一名乘客在地铁弯道站台跌落轨道，因卡在列车与站台之间的缝隙中。法医调查采用了激光雷达扫描、动态仿真和虚拟现实集成工作流程来确定原因。团队使用Leica RTC360捕捉车站和车厢模型的精确几何形状，为严格的技术分析奠定了基础。
技术工作流程：扫描、仿真和可见性分析 🚇
过程始于使用Leica RTC360进行激光雷达扫描，生成车站和特定车厢的高精度点云。数据在Autodesk ReCap中处理，以对齐和清理场景。随后，将几何形状导入Simulia进行列车摇摆的动态仿真。模型包括负载、速度和轨道曲率参数。结果显示，由于弯道动力学，车厢的瞬时摆动将间隙瞬间增大到临界值。最后，在Unity中重建场景，分析驾驶员的可见性和乘客视角的实际距离，确认在该瞬间间隙超过了建筑安全极限。
技术教训与动态仿真的价值 ⚙️
此案例表明，站台的静态间隙并非唯一风险因素。列车的动态摆动可能在瞬间放大危险空间。结合3D扫描、Simulia仿真和Unity可见性分析，使专家不仅能记录场景，还能数学证明安全余量是如何被超越的。这是一种可复现的方法，适用于任何几何形状和运动是关键因素的交通基础设施事故调查。
是否可以使用集成到法医场景3D模型中的有限元仿真技术，精确建模人体在跌落弯道站台边缘时的冲击和压缩动力学？
(附注：在场景分析中，每个比例尺都是无名的小英雄。)