CN106114516A - 一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，包括车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统、车载系统、自适应检测系统、驾驶愤怒情绪识别系统以及预警提示系统。本发明从多个方面实时监测驾驶人愤怒驾驶时所表现出来的普遍行为，消除了驾驶人个体差异性对愤怒监测和识别的影响，精确度较高，准确性较好。同时当驾驶人出现愤怒驾驶行为时，装置以不同级别的、个性化录制的语音预警形式对其进行实时干预，从而解决了传统的以心理训练为主要手段的普遍性低、耗时长的干预难题，大大降低了愤怒驾驶所带来的安全隐患。

Description

一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置

技术领域

本发明涉及汽车辅助安全电子装置领域，具体是一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置。

背景技术

近年来，伴随着社会经济的快速发展，机动车保有量呈现连续快速增长的趋势，交通压力越来越大，“路怒症”作为一种频发的现象已经成为了世界通病。交通拥堵、不合理的交通安全管控措施、他人的不文明驾驶行为等都会诱发驾驶人的愤怒情绪，并且愤怒情绪会进一步导致驾驶人攻击性驾驶，如辱骂他人、疯狂鸣笛、阻碍其它车辆的行驶、猛打方向盘、突然加速或刹车等粗暴的驾车行为。这些因愤怒而出现的攻击性驾驶行为严重危害着道路安全，驾驶人愤怒情绪应受到及时的监测以及进一步的管控和干预。

对于驾驶人愤怒情绪的监测和识别，以往研究主要着重于驾驶人生理信号、面部特征信号和行为信息方面。尽管生理信号和面部特征更能准确地反映驾驶人情绪状态，但可操作性低，甚至对驾驶人产生一定的干扰。而对于驾驶人愤怒情绪下的行为信息的研究，美国东北大学的Cai等人(2007)使用驾驶模拟器发现，愤怒状态时驾驶人的行为指标即距车道中心的距离、方向盘转角和车速等与非愤怒状态时存在显著差异。并且雷虎、吴超仲(2011)通过问卷调查了愤怒情绪下的驾驶人操作行为特征，并指出愤怒状态的驾驶人具有制动力度大、操作频繁等行为特征。驾驶人愤怒情绪下的行为特征作为愤怒状态的监测和识别指标，具有真实可靠且易于采集的特点，并且相比于问卷调查和驾驶模拟器，实车环境下驾驶人行为的监测和情绪的识别更具有实时性和有效性。

驾驶愤怒得到监测和识别后，需要进行进一步的实时干预。目前已有的干预方法主要集中在心理训练上，以Deffenbacher(1999)的认知行为疗法和Kazemeini(2013)的正念认知团体训练为主，这些干预手段具有以下缺点：(1)普及性低，只能对小范围驾驶人进行集中训练；(2)干预周期耗时长；(3)干预的效果受到干预时间和方法的限制；(4)干预不具有针对性，未能符合个人特质。因此有必要设计一种装置用于实时监测驾驶人愤怒情绪并且及时提供相应的符合个人特征的干预措施，以便准确高效识别驾驶愤怒并通过相应的干预减少愤怒驾驶所带来的危害。

发明内容

本发明的目的是提供一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，以实现对愤怒驾驶行为的预警。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：包括车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统、车载系统、自适应检测系统、驾驶愤怒情绪识别系统以及预警提示系统，其中：

所述的车辆鸣笛监测系统由喇叭按键传感器组成，监测汽车喇叭按键的闭合情况，以及单次鸣笛持续时间和单位时间内鸣笛次数；

所述的方向盘操作监测系统由安装在汽车内方向盘上的方向盘转角传感器和握力传感器组成，用于监测方向盘的握力、方向盘转角和转角速度变化；

所述的加速度变化监测系统由安装在汽车内的三轴加速度传感器构成，用于获得车辆瞬时加速度；

所述的声音监测系统由安装在汽车驾驶室内的声音传感器构成，用于监测驾驶室内的声音强度；

所述的车载系统包括汽车的行车记录仪和GPS，用于监测车辆偏离车道中心线的距离；

所述的自适应检测系统由单片机构成，所述车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统、车载系统分别接入自适应检测系统的单片机，自适应检测系统将驾驶人正常驾驶时的行为数据作为参考数据，提取驾驶人在行为指标上的个性参数，建立驾驶愤怒自适应检测模型，用于消除驾驶个体差异性对愤怒状态判断的影响；

所述的驾驶愤怒情绪识别系统包括两个部分,硬件和程序,硬件部分负责检测以及传输所需的指标数据，程序系统负责将采集的指标数据进行进一步的处理。其根据监测到的驾驶人行为指标，来判定驾驶人愤怒状态，即建立以单位时间鸣笛次数、单次鸣笛持续时间、方向盘握力、方向盘转角速度、车辆瞬时加速度、车内声音强度以及距车道中心的距离为自变量，以愤怒状态0、1、2值为因变量的二项Logistic模型，通过大量的实车实验进行驾驶训练；

所述的预警提示系统是由单片机构成的语音报警电路系统，其中包括SD卡、LED播放指示灯以及喇叭接口等，单片机依据判断结果执行相应的语音预警功能。

所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：自适应检测系统以每位驾驶人正常驾驶时数据库中的数据为参考数据，分别计算其正常驾驶状态下驾驶人单位时间内鸣笛次数、单次鸣笛持续时间、方向盘握力、方向盘转角速度、车辆瞬时加速度、车内声音强度以及偏离车道中心线的距离七个参数的P_ij的参考均值R_ij，分别记为：

$R_{ij}=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{P}_{ij}$

其中，P_ij为第i位驾驶人第j个特征参数，R_ij为正常驾驶状态下第i位驾驶人第j个特征特征参数的参考均值；

将每个特征参数的计算值与该驾驶人正常驾驶时该特征参数的平均值R_ij作商运算，即可获得该驾驶人该特征参数的个性参数PP_ij,其计算公式为：

${\mathrm{PP}}_{ij}=\frac{P_{ij}}{R_{ij}}.$

所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：驾驶愤怒情绪识别系统中，将周期T₁采集驾驶人单位时间内鸣笛次数X₁、单次鸣笛持续时间X₂、方向盘握力X₃、方向盘转角速度X₄、车辆瞬时间加速度X₅、车内声音强度X₆和偏离车道中心线的距离X₇为自变量，愤怒状态分为不愤怒、轻微愤怒和严重愤怒作为因变量Y_i＝0、1、2，设P为驾驶人处于愤怒状态的概率，其取值范围为(0,1)，则该多项Logistic模型表示为：

g₁(X_i)＝β₁₀+β₁₁X₁+β₁₂X₂+β₁₃X₃+β₁₄X₄+β₁₅X₅+β₁₆X₆+β₁₇X₇，

g₂(X_i)＝β₂₀+β₂₁X₁+β₂₂X₂+β₂₃X₃+β₂₄X₄+β₂₅X₅+β₂₆X₆+β₂₇X₇，

$P(Y_i=0)=\frac{1}{1+e^{g_1\left(x\right)}+e^{g_2\left(x\right)}},$

$P(Y_i=1)=\frac{e^{g_1\left(x\right)}}{1+e^{g_1\left(x\right)}+e^{g_2\left(x\right)}},$

$P(Y_i=2)=\frac{e^{g_2\left(x\right)}}{1+e^{g_1\left(x\right)}+e^{g_2\left(x\right)}},$

式中：β₁₀、β₂₀为常数，β₁₁、β₁₂、β₁₃、β₁₄、β₁₅、b₁₆、b₁₇、β₂₁、β₂₂、β₂₃、β₂₄、β₂₅、b₂₆、b₂₇为模型的偏回归系数。

所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：当驾驶愤怒情绪识别系统中的单片机的判断结果即驾驶人达到轻微愤怒时，将触发预警提示系统进行第一级语音预警；当处理器判断结果即驾驶人达到严重愤怒时，触发预警提示系统进行第二级语音预警。第一级语音预警和第二级语音预警为两种级别的语音预警，且第二级语音预警的级别高于第一级语音预警的级别。

所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：所述的语音预警的具体内容可以进行个性化录制，运用MP3语音预警模块读取SD卡中预先存储的个性化录音或舒缓的音乐,当驾驶人产生愤怒情绪时进行播放。

本发明中：

1.驾驶愤怒表达行为监测

在通过文献查阅、驾驶人访谈和问卷调查的基础上获取驾驶人在愤怒情绪下典型的行为表达，选取典型行为指标，建立驾驶人行为监测系统：车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统，用来获取实时行为动态。车辆鸣笛监测系统主要由薄膜按键以及数根引线组成，薄膜按键贴在汽车方向盘的喇叭按钮处，用于监测汽车喇叭按键的闭合情况。方向盘转角变化监测系统主要由方向盘转角传感器和握力传感器组成，用于监测方向盘转角变化量和变化速度以及方向盘握力大小。加速度变化监测系统采用三轴加速度传感器，得出车辆瞬时的空间加速度；声音监测系统主要由声音传感器以及单片机组成，用于监测驾驶室内的声音强度。车载设备如行车记录仪和GPS系统用于监测车辆偏离车道中心线的距离。

2.自适应检测

驾驶人愤怒自适应检测方法，根据驾驶人正常驾驶时的行为数据作为参考数据，提取驾驶人在行为指标上的个性参数，建立驾驶愤怒自适应检测模型，用于消除驾驶个体差异性对愤怒状态判断的影响，提高检测模型的识别准确率和泛化能力。

3.驾驶人愤怒状态识别

根据驾驶人行为监测系统实时获取一定周期内驾驶行为指标，通过建立多项Logistic理论模型，反复进行驾驶训练和模型验证，生成可用于驾驶愤怒状态等级判断的Logistic模型。

4.预警提示

把判断的结果送入单片机，单片机根据不同的结果进行相应的语音预警提示。不同的驾驶愤怒状态对应于不同的语音预警提示级别，对于驾驶人未产生愤怒情绪时不产生预警提示；而当驾驶人处于轻度愤怒时，此时将触发一级语音预警提示，即语音提示驾驶人已经处于愤怒状态，并伴随着舒缓的音乐播放；当驾驶人处于严重愤怒时，此时将触发二级预警提示，二级预警的级别高于第一级语音预警的级别，主要为个性化录制的符合不同驾驶人的驾驶愤怒干预语音预警提示。

本发明具有以下优点：

1、本发明在已有研究的理论基础上通过调查和分析驾驶人愤怒时的普遍驾驶操作行为，获取驾驶人典型和频发的驾驶愤怒表达方式作为异常行为的监测内容，保证了客观性和准确性。监测驾驶人愤怒情绪下的多种行为确保了监测的全面性和可靠性。

2、本发明是对驾驶人愤怒情绪表达进行实时监测，监测过程时间短并且能及时传递驾驶人行为指标。

3、本发明通过自适应检测系统提取驾驶人在行为指标上的个性参数，有效解决了驾驶人个体差异性对检测结果的影响。

4、本发明是通过建立多项Logistic模型来实现分级语音预警提示，以驾驶愤怒发生概率来对驾驶人愤怒状态进行判断，模型建立后进行了一系列实车驾驶训练来对回归分析进行多次拟合和验证，方法新颖且具有科学性，能准确对驾驶人愤怒状态进行实时判断。

5、本发明考虑愤怒驾驶时不同驾驶行为之间的差异性及其对驾驶安全的影响程度，将愤怒驾驶时的语音预警分为高低两个级别，在驾驶人出现轻度愤怒时触发级别较低的第一类预警，出现强度较大的愤怒驾驶行为时给出级别较高的第二类预警，这种分级预警的方式逐渐加强，层层递进，更容易让驾驶人接受，较为人性化，对愤怒驾驶行为有着较为理想的干预效果。

6、本发明的语音预警可以进行个性化录制，能根据客户的不同需求进行定制，语音预警内容符合驾驶人的驾驶习惯并且为不同驾驶人提供最有效的提醒方式，具有较强的针对性。

7.本发明在驾驶人已经出现愤怒情绪的前提下及时对驾驶人情绪进行干预，抑制驾驶人负面情绪的加深，具有实时性和时效性。

附图说明

图1为本发明的一种自适应驾驶人特性的汽车愤怒驾驶行为监测及干预装置的结构原理图。

图中标号：1.车辆鸣笛监测系统 2.方向盘操作监测系统 3.加速度变化监测系统4.声音监测系统 5.自适应检测系统 6.车载系统 7.驾驶愤怒情绪识别系统 8.预警提示系统

图2为本发明的愤怒驾驶行为监测与干预预警流程图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细的说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种自适应驾驶人特性的汽车愤怒驾驶行为监测及干预装置，包括喇叭按键传感器车辆鸣笛监测系统1、方向盘操作监测系统2、加速度变化监测系统3、声音监测系统4、车载系统5、自适应检测系统6、驾驶愤怒情绪识别系统7以及语音预警提示系统8。其输入端连接有喇叭按键传感器、方向盘转角传感器、三轴加速度传感器和声音传感器、车载设备，输出端连接有语音预警器；喇叭按键传感器位于喇叭按键中心下方的薄膜按键，用于检测汽车喇叭的触按频次和单次触按时长；方向盘转角传感器位于汽车方向盘转轴靠下的位置，用于检测汽车方向盘的转动速度大小，握力传感器安装于方向盘表面，用于监测方向盘握力大小；三轴加速度传感器位于驾驶人座位下方，用于检测车身加速度大小；声音传感器分布于驾驶室一侧的车门内侧、驾驶室顶部以及汽车方向盘中间处，用于检测驾驶室内的噪音大小；语音报警器为汽车自带的扬声器。

自适应检测系统和驾驶愤怒情绪识别系统都属于处理器部分，自适应检测系统在提取驾驶人行为指标的个性参数上，将驾驶人人格差异考虑到愤怒情绪监测中来，减少驾驶人个体差异性对检测结果的影响。驾驶愤怒情绪识别系统通过反复进行驾驶训练和模型验证，生成可用于驾驶愤怒状态等级判断的Logistic模型，当该驾驶人处于正常状态时，将不触发报警器；当驾驶人处于轻度愤怒时，处理器将触发语音报警器进行第一级语音预警，并进行舒缓音乐播放；当驾驶人处于重度愤怒时，处理器将触发语音报警器进行第二级语音预警。

第一级语音预警和第二级语音预警为两种级别的语音预警，且第二级语音预警的级别高于第一级语音预警的级别。第一类和第二类语音预警的具体内容可以进行个性化录制。

对于本发明的愤怒驾驶行为监测与干预预警的具体实施过程如下：

参照图1、图2，驾驶人在刚进入驾驶室开始进行车辆驾驶时，一般来说此时驾驶人的状态是处于正常情绪，车辆的鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统和车载设备所具备的传感器会采集驾驶人正常情绪下的驾驶人行为指标，并且通过提取驾驶人在行为指标上的个性参数来建立自适应检测模型。当驾驶人处于持续驾驶状态时，自适应检测模型已经建立并且不断进行模型验证，在此基础上利用采集的行为指标建立多项Logistic理论模型，从而对不同驾驶人愤怒状态进行具体的识别，最后将判断结果传达给语音报警器，当该驾驶人处于正常状态时，将不触发报警器；当驾驶人处于轻度愤怒时，处理器将触发语音报警器进行第一级语音预警并播放舒缓的音乐，此次预警是提醒作用；当驾驶人处于重度愤怒时，处理器将触发语音报警器进行第二级语音预警，此次预警有一定的劝诫和警示作用。而当驾驶人愤怒情绪不断加强时，驾驶人会依次接受到两次语音预警干预，干预效果不断加强。

本发明基于汽车驾驶人愤怒驾驶时所表现出来的普遍操作行为，通过车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统和车载系统对驾驶人的愤怒驾驶时的表达行为进行较为全面的实时监测，通过自适应检测系统提取驾驶人正常行驶驾驶人在行为指标上的个性参数，建立驾驶愤怒自适应检测模型，用于消除驾驶个体差异性对愤怒状态判断的影响，通过以多项Logistic模型为基础的驾驶愤怒情绪识别系统判断驾驶人的愤怒等级，具有很强的创新性。此外，还针对不同驾驶人不同程度的愤怒驾驶行为，通过预警提示系统给出具有适应个人特性的不同级别的语音预警，在准确监测驾驶行为并实时识别驾驶人愤怒状态的同时又不至于对驾驶人的正常行车造成干扰，具有较强的实用性。

Claims (5)

1.一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：包括车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统、车载系统、自适应检测系统、驾驶愤怒情绪识别系统以及预警提示系统，其中：

所述的车辆鸣笛监测系统由喇叭按键传感器组成，监测汽车喇叭按键的闭合情况，以及单次鸣笛持续时间和单位时间内鸣笛次数；

所述的方向盘操作监测系统由安装在汽车内方向盘上的方向盘转角传感器和握力传感器组成，用于监测方向盘的握力、方向盘转角和转角速度变化；

所述的加速度变化监测系统由安装在汽车内的三轴加速度传感器构成，用于获得车辆瞬时加速度；

所述的声音监测系统由安装在汽车驾驶室内的声音传感器构成，用于监测驾驶室内的声音强度；

所述的车载系统包括汽车的行车记录仪和GPS，用于监测车辆偏离车道中心线的距离；

所述的自适应检测系统由单片机构成，所述车辆鸣笛监测系统、方向盘操作监测系统、加速度变化监测系统、声音监测系统、车载系统分别接入自适应检测系统的单片机，自适应检测系统将驾驶人正常驾驶时的行为数据作为参考数据，提取驾驶人在行为指标上的个性参数，建立驾驶愤怒自适应检测模型，用于消除驾驶个体差异性对愤怒状态判断的影响；

所述的驾驶愤怒情绪识别系统包括两个部分,硬件和程序,硬件部分负责检测以及传输所需的指标数据，程序系统负责将采集的指标数据进行进一步的处理。其根据监测到的驾驶人行为指标，来判定驾驶人愤怒状态，即建立以单位时间鸣笛次数、单次鸣笛持续时间、方向盘握力、方向盘转角速度、车辆瞬时加速度、车内声音强度以及距车道中心的距离为自变量，以愤怒状态0、1、2值为因变量的二项Logistic模型，通过大量的实车实验进行驾驶训练；

所述的预警提示系统是由单片机构成的语音报警电路系统，其中包括SD卡、LED播放指示灯以及喇叭接口等，单片机依据判断结果执行相应的语音预警功能。

2.根据权利要求1所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：自适应检测系统以每位驾驶人正常驾驶时数据库中的数据为参考数据，分别计算其正常驾驶状态下驾驶人单位时间内鸣笛次数、单次鸣笛持续时间、方向盘握力、方向盘转角速度、车辆瞬时加速度、车内声音强度以及偏离车道中心线的距离七个参数的P_ij的参考均值R_ij，分别记为：

$R_{ij}=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{P}_{ij}$

其中，P_ij为第i位驾驶人第j个特征参数，R_ij为正常驾驶状态下第i位驾驶人第j个特征特征参数的参考均值；

将每个特征参数的计算值与该驾驶人正常驾驶时该特征参数的平均值R_ij作商运算，即可获得该驾驶人该特征参数的个性参数PP_ij,其计算公式为：

${\mathrm{PP}}_{ij}=\frac{P_{ij}}{R_{ij}}.$

3.根据权利要求1所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：驾驶愤怒情绪识别系统中，将周期T₁采集驾驶人单位时间内鸣笛次数X₁、单次鸣笛持续时间X₂、方向盘握力X₃、方向盘转角速度X₄、车辆瞬时间加速度X₅、车内声音强度X₆和偏离车道中心线的距离X₇为自变量，愤怒状态分为不愤怒、轻微愤怒和严重愤怒作为因变量Y_i＝0、1、2，设P为驾驶人处于愤怒状态的概率，其取值范围为(0,1)，则该多项Logistic模型表示为：

g₁(X_i)＝β₁₀+β₁₁X₁+β₁₂X₂+β₁₃X₃+β₁₄X₄+β₁₅X₅+β₁₆X₆+β₁₇X₇，

g₂(X_i)＝β₂₀+β₂₁X₁+β₂₂X₂+β₂₃X₃+β₂₄X₄+β₂₅X₅+β₂₆X₆+β₂₇X₇，

$P(Y_i=0)=\frac{1}{1+e^{g_1\left(x\right)}+e^{g_2\left(x\right)}},$

$P(Y_i=1)=\frac{e^{g_1\left(x\right)}}{1+e^{g_1\left(x\right)}+e^{g_2\left(x\right)}},$

$P(Y_i=2)=\frac{e^{g_2\left(x\right)}}{1+e^{g_1\left(x\right)}+e^{g_2\left(x\right)}},$

式中：β₁₀、β₂₀为常数，β₁₁、β₁₂、β₁₃、β₁₄、β₁₅、b₁₆、b₁₇、β₂₁、β₂₂、β₂₃、β₂₄、β₂₅、b₂₆、b₂₇为模型的偏回归系数。

4.根据权利要求1所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：当驾驶愤怒情绪识别系统中的单片机的判断结果即驾驶人达到轻微愤怒时，将触发预警提示系统进行第一级语音预警；当处理器判断结果即驾驶人达到严重愤怒时，触发预警提示系统进行第二级语音预警。第一级语音预警和第二级语音预警为两种级别的语音预警，且第二级语音预警的级别高于第一级语音预警的级别。

5.根据权利要求4所述的一种自适应驾驶人特性的愤怒驾驶行为监测及干预装置，其特征在于：所述的语音预警的具体内容可以进行个性化录制，运用MP3语音预警模块读取SD卡中预先存储的个性化录音或舒缓的音乐,当驾驶人产生愤怒情绪时进行播放。