CN105564436A - 一种高级驾驶辅助系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高级驾驶辅助系统，包括数据采集模块、驾驶行为分析模块、预警级别调整模块和预警模块，数据采集模块包括道路信息采集模块，数据采集模块包括驾驶员信息采集模块，驾驶行为分析模块对数据采集模块采集的数据进行综合评价，由预警级别调整模块动态调整预警模块的预警级别。本发明通过收集驾驶员的行为和生理指标，分析得到驾驶员状态，并结合实时的路况及天气状况，动态的调整ADAS预警级别，能有效提高ADAS预警的及时性。

Description

一种高级驾驶辅助系统

[技术领域]

本发明涉及汽车安全驾驶辅助领域，尤其涉及一种高级驾驶辅助系统。

[背景技术]

汽车高级驾驶辅助系统AdvancedDriverAssistantSystem)简称ADAS，是一种在车辆行驶过程中全程帮助驾驶员的主动安全辅助系统。

高级驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统地运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

传统的ADAS预警系统通常包含数据采集模块与预警模块。数据采集模块通过安装在车上各式各样的传感器，采集到道路视频，使用图像识别算法识别出视频中的车辆、车道线及行人，感知并返回当前路况信息，输入到预警模块；预警模块分析数据采集模块返回的路况信息，判断汽车是否可能发生危险，并进行相应的预警。

例如，专利号为201520746716.6的实用新型公开了一种基于车辆CAN总线和ADAS系统的行车记录装置，行车记录装置包括：CAN总线信息模块，中央处理模块，摄像头，视频解码模块，报警模块，图像显示模块；CAN总线信息模块的输入端与车辆CAN总线连接；CAN总线信息处理模块的输出端、摄像头、视频解码模块、报警模块均与中央处理模块连接；图像显示模块的输入端与视频解码模块的输出端连接。本实用新型可直接获取车辆总线信息，进而获取车辆的实时状态，中央处理模块采用ADAS分析系统，根据车辆状态和摄像头采集的视频图像进行分析，从而能够更准确、实时地进行倒车辅助、车道偏离提醒、行人通过提醒、安全车距行驶提醒。

现有技术的ADAS预警系统，预先判断可能发生的危险，发出提示声音来提醒驾驶员进行相应的减速或车道矫正操作。预警系统通常包含车道偏移预警、前车碰撞预警、行人碰撞预警等功能，预警机制为将车辆出现上述危险所要的时间，与人的反应时间加车辆的反应时间对比，判断是否进行预警。例如：根据传感器返回的数据，系统的计算后，判断出车辆与前车以当前速度行驶，与前车发生碰撞所需的时间为2.0s，驾驶员听到预警后作出减速操作的时间加汽车速度降下来的时间为1.5s的话，系统将不会进行提示，当计算出与前车的碰撞时间小于1.5s时，系统将发出提示音提醒驾驶员减速。

在预警机制中，人的反应时间是不确定的，现有的ADAS系统中，通常有个预警级别可以设置。设置分为两种，一种是由开发人员根据相关统计研究人为的设定固定的预警时间，另一种是可以由用户根据自身的驾驶技术及安全需求，静态的设置ADAS预警级别，即由驾驶员根据对自身驾驶技术及反应力的判断，人为的设定预警时间。

驾驶行为与交通事故的发生有很强的相关性，不同的驾驶员对危险的反应时间不一样，并且随着驾驶时间的增长或是驾驶工况的不同，驾驶员的精神状态也会逐渐发生变化，静态设置ADAS报警级别的预警方式不能随着驾驶行为的变化而调整，若是预警级别设置得过高，频繁的进行危险预警会对驾驶员造成干扰，若是预警级别设置得过低，在遇到危险情况时即使给出了提醒，驾驶员来不及反应，就会出现事故。

[发明内容]

本发明要解决的技术问题是提供一种预警及时性好的高级驾驶辅助系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，一种高级驾驶辅助系统，包括数据采集模块、驾驶行为分析模块、预警级别调整模块和预警模块，数据采集模块包括道路信息采集模块，数据采集模块包括驾驶员信息采集模块，驾驶行为分析模块对数据采集模块采集的数据进行综合评价，由预警级别调整模块动态调整预警模块的预警级别。

以上所述的高级驾驶辅助系统，道路信息采集模块使用摄像头和/或传感器，获取当前路况、天气情况信息。

以上所述的高级驾驶辅助系统，摄像头拍摄车辆前方道路视频，对摄像头返回的视频数据进行图像检测，利用图像算法判断前方的车辆、车道线、以及行人与当前车辆的位置关系；同时也可获得当前的路况及天气情况信息；传感器包括红外传感器和/或雷达传感器，获取当前车辆前方障碍物的信息。

以上所述的高级驾驶辅助系统，驾驶员行为及生理信息采集系统包括驾驶员图像采集设备、生理指标监测智能手环、GPS采集终端、方向盘转角测试仪、档位、油门、制动传感器中的一种或多种。

以上所述的高级驾驶辅助系统，

GPS采集终端获取当前车辆的位置和行驶速度，通过记录设备的启动时间与当前实际时间相减计算出行驶时长；

驾驶员图像采集设备采集驾驶员的图像信息，通过图像处理算法，根据驾驶员的眼动规律和/或行为判断驾驶员是否疲劳；

生理指标监测智能手环采集驾驶员的心率、血压、体温、呼吸频率中的至少一种；

方向盘转角测试仪获取方向盘转动的幅度及频率；

档位、油门、制动传感器获取当前的档位、油门、制动踩踏的位置信息。

以上所述的高级驾驶辅助系统，驾驶行为分析模块对数据采集模块采集的数据使用正交试验设计法、大数据分析方法、机器学习或统计学方法，综合判定驾驶员当前的状态及反应速度，给出驾驶状态综合评分；预警级别调整模块根据驾驶状态综合评分调整预警模块的预警级别。

本发明通过收集驾驶员的行为和生理指标，分析得到驾驶员状态，并结合实时的路况及天气状况，动态的调整ADAS预警级别，能有效提高ADAS预警的及时性。

[附图说明]

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明实施例高级驾驶辅助系统的流程图。

图2是本发明实施例高级驾驶辅助系统的原理框图。

图3是驾驶员生理、行为特征信息表。

[具体实施方式]

本发明实施例的高级驾驶辅助系统包含道路信息采集模块、驾驶行为及生理信息采集模块、驾驶行为分析模块、预警级别调整模块和预警模块。

一、道路信息采集模块：使用摄像头或传感器，检测车辆前方的车道线、车辆、行人及障碍物等以及获得当前路况、天气情况信息。

道路信息采集模块可使用摄像头或者传感器作为采集设备。如使用摄像头，拍摄车辆前方道路视频，对返回的视频数据进行图像检测，利用图像算法判断前方的车辆、车道线、以及行人与当前车辆的位置关系，作为ADAS预警的直接依据。同时也可获得当前的路况及天气情况信息，如道路是否为弯道、天气是晴天还是雨天等，作为驾驶行为分析的重要因素。

使用红外传感器或雷达传感器等传感器，能返回前方障碍物的信息，从而判断车辆在当前路况中的位置关系。

道路信息采集模块采集到的车辆、行人、车道线信息作为ADAS预警的依据，路况及天气信息作为驾驶员行为分析的依据。

二、驾驶行为及生理信息采集模块：通过驾驶员图像采集设备、生理指标监测智能手环、GPS采集终端、方向盘转角测试仪、档位、油门、制动传感器组成的驾驶员行为及生理信息采集系统，实时的采集驾驶员的行为及生理信息。

GPS采集终端：GPS采集终端获取当前车辆的位置和行驶速度，通过记录设备的启动时间与当前实际时间相减计算出行驶时长，作为驾驶员状态判断的影响因素。

驾驶员图像采集设备：可以是一个正对驾驶员的摄像头，采集驾驶员的图像信息，通过图像处理算法，根据驾驶员的眼动规律、行为动作等判断驾驶员的驾驶状态是否疲劳，作为驾驶员状态判断的影响因素。

生理指标监测智能手环：可采集驾驶员的心率、血压、体温、呼吸频率等信息，作为驾驶员状态判断的影响因素。

方向盘转角测试仪：获取方向盘转动的幅度及频率，作为驾驶员状态判断的影响因素。

档位、油门、制动传感器：获取当前的档位情况，油门、制动踩踏的位置情况，作为驾驶员状态判断的影响因素。

三、驾驶行为分析模块：驾驶员对道路环境等信息的主要获取方式是视觉，所以通过分析驾驶员的图像序列，检测驾驶员的眼动规律及行为动作，可以获得驾驶员的精神状态以及判断驾驶员是否在进行打电话、聊天等活动，实现疲劳驾驶检测及不良驾驶行为检测。结合生理指标监测手环检测到的驾驶员心率、血压、体温、呼吸频率以及GPS采集终端反馈的车辆速度、连续行驶时间、天气、路况等信息，对各项指标及指标对应的不同测量情况使用正交试验设计法(或大数据分析方法、机器学习和统计学方法)，综合判定驾驶员当前的状态及反应速度，给出驾驶状态综合评分。

图2列表中的多个指标即为多个因素，每个指标的多种状态即为多个水平。驾驶员的每个状态都包含了下面所有的指标，每个指标不同水平的组合都代表了驾驶员不同的状态。对各种组合给定了相应的分数，即可根据驾驶员的不同状态给出驾驶状态综合评分。

动态ADAS预警模块的预警级别调整模块根据驾驶行为分析模块反馈的驾驶员驾驶状态综合评分，判定驾驶员做出驾驶决策的反应时间，驾驶员驾驶状态综合评分越低，代表其驾驶状态越差或路况及天气情况越差，对应驾驶员做出驾驶决策的反应时间越长，则预警模块预警级别将相应的提高。从而进行动态调整的ADAS预警。

本发明以上实施例由GPS模块、驾驶员图像采集设备、生理指标监测智能手环、方向盘转角测试仪、档位、油门、制动传感器组成了驾驶员行为及生理信息采集系统，将采集到的各指标数据传入驾驶行为分析模块中，与道路信息采集模块中获得的路况及天气信息结合，可获得驾驶员驾驶状态综合评分，根据分数动态地调整ADAS预警级别，并进行预警，提高预警的及时性。

Claims (6)

1.一种高级驾驶辅助系统，包括数据采集模块和预警模块，数据采集模块包括道路信息采集模块，其特征在于，包括驾驶行为分析模块和预警级别调整模块，数据采集模块包括驾驶员信息采集模块，驾驶行为分析模块对数据采集模块采集的数据进行综合评价，由预警级别调整模块动态调整预警模块的预警级别。

2.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其特征在于，道路信息采集模块使用摄像头和/或传感器，获取当前路况、天气情况信息。

3.根据权利要求2所述的高级驾驶辅助系统，其特征在于，摄像头拍摄车辆前方道路视频，对摄像头返回的视频数据进行图像检测，利用图像算法判断前方的车辆、车道线、以及行人与当前车辆的位置关系；同时也可获得当前的路况及天气情况信息；传感器包括红外传感器和/或雷达传感器，获取当前车辆前方障碍物的信息。

4.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其特征在于，驾驶员行为及生理信息采集系统包括驾驶员图像采集设备、生理指标监测智能手环、GPS采集终端、方向盘转角测试仪、档位、油门、制动传感器中的一种或多种。

5.根据权利要求4所述的高级驾驶辅助系统，其特征在于，

GPS采集终端获取当前车辆的位置和行驶速度，通过记录设备的启动时间与当前实际时间相减计算出行驶时长；

驾驶员图像采集设备采集驾驶员的图像信息，通过图像处理算法，根据驾驶员的眼动规律和/或行为判断驾驶员是否疲劳；

生理指标监测智能手环采集驾驶员的心率、血压、体温、呼吸频率中的至少一种；

方向盘转角测试仪获取方向盘转动的幅度及频率；

档位、油门、制动传感器获取当前的档位、油门、制动踩踏的位置信息。

6.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其特征在于，驾驶行为分析模块对数据采集模块采集的数据使用正交试验设计法、大数据分析方法、机器学习或统计学方法，综合判定驾驶员当前的状态及反应速度，给出驾驶状态综合评分；预警级别调整模块根据驾驶状态综合评分调整预警模块的预警级别。