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申请/专利权人：中国汽车工程研究院股份有限公司

摘要：本发明属于车辆安全技术领域，尤其涉及基于骑车人事故损伤预测的车辆主动安全模块设计方法，包括：首先获取车辆的前端的形状参数，导入信息处理系统；车辆通过测距系统和采集模块进行检测和获取场景数据和实时车速，导入信息处理系统；随后信息处理系统根据实时车速、场景数据以及预设的车辆制动刹停算法进行车辆刹停判断，若不能刹停，则将信息发送至损伤预测模块；损伤预测模块根据预设的决策树模型对信息处理结果、场景数据以及形状参数进行处理，生成该场景下骑车人的最佳碰撞策略，并将最佳碰撞策略发送至车辆控制系统进行最佳碰撞策略实施控制。本发明能够最大程度降低交通事故中车辆对骑车人的损伤。

主权项：1.基于骑车人事故损伤预测的车辆主动安全模块设计方法，其特征在于：包括：S1：在车辆造型结构确认后，获取车辆的前端的形状参数，导入信息处理系统；S2：车辆通过测距系统检测到前方骑车人在预设距离内时，再通过采集模块获取场景数据和实时车速，导入信息处理系统；S3：信息处理系统根据实时车速、场景数据以及预设的车辆制动刹停算法，判断能否刹停，生成信息处理结果；若信息处理结果为能够刹停，则信息处理系统将信息发送至车辆制动系统执行紧急刹车；若信息处理结果为不能刹停，则将信息发送至损伤预测模块；S4：损伤预测模块内预设决策树模型，损伤预测模块根据预设的决策树模型对信息处理结果、场景数据以及形状参数进行处理，生成该场景下骑车人的最佳碰撞策略，并将最佳碰撞策略发送至车辆控制系统进行最佳碰撞策略实施控制；所述S4包括：S4-1：从真实事故调查数据库中调取车辆与二轮车碰撞的事故数据；S4-2：选择其中能够影响事故中骑车人伤情严重程度的特征的数据，并生成数据集；S4-3：对数据集中的数据进行清洗，填充缺失值，去除错误数据，并完成数据编码；S4-4：对数据集中的特征进行信息增益法的计算，得到每个特征对事故中骑车人伤情的影响的重要度；所述S4-4中的信息增益法具体为：S4-4-1：计算数据集的经验熵，具体为： 其中，Ck表示数据集中的特征，共设有k个特征，D表示数据集，HD表示经验熵；S4-4-2：计算数据集D中特征A对数据集D的经验条件熵HD|A，具体为： S4-4-3：计算信息增益：gD,A＝HD-HD│A；S4-4-4：将信息增益表征为特征重要度；S4-5：根据各个特征的重要度以及数据集中数据生成决策树模型；S4-6：对决策树模型进行预处理和剪枝，提高决策树模型的泛化能力；所述真实事故数据调查数据库为汽车与两轮车碰撞事故数据库，包括真实照片和场景模型，其中，真实照片包括骑车人与车辆碰撞照片、骑车人空中运动照片以及骑车人与地面碰撞照片；场景模型包括骑车人与车辆碰撞模型、骑车人空中运动模型以及骑车人与地面碰撞模型。

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