專利名稱：：基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種用于交通運輸
技術(shù)領(lǐng)域：
的方法，具體是一種基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法。
背景技術(shù)：
：為了對汽車碰撞事故進行再現(xiàn)分析，通常從能量、動量等多個角度，根據(jù)碰撞階段的特征參數(shù)(如車輛變形特性、回彈系數(shù)、接觸面摩擦因數(shù)、碰撞中心等)以及從事故現(xiàn)場拍攝的圖像，運用集中參數(shù)模型方法和多剛體系統(tǒng)動力學(xué)方法進行事故分析，目前國際上常用事故分析方法包括沖量/動量分析方法和變形/能量分析方法。另外，拋撒物拋距分析方法、幾何與時間分析方法及離心力分析方法等在特定的條件下也被予以應(yīng)用。經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)的文獻檢索發(fā)現(xiàn)，中國專利申請?zhí)朇N200510027720.8，該專利涉及一種基于車身關(guān)鍵點三維變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，該方法首先通過三坐標(biāo)測量儀對車身內(nèi)輪廓變形的關(guān)鍵點進行物理測量，然后建立事故場景及事故整車的有限元模型，最后通過多次迭代計算，得到關(guān)鍵點變形的數(shù)值模擬結(jié)果與真實碰撞測量結(jié)果一致，從而對事故進行再現(xiàn)。但是三坐標(biāo)測量儀一方面價格比較昂貴，另一方面需要專業(yè)人員才能操作，且需要較長時間，另外該方法用到的整車有限元模型，這使得建模以及模擬計算過程中都極為耗時，使得事故再現(xiàn)的效率大大降低，不符合快速處理交通事故的要求。魯光泉，李一兵在《交通運輸工程與信息學(xué)報》2005.Vol3(9):6367上發(fā)表的"基于普通數(shù)碼相機的交通事故攝影測量技術(shù)及其研究進展"，論述了基于普通數(shù)碼相機的攝影測量技術(shù)在交通事故領(lǐng)域中的應(yīng)用和研究現(xiàn)狀。該文指出，自20世紀(jì)90年代三維攝影測量技術(shù)開始在事故再現(xiàn)領(lǐng)域應(yīng)用，目前主要應(yīng)用于交通事故現(xiàn)場及環(huán)境的三維建模，對車輛以及車身變形的三維建模還處于研究階段。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述不足和缺陷，提出一種基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，使其替代使用激光測距儀、三坐標(biāo)測量儀的車身變形測量方法，以及整車有限元的事故再現(xiàn)方法，并可解決在沒有剎車印跡或剎車印跡不清晰情況下對交通事故的再現(xiàn)分析。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，本發(fā)明包括以下步驟-第一步，對事故涉及變形車輛及與其型號相同且完好車輛進行攝影測量；所述的攝影測量，是指在車輛周圍均勻擺放四個相同的攝影測量標(biāo)定物，形成一個矩形區(qū)域，以該矩形區(qū)域為攝影中心，用數(shù)碼相機順時針方向?qū)囕v現(xiàn)場進行四點取景，相鄰拍攝方位之間近似成90°角，并保證每張照片中至少包含三個標(biāo)定物，并分別測量記錄四個標(biāo)定物之間的相對位置，實現(xiàn)對車輛現(xiàn)場的攝影測量標(biāo)定。第二步，建立事故車輛變形部位外輪廓以及與其型號相同且完好車輛外輪廓的三維數(shù)值模型；將拍攝到的變形車輛的照片導(dǎo)入計算機,選取車輛變形輪廓上一定量的點作為特征點，得到其像素坐標(biāo)值，根據(jù)DLT方法建立像空間坐標(biāo)系與物方空間坐標(biāo)系(實際空間中的坐標(biāo))的關(guān)系，通過最小二乘法進行迭代求得這些點的物方空間坐標(biāo)，然后把相關(guān)點進行連接，即可建立車輛變形部位外輪廓的三維數(shù)值模型。這些特征點可以對車輛的變形輪廓進行描繪，通常選取在汽車車架附近，因為這些地方一般剛度較大，是主要的吸能區(qū)，如對于前碰和追尾碰撞，可以選擇在前后保險杠上，對于側(cè)碰可以選在門底框上。用同樣方法選取完好車輛的外輪廓特征點，建立車輛外輪廓模型并把它作為基準(zhǔn)數(shù)值模型。對正面碰撞或斜碰撞，車身前部輪廓特征要細化，對側(cè)面碰撞，車身的側(cè)面零部件要進行詳細描述，其他地方可以適當(dāng)簡化。第三步，分析比較基準(zhǔn)模型與變形模型，用矢量法求出特征點處變形量大小及變形輪廓的傾斜角度；通過變形車身上存在的未變形處的特征(如點特征或者線特征)和同型號的未變形車輛對應(yīng)的特征進行匹配，進而把基準(zhǔn)數(shù)值模型導(dǎo)入到變形車輛的模型中，這樣變形部分在完好整車中的相對位置就可以得到確定，然后拾取變形部位的特征點與完好模型中的對應(yīng)點坐標(biāo)，計算出各特征點處的變形量，進而算出變形輪廓的傾斜角度。在匹配后的模型中，選取兩個能代表變形趨勢的特征點a、6，假設(shè)其坐標(biāo)分別為&,凡，Z。)、&,yA，zA)，對應(yīng)未變形前在基準(zhǔn)模型中對應(yīng)的點"、6'坐標(biāo)分別為"。,y。，z。)、0cA,h，zA)，則可以認為其中的特征點a、6在事故中的變形量分別為,'。=-J+(凡-力2-"O2;=a/(A—A)2+0^—少》2+0A-zA)2則變形輪廓的傾斜角度可認為是|/a—/A|—A)2+0。-乂)2+0?！獄A)2第四步，建立事故現(xiàn)場環(huán)境以及事故中所涉及到車輛的變形部位的有限元模型；通過車身設(shè)計圖紙或以第二步中建立的三維數(shù)值模型為基礎(chǔ)，建立車輛變形部位相應(yīng)的有限元模型，在產(chǎn)生形變處的網(wǎng)格需要予以細化，單元長度不大于lOmm，其他部位可以適當(dāng)簡化，離變形較遠區(qū)域可直接以剛體代替。第五步，通過多次迭代優(yōu)化計算，得到在一定速度和碰撞角度條件下，特征點變形的數(shù)值模擬結(jié)果與真實碰撞測量結(jié)果一致，從而準(zhǔn)確確定事故發(fā)生時刻的汽車(單車或兩車)速度以及碰撞角度。首先根據(jù)事故現(xiàn)場勘査所得證據(jù)進行綜合分析，初步確定汽車速度和碰撞角度的范圍；在此范圍內(nèi)以速度(單車或兩車)和角度作為自變量，按照一定步長進行迭代計算，每次迭代計算就可以得到一組有限元模型中對應(yīng)特征點處的變形量；然后根據(jù)變形吻合度公式比較攝影測量結(jié)果與數(shù)值模擬結(jié)果，當(dāng)數(shù)值模擬結(jié)果與真實事故結(jié)果中特征點的變形量最接近時，則認為此模擬結(jié)果所對應(yīng)的碰撞速度(單車或兩車)和碰撞角度為真實的碰撞速度和碰撞角度。變形吻合度M公式，M=1-(S(XlP-XlJ/(Sx,尸.x"》其中，x^為攝影測量所得的特征點處的實際變形量，x^為通過數(shù)值模擬得到的特征點處的變形量。M值越大，說明事故再現(xiàn)的過程越接近真實情況。以變形吻合度M為目標(biāo)函數(shù)，將汽車(單車或兩車)碰撞前的運動速度大小和相互碰撞角度作為優(yōu)化變量，通過選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化方法進行反復(fù)迭代運算，使M值達到最大。由于數(shù)值模擬的局限性，仿真結(jié)果和真實碰撞結(jié)果之間不可能完全吻合，從M值的大小可以定性地反應(yīng)出事故再現(xiàn)結(jié)果和真實結(jié)果之間的差距，同時反應(yīng)出速度變化及角度變化對M值的影響趨勢。對于M值的定義，當(dāng)數(shù)值模擬結(jié)果靠近真實結(jié)果時，A/值趨近于"1"。M值所存在的變化區(qū)間為[m，l]，其中w可以為正可負，具體數(shù)值由仿真結(jié)果與真實碰撞事故的接近程度決定。本發(fā)明具有以下優(yōu)點采用基于車身變形的事故再現(xiàn)方法可以解決在缺少剎車印跡等事故現(xiàn)場信息的情況下常用事故再現(xiàn)方法所不能解決的問題；采用攝影測量方法建立基準(zhǔn)車輛與變形車輛的三維數(shù)值模型，進而測得特征點處的變形量，方法簡單直觀、精確度較高、成本低；而且測得的變形輪廓的傾斜角度等信息可為事故再現(xiàn)提供重要的初始條件，進而縮小搜索范圍，提高事故再現(xiàn)的效率；采用有限元方法可以對車身主要變形部件進行三維動態(tài)的考察，可以直觀再現(xiàn)變形過程并為汽車設(shè)計部門提供參考；采用的局部有限元法可以減少車輛建模以及仿真運算的工作量，提高事故再現(xiàn)的效率。圖1為本發(fā)明事故再現(xiàn)方法流程圖2為本發(fā)明實施例中對變形車輛進行攝影測量示意圖3a為本發(fā)明實施例中基準(zhǔn)車輛整車外輪廓圖3b為本發(fā)明實施例中基準(zhǔn)車輛整車外輪廓的三維數(shù)值模型圖4a為本發(fā)明實施例中事故甲車變形部位的外輪廓圖4b為本發(fā)明實施例中事故甲車變形部位的外輪廓三維數(shù)值模型圖5a為本發(fā)明實施例中變形車輛基準(zhǔn)模型與變形模型的匹配圖；圖5b為本發(fā)明實施例中變形車輛變形量測量圖。具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例作詳細說明本實施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，如圖1所示，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。以一起真實的典型車一車斜碰撞事故為例，這里只以事故中甲車的建模和測量及事故再現(xiàn)方法為例進行說明。首先將變形車輛置入一個由四個已知相對位置的攝影測量標(biāo)定物所圍成的矩形區(qū)域，以該矩形區(qū)域為中心，用松下-LX2型1000萬像素、普通數(shù)碼相機對車輛進行了環(huán)形拍攝，如圖2所示。為取得較好攝影測量效果，兩個相鄰拍攝方位之間的相機交匯角接近90<>，并且保證每張照片中至少包含三個標(biāo)定物。然后將拍攝獲得的照片導(dǎo)入電腦中，根據(jù)物方空間坐標(biāo)系與像坐標(biāo)系之間的線性變換關(guān)系，建立像空間坐標(biāo)與實際物方空間坐標(biāo)的直接線形變換關(guān)系式,,/1z+/2r+/3z+/4—o.91011(1)7'+"^-^-^-^:=0其中，/'=/-/。，■/'=/_/。，/、J是像空間坐標(biāo)，/。、J。是主點在像空間的坐標(biāo)值，/,至/u是直接線性變換系數(shù)，它們是相機的內(nèi)方位元素和外方位元素的函數(shù)。由于計算中不需要內(nèi)方位元素，也不需要外方位元素的初始值，因此它已經(jīng)成為采用普通數(shù)碼相機進行攝影測量最基本的公式。將式(1)改為改正數(shù)方程可以轉(zhuǎn)換為式(2):—+/9/')義+(/2+/10/')y+(/3+//')Z+(/4+/')]=v尸<,(2)-了[(/5+V)X+(/6+/,。r)y+(/7+/u,)z+(/8+=v,其中^4=/9義+/1(^+/112+1可以通過最小二乘法進行迭代求解式(2)，為了有利于快速收斂，取A4，計算照片的ll個系數(shù)/,的近似值/,';將/,'代入計算A值，然后再回到(1)，反復(fù)迭代至A的值差小于給定的限差，計算11個系數(shù)/,以及點的物方空間坐標(biāo)。對最終得到的實際空間的坐標(biāo)值進行幾何計算，再對相應(yīng)點、線迸行連接，建立基準(zhǔn)車輛整車外輪廓三維數(shù)值模型與事故所涉及車輛的變形部位的三維模型，如圖3a、圖3b、圖4a、圖4b所示。然后選取主要變形吸能部件前保險杠上的8個點作為變形輪廓的特征點，再以所建立的基準(zhǔn)車輛數(shù)值模型為基準(zhǔn)，用矢量法對這8個特征點處的變形量進行計算測量，如圖5a、圖5b所示，結(jié)果見表1，同時可測得由8個特征點所代表的輪廓與未變形前輪廓所成傾斜角約為33°。表l特征點變形測量結(jié)果<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>在攝影測量所得三維數(shù)值模型基礎(chǔ)上建立碰撞環(huán)境及變形車輛局部的有限元模型，然后綜合事故現(xiàn)場勘査信息判斷甲車速度在94km/h以上，事故乙車速度不高于110km/h，并根據(jù)攝影測量所得的兩車變形輪廓的傾斜角分別為33°與21°，以此為基礎(chǔ)設(shè)定初始條件，然后進行迭代運算。通過多次迭代計算得到當(dāng)甲車與乙車互成167。方向相互逆向行駛，碰撞接觸時刻甲車車速為99.7km/h、乙車車速為101.5km/h時情況下，兩車變形的數(shù)值模擬結(jié)果與真實事故結(jié)果最為接近，此時變形吻合度M=0.9862。本發(fā)明實現(xiàn)了對沒有剎車印跡但存在車身變形的交通事故的過程再現(xiàn)，與基于車身關(guān)鍵點三維變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法相比，由于采用了攝影測量方法和局部有限元技術(shù)，使得整個事故的再現(xiàn)效率提高了近50%，事故再現(xiàn)吻合程度達到了原方法的95%以上，符合交通事故處理的要求。權(quán)利要求1、一種基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征在于第一步，對事故涉及變形車輛及與其型號相同且完好車輛進行攝影測量；第二步，建立事故車輛變形部位外輪廓以及與其型號相同且完好車輛外輪廓的三維數(shù)值模型；第三步，分析比較基準(zhǔn)模型與變形模型，用矢量法求出特征點處變形量大小及傾斜角度；第四步，建立事故現(xiàn)場環(huán)境以及事故中所涉及到車輛變形部位的有限元模型；第五步，通過多次迭代優(yōu)化計算，得到在設(shè)定速度和碰撞角度條件下，特征點變形的數(shù)值模擬結(jié)果與真實碰撞測量結(jié)果一致，從而準(zhǔn)確確定事故發(fā)生時刻的汽車速度以及碰撞角度。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的攝影測量，是指在車輛周圍均勻擺放四個相同的攝影測量標(biāo)定物，形成一個矩形區(qū)域，以該矩形區(qū)域為攝影中心，用數(shù)碼相機順時針方向?qū)囕v現(xiàn)場進行四點取景，相鄰拍攝方位之間近似成90°角，并保證每張照片中至少包含三個標(biāo)定物，并分別測量記錄四個標(biāo)定物之間的相對位置，實現(xiàn)對車輛現(xiàn)場的攝影測量標(biāo)定。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的建立事故車輛變形部位外輪廓的三維數(shù)值模型，是指將拍攝到的變形車輛的照片導(dǎo)入計算機，選取車輛的變形輪廓上的點作為特征點，得到其像素坐標(biāo)值，根據(jù)DLT方法建立像空間坐標(biāo)系與物方空間坐標(biāo)系的關(guān)系，通過最小二乘法進行迭代求得這些點的物方空間坐標(biāo)，然后把相關(guān)點、線進行連接，建立車輛變形部位外輪廓的三維數(shù)值模型，這些特征點可對車輛的變形輪廓進行描繪，選取在汽車車架附近。4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的建立與事故車輛型號相同且完好車輛外輪廓的三維數(shù)值模型，是指將拍攝到的完好車輛的照片導(dǎo)入計算機，選取車輛的外形輪廓上的特征點，得到其像素坐標(biāo)值，根據(jù)DLT方法建立像空間坐標(biāo)系與物方空間坐標(biāo)系的關(guān)系，通過最小二乘法進行迭代求得這些點的物方空間坐標(biāo)，然后把相關(guān)點、線進行連接，建立起外輪廓模型，并把之作為基準(zhǔn)模型，對正面碰撞或斜碰撞，車身前部輪廓特征要細化，對側(cè)面碰撞，車身的側(cè)面零部件要進行詳細描述。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的分析比較基準(zhǔn)模型與變形模型，用矢量法求出特征點處變形量大小及變形輪廓的傾斜角度，是指通過變形車身上存在的未變形處的特征和同型號的未變形車輛對應(yīng)的特征進行匹配，進而把基準(zhǔn)數(shù)值模型導(dǎo)入到變形車輛的模型中，這樣變形部分在完好整車中的相對位置得到確定，然后拾取變形部位的特征點與完好模型中的對應(yīng)點坐標(biāo)，計算出各特征點處的變形量，進而算出變形輪廓的傾斜角度。6、根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的用矢量法求出特征點處變形量大小及變形輪廓的傾斜角度，具體為在匹配后的模型中，選取兩個能代表變形趨勢的特征點fl、6，假設(shè)其坐標(biāo)分別為(3c。,^,^)、(^，y6，ZA)，對應(yīng)未變形前在基準(zhǔn)模型中的點a'、6'坐標(biāo)分別為(jc。，y。,z。)、0cA,A,^)，則認為其中的特征點fl、6在事故中的變形量分別為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>則變形輪廓的傾斜角度是<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>7、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的第四步，是指通過車身設(shè)計圖紙或以第二步中建立的三維數(shù)值模型為基礎(chǔ)，建立車輛變形部位相應(yīng)的有限元模型，細化產(chǎn)生形變處的網(wǎng)格，單元長度小于或等于10mm，離變形遠的區(qū)域直接以剛體代替。8、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于攝影測量與車身外輪變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的第五步，是指首先根據(jù)事故現(xiàn)場勘查所得證據(jù)進行綜合分析，初步確定汽車速度和碰撞角度的范圍，在此范圍內(nèi)以速度和角度作為自變量，按照設(shè)定步長進行迭代計算，每次迭代計算得到一組有限元模型中對應(yīng)特征點處的變形量，然后根據(jù)變形吻合度公式比較攝影測量結(jié)果與數(shù)值模擬結(jié)果，當(dāng)數(shù)值模擬結(jié)果與真實事故結(jié)果中特征點的變形量最接近時，則認為此模擬結(jié)果所對應(yīng)的碰撞速度和碰撞角度為真實的碰撞速度和碰撞角度。9、根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的變形吻合度M公式，具體如下M=l—(2dxj/dx"))其中，x^為攝影測量所得的特征點的實際變形量，x^為特征點位置通過數(shù)值模擬得到的變形量計算值，M值越大，說明事故再現(xiàn)結(jié)果越接近真實情況。10、根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，其特征是，所述的變形吻合度M值，當(dāng)數(shù)值模擬結(jié)果靠近真實結(jié)果時，M值趨近于"l"，M值所存在的變化區(qū)間為[m，l]，其中m為正值或者負值，具體數(shù)值由仿真結(jié)果與真實碰撞事故的接近程度決定。全文摘要一種用于交通領(lǐng)域的基于攝影測量與車身外輪廓變形的汽車碰撞事故再現(xiàn)方法，步驟為對事故涉及變形車輛及與其型號相同且完好車輛進行攝影測量；建立事故車輛變形部位外輪廓以及與其型號相同且完好車輛外輪廓的三維數(shù)值模型；分析比較基準(zhǔn)模型與變形數(shù)值模型，求出特征點變形量及變形角度；建立事故現(xiàn)場環(huán)境及事故中所涉及到的車輛變形部位相應(yīng)的局部有限元模型；通過多次迭代優(yōu)化計算，得到在設(shè)定速度和碰撞角度條件下，特征點變形的數(shù)值模擬結(jié)果與真實碰撞測量結(jié)果一致，從而準(zhǔn)確確定事故發(fā)生時刻的汽車速度以及碰撞角度。本發(fā)明可實現(xiàn)事故現(xiàn)場信息情況下的事故再現(xiàn)，有效的提高了事故再現(xiàn)的效率，更具有客觀性和直觀性。文檔編號G01C11/00GK101173856SQ200710045440公開日2008年5月7日申請日期2007年8月30日優(yōu)先權(quán)日2007年8月30日發(fā)明者劉軍勇,張曉云,杜新光,磊郭,金先龍申請人:上海交通大學(xué)