基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法

1.一种基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征在于：
第一步，对事故涉及变形车辆及与其型号相同且完好车辆进行摄影测量；
所述的摄影测量，是指：在车辆周围均匀摆放四个相同的摄影测量标定物，形成一个矩形区域，以该矩形区域为摄影中心，用数码相机顺时针方向对车辆现场进行四点取景，相邻拍摄方位之间近似成90°角，并保证每张照片中至少包含三个标定物，并分别测量记录四个标定物之间的相对位置，实现对车辆现场的摄影测量标定；
第二步，建立事故车辆变形部位外轮廓以及与其型号相同且完好车辆外轮廓的三维数值模型，将拍摄到的完好车辆的照片导入计算机，选取车辆的外形轮廓上的特征点，得到其像素坐标值，根据DLT方法建立像空间坐标系与物方空间坐标系的关系，通过最小二乘法进行迭代求得这些点的物方空间坐标，然后把相关点、线进行连接，建立起外轮廓模型，并把之作为基准模型；
第三步，分析比较基准模型与变形模型，用矢量法求出特征点处变形量大小及倾斜角度；
第四步，建立事故现场环境以及事故中所涉及到车辆变形部位的有限元模型，具体步骤包括：对正面碰撞或斜碰撞，车身前部轮廓特征要细化，对侧面碰撞，车身的侧面零部件要进行详细描述；
第五步，通过多次迭代优化计算，得到在设定速度和碰撞角度条件下，特征点变形的数值模拟结果与真实碰撞测量结果一致，从而准确确定事故发生时刻的汽车速度以及碰撞角度。
2.根据权利要求1所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的建立事故车辆变形部位外轮廓的三维数值模型，是指：将拍摄到的变形车辆的照片导入计算机，选取车辆的变形轮廓上的点作为特征点，得到其像素坐标值，根据DLT方法建立像空间坐标系与物方空间坐标系的关系，通过最小二乘法进行迭代求得这些点的物方空间坐标，然后把相关点、线进行连接，建立车辆变形部位外轮廓的三维数值模型，这些特征点对车辆的变形轮廓进行描绘，选取在汽车车架附近。
3.根据权利要求1所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的分析比较基准模型与变形模型，用矢量法求出特征点处变形量大小及变形轮廓的倾斜角度，是指：通过变形车身上存在的未变形处的特征和同型号的未变形车辆对应的特征进行匹配，进而把基准数值模型导入到变形车辆的模型中，这样变形部分在完好整车中的相对位置得到确定，然后拾取变形部位的特征点与完好模型中的对应点坐标，计算出各特征点处的变形量，进而算出变形轮廓的倾斜角度。
4.根据权利要求1或3所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的用矢量法求出特征点处变形量大小及变形轮廓的倾斜角度，具体为：在匹配后的模型中，选取两个能代表变形趋势的特征点a、b，假设其坐标分别为(xa，ya，za)、(xb，yb，zb)，对应未变形前在基准模型中的点a′、b′坐标分别为则认为其中的特征点a、b在事故中的变形量分别为：

则变形轮廓的倾斜角度是：

5.根据权利要求1所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的第四步，是指：通过车身设计图纸或以第二步中建立的三维数值模型为基础，建立车辆变形部位相应的有限元模型，细化产生形变处的网格，单元长度小于或等于10mm，离变形远的区域直接以刚体代替。
6.根据权利要求1所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的第五步，是指：首先根据事故现场勘查所得证据进行综合分析，初步确定汽车速度和碰撞角度的范围，在此范围内以速度和角度作为自变量，按照设定步长进行迭代计算，每次迭代计算得到一组有限元模型中对应特征点处的变形量，然后根据变形吻合度公式比较摄影测量结果与数值模拟结果，当数值模拟结果与真实事故结果中特征点的变形量最接近时，则认为此模拟结果所对应的碰撞速度和碰撞角度为真实的碰撞速度和碰撞角度。
7.根据权利要求6所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的变形吻合度M公式，具体如下：
M＝1-(∑(xiP-xiA)2/(∑xiP·xiA))
其中，xiP为摄影测量所得的特征点的实际变形量，xiA为特征点位置通过数值模拟得到的变形量计算值，M值越大，说明事故再现结果越接近真实情况。
8.根据权利要求7所述的基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，其特征是，所述的变形吻合度M值，当数值模拟结果靠近真实结果时，M值趋近于“1”，M值所存在的变化区间为[m，1]，其中m为正值或者负值，具体数值由仿真结果与真实碰撞事故的接近程度决定。

技术领域\n本发明涉及一种用于交通运输技术领域的方法，具体是一种基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法。\n背景技术\n为了对汽车碰撞事故进行再现分析，通常从能量、动量等多个角度，根据碰撞阶段的特征参数(如车辆变形特性、回弹系数、接触面摩擦因数、碰撞中心等)以及从事故现场拍摄的图像，运用集中参数模型方法和多刚体系统动力学方法进行事故分析，目前国际上常用事故分析方法包括冲量/动量分析方法和变形/能量分析方法。另外，抛撒物抛距分析方法、几何与时间分析方法及离心力分析方法等在特定的条件下也被予以应用。\n经对现有技术的文献检索发现，中国专利申请号：CN200510027720.8，该专利涉及一种基于车身关键点三维变形的汽车碰撞事故再现方法，该方法首先通过三坐标测量仪对车身内轮廓变形的关键点进行物理测量，然后建立事故场景及事故整车的有限元模型，最后通过多次迭代计算，得到关键点变形的数值模拟结果与真实碰撞测量结果一致，从而对事故进行再现。但是三坐标测量仪一方面价格比较昂贵，另一方面需要专业人员才能操作，且需要较长时间，另外该方法用到的整车有限元模型，这使得建模以及模拟计算过程中都极为耗时，使得事故再现的效率大大降低，不符合快速处理交通事故的要求。\n鲁光泉，李一兵在《交通运输工程与信息学报》2005.Vol3(9)：63~67上发表的“基于普通数码相机的交通事故摄影测量技术及其研究进展”，论述了基于普通数码相机的摄影测量技术在交通事故领域中的应用和研究现状。该文指出，自20世纪90年代三维摄影测量技术开始在事故再现领域应用，目前主要应用于交通事故现场及环境的三维建模，对车辆以及车身变形的三维建模还处于研究阶段。\n发明内容\n本发明针对现有技术中存在的上述不足和缺陷，提出一种基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法，使其替代使用激光测距仪、三坐标测量仪的车身变形测量方法，以及整车有限元的事故再现方法，并可解决在没有刹车印迹或刹车印迹不清晰情况下对交通事故的再现分析。\n本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：\n第一步，对事故涉及变形车辆及与其型号相同且完好车辆进行摄影测量；\n所述的摄影测量，是指：在车辆周围均匀摆放四个相同的摄影测量标定物，形成一个矩形区域，以该矩形区域为摄影中心，用数码相机顺时针方向对车辆现场进行四点取景，相邻拍摄方位之间近似成90°角，并保证每张照片中至少包含三个标定物，并分别测量记录四个标定物之间的相对位置，实现对车辆现场的摄影测量标定。\n第二步，建立事故车辆变形部位外轮廓以及与其型号相同且完好车辆外轮廓的三维数值模型；\n将拍摄到的变形车辆的照片导入计算机，选取车辆变形轮廓上一定量的点作为特征点，得到其像素坐标值，根据DLT方法建立像空间坐标系与物方空间坐标系(实际空间中的坐标)的关系，通过最小二乘法进行迭代求得这些点的物方空间坐标，然后把相关点进行连接，即可建立车辆变形部位外轮廓的三维数值模型。这些特征点可以对车辆的变形轮廓进行描绘，通常选取在汽车车架附近，因为这些地方一般刚度较大，是主要的吸能区，如对于前碰和追尾碰撞，可以选择在前后保险杠上，对于侧碰可以选在门底框上。\n用同样方法选取完好车辆的外轮廓特征点，建立车辆外轮廓模型并把它作为基准数值模型。对正面碰撞或斜碰撞，车身前部轮廓特征要细化，对侧面碰撞，车身的侧面零部件要进行详细描述，其他地方可以适当简化。\n第三步，分析比较基准模型与变形模型，用矢量法求出特征点处变形量大小及变形轮廓的倾斜角度；\n通过变形车身上存在的未变形处的特征(如点特征或者线特征)和同型号的未变形车辆对应的特征进行匹配，进而把基准数值模型导入到变形车辆的模型中，这样变形部分在完好整车中的相对位置就可以得到确定，然后拾取变形部位的特征点与完好模型中的对应点坐标，计算出各特征点处的变形量，进而算出变形轮廓的倾斜角度。\n在匹配后的模型中，选取两个能代表变形趋势的特征点a、b，假设其坐标分别为(xa，ya，za)、(xb，yb，zb)，对应未变形前在基准模型中对应的点a′、b′坐标分别为(x′a，y′a，z′a)、(x′b，y′b，z′b)，则可以认为其中的特征点a、b在事故中的变形量分别为：\n$\left\{\begin{array}{c}{l}_a=\sqrt{{(x_a-x_a^{\prime })}^2+{(y_a-y_a^{\prime })}^2+{(z_a-z_a^{\prime })}^2}\\ l_b=\sqrt{{(x_b-x_b^{\prime })}^2+{(y_b-y_b^{\prime })}^2+{(z_b-z_b^{\prime })}^2}\end{array}\right.$\n则变形轮廓的倾斜角度可认为是：\n$\alpha =\arctan \frac{|l_a-l_b|}{\sqrt{{(x_a^{\prime }-x_b^{\prime })}^2+{(y_a^{\prime }-y_b^{\prime })}^2+{(z_a^{\prime }-z_b^{\prime })}^2}}$\n第四步，建立事故现场环境以及事故中所涉及到车辆的变形部位的有限元模型；\n通过车身设计图纸或以第二步中建立的三维数值模型为基础，建立车辆变形部位相应的有限元模型，在产生形变处的网格需要予以细化，单元长度不大于10mm，其他部位可以适当简化，离变形较远区域可直接以刚体代替。\n第五步，通过多次迭代优化计算，得到在一定速度和碰撞角度条件下，特征点变形的数值模拟结果与真实碰撞测量结果一致，从而准确确定事故发生时刻的汽车(单车或两车)速度以及碰撞角度。\n首先根据事故现场勘查所得证据进行综合分析，初步确定汽车速度和碰撞角度的范围；在此范围内以速度(单车或两车)和角度作为自变量，按照一定步长进行迭代计算，每次迭代计算就可以得到一组有限元模型中对应特征点处的变形量；然后根据变形吻合度公式比较摄影测量结果与数值模拟结果，当数值模拟结果与真实事故结果中特征点的变形量最接近时，则认为此模拟结果所对应的碰撞速度(单车或两车)和碰撞角度为真实的碰撞速度和碰撞角度。\n变形吻合度M公式，M＝1-(∑(xiP-xiA)2/(∑xiP·xiA))\n其中，xiP为摄影测量所得的特征点处的实际变形量，xiA为通过数值模拟得到的特征点处的变形量。\nM值越大，说明事故再现的过程越接近真实情况。以变形吻合度M为目标函数，将汽车(单车或两车)碰撞前的运动速度大小和相互碰撞角度作为优化变量，通过选择适当的优化方法进行反复迭代运算，使M值达到最大。\n由于数值模拟的局限性，仿真结果和真实碰撞结果之间不可能完全吻合，从M值的大小可以定性地反应出事故再现结果和真实结果之间的差距，同时反应出速度变化及角度变化对M值的影响趋势。对于M值的定义，当数值模拟结果靠近真实结果时，M值趋近于“1”。\nM值所存在的变化区间为[m，1]，其中m可以为正可负，具体数值由仿真结果与真实碰撞事故的接近程度决定。\n本发明具有以下优点：采用基于车身变形的事故再现方法可以解决在缺少刹车印迹等事故现场信息的情况下常用事故再现方法所不能解决的问题；采用摄影测量方法建立基准车辆与变形车辆的三维数值模型，进而测得特征点处的变形量，方法简单直观、精确度较高、成本低；而且测得的变形轮廓的倾斜角度等信息可为事故再现提供重要的初始条件，进而缩小搜索范围，提高事故再现的效率；采用有限元方法可以对车身主要变形部件进行三维动态的考察，可以直观再现变形过程并为汽车设计部门提供参考；采用的局部有限元法可以减少车辆建模以及仿真运算的工作量，提高事故再现的效率。\n附图说明\n图1为本发明事故再现方法流程图；\n图2为本发明实施例中对变形车辆进行摄影测量示意图；\n图3a为本发明实施例中基准车辆整车外轮廓图；\n图3b为本发明实施例中基准车辆整车外轮廓的三维数值模型图；\n图4a为本发明实施例中事故甲车变形部位的外轮廓图；\n图4b为本发明实施例中事故甲车变形部位的外轮廓三维数值模型图；\n图5a为本发明实施例中变形车辆基准模型与变形模型的匹配图；\n图5b为本发明实施例中变形车辆变形量测量图。\n具体实施方式\n下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，如图1所示，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。\n以一起真实的典型车-车斜碰撞事故为例，这里只以事故中甲车的建模和测量及事故再现方法为例进行说明。\n首先将变形车辆置入一个由四个已知相对位置的摄影测量标定物所围成的矩形区域，以该矩形区域为中心，用松下-LX2型1000万像素、普通数码相机对车辆进行了环形拍摄，如图2所示。为取得较好摄影测量效果，两个相邻拍摄方位之间的相机交汇角接近90°，并且保证每张照片中至少包含三个标定物。\n然后将拍摄获得的照片导入电脑中，根据物方空间坐标系与像坐标系之间的线性变换关系，建立像空间坐标与实际物方空间坐标的直接线形变换关系式：\n$\left\{\begin{array}{c}{I}^{\prime }+\frac{l_{1}X+l_{2}Y+l_{3}Z+l_4}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0\\ J^{\prime }+\frac{l_{5}X+l_{6}Y+l_{7}Z+l_8}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0\end{array}\right.---\left(1\right)$\n其中，I′＝I-I0，J′＝J-J0，I、J是像空间坐标，I0、J0是主点在像空间的坐标值，l1至l11是直接线性变换系数，它们是相机的内方位元素和外方位元素的函数。由于计算中不需要内方位元素，也不需要外方位元素的初始值，因此它已经成为采用普通数码相机进行摄影测量最基本的公式。\n将式(1)改为改正数方程可以转换为式(2)：\n$\left\{\begin{array}{c}-\frac{1}{A}[(l_1+l_9{I}^{\prime })X+(l_2+l_{10}{I}^{\prime })Y+(l_3+l_{11}{I}^{\prime })Z+(l_4+I^{\prime })]=v_{I^{\prime }}\\ -\frac{1}{A}[(l_5+l_9{J}^{\prime })X+(l_6+l_{10}{J}^{\prime })Y+(l_7+l_{11}{J}^{\prime })Z+(l_8+J^{\prime })]=v_{J^{\prime }}\end{array}\right.---\left(2\right)$\n其中：A＝l9X+l10Y+l11Z+1可以通过最小二乘法进行迭代求解式(2)，为了有利于快速收敛，取A＝1，计算照片的11个系数li的近似值l′i；将l′i代入计算A值，然后再回到(1)，反复迭代至A的值差小于给定的限差，计算11个系数li以及点的物方空间坐标。\n对最终得到的实际空间的坐标值进行几何计算，再对相应点、线进行连接，建立基准车辆整车外轮廓三维数值模型与事故所涉及车辆的变形部位的三维模型，如图3a、图3b、图4a、图4b所示。然后选取主要变形吸能部件前保险杠上的8个点作为变形轮廓的特征点，再以所建立的基准车辆数值模型为基准，用矢量法对这8个特征点处的变形量进行计算测量，如图5a、图5b所示，结果见表1，同时可测得由8个特征点所代表的轮廓与未变形前轮廓所成倾斜角约为33°。\n表1特征点变形测量结果\n\n在摄影测量所得三维数值模型基础上建立碰撞环境及变形车辆局部的有限元模型，然后综合事故现场勘查信息判断甲车速度在94km/h以上，事故乙车速度不高于110km/h，并根据摄影测量所得的两车变形轮廓的倾斜角分别为33°与21°，以此为基础设定初始条件，然后进行迭代运算。\n通过多次迭代计算得到当甲车与乙车互成167°方向相互逆向行驶，碰撞接触时刻甲车车速为99.7km/h、乙车车速为101.5km/h时情况下，两车变形的数值模拟结果与真实事故结果最为接近，此时变形吻合度M＝0.9862。\n本发明实现了对没有刹车印迹但存在车身变形的交通事故的过程再现，与基于车身关键点三维变形的汽车碰撞事故再现方法相比，由于采用了摄影测量方法和局部有限元技术，使得整个事故的再现效率提高了近50％，事故再现吻合程度达到了原方法的95％以上，符合交通事故处理的要求。