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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);长三角哈特机器人产业技术研究院申请的专利乘员损伤预测模型的生成方法、乘员损伤预测方法及装置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：CN116484627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310479320.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权乘员损伤预测模型的生成方法、乘员损伤预测方法及装置是由杨娜;刘起;王剑锋;王楚晴;郑豪设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本乘员损伤预测模型的生成方法、乘员损伤预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供乘员损伤预测模型的生成方法、乘员损伤预测方法及装置，所述生成方法包括以下步骤：生成多个自动驾驶汽车乘员碰撞仿真模型；基于真实的车辆碰撞特性曲线生成多条参数化仿真碰撞特性曲线；使用参数化仿真碰撞特性曲线对自动驾驶汽车乘员碰撞仿真模型进行碰撞过程仿真，建立自动驾驶汽车乘员损伤数据库；使用现有的传统汽车乘员损伤数据库对预训练模型进行预训练；使用自动驾驶汽车乘员损伤数据库对预训练模型进行正式训练，得到乘员损伤预测模型。本申请的技术方案在传统汽车乘员损伤预测模型的基础上融入自动驾驶汽车特有乘坐方案的碰撞特性，能够对自动驾驶汽车的乘员损伤情况进行精确预测。

本发明授权乘员损伤预测模型的生成方法、乘员损伤预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种乘员损伤预测模型的生成方法，所述乘员损伤预测模型用于对自动驾驶汽车发生碰撞时的乘员损伤情况进行预测，其特征在于，包括以下步骤： S1，构建多个自动驾驶汽车乘坐方案并生成多个自动驾驶汽车乘员碰撞仿真模型； S2，基于真实的车辆碰撞特性曲线生成多条参数化仿真碰撞特性曲线； S3，使用各条所述参数化仿真碰撞特性曲线对各个所述自动驾驶汽车乘员碰撞仿真模型进行碰撞过程仿真，基于仿真结果建立自动驾驶汽车乘员损伤数据库； S4，构建预训练模型并使用现有的传统汽车乘员损伤数据库进行预训练； S5，使用所述自动驾驶汽车乘员损伤数据库对经过预训练的所述预训练模型进行正式训练，得到所述乘员损伤预测模型； 步骤S2进一步包括以下步骤： S21，获取至少一条真实的车辆碰撞特性曲线； S22，对每一条真实的车辆碰撞特性曲线，依次执行以下步骤： S221，基于特定身体部位的动力学响应特性判据确定用于替换该条真实的车辆碰撞特性曲线的参数化近似碰撞特性曲线，其中，所述参数化近似碰撞特性曲线的参数包括碰撞脉冲峰值和碰撞持续时间， S222，对所述参数化近似碰撞特性曲线进行正交化设计，得到与该条真实的车辆碰撞特性曲线对应的多条参数化仿真碰撞特性曲线，具体为以所述参数化近似碰撞特性曲线为基准，分别按照一定的取值间隔对参数进行拓展，正交设计生成多条参数化仿真碰撞特性曲线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海);长三角哈特机器人产业技术研究院，其通讯地址为：264200 山东省威海市文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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