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高级车辆事故自动呼救系统伤情预测算法研究及终端设计
| 论文题名： | 高级车辆事故自动呼救系统伤情预测算法研究及终端设计 |
| 关键词： | 车辆事故;自动呼救系统;驾驶员伤情;预测模型;软件开发 |
| 摘要： | 高级车辆事故自动呼救（Advanced Automatic Crash Notification,AACN）系统属于事故后安全技术之一。AACN系统能够检测碰撞事故是否发生并通过车载数据仪记录碰撞事故信息，然后根据乘员伤情预测算法预测车内乘员伤情，若乘员伤情严重，则AACN系统对外呼救并将车辆、乘员伤情等信息发送给医疗急救中心，从而提高救援效率，挽救更多重伤乘员的生命。以往的车辆事故自动呼救（Automatic Crash Notification,ACN）系统只能判断碰撞事故是否发生，无法判断车内乘员受伤的严重程度，因而在实用性上有所欠缺。相比于ACN系统，AACN系统以乘员伤情作为触发信号。因此对乘员伤情预测算法及AACN系统终端的研究有着重要的理论和现实意义。 为了建立驾驶员伤情预测算法，统计了美国国家道路交通安全管理局发布的数据。根据事故数据确定了对驾驶员伤情影响的因素，然后基于朴素贝叶斯和Logistic回归建立驾驶员伤情预测模型，对预测模型进行了敏感性分析并确定其模型的最佳阈值。最后根据预测模型建立驾驶员伤情预测算法。 为了建立正面碰撞下的后排乘员伤情预测算法，进行了50km/h下的100%重叠率刚性壁障正面碰撞试验，采集了碰撞加速度数据和假人伤害指标，并基于LS-DYNA软件建立后排乘员约束系统仿真有限元模型，然后将仿真模型加载碰撞加速度数据，通过对比仿真与试验的假人伤害指标来验证仿真模型的可靠性。为了获得更多的碰撞加速度数据，根据整车仿真模型产生不同初速度下的正面碰撞加速度数据，然后将加速度数据加载到后排乘员约束系统仿真模型中，得到不同速度变化量下的后排乘员损伤值，并通过回归分析得到后排乘员伤情预测模型。最后根据预测模型建立正面碰撞下的后排乘员伤情预测算法。 为了将驾驶员和后排乘员伤情预测算法融入到AACN系统终端中，首先对AACN系统整体算法进行了设计。然后分别对AACN系统终端的硬件和软件进行设计。最后利用仿真加速度数据对所设计的AACN系统终端进行验证。验证结果表明：所设计的终端能够准确地识别碰撞和预测乘员伤情，并对外发送事故信息。 |
| 作者： | 殷越洲 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 陆颖 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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