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龙图腾网恭喜长沙理工大学申请的专利一种基于数据驱动的车辆事故减缓方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115345057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211063737.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于数据驱动的车辆事故减缓方法、系统、设备及介质是由胡林;李根;黄晶;林淼;钟益林;周大永;林智桂设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的车辆事故减缓方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的车辆事故减缓方法、系统、设备及介质，方法包括：获取多参数组合，包括车辆自身的静态参数和实时的状态参数、乘员信息、车辆对乘员的约束系统参数，以及周围车辆的状态参数和相对位置；根据获取参数实时计算车辆发生碰撞事故的风险，并判断避免碰撞事故的可能性；根据获取参数预测事故损伤程度；以最小化事故损伤程度为目标，并考虑参数变换的可行性，在多维参数空间搜索最优匹配参数；其中，多维参数空间包括车辆自身的静态参数和实时的状态参数、乘员信息、车辆对乘员的约束系统参数；按照最优匹配参数对车辆的状态参数和约束系统参数进行调整操作。本发明可以提高事故无法避免的极端情况下车辆的安全性能。

本发明授权一种基于数据驱动的车辆事故减缓方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的车辆事故减缓方法，其特征在于，包括：步骤S10，获取多参数组合，包括车辆自身的静态参数和实时的状态参数、乘员信息、车辆对乘员的约束系统参数，以及周围车辆的状态参数和相对位置；步骤S20，根据车辆自身和周围车辆的状态参数、相对位置，实时计算车辆发生碰撞事故的风险，并判断避免碰撞事故的可能性；步骤S30，在事故无法避免的情况下，计算车辆在与周围车辆之间的预碰撞参数：碰撞点、碰撞速度、碰撞角度、碰撞重合度，并根据预碰撞参数以及相互碰撞车辆的尺寸参数，预测事故损伤程度；步骤S30使用预先训练好的事故损伤程度预测模型进行事故损伤预测；所述事故损伤程度预测模型的训练样本构建方法为：采用随机采样或基于分布曲线采样方法，在各预碰撞参数的分布空间中搜索，采样获取多维参数矩阵；对多维参数矩阵中的各参数分别进行归一化处理，并将归一化后的多维参数矩阵作为事故损伤程度预测模型的训练样本输入集；将多维参数矩阵作为有限元仿真软件的输入，在仿真软件中部署对应的预碰撞场景及模拟乘员的人体模型，通过运行仿真软件得到人体模型的碰撞响应信息；进而根据损伤生物力学知识，求解乘员各个部位在碰撞事故发生后的损伤指标，将多部位损伤指标的综合值，作为事故损伤程度预测模型的训练样本输出标签；步骤S40，以最小化事故损伤程度为目标，并考虑参数变换的可行性，在多维参数空间搜索最优的匹配参数；其中，搜索的多维参数空间包括车辆自身的静态参数和实时的状态参数、乘员信息、车辆对乘员的约束系统参数；步骤S40所述考虑参数变换的可行性，针对车辆自身的状态参数，具体对车辆的横摆角速度横向速度vy、加速度a和转角θ进行约束： |θ|≤θlim|a|≤alim式中，αr表示后轮侧偏角，vx和vy分别表示车辆质心的纵向速度和横向速度，为横摆角速度，lr和lf分别为车辆质心到后、前轴的距离；αr,lim为后轮侧偏角阈值，为后轮的线性侧偏刚度；θlim表示车辆的转角极限，alim表示车辆加速度极限；步骤S50，按照最优的匹配参数对车辆的状态参数和车辆对乘员的约束系统参数进行调整操作。

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