统计表明，安全气囊与安全带配合使用可有效降低交通事故的伤亡率60%左右。安全气囊控制系统中，安全气囊控制算法至关重要，但现有的安全气囊控制算法一般是针对50百分位的成年人标准状态设计，这种点火控制算法对不使用安全带的工况及其它类型的乘员可能造成不必要的伤害。本课题采用数据融合的方法，在考虑乘员类型基础上对安全气囊点火控制算法及试验验证进行了研究。首先，根据数据融合的基本模型和算法，提出了点火控制算法的数据融合策略，设计了碰撞强度分类算法和乘员头部位移预测算法。碰撞强度分类算法采用安全带状态参数，加速度梯度及加速度时间宽度作为分类指标，利用神经网络算法进行分类；乘员头部位移预测算法中考虑了角度碰撞对乘员的影响，使用双向加速度作为乘员头部预测算法的输入参数，利用基于遗传算法的神经网络对乘员头部位移进行预测，系统根据乘员头部的位移对安全气囊进行点火控制。考虑到乘员头部位移预测法在严重碰撞条件下的不足，在严重碰撞中对安全气囊采用速度变化量算法进行点火控制，避免了采用头部位移预测算法造成的延迟点火情况的发生。其次，针对安全气囊控制器开发的初期验证需要进行大量的试验，开发了基于滑车冲击的安全气囊控制算法验证试验装置。该装置基于碰撞原理，利用摆锤冲击滑车，采用铝质圆筒吸能，模拟碰撞的加速度。对试验装置的实用性进行了验证，且使用该装置对开发的安全气囊控制器进行了初期的试验验证，为下一步安全气囊点火控制器的验证提供了基础。最后，对控制算法进行了台车试验验证。通过四组试验验证了新算法可以准确实现对不使用安全带和使用安全带两种工况下碰撞强度的分类及安全气囊的点火控制。