn)行。通過(guò)1例真實(shí)的行人碰撞事故展示了應(yīng)用該方法進(jìn)行多剛體事故重建和初始參數(shù)優(yōu)化的流程，顯示其可以較準(zhǔn)確地還原行人碰撞過(guò)程，并能夠在多種人-車碰撞事故的仿真研究中推廣。