用于乘客约束装置的参数自动标定的方法和设备与流程

技术特征：
1.一种用于乘客约束装置的参数自动标定的方法，所述方法包括以下步骤：s1：针对所使用的触发响应算法，提供潜在影响乘客约束装置的触发有效性的待标定参数组的推荐取值；s2：在使用待标定参数组的推荐取值的情况下对乘客约束装置进行仿真碰撞测试；s3：借助评估指标在触发有效性方面评估仿真结果；以及s4：根据评估结果预测待标定参数组的能够使触发有效性最大化的新推荐取值。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待标定参数组包括：用于仿真碰撞测试的碰撞信号的信号处理参数、触发响应算法的启动时刻、触发阈值函数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述评估指标包括：乘客约束装置的期望触发时刻、信号区分度指标和信号鲁棒性指标。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述步骤s3包括：将仿真结果输入到预训练的排序模型中，借助预训练的排序模型按照评估指标为仿真结果对应的所述推荐取值提供分数。5.根据权利要4所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：借助标注工具对待标定参数组的推荐取值的分数进行调整；以及将待标定参数组的具有调整的分数的推荐取值作为训练数据对排序模型进行再训练。6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述排序模型是l2r模型、尤其lambdamart模型。7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，所述排序模型按照如下步骤进行预训练：提供乘客约束装置的触发响应算法作为查询项，提供借助待标定参数组的不同推荐取值的仿真结果作为文档；对查询项下的各个文档的触发有效性进行标注；以及将带有标注信息的“查询项-文档对”作为训练数据对排序模型进行训练。8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其中，所述步骤s4包括：借助机器学习算法、尤其贝叶斯优化算法基于待标定参数组的推荐取值的得分情况估计出能够使分数满足预设条件的新推荐取值。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述步骤s4包括：将待标定参数组的推荐取值以及从所述推荐取值到评估指标的映射作为已知观测数据；基于已知观测数据拟合出待标定参数组的所述推荐取值与评估指标之间的目标函数的置信分布；以及借助目标函数的置信分布搜索全局最优解作为待标定参数组的新推荐取值。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，在所述方法中：针对不同的触发响应算法、尤其点火算法分别提供待标定参数组的不同的推荐取值，所述触发响应算法包括前碰算法、后碰算法和侧碰算法；针对所述触发响应算法中的主触发响应算法和辅助触发响应算法提供级联的推荐取值；和/或针对不同的触发响应算法选择用于仿真碰撞测试的不同碰撞信号和/或不同的评估指
标。11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：判断是否满足标定终止条件，在满足标定终止条件的情况下输出待标定参数组的当前的推荐取值，其中，所述终止条件包括达到预设的标定循环步数。12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，所述乘客约束装置包括安全气囊、安全带预紧装置和可充气座椅靠背装置。13.一种用于乘客约束装置的自动标定的设备(1)，所述设备(1)用于执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法，所述设备(1)包括：提供模块(10)，其配置成能够针对所使用的触发响应算法，提供潜在影响乘客约束装置的触发有效性的待标定参数组的推荐取值；仿真模块(20)，其配置成能够在使用所述推荐取值的情况下对乘客约束装置进行仿真碰撞测试；评估模块(30)，其配置成能够借助评估指标在触发有效性方面评估仿真结果；以及预测模块(40)，其配置成能够根据评估结果预测待标定参数组的能够使触发有效性最大化的新推荐取值。14.一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序用于在被计算机执行时实施根据权利要求1至12中任一项所述的方法。

技术总结
本发明涉及车辆用辅助约束装置的安全测试领域。本发明涉及一种用于乘客约束装置的参数自动标定的方法，所述方法包括以下步骤：S1：针对所使用的触发响应算法，提供潜在影响乘客约束装置的触发有效性的待标定参数组的推荐取值；S2：在使用推荐取值的情况下对乘客约束装置进行仿真碰撞测试；S3：借助评估指标在触发有效性方面评估仿真结果；以及，S4：根据评估结果预测待标定参数组的能够使触发有效性最大化的新推荐取值。本发明还涉及一种用于乘客约束装置的参数自动标定的设备和一种计算机程序产品。本发明旨在通过自动参数推荐机制替代传统的人工迭代调参，由此在加快标定进程的同时提高参数取值选择的准确性。同时提高参数取值选择的准确性。同时提高参数取值选择的准确性。


技术研发人员：程泽 裴紫嵘 陈嘉玮 王永 张力 管婕
受保护的技术使用者：罗伯特
技术研发日：2021.07.27
技术公布日：2023/2/6