CN110155072B - 防晕车方法和防晕车装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种防晕车方法,其中,防晕车方法包括:获取车辆当前的行驶信息和车辆中驾驶员当前的生理信息;根据行驶信息和生理信息判断驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;当驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作时,生成并输出晕车预警信息。本发明还提供了一种防晕车装置。采用本发明实施例的方法,通过采集驾驶员的生理信息,在判断驾驶员即将采取有可能造成乘客晕车的驾驶操作时,就生成晕车预警信息,从而在车辆发生实际动作之前就完成了晕车预警,缩短了晕车预警的时间,能够有效防止乘客晕车。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种防晕车方法和防晕车装置。
背景技术
晕车是指在车辆行驶过程中,由于乘客的前庭器官传达给大脑的信号(运动)与眼睛传达给大脑的信号(静止)互相矛盾而致使大脑产生眩晕的症状。
现有技术中为了解决晕车问题所采取的一种方式为:根据车辆行驶过程中的刹车、加速、转向、路况等信息,对显示画面进行调整,并通过VR眼镜和可调节座椅等外加设备向乘客展示与车辆运行状态相对应的画面,以使乘客的视觉与感官判断相一致。
然而,在上述过程中,从数据采集到将画面呈现给乘客,中间涉及多个设备的传输处理,将画面展现给乘客时存在延时,不利于乘客缓解晕车症状。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提出了一种防晕车方法和防晕车装置。
为了实现上述目的,本发明提供一种防晕车方法,其中,所述防晕车方法包括:
获取车辆当前的行驶信息和所述车辆中驾驶员当前的生理信息;
根据所述行驶信息和所述生理信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;
当所述驾驶员即将采取的操作属于所述晕车预警操作时,生成并输出晕车预警信息。
可选地,所述生理信息包括:所述驾驶员的视线方向、所述驾驶员的上肢行为和所述驾驶员的体征信息;所述行驶信息包括:所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对距离、所述车辆当前的速度以及所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对速度;
所述根据所述行驶信息和所述生理信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作,包括:
判断以下条件是否成立:
所述视线方向与预设视线方向相同;
所述上肢行为处于预设行为状态;
所述相对距离小于预设距离阈值且所述相对速度大于预设相对速度阈值;
所述相对距离大于预设距离阈值且所述车辆当前的速度小于预设速度阈值;
当至少一个条件成立时,根据所述体征信息、所述行驶信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于所述晕车预警操作。
可选地,所述晕车预警操作包括变向操作和变速操作,所述体征信息包括所述驾驶员血压和心率,所述行驶信息还包括所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对角度;
所述根据所述体征信息、所述行驶信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于所述晕车预警操作,包括:
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作;
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离、所述相对角度以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作;
当判断出所述驾驶员即将采取的操作属于所述变速操作和所述变向操作中的任意一者时,确定所述驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作。
可选地,通过以下方式训练得到所述计算模型:
采集多组模型训练样本;
每组所述模型训练样本包括:体征信息样本、行驶信息样本以及与所述体征信息样本和所述行驶信息样本对应的判断结果;
以所述体征信息样本和所述行驶信息样本作为待训练计算模型的输入特征,以所述判断结果作为所述待训练计算模型的输出特征,训练得到所述计算模型。
可选地,所述生成并输出晕车预警信息包括:
获取待投影信息;
对所述待投影信息进行处理,以使所述待投影信息与所述驾驶员即将采取的操作相适应;
将处理后的投影信息进行投影。
本发明还提供一种防晕车装置,其中,防晕车装置包括:
第一获取模块,用于获取车辆当前的行驶信息和所述车辆中驾驶员当前的生理信息;
判断模块,用于根据所述行驶信息和所述生理信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;
输出模块,用于当所述驾驶员即将采取的操作属于所述晕车预警操作时,生成并输出晕车预警信息。
可选地,所述生理信息包括:所述驾驶员的视线方向、所述驾驶员的上肢行为和体征信息;所述行驶信息包括:所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对距离、所述车辆当前的速度以及所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对速度;
所述判断模块包括:
第一判断单元,用于判断以下条件是否成立:
所述视线方向与预设视线方向相同;
所述上肢行为处于预设行为状态;
所述相对距离小于预设距离阈值且所述相对速度大于预设相对速度阈值;
所述相对距离大于预设距离阈值且所述车辆当前的速度小于预设速度阈值;
第二判断单元,用于当第一判断单元判断出至少一个条件成立时,根据所述体征信息、所述行驶信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于所述晕车预警操作。
可选地,所述晕车预警操作包括变向操作和变速操作,所述体征信息包括所述驾驶员血压和心率,所述行驶信息还包括所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对角度;
所述第二判断单元具体用于:
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作;
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离、所述相对角度以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作;
当判断出所述驾驶员即将采取的操作属于所述变速操作和所述变向操作中的任意一者时,确定所述驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作。
可选地,所述防晕车装置还包括计算模型训练模块,所述计算模型训练模块包括:
样本采集单元,用于采集多组模型训练样本;其中,每组所述模型训练样本包括:体征信息样本、行驶信息样本以及与所述体征信息样本和所述行驶信息样本对应的判断结果;
训练单元,用于以所述体征信息样本和所述行驶信息样本作为待训练计算模型的输入特征,以所述判断结果作为所述待训练计算模型的输出特征,训练得到所述计算模型。
可选地,所述输出模块包括:
信息获取单元,用于获取待投影信息;
处理单元,用于对所述待投影信息进行处理,以使所述待投影信息与所述驾驶员即将采取的操作相适应;
投影单元,用于将处理后的投影信息进行投影。
现有技术利用通过获取车辆行驶信息(如速度、转向、加速度以及路况信息等)来判断车辆在行驶过程中是否发生了急刹、急走、急转弯等容易造成晕车的情况。然而,上述方式只能在车辆发生上述情况之后,再对信息进行处理并传输给相应设备向乘客进行提示,由于信息的处理及传输过程存在时延,难以及时提示乘客。本发明实施例通过采集驾驶员的生理信息,在判断驾驶员即将采取有可能造成乘客晕车的驾驶操作时,就生成晕车预警信息,从而在车辆发生实际动作之前就完成了晕车预警,缩短了晕车预警的时间,能够有效防止乘客晕车。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例提供的防晕车方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的车内各设备分布的示意图;
图3为本发明实施例提供的车辆与前方的相邻车辆之间关系的示意图;
图4为本发明实施例中步骤S120的一种可选方式流程图;
图5为本申请实施例提供的一种防晕车装置的功能模块框图;
图6为本发明实施例提供的判断模块的功能单元框图;
图7为本发明实施例提供的计算模型训练模块的功能单元框图;
图8为本发明实施例提供的输出模块的功能单元框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
人体内耳的前庭器官是人体对自身运动状态的感受器官,而眼睛是将外界光线在视网膜上成像的视觉器官。当人体处于行驶的车辆中时,随着外部环境的不断变化(例如刹车、加速以及转向等)前庭器官向大脑输出信息告知人体处于运动状态;而乘客的眼睛由于视线只关注车内相对静止的手机,向大脑输出信息告大脑人体处于静止状态,两种矛盾的信息让大脑产生错误判断,造成生理上的晕车。但是,对于驾驶员来说,驾驶员的眼睛在观察车辆前方的路况,由于大脑根据眼睛告知的信息可以判断出即将有刹车、转弯或加速等情况发生,因此,大脑认为眼睛与前庭器官告知的信息相一致,所以,驾驶员一般不会产生晕车症状。
基于上述内容,本发明实施例提供一种防晕车方法,图1为本发明实施例提供的防晕车方法的流程图,如图1所示,防晕车方法包括以下步骤:
步骤S110、获取车辆当前的行驶信息和车辆中驾驶员当前的生理信息。
具体地,在车辆行驶的过程中实时获取车辆的行驶信息和驾驶员的生理信息。行驶信息包括通过传感器采集的与车辆行驶状态相关的信息。生理信息包括通过驾驶员随身携带的便携设备以及行为感知设备采集的与驾驶员自身活动相关的信息。
步骤S120、根据行驶信息和生理信息判断驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作。
具体地,晕车预警操作是指驾驶员采取的使车辆的行驶状态发生变化从而可能引起乘客晕车的操作,包括但不限于:刹车操作、加速操作以及变向操作等。以驾驶员在执行晕车预警操作时所对应的行为信息和行驶信息作为条件进行判断。
优选地,在本发明实施例中,在判断驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作时,可以先根据驾驶员的行为动作和车辆的行驶信息进行晕车预警触发判断,当驾驶员的行为动作和车辆的行驶信息满足预先设置的晕车预警触发条件时,再根据驾驶员的体征信息以及车辆的行驶信息,确定驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;当驾驶员的行为动作和车辆的行驶信息不满足预先设置的晕车预警触发条件时,判断过程结束,从而节省运算步骤。其中,在初步判断过程中,行为动作和行驶信息可以择一进行判断,也可以将行为动作和行驶信息结合进行判断。
当驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作时,执行步骤S130。
当驾驶员即将采取的操作不属于晕车预警操作时,结束本次判断。
步骤S130、生成并输出晕车预警信息。
具体地,通过上述步骤判断驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作时,向乘客发出预警信息,例如当乘客在使用手机或平板电脑等移动终端时,向该移动终端发出预警信息,进一步地,除向乘客发出提示外,还可以根据乘客的设定,将该移动设备上的显示信息进行投影,从而避免乘客由于低头导致的视线感官受限而引起的晕车。
现有技术利用通过获取车辆行驶信息(如速度、转向、加速度以及路况信息等)来判断车辆在行驶过程中是否发生了急刹、急走、急转弯等容易造成晕车的情况。然而,上述方式只能在车辆发生上述情况之后,再对信息进行处理并传输给相应设备向乘客进行提示,由于信息的处理及传输过程存在时延,难以及时提示乘客。本发明实施例通过采集驾驶员的生理信息,在判断驾驶员即将采取有可能造成乘客晕车的驾驶操作时,就生成晕车预警信息,从而在车辆发生实际动作之前就完成了晕车预警,缩短了晕车预警的时间,能够有效防止乘客晕车。
在一具体实施例中,行驶信息包括:车辆当前的速度、车辆与前方的相邻车辆之间的相对距离、车辆与前方的相邻车辆之间的相对速度以及、车辆与前方的相邻车辆之间的相对角度。生理信息包括:驾驶员的血压、心率、视线方向和上肢行为。
图2为本发明实施例提供的车内各设备分布的示意图,图3为本发明实施例提供的车辆与前方的相邻车辆之间关系的示意图,如图2以及图3所示,通过车内传感器采集车辆的速度。通过车外传感器采集的车辆与前方的相邻车辆或障碍物之间的相对距离、相对速度以及相对角度等车辆与外界环境之间的信息。通过智能手环采集的驾驶员的血压和心率等体征信息。通过智能手环和行为识别设备采集的驾驶员的视线方向和上肢行为等驾驶员的行为信息。
在步骤S120中,可以先根据驾驶员的行为动作和车辆的行驶信息进行晕车预警触发判断,当驾驶员的行为动作和车辆的行驶信息满足预先设置的晕车预警触发条件时,再根据驾驶员的体征信息以及车辆的行驶信息,图4为本发明实施例中步骤S120的一种可选方式流程图,如图4所示,确定驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作,具体包括以下步骤:
步骤S121:判断以下条件是否成立:
条件一、视线方向与预设视线方向相同。其中,预设视线方向为查看后视镜的方向;驾驶员的视线方向可以通过行为识别设备(例如,摄像头)进行检测。
条件二、上肢行为处于预设行为状态。其中,预设行为状态为:驾驶员在方向盘的手指用力加重、手臂肌肉正在发力起步阶段时的状态,上肢行为可以通过智能手环进行检测。
条件三、相对距离小于第一预设距离阈值且相对速度大于第一预设速度阈值。其中,第一预设距离阈值可以为实际中刹车时与前车之间的相对距离,第一预设速度阈值可以为实际中刹车时与前车的相对速度。
条件四、相对距离大于第二预设距离阈值且车辆当前的速度小于第二预设速度阈值。其中,第二预设距离阈值可以为实际中提速时与前车之间的相对距离,第二预设速度阈值可以为实际中提速时车辆当前的速度。
当至少一个条件成立时,执行步骤S122。
步骤S122:判断驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作和变向操作中的任意一者;若是,执行S123。具体地,步骤S122包括:根据血压、心率、相对速度、相对距离以及通过预设的计算模型判断驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作;根据血压、心率、相对速度、相对距离、相对角度以及通过预设的计算模型判断驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作。
步骤S123、确定驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作。
在步骤S122中,由于每个驾驶员的操作习惯不尽相同,通过建立神经网络模型,对驾驶员的操作习惯进行学习,将晕车预警操作与执行该晕车预警操作时驾驶员的体征信息和车辆的行驶信息建立映射关系,从而更准确的判断驾驶员即将采取的操作。其中,变速操作包括刹车操作和加速操作,判断方式包括但不限于:
判断驾驶员即将采取的操作是否属于刹车操作:
将相对距离L、相对速度v、血压p、心率q作为神经网络模型的输入值,判断驾驶员即将采取的操作是否属于刹车操作,并根据数学模型公式:r=y*v/L*p*q输出当前的刹车加速度r,进一步的,根据刹车加速度r判断驾驶员即将采取的操作是平稳刹车操作还是紧急刹车操作。其中,y为神经网络模型在训练过程中得出的权重。
判断驾驶员即将采取的操作是否属于提速操作:
将相对距离L、相对速度v、血压p以及心率q作为神经网络模型的输入值,判断驾驶员即将采取的操作是否属于提速操作,并根据数学模型公式:k=z*L/v*p*q输出当前的提速加速度k,进一步的,根据当前的提速加速度k判断驾驶员即将采取的操作是平稳提速操作还是紧急提速操作。其中,z为神经网络模型在训练过程中得出的权重。
判断驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作:
将相对距离L、相对速度v、血压p、心率q以及相对角度b作为神经网络模型的输入值,判断驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作,并根据数学模型公式:a=x*v/(L1*b)*p*q输出当前的变向速度a,进一步的,根据当前的变向速度a判断驾驶员即将采取的操作是平稳转弯操作还是紧急转弯操作。其中,x为神经网络模型在训练过程中得出的权重。
在一具体实施例中,通过以下方式训练得到计算模型:
采集多组模型训练样本;
每组模型训练样本包括:体征信息样本、行驶信息样本以及与体征信息样本和行驶信息样本对应的判断结果;
以体征信息样本和行驶信息样本作为待训练计算模型的输入特征,以判断结果作为待训练计算模型的输出特征,训练得到计算模型。
具体地,计算模型可以为神经网络模型,该神经网络模型可以包括刹车子模型、提速子模型和变向子模型。训练计算模型的方式包括但不限于:
训练刹车子模型,该刹车子模型用于判断驾驶员即将采取的操作是否属于刹车操作:
当相对距离L小于第一预设距离阈值且相对速度v大于第一预设速度阈值时,将相对距离L、相对速度v、血压p以及心率q作为刹车子模型的输入值,以当前车辆是否发生刹车以及刹车时的刹车加速度r作为神经网络模型的输出值进行训练,得到刹车子模型的权重y。
训练提速子模型,该提速子模型用于判断驾驶员即将采取的操作是否属于提速操作:
当相对距离L大于第二预设距离阈值且相对速度v大于第三预设速度阈值时,其中,第三预设速度阈值可以为实际中提速时与前车之间的相对速度,将相对距离L、相对速度v、血压p以及心率q作为提速子模型的输入值,以当前车辆是否发生提速以及提速时的提速加速度k作为神经网络模型的输出值进行训练,得到提速子模型的权重z。
训练变向子模型,该变向子模型判断判断驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作:
当相对距离L位于预设变向距离阈值范围内且相对速度v小于第四预设速度阈值时,其中,预设转向距离阈值范围可以为实际中变向时与前车之间的常处于的相对距离的范围,第四预设速度阈值可以为实际中变向时与前车之间的相对速度,将相对距离L、相对速度v、相对角度b、血压p以及心率q作为变向子模型的输入值,以当前车辆是否发生变向以及变向时的变向速度a作为神经网络模型的输出值进行训练,得到变向子模型的权重x。
在一具体实施例中,生成并输出晕车预警信息包括:
获取待投影信息;
对待投影信息进行处理,以使待投影信息与驾驶员即将采取的操作相适应;
将处理后的投影信息进行投影。
具体地,投影信息包括乘客的移动终端(如手机、平板电脑等)的显示信息以及车辆周边环境,根据驾驶员即将采取的操作,对投影信息的焦距以及亮度等参数进行处理,并进行投影,以向乘客展示变化的图像从而使乘客的前庭器官与视觉器官的感知保持一致。
进一步的,当驾驶员采取紧急加速操作、紧急减速操作或紧急变向操作时,可以将车辆周边环境进行投影,以使乘客了解实际情况。
基于相同的技术构思,本发明实施例还提供了一种防晕车装置,图5为本申请实施例提供的一种防晕车装置的功能模块框图,如图5所示,防晕车装置包括:
获取模块510,用于获取车辆当前的行驶信息和车辆中驾驶员当前的生理信息;
判断模块520,用于根据行驶信息和生理信息判断驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;
输出模块530,用于当驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作时,生成并输出晕车预警信息。
本发明实施例的装置通过采集驾驶员的生理信息,在判断驾驶员即将采取有可能造成乘客晕车的驾驶操作时,就生成晕车预警信息,从而在车辆发生实际动作之前就完成了晕车预警,缩短了晕车预警的时间。
在一具体实施例中,生理信息包括:驾驶员的视线方向、驾驶员的上肢行为和体征信息;行驶信息包括:车辆与车辆前方的相邻车辆的相对距离、车辆当前的速度以及车辆与车辆前方的相邻车辆的相对速度;
图6为本发明实施例提供的判断模块的功能单元框图,如图6所示,判断模块520包括:
第一判断单元521,用于判断以下条件是否成立:
视线方向与预设视线方向相同;
上肢行为处于预设行为状态;
相对距离小于预设距离阈值且相对速度大于预设相对速度阈值;
相对距离大于预设距离阈值且车辆当前的速度小于预设速度阈值;
第二判断单元522,用于当第一判断单元521判断出至少一个条件成立时,根据体征信息、行驶信息判断驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作。
在一具体实施例中,晕车预警操作包括变向操作和变速操作,体征信息包括驾驶员血压和心率,行驶信息还包括车辆与车辆前方的相邻车辆的相对角度;
第二判断单元522具体用于:
根据血压、心率、相对速度、相对距离以及通过预设的计算模型判断驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作;
根据血压、心率、相对速度、相对距离、相对角度以及通过预设的计算模型判断驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作;
当判断出驾驶员即将采取的操作属于变速操作和变向操作中的任意一者时,确定驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作。
在一具体实施例中,显示装置还包括计算模型训练模块540,图7为本发明实施例提供的计算模型训练模块的功能单元框图,如图7所示,计算模型训练模块540包括:
样本采集单元541,用于采集多组模型训练样本;其中,每组模型训练样本包括:体征信息样本、行驶信息样本以及与体征信息样本和行驶信息样本对应的判断结果;
训练单元542,用于以体征信息样本和行驶信息样本作为待训练计算模型的输入特征,以判断结果作为待训练计算模型的输出特征,训练得到计算模型。
图8为本发明实施例提供的输出模块的功能单元框图,如图8所示,输出模块530包括:
信息获取单元531,用于获取待投影信息;
处理单元532,用于对待投影信息进行处理,以使待投影信息与驾驶员即将采取的操作相适应;
投影单元533,用于将处理后的投影信息进行投影。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述装置和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明实施例的目的。
另外,在本发明实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种防晕车方法,其特征在于,所述方法包括:
获取车辆当前的行驶信息和所述车辆中驾驶员当前的生理信息;
根据所述行驶信息和所述生理信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;所述生理信息包括:所述驾驶员的视线方向、所述驾驶员的上肢行为和所述驾驶员的体征信息,所述体征信息包括所述驾驶员血压和心率;所述行驶信息包括:所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对距离、所述车辆当前的速度、所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对速度以及所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对角度;
所述根据所述行驶信息和所述生理信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作,包括:
判断以下条件是否成立:
所述视线方向与预设视线方向相同;所述预设视线方向为查看后视镜的方向;
所述上肢行为处于预设行为状态;所述预设行为状态为:驾驶员在方向盘的手指用力加重、手臂肌肉正在发力起步阶段时的状态;
所述相对距离小于第一预设距离阈值且所述相对速度大于预设相对速度阈值;
所述相对距离大于第二预设距离阈值且所述车辆当前的速度小于预设速度阈值;
当至少一个条件成立时,根据所述体征信息、所述行驶信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于所述晕车预警操作;
当所述驾驶员即将采取的操作属于所述晕车预警操作时,生成并输出晕车预警信息。
2.根据权利要求1所述的防晕车方法,其特征在于,所述晕车预警操作包括变向操作和变速操作,
所述根据所述体征信息、所述行驶信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于所述晕车预警操作,包括:
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作;
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离、所述相对角度以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作;
当判断出所述驾驶员即将采取的操作属于所述变速操作和所述变向操作中的任意一者时,确定所述驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作。
3.根据权利要求2所述的防晕车方法,其特征在于,通过以下方式训练得到所述计算模型:
采集多组模型训练样本;
每组所述模型训练样本包括:体征信息样本、行驶信息样本以及与所述体征信息样本和所述行驶信息样本对应的判断结果;
以所述体征信息样本和所述行驶信息样本作为待训练计算模型的输入特征,以所述判断结果作为所述待训练计算模型的输出特征,训练得到所述计算模型。
4.根据权利要求1所述的防晕车方法,其特征在于,所述生成并输出晕车预警信息包括:
获取待投影信息;
对所述待投影信息进行处理,以使所述待投影信息与所述驾驶员即将采取的操作相适应;
将处理后的投影信息进行投影。
5.一种防晕车装置,其特征在于,所述防晕车装置包括:
第一获取模块,用于获取车辆当前的行驶信息和所述车辆中驾驶员当前的生理信息;
判断模块,用于根据所述行驶信息和所述生理信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于晕车预警操作;
所述驾驶员的视线方向、所述驾驶员的上肢行为和体征信息,所述体征信息包括所述驾驶员血压和心率;所述行驶信息包括:所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对距离、所述车辆当前的速度、所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对速度以及所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对角度;
所述判断模块包括:
第一判断单元,用于判断以下条件是否成立:
所述视线方向与预设视线方向相同;所述预设视线方向为查看后视镜的方向;
所述上肢行为处于预设行为状态;所述预设行为状态为:驾驶员在方向盘的手指用力加重、手臂肌肉正在发力起步阶段时的状态;
所述相对距离小于第一预设距离阈值且所述相对速度大于预设相对速度阈值;
所述相对距离大于第二预设距离阈值且所述车辆当前的速度小于预设速度阈值;
第二判断单元,用于当第一判断单元判断出至少一个条件成立时,根据所述体征信息、所述行驶信息判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于所述晕车预警操作;所述体征信息包括所述驾驶员血压和心率,所述行驶信息还包括所述车辆与所述车辆前方的相邻车辆的相对角度;
输出模块,用于当所述驾驶员即将采取的操作属于所述晕车预警操作时,生成并输出晕车预警信息。
6.根据权利要求5所述的防晕车装置,其特征在于,所述晕车预警操作包括变向操作和变速操作,
所述第二判断单元具体用于:
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变速操作;
根据所述血压、所述心率、所述相对速度、所述相对距离、所述相对角度以及通过预设的计算模型判断所述驾驶员即将采取的操作是否属于变向操作;
当判断出所述驾驶员即将采取的操作属于所述变速操作和所述变向操作中的任意一者时,确定所述驾驶员即将采取的操作属于晕车预警操作。
7.根据权利要求6所述的防晕车装置,其特征在于,所述防晕车装置还包括计算模型训练模块,所述计算模型训练模块包括:
样本采集单元,用于采集多组模型训练样本;其中,每组所述模型训练样本包括:体征信息样本、行驶信息样本以及与所述体征信息样本和所述行驶信息样本对应的判断结果;
训练单元,用于以所述体征信息样本和所述行驶信息样本作为待训练计算模型的输入特征,以所述判断结果作为所述待训练计算模型的输出特征,训练得到所述计算模型。
8.根据权利要求5所述的防晕车装置,其特征在于,所述输出模块包括:
信息获取单元,用于获取待投影信息;
处理单元,用于对所述待投影信息进行处理,以使所述待投影信息与所述驾驶员即将采取的操作相适应;
投影单元,用于将处理后的投影信息进行投影。
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