[发明专利]一种多源不确定信息下车人碰撞事故再现系统及方法

权利要求书

1.一种多源不确定信息下车人碰撞事故再现方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：由输入模块输入车人碰撞事故痕迹信息、经验参数以及模型；S1中的痕迹信息包括：人体损伤，人体抛距，车体变形，车辆制动距离；经验参数包括人车、人路、车路之间的碰撞恢复系数及摩擦系数；

S2：在模型选择模块根据用户输入的痕迹信息选择对应的模型，判断输入经验参数的正确性并将判断结果反馈给用户；

S3：在痕迹不确定性分析模块选择不确定性分析方法并计算不同模型对应的不确定结果；步骤S3在痕迹不确定性分析模块计算不同模型对应的不确定结果的具体步骤为：

若有模型：y＝f(x)

其中y为事故再现结果，在事故再现中主要指车速或碰撞位置，x为模型所需要的痕迹信息，包括确定痕迹、不确定区间或概率痕迹；将x所包含的痕迹信息反映到y中，根据x所服从分布情况在其区间内生成样本量为n的随机数，调用模型计算n次后获得n个结果，对所有获得的结果进行统计处理后形成模型f所得的不确定结果；经过此模块后，k个模型则可以获得k个不确定结果；

S4：调用结果可靠性判断模块判断不确定结果是否可靠；

S5：获得可靠的不确定结果后，调用不确定结果融合模块对这些可靠的不确定结果进行融合处理；

S6：将各个模块所得的结果，删除的结果，不可靠的痕迹及融合后的最终结果输入到输出模块进行输出；

步骤S4调用结果可靠性判断模块判断不确定结果是否可靠的具体步骤为：

S41：若R1是模型1所得的不确定结果，将其分成j份，j为用户指定值，j的默认值为50，此步骤结束后将会获得kj＝k×j个子区间；

S42：计算所得kj个子区间之间的Hausdorff距离，依据聚类分析理论将不满足要求的子区间去除；

S43：通过反推算法，找出导致异样结果的输入痕迹或输入痕迹的一部分，返回用户界面提醒用户检查输入痕迹或输入痕迹的一部分的可靠性；

S44：重复步骤S41到S43，直到结果不再发生改变，则算法停止。

2.根据权利要求1所述的一种多源不确定信息下车人碰撞事故再现方法，其特征在于，痕迹不确定性分析模块提供三种不确定性分析方法，包括证据理论方法、蒙特卡洛方法及上下界法。

3.根据权利要求2所述的一种多源不确定信息下车人碰撞事故再现方法，其特征在于，n的值为107。

4.根据权利要求3所述的一种多源不确定信息下车人碰撞事故再现方法，其特征在于，所述的反推算法的实现过程为：

如果某个模型的某一子区间结果为不满足可靠性要求的区间，则返回痕迹不确定性分析模块，如果是单一痕迹模型，则直接认定与该子区间对应的部分痕迹的可靠性值得怀疑进而预警用户；如果是若干个痕迹的组合模型，则依赖其他模型判断后再预警用户。

5.根据权利要求4所述的一种多源不确定信息下车人碰撞事故再现方法，其特征在于，所述的反推算法的具体实现过程为：

若有M1，M2及M3这3个模型，其中前两者分别是基于痕迹T1和T2的单一痕迹模型，而M3是基于痕迹T1与T2的组合模型，若通过步骤S42发现模型M3所得结果R3存在某一部分不可靠，导致这一部分产生的痕迹是T1-1和T2-3两部分，则进一步通过模型M1检验痕迹T1-1的可靠性、通过模型M2检验痕迹T2-3的可靠性。