CN110271557A - 一种车辆用户特征识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车辆用户特征识别系统。人机界面用于接收用户身份信息并识别根据用户身份信息确认用户身份；传感器系统用于采集对应用户身份下的识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据；处理系统接收来自传感器系统的数据并处理生成个性化标签；控制器用于存储所有用户身份并根据对应用户身份的个性化标签配置行车控制参数。本发明能够根据不同的用户个性化特征，采取不同的行车控制方式以提高用户体验。

Description

一种车辆用户特征识别系统
技术领域
本发明涉及车辆识别领域，尤其是一种车辆用户特征识别系统。
背景技术
随着技术的发展，汽车已经成为人们生活的必需品之一。现在车辆的控制系统都是基于统一的参数，不能区别不同的用户个性特征。在实际车辆控制中，如果能根据不同的用户个性化特征，采取不同的控制方式，可以提高用户体验感。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供一种车辆用户特征识别系统。
本发明的技术方案如下：
本发明包括人机界面、传感器系统、处理系统和控制器，所述人机界面与传感器系统相连，所述人机界面用于接收用户身份信息并根据用户身份信息确认用户身份，人机界面将确认后的用户身份发送到传感器系统；所述传感器系统与处理系统相连，传感器系统采集用户身份下的识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据，并将采集到的数据发送到处理系统；所述处理系统与控制器相连，处理系统接收来自传感器系统的数据并处理生成用户身份的特征标签，处理系统将生成的用户身份的特征标签发送到控制器；所述控制器存储所有经处理系统处理后的用户身份及其特征标签，控制器还与车辆控制系统相连，用于根据用户身份的特征标签配置行车控制参数。所述的行车控制参数包括车辆距离车道线的位置参数、车速参数、方向盘转动角度参数、用户施加于油门踏板和刹车踏板的力矩参数。
所述的识别行车环境数据包括周围车辆及行人相对自身车辆的位置信息和速度信息，车辆所行驶的道路的车道线信息。
所述的车辆运行状态数据包括车辆的车速数据、车辆的纵向加速度数据、车辆的侧向加速度数据、车辆的横摆角速度数据。
所述的用户行为数据包括车辆的方向盘转动的角度数据及角速度数据、用户施加于油门踏板的力矩数据和用户施加于刹车踏板的力矩数据。
所述的处理生成特征标签的具体方法为：将识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据输入到机器学习中进行训练，得到在不同行车环境数据的输入下对应的车辆运行状态及用户行为的预测结果，将预测结果作为特征标签。
所述的人机界面主要采用车辆座椅传感器和摄像头相连采集记录获得用户身份信息，用户身份信息包括座椅位置信息、座椅压力信息和人脸识别信息，车辆座椅传感器获取座椅位置信息以及座椅压力信息，摄像头采集获得用户的人脸识别信息。
所述的人机界面确认用户身份的方法具体为：人机界面根据输入的用户身份信息输出预判用户身份，将预判用户身份与控制器中存储的所有用户身份进行相似度对比，若相似度小于设定阈值，输出并显示为新用户身份，若相似度大于设定阈值，输出并显示为预判用户身份。
所述的传感器系统主要采用雷达、摄像头和车辆组合传感器采集数据，雷达和摄像头采集识别行车环境数据，车辆组合传感器采集车辆运行状态数据和用户行为数据。
所述的车辆控制系统为车道保持辅助系统、自适应巡航系统或前向碰撞预警系统。
本发明的系统通过与车辆传感器系统接口进行通信，获取传感器系统的数据，实时获取车辆行车环境、监测车辆运行状态并结合用户行为，采用机器学习拟合用户的个性，并生成符合用户驾驶行为个性的标签，使得车辆的驾驶控制更加人性化，优化用户的行车体验。
本发明的有益效果如下：
本发明能够根据不同的用户个性特征生成对应的个性化标签，以便车辆的控制单元能够根据该标签进行个性化控制，使得车辆的驾驶控制更加人性化，优化用户的行车体验。
附图说明
图1是本发明的系统示意图。
图2是预判用户身份方法的流程图。
图3是用户身份确认方法的流程图。
图4是本发明的整体流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述。本发明的系统可采取多种不同的形式。尽管附图中示出了示例性的车辆和系统，但附图中示出的示例性部件并不意在作为限制。
如图1所示，人机界面与传感器系统、处理系统和控制器依次相连，所述人机界面用于接收用户身份信息并识别根据用户身份信息确认用户身份，人机界面能够显示控制系统预判的用户身份，接收用户确认身份信息的输入。人机界面与车辆座椅传感器和摄像头相连，车辆座椅传感器获取座椅位置信息以及座椅压力信息，摄像头采集获得用户的人脸识别信息。
所述的传感器系统用于采集对应用户身份下的识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据。
具体实施中，传感器系统包括雷达、摄像头和车辆组合传感器，雷达和摄像头采集识别行车环境数据，车辆组合传感器采集车辆运行状态数据和用户行为数据。
用户身份信息包括座椅位置信息、座椅压力信息和人脸识别信息，人机界面根据输入的用户身份信息输出预判用户身份，将预判用户身份与控制器中存储的所有用户身份进行相似度对比，若相似度小于设定阈值，输出并显示为新用户身份，若相似度大于设定阈值，输出并显示为预判用户身份。
所述处理系统接收来自传感器系统的数据并处理生成个性化标签；“处理生成个性化标签”的具体方法为：将识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据输入到机器学习中进行训练，得到在不同行车环境数据的输入下对应的车辆运行状态及用户行为的预测结果，将预测结果作为个性化标签。
所述控制器与处理系统相连，控制器还与车辆控制系统相连，例如车道保持辅助系统、自适应巡航系统或前向碰撞预警系统等，用于存储所有用户身份并根据对应用户身份的个性化标签配置车辆控制系统的行车控制参数。
所述的识别行车环境数据包括周围车辆及行人相对自身车辆的位置信息和速度信息，车辆所行驶的道路的车道线信息；
所述的车辆运行状态数据包括车辆的车速数据、车辆的纵向加速度数据、车辆的侧向加速度数据、车辆的横摆角速度数据；
所述的用户行为数据包括车辆的方向盘转动的角度数据及角速度数据、用户施加于油门踏板的力矩数据和用户施加于刹车踏板的力矩数据。
如图2所示，预判用户身份方法具体为：数据及摄像头进行判断。首先，通过车辆座椅传感器获取车辆座椅传感器数据，如，车辆座椅的位置信息、车辆座椅的压力信息。再通过摄像头获取用户(车辆驾驶者)的人脸识别信息，预判用户的身份。将获得的数据与控制器中存储的用户身份集中的数据进行相似度比对，根据设定的阈值判断是否为预判的用户身份。
如图3所示，用户身份确认方法的具体为：若人机界面输出预判用户身份，直接提取该用户身份唯一对应的标识符，若人机界面输出新用户身份，则首先分配一个新的唯一标识符，再提取该标识符。
如图4所示，本发明的具体工作过程如下：用户坐在车辆的驾驶座椅上并通过摄像头采集人脸识别信息，人机界面显示预判用户身份以确认用户是否是当前身份，通过人机界面交互确认用户的身份并提取身份唯一对应的标识符。
若该用户为新用户，在用户行驶状态下采集不同时刻下的识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据作为机器学习算法的输入，具体为：
接收来自摄像头的信息数据，如车辆行驶前方摄像头监测区域内，其他车辆的信息，行人的信息，道路环境的信息。提取其他车辆、行人的相对位置数据、相对速度数据，道路车道线的数据等。
接收来自雷达的信息数据，如雷达探测区域内，探测到的目标宽度数据、相对位置数据、相对速度数据等。
接收来自车辆组合传感器的信息数据，如车辆的车速数据、车辆的纵向加速度数据、车辆的侧向加速度数据、车辆的横摆角速度等数据。
接收来自方向盘传感器的信息数据，如方向盘转动的角度数据、方向盘转动的角速度数据。
接收用户施加于方向盘的扭矩数据。
接收来自油门踏板的信息数据，如用户施加于油门踏板的力矩。
接收来自刹车踏板的信息数据，如用户施加于刹车踏板的力矩。
将以上的输入到机器学习算法中，得到在不同行车环境数据的输入下对应的车辆运行状态及用户行为的预测结果，将预测结果作为特征标签。将符合用户个性特征的标签保存到对应的用户身份中。通过上述方法可获得多个新用户的特征标签。将所有用户的特征标签记录在控制器的存储区，每一个数据集包含一个用户的特征标签信息。
在该用户再次驾驶时，调取身份对应的标识符，控制器根据对应的特征标签配置行车控制参数，如车辆在相同或相近的行车环境下的车辆位置变化、车速、方向盘转动角度、施加于油门踏板、刹车踏板的力矩等，使车辆行车控制更加人性化，优化用户的行车体验。若该用户为控制器已存储的用户，则直接根据个性化标签配置行车控制参数。

Claims (7)

1.一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：包括人机界面、传感器系统、处理系统和控制器，其中：
所述人机界面与传感器系统相连，所述人机界面用于接收用户身份信息并根据用户身份信息确认用户身份，人机界面将确认后的用户身份发送到传感器系统；
所述传感器系统与处理系统相连，传感器系统采集用户身份下的识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据，并将采集到的数据发送到处理系统；
所述处理系统与控制器相连，处理系统接收来自传感器系统的数据并处理生成用户身份的特征标签，处理系统将生成的用户身份的特征标签发送到控制器；
所述控制器存储所有经处理系统处理后的用户身份及其特征标签，控制器还与车辆控制系统相连，用于根据用户身份的特征标签配置行车控制参数；
所述的行车控制参数包括车辆距离车道线的位置参数、车速参数、方向盘转动角度参数、用户施加于油门踏板和刹车踏板的力矩参数。
2.根据权利要求1所述的一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：
所述的识别行车环境数据包括周围车辆及行人相对自身车辆的位置信息和速度信息，车辆所行驶的道路的车道线信息；
所述的车辆运行状态数据包括车辆的车速数据、车辆的纵向加速度数据、车辆的侧向加速度数据、车辆的横摆角速度数据；
所述的用户行为数据包括车辆的方向盘转动的角度数据及角速度数据、用户施加于油门踏板的力矩数据和用户施加于刹车踏板的力矩数据。
3.根据权利要求1所述的一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：所述的处理生成特征标签的具体方法为：将识别行车环境数据、车辆运行状态数据及用户行为数据输入到机器学习中进行训练，得到在不同行车环境数据的输入下对应的车辆运行状态及用户行为的预测结果，将预测结果作为特征标签。
4.根据权利要求1所述的一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：所述的人机界面主要采用车辆座椅传感器和摄像头相连采集记录获得用户身份信息，用户身份信息包括座椅位置信息、座椅压力信息和人脸识别信息，车辆座椅传感器获取座椅位置信息以及座椅压力信息，摄像头采集获得用户的人脸识别信息。
5.根据权利要求1所述的一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：所述的人机界面确认用户身份的方法具体为：人机界面根据输入的用户身份信息输出预判用户身份，将预判用户身份与控制器中存储的所有用户身份进行相似度对比，若相似度小于设定阈值，输出并显示为新用户身份，若相似度大于设定阈值，输出并显示为预判用户身份。
6.根据权利要求1所述的一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：所述的传感器系统主要采用雷达、摄像头和车辆组合传感器采集数据，雷达和摄像头采集识别行车环境数据，车辆组合传感器采集车辆运行状态数据和用户行为数据。
7.根据权利要求1所述的一种车辆用户特征识别系统，其特征在于：所述的车辆控制系统为车道保持辅助系统、自适应巡航系统或前向碰撞预警系统。
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