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申请/专利权人：中国汽车技术研究中心有限公司;北京中机车辆司法鉴定中心;中汽数据有限公司

摘要：本发明涉及智能交通领域，公开一种基于全身损伤度量减轻人车碰撞中行人损伤的方法。本发明中在人车碰撞无法避免的情况下，从车辆的多条行驶路线中选取最小的单一全身损伤指标值ISS所对应的路线，作为当前最优行驶路线，通过实时计算车辆的多条行驶路线及每条路线的单一全身损伤指标值ISS，从而实时更新最优行驶路线，直至碰撞发生；在使用人体损伤严重程度预测模型计算ISS时，综合考虑了人体的各个身体部位，降低人车碰撞时行人全身各部位的损伤程度。人体损伤严重程度预测模型的输出只有单一全身损伤指标值ISS，降低模型运算量，提升计算效率。

主权项：1.一种基于全身损伤度量减轻人车碰撞中行人损伤的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：实时监控车辆状态信息和行人状态信息，所述车辆状态信息包括车辆类型、车辆位置、速度、加速度、车辆装载质量、路面摩擦系数，所述行人状态信息包括行人步态；步骤S2：根据当前所述车辆状态信息和所述行人状态信息，判断当前状态下能否避免碰撞发生：若能够避免碰撞发生，则返回步骤S1，保持监控状态；若无法避免碰撞发生，则执行步骤S3；步骤S3：根据所述车辆的质心位置与行人质心位置进行计算，针对所述车辆生成多条行驶路线，并获取每条行驶路线当前时刻对应的预碰撞信息，将所述预碰撞信息输入人体损伤严重程度预测模型，获得单一全身损伤指标值ISS，包括：步骤S31：制作样本数据集，所述样本数据集包括预碰撞信息和标准单一全身损伤指标值ISS＇；其中，制作所述人体损伤严重程度预测模型的样本数据集，包括步骤：步骤S311：获取预碰撞信息数据集，所述预碰撞信息包括行人步态、行人类型、行人体型、车辆类型、碰撞速度、碰撞位置、碰撞角度、碰撞俯仰角；步骤S312：对所述预碰撞信息数据集进行归一化处理：对所述预碰撞信息数据集，建立多元参数矩阵，对所述多元参数矩阵进行归一化处理，获得归一化预碰撞信息数据集；步骤S313：将所述归一化预碰撞信息数据集输入虚拟仿真平台，得到人体各区域各部位损伤值；步骤S314：根据所述人体各区域各部位损伤值，获得所述单一全身损伤指标值ISS；所述单一全身损伤指标值ISS计算公式如下： 其中，MAIS表示人体区域损伤等级值，MAIS1表示人体区域损伤等级第一高值、MAIS2表示人体区域损伤等级第二高值、MAIS3表示人体区域损伤等级第三高值；其中，所述人体区域损伤等级值MAIS具体计算方式如下：步骤S3141：获取人体各区域各部位损伤值：把人体分为N个区域，每个区域中分为M个部位；根据所述车辆预碰撞信息，获取所述人体各区域各部位损伤值；步骤S3142：根据所述人体各区域各部位损伤值获得人体各区域各部位各等级的损伤风险概率；步骤S3143：比较所述人体各区域各部位各等级的损伤风险概率，进一步获得人体各区域各等级的损伤风险概率；步骤S3144：对所述人体各区域各等级的损伤风险概率进行修正处理，得到修正后的人体各区域各等级的损伤风险概率；步骤S3145：计算人体各区域各等级最大损伤风险概率，根据所述修正后的人体各区域各等级的损伤风险概率进行计算，得到所述人体各区域各等级最大损伤风险概率；步骤S3146：将所述人体各区域各等级最大损伤风险概率的最大值对应的损伤等级作为该人体区域损伤等级值MAIS；步骤S32：模型训练：将所述样本数据集输入所述人体损伤严重程度预测模型，输出单一全身损伤指标值ISS，当输出的单一全身损伤指标值ISS与所述标准单一全身损伤指标值ISS＇的差值小于预设值，模型训练结束；步骤S4：比较所述每条行驶路线当前时刻所对应的单一全身损伤指标值ISS，选取最小的单一全身损伤指标值ISS所对应的行驶路线，作为所述车辆的当前最优行驶路线；步骤S5：所述车辆按照所述当前最优行驶路线行驶预设时间后，返回步骤S3和步骤S4，重新确定当前最优行驶路线，直至碰撞发生。

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