基于視頻信息的高精度事故重建方法研究*

吳 賀，韓 勇，2，石亮亮，許 偉

（1.廈門理工學院機械與汽車工程學院，廈門 361024； 2.福建省客車及特種車輛研發協同創新中心，廈門 361024；3.廈門大學航空航天學院，廈門 361005； 4.汽車噪聲振動和安全技術國家重點實驗室，重慶 400039）

前言

世界衛生組織統計結果表明，道路交通事故造成的死亡人數已上升至每年135萬人，其中包括行人、二輪車騎車人及摩托車騎車人在內的弱勢道路使用者（VRUs）占比高達54%［1］，這一比例在發展中國家占比更高。我國作為典型發展中國家，2017年VRU死亡人數達45 615人［2］。因此，VRU在交通事故中面臨的傷亡風險更應引起重視。

頭部作為VRU受傷頻率和嚴重度最高的身體部位［2］，已在汽車安全領域廣泛研究。研究表明，事故重建是分析VRU頭部損傷較為有效的科學方法［3］。早期的事故重建大多僅對車速進行重建，且主要依賴于制動痕跡、行人拋距、散落物等信息通過經驗公式完成［4］。多體數值模型的開發在推動事故重建發展的同時，也對重建精度提出了更高要求。驗證車輛受損部位及人、車最終位置已被大量研究學者作為VRU運動學重建的有效性依據［5-6］。然而僅驗證初始碰撞位置及最終位置難以保證VRU在空中運動學響應、旋轉角度及著地部位與真實案例一致。研究表明，VRU在空中的旋轉角度、著地部位以及落地姿態與頭部損傷顯著相關［7］。目前在我國，道路監控視頻不斷增多。基于視頻信息不僅可得到VRU與車輛初始碰撞位置及最終位置等傳統事故重建所需信息，同時還可得到VRU在空中運動學響應、落地姿態及著地部位等信息，為高精度VRU運動學重建提供了研究基礎。

隨著計算機與數值模型的發展，有限元人體數值模型被廣泛應用于事故重建研究［8］。然而傳統的事故重建多關注由車輛造成的頭部損傷，而未考慮地面的影響。此外，傳統事故重建多采用HIC15作為VRU頭部損傷的單一評價指標［9］，而HIC15僅考慮頭部線性運動，由旋轉運動導致的頭部損傷是否也能用HIC15來評價無法判斷。

本文中結合事故視頻信息、DLT、多體系統及有限元法提出一種有效提高重建精度的事故重建方法。該方法首先采用多體模型對VRU運動學響應（包括初始碰撞位置、VRU空中的運動學響應、旋轉角度及落地姿態等）進行重建；其次采用THUMS模型對VRU-車輛碰撞（一次碰撞）及VRU-地面碰撞（二次碰撞）進行頭部損傷重建。該方法不僅提高了事故重建的精度，且為厘清VRU頭部損傷來源與損傷機制提供了更為科學的研究手段。

1 方法與材料

1.1 事故重建流程

圖1為事故重建流程，具體步驟如下：（1）事故案例篩選，在數據庫VRU-TRAVi（the VRU traffic accident database with video）［10］中篩選兩起典型的VRU事故案例，篩選條件為清晰完整的視頻信息、車輛信息、人與車最終位置信息和詳細的頭部損傷信息；（2）車速計算，采用DLT方法分析視頻，提取碰前車速及運動軌跡；（3）運動學重建，獲取 PCCrash仿真中車輛減速度和VRU-車輛、VRU-地面及車輛 地面間的摩擦因數，代入MADYMO中，調整邊界條件以獲得與視頻中VRU運動學相一致的重建結果；（4）頭部損傷重建，提取MADYMO重建所得VRU頭、胸、盆骨與車輛及地面碰撞的三軸線速度與角速度，分別代入THUMS中，獲得頭部運動學響應及顱內響應；（5）對比仿真結果與損傷報告以驗證損傷重建的有效性；（6）完成重建。

圖1 事故重建流程

1.2 基于DLT的車速估算

DLT通過解析圖像中像素坐標與物方坐標的透視變換關系建立事故車輛現場軌跡二維模型，進而求得車輛的運行軌跡和車速等信息［11］。假設車輛在豎直方向（Z向）的運動忽略不計，則對應物方坐標（X，Y）與像素坐標（u，v）之間滿足以下關系式：

由式（1）得，已知圖像中任意4點實際坐標與像素坐標，可求出l1，l2，…，l8，進而得物方坐標與像素坐標間的變換關系；而后基于視頻信息選取代表車輛運動狀態的標記點并讀取其像素坐標；最后通過式（1）得出每一標記點的物方坐標，并進行積分和微分后可分別得車輛運動軌跡方程及車速方程。

1.3 多體與有限元模型

PC-Crash中車輛及行人模型動力學響應均基于實車試驗進行了驗證［12］，車輛模型直接于PC-Crash數據庫中獲得；VRU模型根據真實身高、體質量及年齡縮放獲取。MADYMO重建中VRU數值模型選擇查爾莫斯理工大學團隊開發的CPM行人模型，其生物力學特性已經過尸體試驗進行了驗證［13］。通過GEBOD程序對CPM假人模型的身高體質量縮放至與事故中行人身高體質量一致；車輛模型基于真實車輛的詳細結構尺寸信息構建；同時參考Euro-NCAP測試結果定義車輛前部結構剛度曲線［14］。車輛前部各部位剛度特性如圖2所示。

圖2 車輛前部結構剛度特性

人體有限元模型采用由豐田中央研發室研發的THUMS人體模型［15］，該模型具有詳細的人體解剖學結構，包括骨骼、韌帶、內臟等器官，頭部模型包括大腦、小腦、腦干等詳細的顱腦結構（圖3（a））。車輛有限元模型（圖3（b））采用一款經過頭錘和腿型沖擊器驗證的模型［16］。該模型不僅具有詳細的內部構造，同時風窗玻璃采用3層殼單元建模，內外兩層模擬玻璃本體，中間一層模擬PVB（聚乙烯醇縮丁醛）材料。同時為綜合考慮平移運動、旋轉運動以及顱內腦組織應力應變造成的頭部損傷，分別選擇基于頭部整體運動學響應的損傷評價指標HIC15、HIP（頭部沖擊能）、頭部最大角速度、最大角加速度以及基于腦組織應力應變損傷評價指標顱內壓力、馮氏應力、剪切應力、最大主應變作為本文中VRU頭部損傷重建的評價指標。

圖3 有限元模型

2 車輛—行人事故重建

2.1 事故信息

2015年7月21日，一輛由南向北行駛的某轎車左前部與一名橫穿馬路的行人發生相撞（圖4為事故現場示意圖），行人因顱腦損傷送醫救治無效死亡。由頭顱CT檢查可知，該行人的頭部損傷信息包括：嚴重型顱腦損傷、雙側額頂硬膜下血腫、雙側顳葉腦挫裂傷、腦腫脹。

圖4 事故現場示意圖

2.2 車速估算

基于DLT求得的車輛運動軌跡如圖5所示，A、B、C、D為4個控制點，E點為代表車輛運動軌跡的標記點，對車輛運動軌跡方程微分可得車輛在碰撞前一幀的車速為31.05 km／h。

圖5 車輛運動軌跡圖

2.3 多體運動學重建

將碰撞車速、車輛 —行人碰撞位置、摩擦因數等邊界條件帶入PC-Crash進行重建，結果如圖6（a）所示。車輛從開始碰撞到最終停止時的運動軌跡清晰可見，車輛前輪與道路邊線間的實測距離和仿真距離分別為2.73和2.84 m，誤差為4.0%；后輪與道路邊線的實測距離和仿真距離分別為3.56和3.42 m，誤差為3.9%；行人質心與近側黃線間的實測和仿真距離分別為0.34和0.32 m，誤差為5.9%。圖6（b）為MADYMO重建所得車輛運動軌跡以及人、車最終位置。在PC-Crash與MADYMO重建中，最終位置誤差均小于7%。完成車輛行駛軌跡及人、車最終位置重建后，對比視頻信息進一步完成整個碰撞過程的運動學重建（圖7所示）。將車輛即將與行人發生碰撞時刻定義為0時刻，由圖7可知：車輛左前側首先與行人左下肢發生碰撞；隨后行人被拋向空中，行人旋轉至約

圖6 多體系統事故重建結果與實測結果對比

135°時開始與地面碰撞，此時頭部為第一著地點；隨后行人胸部、盆骨以及下肢依次與地面接觸。以上對比可見MADYMO重建的行人整體運動學響應與視頻信息高度一致。

2.4 頭部損傷重建

圖7 行人運動學響應對比圖

根據MADYMO重建結果，將行人頭部與地面臨撞時刻頭、胸、盆骨部位的三軸線速度和角速度提取并加載至THUMS人體有限元模型進行損傷重建。

圖8為頭部運動學損傷評價指標的重建值。行人頭部HIC15為1 359，HIP為140.2 kW，均超過顱骨骨折及重型腦損傷的閾值［17-18］。頭部角加速度為14 700 rad／s2，角速度為 111 rad／s，均超過重度顱腦損傷發生的閾值［19］。

圖8 行人頭部整體運動學損傷指標

表1為顱內損傷評價指標重建值。額頂與顳葉處壓力值最大且超過損傷閾值，與報告中行人雙側額頂、顳葉腦挫裂傷吻合。且馮氏應力、剪切應力和MPS均超過重度顱腦損傷的閾值，與報告中行人頭部發生嚴重顱腦損傷相符［20］。

表1 行人腦組織應力應變云圖

3 車輛—電動兩輪車事故重建

3.1 事故信息

由北向南超速行駛的某轎車與由西北向東南方向變道行駛的電動兩輪車相撞（圖9所示），騎車人當場死亡。尸檢報告顯示死者右額至右眉外側裂創，且鑒定意見書表明，死者主要致死原因為重度顱腦損傷。

圖9 事故現場圖

3.2 車速估算

圖10 為通過DLT所得車輛碰撞前行駛軌跡。通過對車輛行駛軌跡進行微分可得車輛在碰撞前一幀的車速為75.15 km／h。

圖10 車輛運動軌跡圖

3.3 多體運動學重建

基于PC-Crash的人、車最終位置及車輛運動軌跡重建結果如圖11（a）所示。車輛最終停止位置與初始碰撞位置的實測距離和仿真距離分別為37.2和37.3 m，誤差小于1%；車輛與電動兩輪車最終位置的實測距離和仿真距離分別為51.3和51.8 m，誤差為1%。圖11（b）為MADYMO重建得車輛運動軌跡及人、車最終位置，且最終位置誤差小于6%。

圖11 多體系統事故重建結果與實測結果對比

騎車人整個碰撞過程的運動學重建結果如圖12所示。車輛右前部首先與電動兩輪車尾部發生相撞；隨后騎車人臀部與發動機罩前部接觸；而后騎車人被拋向空中，并在空中旋轉至約210°時開始與地面碰撞（軀干與地面呈約60°），此時頭部為第一著地點；最終騎車人胸部、盆骨以及下肢依次與地面接觸。

圖12 騎車人運動學響應對比圖

3.4 頭部損傷重建

圖13 為基于THUMS4.0.2重建所得的騎車人頭部HIC15、HIP、最大角速度和角加速度。一次碰撞中騎車人頭部 HIC15為254.3，HIP為46.22 kW，均未超過顱骨骨折及嚴重型腦損傷發生的閾值［17-18］；且由視頻信息可知頭部枕骨與風窗玻璃發生碰撞，而損傷報告中并未顯示枕骨受傷。二次碰撞中騎車人頭部HIC15為2 494，HIP為119.02 kW，均超過了顱骨骨折以及嚴重型腦損傷發生的閾值；且視頻信息顯示騎車人右前額與地面發生碰撞，與損傷報告中右額至右眉外側裂創損傷部位吻合。一次碰撞中，騎車人頭部角速度與角加速度分別為57.92 rad／s和 19 418 rad／s2；二次碰撞中，頭部角速度和角加速度分別為50.69 rad／s和47 593 rad／s2。雖然一次碰撞和二次碰撞頭部角速度與角加速度均超過了重度顱腦損傷發生的閾值［19］，且二次碰撞的角速度與一次碰撞相差不大，但二次碰撞角加速度遠大于一次碰撞。基于頭部損傷部位及重建結果知，騎車人重度顱腦損傷主要由地面造成。

圖13 騎車人頭部整體運動學損傷指標

表2為騎車人頭部損傷重建中顱內壓力、馮氏應力、剪切應力以及最大主應變的應力應變云圖。一次碰撞中，騎車人頭部顱內壓力、馮氏應力、剪切應力以及最大主應變分別為255、4.15、2.39 kPa和0.381，且除了顱內壓力超過損傷閾值外，其余指標均未超過損傷閾值［20］。二次碰撞中，騎車人顱內壓力、馮氏應力、剪切應力以及最大主應變分別為1 056、20.96、12.1 kPa和1.449，所有指標均遠超過腦損傷的閾值，與尸檢報告相符，進一步斷定騎車人重度顱腦損傷主要由地面造成。

表2 騎車人腦組織應力應變云圖

4 結論

（1）采用視頻與DLT相結合的車速分析方法，可精確計算車輛的運動軌跡及碰前瞬時車速，保證了車速重建的有效性。

（2）基于PC-Crash和MADYMO對車輛軌跡及VRU運動學響應重建，保證了車輛-VRU碰撞過程、VRU旋轉角度、落地姿態及第一著地部位均與視頻信息一致，并控制人、車最終位置絕對誤差在7%以內。

（3）采用 THUMS 4.0.2人體有限元模型對VRU一次碰撞和二次碰撞的顱腦損傷進行深度重建，厘清了顱腦損傷來源，為VRU頭部損傷機制的進一步研究提供依據。