开发和验证各种活跃的人类模型,用于模拟车辆在碰撞前动作过程中乘客的随机反应
Sujata Khandare1, Yang-Shen Lin1, Kyle Boyle1
1University of Michigan Transportation Research Institute, Ann Arbor, MI, USA.
Journal of biomechanics
|July 4, 2025
概括
这项研究引入了一种新的计算工具,用于预测车辆机动期间乘客的各种反应. 它准确地捕捉了年龄和BMI如何影响头部运动,有助于自适应安全系统的开发.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 汽车安全工程 汽车安全工程
- 计算机建模 计算建模
背景情况:
- 在突然的车辆操纵过程中,乘客动力学显示出很高的变化.
- 以前的活跃人体模型为狭窄的身体尺寸范围提供了有限的确定性预测.
研究的目的:
- 开发和验证一种有效的工具,用于对乘客运动学的随机预测.
- 在事故前的操作中,捕捉不同乘客特征的行为变化.
主要方法:
- 从GHBMC模型开发了一个计算效率高的简化模型 (GHBMCsi-pre).
- 在关键关节部署PID控制器,以实现活跃的肌肉反应.
- 创建了12个参数模型,代表着不同的乘客特征 (年龄,身材,BMI),并根据受试者测试数据进行验证.
主要成果:
- 年龄和BMI显著影响头部外出;年龄较大和BMI较高的乘客显示出较小的外出.
- 参数模型准确地捕捉了乘客的变化,匹配了对象测试的头部游览走廊.
- GHBMCsi-pre模型实现了80%的计算时间缩短.
结论:
- 该研究提供了一个强大的,可扩展的工具,用于模拟在事故前的场景中与随机预测的不同乘客反应.
- 该工具支持自适应性安全系统的设计和开发.
- 需要进一步的研究,以充分了解年龄和BMI对事故前乘客动力学的影响.


