基于CART决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测.pdf

ISSN 1674-8484CN 11-5904/U汽车安全与节能学报,第14 卷 第 5 期,2023 年J Automotive Safety and Energy,Vol.14 No.5,2023基于 CART 决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测韩 勇1，罗金镕1，何 勇2，吴 贺3，林旭洁1，蔡鸿瑜1（1.厦门理工学院 机械与汽车工程学院，厦门 361024，中国；2.厦门华厦学院 信息与智能机电学院，厦门 361024，中国；3.厦门大学 航空航天学院，厦门 361102，中国）摘 要：为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险，建立了 一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树（CART）的预测模型。参考欧洲新车评价规程（Euro-NCAP），开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型；以行人尺寸、初始车辆速度和行人速度、人车碰撞位置、相对角度为变量，通过全因子设计试验方法，建立了4 500 组多体仿真模型；采用CART 模型，挖掘变量与动力学响应参数的关联性。结果表明：车辆初始碰撞速度是影响行人头部动力学响应的关键因素；该模型对于碰撞速度和头部损伤准则（HIC15）值的预测精度分别为87.5%和 86.8%，平均预测耗时为42.7 ms，两者均具有较高的预测精度和决策能力。该结果可为制定行人头部损伤风险评估实验和损伤防护研究提供理论参考依据。关键词：汽车安全；碰撞事故；头部损伤准则（HIC）；车辆前部结构；决策树预测模型；头部动力学响应；分类回归决策树（CART）中图分类号：U 461.91 文献标识码：A DOI:10.3969/j.issn.1674-8484.2023.05.002Prediction of pedestrian head injury in vehicle-pedestrian collisions based on a CART decision treeHAN Yong1,LUO Jinrong1,HE Yong2,WU He3,LIN Xujie1,CAI Hongyu1(1.School of Mechanical and Automotive Engineering,Xiamen University of Technology,Xiamen 361024,China；2.School of Information and Intelligent Mechatronics,Xiamen Huaxia University,Xiamen 361024,China;3.School of Aeronautics and Astronautics,Xiamen University,Xiamen 361102,China)Abstract:A prediction model based on a multi-rigid-body system dynamics simulation method and a Classification and Regression Tree(CART)were established to rapidly predict the risk of head injury in vehicle to pedestrian collision.A multi-body model of the vehicle front structure with refined stiffness characteristics was developed with reference to the European New Car Assessment Program(Euro-NCAP).About 4 500 sets of multi-body simulations were established by the full factor design test method with the pedestrian model,initial vehicle speed and pedestrian speed,pedestrian-vehicle collision position,and relative angle as 收稿日期/Received：2023-03-04。修回日期/Revised：2023-07-17。基金项目/Supported by：国家自然科学基金面上项目（51775466）；厦门市自然科学基金面上项目（3502Z20227223）；司法部司法鉴定重点实验室开放基金（KF202116）。第一作者/First author：韩勇（1984），男（汉），江西，教授。E-mail:。第二作者/Second author：罗金镕（1998），女（汉），四川，硕士研究生。E-mail:。2/13536 543537韩勇，等：基于 CART 决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测simulation variables,and the CART model was used to explore the correlation between the variables and the kinetic response parameters.The results show that the initial vehicle speed is a key factor affecting the dynamic response of the pedestrian head.The prediction accuracy of the model for the collision speed and the value of the head injury criterion(HIC15)is 87.5%and 86.8%,respectively,and the average prediction time is 42.7 ms,which have high prediction accuracy and decision-making ability.The results can provide a theoretical reference basis for developing pedestrian head injury risk assessment experiments and injury protection research.Key words:vehicle safety;collision accident;head injury criterion(HIC);vehicle front structure;decision tree prediction model;head dynamics response;classification and regression tree(CART)作为典型的弱势道路群体（vulnerable road users,VRUs）之一，行人在交通事故中面临较高的伤亡风险1。根据 2018 年世界卫生组织统计数据：每年由交通事故造成的人员死亡人数持续增长，且目前已攀升至135万人，其中有54%是道路弱势群体2。2020 年国家统计局数据显示：道路交通事故中行人受伤和死亡人数分别为 256 101 和 62 763人3。相关研究结果表明头部损伤是交通事故中行人的主要损伤类型之一，也是致死主要原因1。因此，在交通安全中对于行人的头部损伤机理研究，已成为道路交通事故安全领域关注的重点之一。研究者对人车碰撞事故中行人致死的相关影响因素进行了大量研究。PENG Yong 4通过对真实事故案例进行深度重建，研究发现车辆前部几何参数和刚度特性是影响行人头部损伤的主要因素。S.Debasis 5等人通过对比 3 种不同尺寸（AF05，AM50，AM95）的行人在不同碰撞速度下的头部损伤风险，得出相较于撞击表面的形状，硬度和速度对头部损伤风险影响更大。余超6等人借助真实行人碰撞交通事故数据，研究了挡风玻璃角度与行人头部损伤之间的相关性。此外，吴贺7通过多刚体系统与有限元联合仿真，结合事故视频信息提出了一种高精度事故重建方法。HAN Yong 8等人通过深度事故重建的方法，分析自动紧急制动（autonomous emergency breaking,AEB）效能对道路弱势群体头部损伤风险的影响。LI Fan 9通过对真实交通事故进行重建，研究车速与头部损伤指标（head injury criteria,HIC）、头部相对碰撞速度之间的一般规律，分析得出了行人碰撞中的动力学响应与头部损伤密切相关。王岩10选用典型人车交通事故数据，采用 Monte Carlo方法开展了2 600 次人车碰撞仿真试验，系统性地研究行人碰撞运动学响应并得到损伤参数的概率分布模型。LIU Xuejun 11通过研究不同车速和车辆前部结构对行人损伤风险和运动学响应的影响，建立了车速、车辆前部结构参数与头部损伤严重程度的预测模型。B.Iason 12-14通过建立大规模碰撞事故数据库，并采用机器学习算法实现了乘员头部损伤严重程度的快速预测。GAO Wenrui 15-16依据1 512 种工况建立了包含 821例有效事故仿真的大数据库，通过决策树算法训练生成关于头部损伤等级的预测模型。人们在研究车辆碰撞行人头部损伤影响因素时，采用的多刚体车辆模型前部结构多采用单一刚度曲线作为仿真输入，不够准确，对刚度的设置存在一定的缺陷17-18。此外，行人交通事故具有复杂性、影响因素多样性的特征，用少量的事故重建数据进行分析难免具有偶然性。当下的预测方法多为关系复杂、不够直观的概率分布等数学模型等，非专业人员在使用时难度较大。本文基于搭建的精细化刚度特征的前部结构模型，采用全因子实验设计法生成了以车辆初始速度、行人模型尺寸、行人初始速度、初始碰撞位置、初始碰撞角度为碰撞参数的大规模数值仿真数据集。利用分类回归决策树（classification and regression tree,CART）模型对该数据集进行挖掘分类，训练并生成头部动力学响应和损伤风险的决策树模型。该模型不仅能以树的形式描述碰撞参数和头部动力学响应，并具有快速预测行人头部损伤风险的能力，节约仿真时间和成本。1 研究方法1.1分析思路根据决策树模型的创建过程，行人头部响应参数决策树模型的建模流程主要包括 3 个部分（如图1 所示）：1）根据 2018 版欧洲新车评价规程（European New Car Assessment Programme,Euro-NCAP）中行人测试协议，并参考有限元小型车辆前部结构几何尺寸在 MADYMO（Version 7.5）程序中建立精细化多刚体汽车安全与节能学报538第 14 卷 第 5 期 2023 年车辆模型；2）采用 MADYMO 多刚体仿真平台搭建车辆碰撞行人事故场景，并对碰撞参数采用全因子实验设计方法，生成包括 4 500 个多体仿真模型的大规模数据集；3）通过决策树算法对数据集进行挖掘分类，获得基于头部动力学响应的预测模型。碰撞参数实验设计法数据集碰撞仿真模型决策树模型MATLAB数据处理平台MADYMO多体仿真平台精细化车模Euro-NCAP 法规ModeFRONTIER自动化平台仿真流实现计算采样图 1 预测方法框架图1.2 多体车辆精细化前部结构的建立多刚体车辆模型包括发动机罩、挡风玻璃、A柱、保险杠、车顶以及前后轮等结构。本研究重点关注与行人头部发生碰撞的主要车辆部位，包含发动机罩和挡风玻璃的车辆前部结构19。图 2 为精细化多体车辆模型的建立过程，主要包括车辆外形尺寸的建立和各部件刚度特性的定义。其中，车辆尺寸结构以经过实车实验验证20-21的丰田卡罗拉 Axio 有限元基础轿车模型的前端几何参数为基础，根据 2018 版 Euro-NCAP 测试规程中关于车辆前部结构划分标准，搭建精细网格化的车辆前部结构，共计 265 个网格测试区。对应网格的刚度曲线根据 Euro-NCAP 法规中头锤试验方法，采用有限元头部冲击器撞击卡罗拉基础车辆前部结构的目标位置获得的力位移曲线进行加载。在精细化多体车辆模型中，分别对 265 个测试网格定义不同的刚度曲线，可通过车辆碰撞行人仿真得到更加真实合理的头部损伤准则和头部动力学响应。搭建生成的精细化多刚体车辆模型，如图 3 所示。?图 3 搭建结果精细多刚体车模1.3 数据集的生成真实的交通事故中，影响行人头部损伤的因素众多10,22-25。本研究中选取对行人头部损伤影响较为显著的参数，主要变量包括车辆初始速度、行人尺寸、行人初始速度、初始碰撞位置和初始碰撞角度，各参数变化范围如表 1 所示。基于表 1 各参数变量水平，采用全因子试验法共生成 54955=4 500 组碰撞仿真模型，并通过多目标优化软件 ModeFRONTIER（2020,ESTECO）建立自动化仿真流，耦合 MADYMO和 Matlab（2019）实现大批量人车碰撞仿真的自动化调参、仿真模拟计算和数据提取，交通事故虚拟数据集的生成。选取车辆初始速度变化范围为 2060 km/h，梯度间隔为 5 km/h 23-24。选取 5 种不同尺寸的行人多刚体数值模型，如表 2 所示。初始碰撞位置 Pos表示行人与车辆的相对位置距离（见图 4），变化范围设置为-0.6+0.6 m，梯度间隔为 0.3 m 25。初始碰撞角度 定义为车辆中心线与行人步行状态下的夹角（见图 5），变化范围设置为 0180，梯度间隔为 45。表 1 仿真碰撞参数符号参数变量变化范围水平Size行人尺寸分级10YO、AF05、AM05、AM50、AM955vped行人速度36 km/h4vcar车辆速度2060 km/h9碰撞初始角度01805Pos碰撞初始位置-0.60.6 m5Euro-NCAP 车辆前部结构划分细则265 网格构成车辆前部结构获得 265 条刚度曲线精细化车辆模型Euro-NCAP头型撞击试验验证的有限元车模刚度特征外形结构MADYMO多刚体软件图 2 精细多刚体车模搭建过程539韩勇，等：基于 CART 决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测表 2 行人多体数值模型尺寸分级年龄、性别、百分位身高/m体质量/kg10YO10 岁儿童1.3832.5AF05第 5百分位 成年女性1.5349.6AM05第 5百分位 成年男性1.6565.0AM50第 50百分位 成年男性1.7578.0AM95第 95百分位 成年男性1.9098.3?0.6?0.300.30.6x/m图 4 初始碰撞位置018045图 5 初始碰撞角度头部相对碰撞速度（vR）作为影响头部损伤的关键参数，同时也是行人头部安全评估测试中所用到的主要依据；HIC15则是评价头部损伤25最常见的参数。因此本文中提取的仿真数据主要包括头部碰撞时间 t、vR、HIC15。其中：头部碰撞时间 t 定义为行人头部与车辆初始接触时刻；vR、HIC15分别为26-27：，（1）.（2）选取 t2-t1=15 ms。1.4 基于决策树模型的数据分析方法本文基于 CART 决策树28对事故数据集进行测试分析，生成关于 vR和 HIC15的预测模型。CART 决策树在对样本集进行分类的决策机制主要是通过不断计算 Gini 指数选择最优特征作为分裂节点，当样本数量小于所设阈值时便会到达该分支的一个叶节点，直至无法分割停止计算，进而生成“二叉树”形式的决策模型。Gini 指数被定义为在某个数据集中任意挑选一个样本，该样本被分错的概率。概率越小则表明该样本的纯度越高，模型的决策准确率越高。待分类样本Gini 指数为.（3）其中：D 表示当前节点的数据集，样本中待分类对象的数量是 K，在样本集中随机挑选某一样本被分到 k 类别的概率是 Pk，则（1-Pk）表示该样本被分错类别的概率。在选取特征值作为分裂节点时，可通过公式（4）选择最优特征值：.（4）其中：A 表示选择 Gini 系数最优的特征；GA 表示样本D 中未被选择的其他特征。图 5 所示为利用上述 CART 决策树方法创建的由根节点、决策点和叶节点 3 部分组成的决策树模型。本研究中，决策树模型的分类对象可以是 vR或 HIC15，决策节点为行人尺寸、人速、车速、碰撞位置、碰撞角度等 5 个碰撞参数；叶节点是分类对象的等级标签。通过循环计算 5 个碰撞参数的 Gini 指数完成每一级决策节点的选择分类。其中，根节点是影响最为显著的因素，下一级决策点的影响显著性依次递减。决策点经不同取值分裂出不同分支，最终到达叶节点，每一个叶节点表示 vR和 HIC15的具体分类等级标签。根节点决策点决策点决策点叶节点叶节点叶节点叶节点叶节点决策点图 6 决策树模型示例汽车安全与节能学报540第 14 卷 第 5 期 2023 年2 结果分析从已生成的 4 500 组车辆碰撞行人数据集中，剔除掉车辆未与行人头部发生碰撞的 142 组无效仿真数据，因此，最终的数据集共包含4 358 组有效碰撞仿真数据。根据数据集中 vR值并参考相关文献 23，将数据集划分为：高速 H、中速 M 和低速 L 等 3 个等级；基于数据集中 HIC15取值范围，以及头部损伤耐受限度28-29和相关法规的要求30-31将HIC15划分为：高、中、低 3 个等级（见表 3）。表 3 相对碰撞速度和损伤风险指标等级划分等级vR/(m s-1)HIC15H111 000M6114501 000L 64502.1 基于头部相对碰撞速度的决策树模型根据表 3 中的等级划分标准，采用 CART 决策树算法对 4 358 组仿真数据进行“二叉树”形式的分类决策，得到如图 7 所示的相对碰撞速度（vR）决策树模型。该模型的决策点和叶节点数分别为 30、15 个，且头部相对碰撞速度在 H、M、L 对应分支等级的预测准确率分别为 0.88、0.95、0.81，整个决策树的平均预测精度达到 87.5%。根据叶节点上的数字可知该分支的预测精度，此外，决策树模型会自动选择正确的分支，对 vR的分类等级进行决策并获得最佳结果，如 A3 分支可解释为：当10.4 m/svcar16.0 m/s 时，vR11.0 m/s。对图 7 中 vR决策树模型的准确性进行验证，在决策树模型的 H、M、L 分类等级中分别选择纯度与精度均较高的 A1、A2、A3 分支，并在对应分支里随机挑选 5 组碰撞参数进行仿真分析，验证结果如表 4。由表4可知，A1、A2、A3的预测准确率分别为0.96、0.98、图 7 VR 决策树模型vcar?9.0 Hvcar?16.0 Hvcar?7.6 M10YO Lvcar?10.4 HM(679/0)AF05 MPos?-0.45 LL(73/0)10YO H10YO MM(298/2)Pos?0.15 MH(312/0)vcar?13.2 HPos?0.45 LAM95 HPos?-0.15 MM(45/0)M(34/3)H(1189/109)H(61/6)L(170/15)H(60/3)M(124/4)M(178/10)H(78/0)YNYNA1YNA2YNA3图中：vcar单位为 m/s；Pos单位为 m；方框表示：分类等级 H，样本组 312，错误分类组 0。表 4 验证方案与结果（vR）预测等级序号vcar/(m s-1)vped/(m s-1)/()SizePos/m实际等级A1“L”，vR/(m s-1)=0.06.0)，vcar/(m s-1)=9.016.019.70.834510YO0.3L211.11.11135AM050.6L39.71.1145AF05-0.3L412.50.8345AF05-0.3L511.10.83180AM050.0LA2“M”，vR/(m s-1)=6.011.0)，vcar /(m s-1)=7.69.0，AF0518.31.11135AM050.3M28.31.3890AF05-0.3M37.01.1190AF05-0.6M49.71.1145AF050.0M58.31.3890AM500.3MA3“H”，vR/(m s-1)=11.016.7，vcar/(m s-1)=10.416.0113.81.389010YO-0.6H216.71.67180AM500.6H315.21.520AM050.3H415.21.6790AM95-0.6H512.51.5290AM950.0H541韩勇，等：基于 CART 决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测0.95，平均预测精度达到 97.8%，随机挑选 3 组分支的验证精度接近于其预测模型的平均精度，表明该决策树模型可用于准确预测 vR。由图 7 可知：车辆初始速度（vcar）作为 vR决策树模型的根节点，是碰撞参数中纯度最高（Gini 指数最小）的分裂属性，即为影响 vR的最显著参数，且 vR与 vcar正相关，这与前人的研究结果一致23-24,27；在vcar10.4 m/s（即 约 40 km/h），vR的 分 类 等 级 多为High。其次，行人尺寸和人车碰撞初始位置对 vR也有一定影响。2.2 基于 HIC15的决策树模型图8所示为HIC15的决策树模型，其中决策点30个，叶节点15 个。该模型对 L、M、H 等 3 个等级的预测准确率分别为 0.88、0.82、0.85，整个决策树的平均预测精度达到 86.8%。按照类似方法对 HIC15决策树模型展开验证，结果如表 5 所示。vcar?9.0 Hvcar?7.6 Hvcar?10.4 M10YO M?67.26 LL(1843/43)?67.26 LPos?0.45 L?67.26M10YO M?157.26LH(65/3)?157.26 LM(101/7)?157.26ML(88/3)M(22/5)L(17/4)10YO ML(235/15)M(62/9)L(16/2)M(101/17)M(335/15)H(56/6)L(17/0)M(69/9)NYY10YO LL(240/10)YNB2YNB3NYNYNB1图中：vcar单位为 m/s；Pos单位为 m图 8 HIC15决策模型表 5 验证方案与结果（HIC15）预测等级序号vcar/(m s-1)vped/(m s-1)/()SizePos/m实际等级B1“L”，HIC15=0450.0)，vcar/(m s-1)=7.69.0，Pos/(m)=00.45 18.31.113510YO0.0L27.00.84510YO0.0L37.00.845AM05-0.3L49.70.8135AM500.0L58.31.145AF05-0.6LB2“M”，HIC15=(450.01000.0，vcar/(m s-1)=7.69.0，/()=67.318019.71.1135AM050.3M28.31.490AM500.6M39.71.490AF05-0.3M411.01.4180AF05-0.3M58.31.190AM500.3MB3“H”，HIC15=10002500)，vcar/(m s-1)=10.416.7，/()=67.3180112.51.4180AM950.6H213.81.4135AM50-0.6M316.71.7135AM050.6H416.71.790AM950.6H515.21.7180AM95-0.6H由图 8可知：vcar作为决策树的根节点，其对 HIC15的影响最大，且损伤等级为 High 级（HIC151 000）的数据点集中发生在vcar10.4 m/s（即约40 km/h），这与前人研究结论一致24-25,27。此外，初始碰撞角度和行人尺寸多次影响 HIC15决策树模型的分支决策。由表 5可知：决策树模型在 B1、B2、B3 分支的验证准确率分别为 0.94、0.95、0.85，平均验证精度达到88.6%。此外，B1“L”、B2“M”2 条分支的验证精度远大于预测精度，而 B3“H”的验证精度较接近于其分支的预测精度，表明该决策树模型可用于准确预测行人头部 HIC15。汽车安全与节能学报542第 14 卷 第 5 期 2023 年3 结 论1）行人头部相对速度 vR和头部损伤指标 HIC15决策树模型的平均精度分别为 87.5%和 86.8%，平均预测耗时为 42.7 ms。该决策树模型准确可靠，可为车辆碰撞行人的头部动力学预测及决策和主、被动安全领域的研究提供参考，并为法规的制定提供一些建议。2）通过 vR和 HIC15决策树模型可知：车辆初始速度是影响行人头部动力学响应的关键因素，相对碰撞速度 vR和行人头部损伤指标 HIC15会随着 vcar增加而变大，且当 vcar10.4 m/s(即约 40 km/h)时，vR和HIC15的决策分支等级多为 H（High）级，表明该速度是车辆碰撞行人损伤和防护研究的关键点。3）行人模型尺寸和人与车碰撞初始位置多次成为决策点，是影响相对碰撞速度 vR的显著因素，而人与车碰撞角度和行人速度的影响较小。4）人与车碰撞角度多次影响 HIC15决策树模型的决策分支，是影响行人头部损伤 HIC15的关键因素，而人与车碰撞初始位置、行人模型身高和行人速度对HIC15的影响很小。参考文献（References）1 Otte D,Jnsch M,Haasper C.Injury protection and accident causation parameters for vulnerable road users based on German In-Depth Accident Study GIDAS J.Accid Anal Prev,2012,44(1):149-153.2 World Health Organization.Global status report 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