国家自然科学基金面上项目“多源不确定信息下车人碰撞事故高可靠再现方法研究(51775056)”项目介绍

该项目以提升车人事故再现结果可靠性为目的，充分考虑多源不确定性的综合影响，全面而系统地提出系列解决方案，既充分利用所有痕迹特别是人体损伤痕迹再现事故，又在再现中考察痕迹不确定性而保证再现结果的客观性。

1 研究背景

在事故再现实践中，受信息局限或不完善、分析过程简化、环境差异、母体样本差异等诸多因素影响，不确定性普遍存在。主要体现在2个方面，其一是痕迹不确定，因痕迹本身不显著或受雨、雾、尘及过往行人、车辆等外部环境因素影响而慢慢消逝，使得痕迹测不准、甚至测不到，导致不确定痕迹的产生；其二是模型选择不确定，因现阶段由于认知水平与完全认知水平有差异所致，在有多个模型可供选择的情况下，没有足够的信息表明哪个模型更合理。因此，在痕迹、模型选择等多源不确定信息条件下，如何获得可靠的事故再现结果，成为一个亟需研究的课题，特别在交通事故关注度、人们维权意识等显著提高的今天更为突出。

2 研究内容

项目以弱势道路使用者死亡人数占比最高的车人碰撞事故为研究对象，给出多源不确定信息下获取高可靠再现结果的方法，并给出方法中痕迹验证、计算不确定性分析及结果融合等关键问题的求解技术。具体研究内容包括人体各部位损伤之间关系及其痕迹验证建模、面向痕迹的事故再现结果计算不确定性分析方法、基于聚类分析的事故现场痕迹交叉验证方法、多模型下事故再现结果融合方法4 个方面。

3 研究成果及意义

在项目支持下取得了系列成果。在人体损伤方面，探讨了车头参数对人地碰撞损伤的影响，分析了人车碰撞事故中人体损伤来源及相关性，建立了人体头胸部损伤相关性模型，提出了系列防护人地碰撞损伤的方法，提炼了行人在碰撞事故中的应急反应，评估了考虑行人应急反应的行人自动紧急制动系统效果。在不确定性分析方法方面，总结了区间痕迹下事故再现结果不确定性问题的求解策略，提出了用于事故再现结果不确定性分析的实验设计方法及面向案例的事故再现结果不确定性分析方法。在痕迹交叉验证方法方面，提出了基于熵值法的多模型事故再现异常结果识别与融合法、一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法及基于聚类的融合多模型事故再现结果的2种方法。在事故再现结果融合方法方面，提出了基于证据理论与OC算子法的系列多模型事故再现结果融合方法及一种无需专家意见的多模型不确定事故再现结果融合方法。除此之外，围绕弱势交通参与者损伤防护，开展了骑车人与行人损伤对比、骑乘人员损伤及运动学响应差异及骑车人耐受极限座高等探索性工作。

项目的顺利实施，不仅切实解决了事故再现中面临的多源不确定性问题，提升了再现结果的可靠性，具有重要实用价值；还给出了痕迹验证、计算不确定性分析、结果融合等极具挑战问题的求解技术，具有重要的理论与学术价值。