CN106073723A - 一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 - Google Patents
一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106073723A CN106073723A CN201610438695.0A CN201610438695A CN106073723A CN 106073723 A CN106073723 A CN 106073723A CN 201610438695 A CN201610438695 A CN 201610438695A CN 106073723 A CN106073723 A CN 106073723A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chromosome
- driver
- blood sugar
- sugar concentration
- blood glucose
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
- A61B5/221—Ergometry, e.g. by using bicycle type apparatus
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
- A63F13/80—Special adaptations for executing a specific game genre or game mode
- A63F13/803—Driving vehicles or craft, e.g. cars, airplanes, ships, robots or tanks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
- G06N3/123—DNA computing
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- A63F2300/00—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game
- A63F2300/80—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game specially adapted for executing a specific type of game
- A63F2300/8017—Driving on land or water; Flying
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physiology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
本发明公开了一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统,属于信号处理技术领域,其包括输入模块:输入血糖浓度预警范围、驾驶员的指尖温度x和驾驶员测量指尖所在手掌把持方向盘的握力c;运算模块:读取输入模块中把持方向盘握力c和指尖温度x,代入由基因编程方法确立的数学模型中,计算血糖浓度值y;逻辑判断模块:接收运算模块的计算结果,判断血糖浓度值y是否在血糖浓度预警范围内;如果不在血糖浓度预警范围内,则发出控制信息;输出模块:接收逻辑判断模块的控制信息并发出驱动信号。采用此控制系统能够使驾驶员的血糖浓度维持在血糖浓度预警范围内,从而避免驾驶员在驾驶的过程中由于血糖问题引发不适而导致的交通事故。
Description
技术领域
本发明属于信号处理方法与装置技术领域,具体涉及一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统。
背景技术
随着人们生活节奏不断加快,工作等压力愈来愈大,糖尿病等代谢性疾病也快速增多,已成为威胁群众生命健康的公共卫生问题。自1980年第一次流行病学调查至今,我国糖尿病患病率从不足1%增至11.6%,总人数超过9200万,糖尿病前期患病率更是高达50.1%。而《中国居民营养与慢性病状况报告(2015年)》显示我国18岁以上居民糖尿病知晓率仅为36.1%,治疗率为33.4%。
相关文献普遍认为,与正常驾驶员相比,患有糖尿病的驾驶员发生交通事故的风险增加12%~19%。另有数据显示。1型糖尿病驾驶员发生交通事故的风险是正常驾驶员的两倍还要多。因此,对这类人群驾驶过程中血糖进行实时监测,并合理进行调控,对于减少此类交通隐患具有重大意义。
现有的辅助驾驶系统主要是通过控制车身稳定性或在极端情况下代替驾驶员进行一些操作等(刹车、巡航等),此驾驶系统虽然可以在一定程度上避免糖尿病人群由于丧失判断力而对周围车辆和人群造成伤害,但不能解除糖尿病并发症对驾驶员自身的危害。因此,开发一种针对糖尿病人的驾驶辅助系统,在确保糖尿病人自身健康不受损害的前提下,确保道路交通安全,更具有现实意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统,能够实时调节驾驶员的血糖浓度,避免糖尿病并发症引发的交通事故。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案是:发明一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)读取血糖浓度预警范围;
(2)实时同时读取驾驶员的指尖温度x和测量指尖所在手掌把持方向盘的握力c;
(3)将步骤(2)中驾驶员把持方向盘的握力c和指尖温度x代入由基因编程方法确立的数学模型中,计算出驾驶员的血糖浓度值y;
(4)判断y是否在步骤(1)的血糖浓度范围内,如果y在血糖浓度预警范围内,则无控制信号输出;如果y不在血糖浓度预警范围内,则输出控制信号;
(5)重复执行步骤(2)~(4),直至驾驶结束,并记录该驾驶员的初次使用时间。
优选的,数学模型的确立步骤:
a、生成染色体:染色体由头部和尾部组成,头部的各基因位随机写入运算符,尾部的各基因位随机写入代表驾驶员把持方向盘握力的c或者代表指尖温度的x构成终结符;改变基因位的内容生成不同的染色体,当染色体的数量达到N时,终止生成操作,将生成的染色体作为初始种群;
b、构建染色体的表达式树:初始种群中各染色体由其头部的运算符和尾部的终结符按基因位构成表达式树;
c、进行M次以上检测驾驶员的毛细血管血糖浓度y0,每次同时检测指尖温度x和把持方向盘的握力c,形成当年基准;
d、将每次检测的x和c代入步骤(b)中一染色体对应的表达式,计算血糖浓度值y,然后计算该染色体的适应度值:
其中
||·||∞表示无穷范数
yi表示利用第i次检测的x和c计算的血糖浓度
y0i表示第i次测量的毛细血管血糖浓度值
e、重复步骤d,直至计算完步骤a初始种群中各染色体的适应度值,选最小的适应度值对应的染色体作为当代最优染色体;
f、对步骤a初始种群中的各染色体进行选择、交叉和变异操作产生新的染色体种群,重复步骤d和e,并与上一代最优染色体的适应度值比较,如果大于,则保留上代最优染色体和其最小适应度值;如果小于,则由当代最优染色体作为最优染色体,并记录其适应度值;
g、重复步骤f,直至进化代数达到Z次,由最优染色体的表达式作为该驾驶员的数学模型。
优选的,步骤a中20≤N≤200,步骤c中M≥30,步骤g中Z≥60。
优选的,当同一驾驶员再次驾驶时,计算此次与初次使用之间的时间t,若t≥1年时,对该驾驶员检测L次毛细血管血糖浓度,每次同时检测指尖温度和手把持方向盘的握力,与上一年的基准值共同作为当年基准值,重复d、e、f和g,对数学模型进行校准,并将校准时间作为初次使用时间。
优选的,L≥3。
本发明还提供了一种辅助糖尿病人驾驶的控制系统,其特征在于:包括
输入模块:输入血糖浓度预警范围、驾驶员的指尖温度x和驾驶员测量指尖所在手掌把持方向盘的握力c;
运算模块:读取输入模块中的把持方向盘的握力c和指尖温度x,代入由基因编程方法确立的数学模型中,计算出驾驶员的血糖浓度值y;
逻辑判断模块:接收运算模块的计算结果,判断血糖浓度值y是否在血糖浓度预警范围内;如果不在血糖浓度预警范围内,则发出控制信息;
输出模块:接收逻辑判断模块的控制信息,对外围驱动机构发出驱动信号。
优选的,运算模块中数学模型的确立步骤:
a、生成染色体:染色体由头部和尾部组成,头部的各基因位随机写入运算符,尾部的各基因位随机写入代表驾驶员把持方向盘握力的c或者代表指尖温度的x构成终结符;改变基因位的内容生成不同的染色体,当染色体的数量达到N时,终止生成操作,将生成的染色体作为初始种群;
b、构建染色体的表达式树:初始种群中各染色体由其头部的运算符和尾部的终结符按基因位构成表达式树;
c、进行M次以上检测驾驶员的毛细血管血糖浓度y0,每次同时检测指尖温度x和把持方向盘的握力c,形成当年基准;
d、将每次检测的x和c代入步骤(b)中一染色体对应的表达式,计算血糖浓度值y,然后计算该染色体的适应度值:
其中
||·||∞表示无穷范数
yi表示利用第i次检测的x和c计算的血糖浓度
y0i表示第i次测量的毛细血管血糖浓度值
e、重复步骤d,直至计算完步骤a初始种群中各染色体的适应度值,选最小的适应度值对应的染色体作为当代最优染色体;
f、对步骤a初始种群中的各染色体进行选择、交叉和变异操作产生新的染色体种群,重复步骤d和e,并与上一代最优染色体的适应度值比较,如果大于,则保留上代最优染色体和其最小适应度值;如果小于,则由当代最优染色体作为最优染色体,并记录其适应度值;
g、重复步骤f,直至进化代数达到Z次,由最优染色体的表达式作为该驾驶员的数学模型。
优选的,步骤a中20≤N≤200,步骤c中M≥30,步骤g中Z≥60。
优选的,当同一驾驶员再次驾驶时,计算此次与初次使用之间的时间t,若t≥1年时,对该驾驶员检测L次毛细血管血糖浓度,每次同时检测指尖温度和手把持方向盘的握力,与上一年的基准值共同作为当年基准值,重复d、e、f和g,对数学模型进行校准,并将校准时间作为初次使用时间。
优选的,L≥3。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明通过实时检测驾驶员的指尖温度x和测量指尖所在手掌把持方向盘的握力c,判定其血糖浓度是否在预警范围内,如果高于其上限,说明驾驶员的血糖浓度过高,则发出控制信号,对驾驶员注射胰岛素,使血糖浓度降回预警范围;如果低于其下限,则说明驾驶员的血糖浓度过低,则发出对驾驶员进补葡萄糖的信号,使血糖浓度上升至预警范围;如果血糖浓度值位于预警范围内,则没有控制信号,仍然维持驾驶员的目前状态,避免糖尿病急性并发症的发生,不仅减少了交通事故的发生率,还大大降低疾病对驾驶员身体的损害。
2、通过基因编程的方法建立能反应驾驶员把持方向盘的握、血糖浓度和指尖温度之间关系的数学模型,技术成熟,便于实现。
3、通过建立含有20条以上染色体的初始种群、变异次数,以及初始的毛细血管血糖检测次数,能够拟合出更能反应驾驶员把持方向盘的握力、血糖浓度和指尖温度之间关系的数学模型,从而提高血糖浓度计算的精确度,使系统更好地为驾驶员服务。
4、本发明通过调节驾驶员体内的血糖浓度,避免糖尿病急性并发症的发生,不仅减少了交通事故的发生率,还大大降低疾病对驾驶员身体的损害,对糖尿病人群具有重要的现实意义,便于推广应用。
附图说明
图1是本发明的程序流程图;
图2是染色体结构示意图;
图3是图2中染色体的表达式树。
附图标记为:1、输入模块;2、运算模块;3、逻辑判断模块;4、输出模块。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
如图1所示,本发明中设置了输入模块1、运算模块2、逻辑判断模块3和输出模块4。其中,输入模块1主要是接收温度传感器检测的指尖温度x和压力传感器检测的把持方向盘的握力c等外围输入信号,并将接收的输入信号提供给运算模块2,同时为逻辑判断模块3提供血糖浓度预警范围,作为比对基准。运算模块2主要是读取输入模块1中的把持方向盘的握力c和指尖温度x,代入由基因编程方法确立的数学模型中,计算出驾驶员的血糖浓度值y;逻辑判断模块3则是接收运算模块2的计算结果,判断血糖浓度值y是否在血糖浓度预警范围内;如果高于血糖浓度预警范围的上限值,则发出第一控制信息,通过输出模块4发出对驾驶员注射胰岛素的信号;如果低于血糖浓度预警范围的下限值,则发出第二控制信息,通过输出模块4发出对驾驶员进补葡萄糖的信号;如果刚好位于血糖浓度预警范围内,则无控制信号输出。输出模块4主要是接收逻辑判断模块3的控制信息,对外围的驱动机构发出驱动信号。
上述运算模块2中计算所用的数学模型是依据如下方法取得的:
a、生成染色体:染色体由头部和尾部组成,头部的各基因位随机写入运算符,尾部的各基因位随机写入代表驾驶员把持方向盘握力的c或者代表指尖温度的x构成终结符;改变基因位的内容生成不同的染色体,当染色体的数量达到N时,终止生成操作,将生成的染色体作为初始种群,例如其中一染色体如图2所示;
b、构建染色体的表达式树:初始种群中各染色体由其头部的运算符和尾部的终结符分别按基因位从左到右的顺序逐位读取,并按层次顺序构成表达式数构成表达式树,图2所示染色体的表达式树如图3所示,其对应的表达式为:
c、进行30次以上检测使用者的毛细血管血糖浓度y0,每次同时检测指尖温度x和把持方向盘的握力c,形成当年基准;
d、将每次检测的x和c代入步骤(b)中一染色体对应的表达式,计算血糖浓度值y,计算与测量值y0的偏差,取该染色体中偏差最大值作为该染色体的适应度值:
其中
||·||∞表示无穷范数
yi表示利用第i次检测的x计算的血糖浓度
y0i表示第i次测量的毛细血管血糖浓度值
e、重复步骤d,直至计算完步骤a初始种群中各染色体的适应度值,选最小的适应度值对应的染色体作为当代最优染色体;
f、对步骤a初始种群中各染色体进行选择、交叉和变异操作产生新的染色体种群,为了简化迭代程序,选择优选为轮盘赌选择算子,交叉优选为两点交叉,交叉概率为0.6≤Pc≤1,变异优选为单点变异,变异概率为0.005≤Pm≤0.05,重复步骤d和e,并与上一代最优染色体的适应度值比较,如果大于,则保留上代最优染色体和其最小适应度;如果小于,则由当代最优染色体作为最优染色体,并记录其适应度值;
g、重复步骤f,直至进化代数达到20代以上染色体,由最优染色体的表达式作为该驾驶员的数学模型。
随着使用时间的延长,为了使计算所依据的数学模型能得到较好的校准,当同一驾驶员再次驾驶时,计算此次与初次使用之间的时间t,若t≥1年时,对该驾驶员检测3次以上毛细血管血糖浓度,每次同时检测指尖温度和把持方向盘的握力,与上一年的基准值共同作为当年基准值,重复d、e、f和g,对数学模型进行校准,并以校准时间作为初次使用时间。
本发明的工作过程如下:
在驾驶员驾驶的过程中,通过安装在方向盘的温度传感器和压力传感器实时读取驾驶员的指尖温度x和检测指尖所在手掌把持方向盘的握力c,此处系统虽然可以两侧测量,只需读取一侧的指尖温度和把持方向盘的握力,读取侧可以根据驾驶员操作习惯由驾驶员设定;运算模块2根据驾驶员的指尖温度x和手握方向盘的力量c,计算出驾驶员的血糖浓度值y;逻辑判断模块3判断y是否在步骤(1)的血糖浓度范围内,如果y高于血糖浓度预警范围的上限值,则发出第一控制信息,让输出模块4发出给驾驶员注射胰岛素的信号;如果y低于血糖浓度预警范围的下限值,则发出第二控制信息,则让输出模块4发出给驾驶员进补葡萄糖的信号;如果刚好位于血糖浓度预警范围内,则无控制信号输出。如此使驾驶员体内的葡萄糖浓度始终处于血糖浓度预警范围内,使其血糖正常,直至驾驶结束。
此系统已对26名在指定路段进行驾驶的驾驶员测试,对于每位驾驶员每隔5分钟测量一次中指指尖的毛细血管血糖浓度和中指指尖温度以及把持方向盘的握力c,然后利用该系统计算的指尖血糖浓度进行对比,秩和检验的统计结果显示,毛细血管血糖浓度与利用基因编程方法取得的血糖浓度无显著差异(P>0.05),因此使用该系统监测驾驶员驾驶过程中的血糖浓度可以认同于利用指尖测量毛细血管血糖浓度。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作其它形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以组合、变更或改型均为本发明的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)读取血糖浓度预警范围;
(2)实时同时读取驾驶员的指尖温度x和测量指尖所在手掌把持方向盘的握力c;
(3)将步骤(2)中驾驶员把持方向盘的握力c和指尖温度x代入由基因编程方法确立的数学模型中,计算出驾驶员的血糖浓度值y;
(4)判断y是否在步骤(1)的血糖浓度范围内,如果y在血糖浓度预警范围内,则无控制信号输出;如果y不在血糖浓度预警范围内,则输出控制信号;
(5)重复执行步骤(2)~(4),直至驾驶结束,并记录该驾驶员的初次使用时间。
2.根据权利要求1所述的辅助糖尿病人驾驶的控制方法,其特征在于:数学模型的确立步骤:
a、生成染色体:染色体由头部和尾部组成,头部的各基因位随机写入运算符,尾部的各基因位随机写入代表驾驶员把持方向盘握力的c或者代表指尖温度的x构成终结符;改变基因位的内容生成不同的染色体,当染色体的数量达到N时,终止生成操作,将生成的染色体作为初始种群;
b、构建染色体的表达式树:初始种群中各染色体由其头部的运算符和尾部的终结符按基因位构成表达式树;
c、进行M次以上检测驾驶员的毛细血管血糖浓度y0,每次同时检测指尖温度x和把持方向盘的握力c,形成当年基准;
d、将每次检测的x和c代入步骤(b)中一染色体对应的表达式,计算血糖浓度值y,然后计算该染色体的适应度值:
其中
||·||∞表示无穷范数
yi表示利用第i次检测的x和c计算的血糖浓度
y0i表示第i次测量的毛细血管血糖浓度值
e、重复步骤d,直至计算完步骤a初始种群中各染色体的适应度值,选最小的适应度值对应的染色体作为当代最优染色体;
f、对步骤a初始种群中的各染色体进行选择、交叉和变异操作产生新的染色体种群,重复步骤d和e,并与上一代最优染色体的适应度值比较,如果大于,则保留上代最优染色体和其最小适应度值;如果小于,则由当代最优染色体作为最优染色体,并记录其适应度值;
g、重复步骤f,直至进化代数达到Z次,由最优染色体的表达式作为该驾驶员的数学模型。
3.根据权利要求2所述的辅助糖尿病人驾驶的控制方法,其特征在于:步骤a中20≤N≤200,步骤c中M≥30,步骤g中Z≥60。
4.根据权利要求1至3任一所述的辅助糖尿病人驾驶的控制方法,其特征在于:当同一驾驶员再次驾驶时,计算此次与初次使用之间的时间t,若t≥1年时,对该驾驶员检测L次毛细血管血糖浓度,每次同时检测指尖温度和手把持方向盘的握力,与上一年的基准值共同作为当年基准值,重复d、e、f和g,对数学模型进行校准,并将校准时间作为初次使用时间。
5.根据权利要求4所述的辅助糖尿病人驾驶的控制方法,其特征在于:L≥3。
6.一种辅助糖尿病人驾驶的控制系统,其特征在于:包括
输入模块:输入血糖浓度预警范围、驾驶员的指尖温度x和驾驶员测量指尖所在手掌把持方向盘的握力c;
运算模块:读取输入模块中的把持方向盘握力c和指尖温度x,代入由基因编程方法确立的数学模型中,计算出驾驶员的血糖浓度值y;
逻辑判断模块:接收运算模块的计算结果,判断血糖浓度值y是否在血糖浓度预警范围内;如果不在血糖浓度预警范围内,则发出控制信息;
输出模块:接收逻辑判断模块的控制信息,对外围驱动机构发出驱动信号。
7.根据权利要求6所述的辅助糖尿病人驾驶的控制系统,其特征在于:运算模块中数学模型的确立步骤:
a、生成染色体:染色体由头部和尾部组成,头部的各基因位随机写入运算符,尾部的各基因位随机写入代表驾驶员把持方向盘握力的c或者代表指尖温度的x构成终结符;改变基因位的内容生成不同的染色体,当染色体的数量达到N时,终止生成操作,将生成的染色体作为初始种群;
b、构建染色体的表达式树:初始种群中各染色体由其头部的运算符和尾部的终结符按基因位构成表达式树;
c、进行M次以上检测驾驶员的毛细血管血糖浓度y0,每次同时检测指尖温度x和把持方向盘的握力c,形成当年基准;
d、将每次检测的x和c代入步骤(b)中一染色体对应的表达式,计算血糖浓度值y,然后计算该染色体的适应度值:
其中
||·||∞表示无穷范数
yi表示利用第i次检测的x和c计算的血糖浓度
y0i表示第i次测量的毛细血管血糖浓度值
e、重复步骤d,直至计算完步骤a初始种群中各染色体的适应度值,选最小的适应度值对应的染色体作为当代最优染色体;
f、对步骤a初始种群中的各染色体进行选择、交叉和变异操作产生新的染色体种群,重复步骤d和e,并与上一代最优染色体的适应度值比较,如果大于,则保留上代最优染色体和其最小适应度值;如果小于,则由当代最优染色体作为最优染色体,并记录其适应度值;
g、重复步骤f,直至进化代数达到Z次,由最优染色体的表达式作为该驾驶员的数学模型。
8.根据权利要求7所述的辅助糖尿病人驾驶的控制系统,其特征在于:步骤a中20≤N≤200,步骤c中M≥30,步骤g中Z≥60。
9.根据权利要求5至8任一所述的辅助糖尿病人驾驶的控制系统,其特征在于:当同一驾驶员再次驾驶时,计算此次与初次使用之间的时间t,若t≥1年时,对该驾驶员检测L次毛细血管血糖浓度,每次同时检测指尖温度和手把持方向盘的握力,与上一年的基准值共同作为当年基准值,重复d、e、f和g,对数学模型进行校准,并将校准时间作为初次使用时间。
10.根据权利要求9所述的辅助糖尿病人驾驶的控制系统,其特征在于:L≥3。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610438695.0A CN106073723A (zh) | 2016-06-20 | 2016-06-20 | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 |
CN201710418468.6A CN107198526B (zh) | 2016-06-20 | 2017-06-06 | 一种辅助驾驶的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610438695.0A CN106073723A (zh) | 2016-06-20 | 2016-06-20 | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106073723A true CN106073723A (zh) | 2016-11-09 |
Family
ID=57235824
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610438695.0A Pending CN106073723A (zh) | 2016-06-20 | 2016-06-20 | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 |
CN201710418468.6A Active CN107198526B (zh) | 2016-06-20 | 2017-06-06 | 一种辅助驾驶的方法及系统 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710418468.6A Active CN107198526B (zh) | 2016-06-20 | 2017-06-06 | 一种辅助驾驶的方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN106073723A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107198526A (zh) * | 2016-06-20 | 2017-09-26 | 山东理工大学 | 一种辅助驾驶的方法及系统 |
CN107499312A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-12-22 | 孙兴利 | 一种监测驾驶员危险驾驶状态的装置 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109263708A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-25 | 北京长城华冠汽车技术开发有限公司 | 转向盘和驾驶系统 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101746269B (zh) * | 2010-01-08 | 2013-04-03 | 东南大学 | 基于软计算的疲劳驾驶融合检测方法 |
CN103462618A (zh) * | 2013-09-04 | 2013-12-25 | 江苏大学 | 一种基于转向盘转角特性的汽车驾驶员疲劳检测方法 |
CN104867164A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-08-26 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种基于遗传算法的矢量量化码书设计方法 |
CN106073723A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-09 | 山东理工大学 | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 |
-
2016
- 2016-06-20 CN CN201610438695.0A patent/CN106073723A/zh active Pending
-
2017
- 2017-06-06 CN CN201710418468.6A patent/CN107198526B/zh active Active
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107198526A (zh) * | 2016-06-20 | 2017-09-26 | 山东理工大学 | 一种辅助驾驶的方法及系统 |
CN107499312A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-12-22 | 孙兴利 | 一种监测驾驶员危险驾驶状态的装置 |
CN107499312B (zh) * | 2017-08-04 | 2019-03-08 | 孙兴利 | 一种监测驾驶员危险驾驶状态的装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107198526A (zh) | 2017-09-26 |
CN107198526B (zh) | 2020-12-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20160256114A1 (en) | Non-invasive blood sugar measuring method and fingertip measuring probe | |
CN106073723A (zh) | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制方法与系统 | |
Parkes et al. | A new consensus error grid to evaluate the clinical significance of inaccuracies in the measurement of blood glucose. | |
US8693942B1 (en) | Method and apparatus for evaluating educational performance | |
CN100448392C (zh) | 用于从自监控数据估计糖尿病中血糖控制的方法,系统,和计算机程序产品 | |
CN108961879B (zh) | 一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与系统 | |
CN103025242B (zh) | 确保关于平均餐前和餐后葡萄糖差值消息传递的统计功效的方法、系统和装置 | |
CN102136027A (zh) | 糖尿病管理单元、方法和系统 | |
CN104207791A (zh) | 一种疲劳驾驶检测方法 | |
CN101499301A (zh) | 根据生命体征参数实时调节输出的多媒体装置及方法 | |
CN107714049A (zh) | 基于多信息融合的无创血糖检测方法、系统以及装置 | |
CN107198509A (zh) | 基于表面肌电的特征提取方法及系统 | |
CN205015889U (zh) | 一种基于卷积神经元网络的中医舌诊模型的确定系统 | |
CN109620124A (zh) | 一种校园视力监测系统 | |
Clarke et al. | Evaluation of a new reflectance photometer for use in home blood glucose monitoring | |
Dini et al. | Information as intervention: how Georgia used vaccination coverage data to double public sector vaccination coverage in seven years | |
CN106080739A (zh) | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制器 | |
CN107198508A (zh) | 康复度排序方法及复合式交互训练系统 | |
CN201150530Y (zh) | 头位倾斜自动测量仪 | |
CN104101452A (zh) | 医用止血钳夹持力测量装置和测量方法 | |
CN106004976A (zh) | 一种辅助糖尿病人驾驶的控制装置 | |
TWI378807B (en) | Method for determining insulin injection quantity | |
CN107847791B (zh) | 指导适合性判定装置、系统、方法以及记录介质 | |
CN107808698A (zh) | 一种柔性针穿刺软组织的力学及弯曲变形建模方法 | |
CN204680294U (zh) | 急救教学记录装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20161109 |