CN110435671B - 人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统 - Google Patents

人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，包括：驾驶人状态信息采集模块，用于采集驾驶人的状态信息；车辆状态信息采集模块，用于采集车辆的状态信息，所述车辆的状态信息包括：车辆速度信息、车辆GPS定位信息、方向盘转角信息以及车道偏离信息；安全状态判断模块，用于根据驾驶人的状态信息和车辆的状态信息判断驾驶人和车辆是否处于不安全状态；驾驶权限切换模块，用于根据安全状态判断结果，进行驾驶权限；安全预警模块，用于提醒驾驶人行车处于不安全状态。本发明系统能够实时地、准确地判断行车是否处于不安全状态，及时自动切换或辅助驾驶人进行驾驶权限切换，保障驾驶人行车安全性。

Description

人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术，尤其涉及一种人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统。
背景技术
随着传统汽车工业与不断革新的信息技术、传感器技术的结合，促进了汽车智能化水平的不断提高，传统的手动驾驶模式也正逐渐向自动驾驶模式过渡。但是由于驾驶环境、自动化技术等因素的限制，未来较长时间内大部分车辆会以level 3级别(高度自动驾驶)存在，即人机共驾将会是主要的驾驶模式。在人机共驾环境下驾驶人的驾驶操作行为也会直接影响发生交通事故的概率以及事故的严重程度。
现有的人机共驾环境下驾驶权限切换系统或者方法，大多是基于判断驾驶人是否为疲劳驾驶、易怒驾驶等，从而实现自动驾驶模式与手动驾驶模式的自动切换。但仅仅监测驾驶人状态容易忽视一些危险驾驶行为，驾驶人在驾驶过程中容易产生超速、疲劳、分心等不安全行为，这些行为在车辆行为指标上有一定体现，且更容易测量。故本发明设定多重阈值，同时判断驾驶人与车辆是否处于不安全状态，且提供安全紧急功能和驾驶模式选择功能，安全紧急功能是判断驾驶状态为双重不安全状态(车辆处于不安全状态且驾驶人处于不安全驾驶状态)时触发，手动驾驶模式直接切换至自动驾驶模式保障行车安全，驾驶模式选择功能是判断存在单一不安全状态(车辆处于不安全状态或驾驶人处于不安全驾驶状态)时触发，及时辅助驾驶人进行驾驶权限切换。
本发明综合考虑出现频次较高和危险系数较大的不安全驾驶行为，利用智能手环，结合车联网大数据，设定多重阈值同步判断驾驶人和车辆是否处在不安全状态，进一步保障了驾驶人行车安全性。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，包括：
驾驶人状态信息采集模块，用于采集驾驶人的状态信息，所述驾驶人的状态信息包括：驾驶人生理信息以及方向盘所受压力数据信息；
车辆状态信息采集模块，用于采集车辆的状态信息，所述车辆的状态信息包括：车辆速度信息、车辆GPS定位信息、方向盘转角信息以及车道偏离信息；
安全状态判断模块，用于根据驾驶人的状态信息和车辆的状态信息判断驾驶人和车辆是否处于不安全状态；
驾驶权限切换模块，用于根据安全状态判断结果，进行驾驶权限；具体如下：
当安全状态判断结果为当前驾驶状态为双重不安全状态，即车辆处于不安全状态且驾驶人处于不安全驾驶状态时，触发安全紧急功能，手动驾驶模式直接切换至自动驾驶模式；
当安全状态判断结果为单一不安全状态，即车辆处于不安全状态或驾驶人处于不安全驾驶状态时，触发安全预警模块，并提供驾驶模式选择功能；
当安全状态判断结果为安全状态时，不进行驾驶权限切换；
安全预警模块，用于提醒驾驶人行车处于不安全状态。
按上述方案，所述驾驶人状态信息采集模块中生理信息为脉搏信号。
按上述方案，所述驾驶人状态信息采集模块中驾驶人生理信息通过智能手环采集，方向盘所受压力数据信息通过压力传感器采集。
按上述方案，所述安全状态判断模块中，根据接收的脉搏信号判断驾驶人是否处于不安全状态，具体如下：利用小波降噪法处理原始脉搏信息，采用功率谱估计进行脉搏信号的提取和分析，对时域信号进行傅里叶变换将驾驶人在5Hz频率下的脉搏幅值与疲劳预警的阈值比较，如果脉搏幅值小于预设阈值，则判定为驾驶人疲劳驾驶，处于不安全状态；其中，疲劳预警的阈值为5Hz频率下1500Hq/min脉搏幅值。
按上述方案，所述安全状态判断模块中，根据压力信息和实时车速信息判断驾驶人是否处于不安全状态，具体如下：根据手离开方向盘的时间来判断驾驶人是否处于分心状态，设置累积时长阈值，当车速不为0、方向盘所受压力的左右压力值任一为0且连续累积时长达到阈值，则判定为驾驶人处于分心状态，处于不安全状态。
按上述方案，所述安全状态判断模块中，根据车辆速度信息以及车辆GPS定位信息判断车辆是否处于不安全状态，具体如下：根据车辆GPS定位信息获取所在道路限速区间信息，选取限速区间最大值为速度阈值，当车辆速度达到速度阈值的110％且连续累计时长超过设定阈值时判定车辆处于超速状态，车辆处于不安全状态。
按上述方案，所述安全状态判断模块中，根据车速和车道偏离值、方向盘转角信息判断车辆是否处于不安全状态，具体如下：将实时采集的车速和车道偏离值输入模型，比较模型输出的方向盘转角和实际采集方向盘转角，误差超过20％即判断车辆处于不安全驾驶状态；所述模型为RBF神经网络模型，训练参数设置为：神经元个数30个，训练误差目标为0，RBF函数的扩展速度为1。
按上述方案，所述驾驶权限切换模块中，提供驾驶模式选择功能后，若在设定时间内无回应则切换至自动驾驶模式。
本发明产生的有益效果是：本发明系统能够实时地、准确地判断行车是否处于不安全状态，及时自动切换或辅助驾驶人进行驾驶权限切换，保障了驾驶人行车安全性。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的结构示意图；
图2是本发明实施例的系统工作流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，包括：驾驶人状态信息采集模块、车辆状态信息采集模块、驾驶权限切换模块、安全状态判断模块；
驾驶人状态信息采集模块包括智能手环，通过智能手环终端采集驾驶人生理信息，其中智能手环内置脉搏传感器，采用HK-2000C集成化数字脉搏传感器作为脉搏采集元件，该产品采用压电式原理采集信号，通过集成化电路进行滤波，模拟信号输出，输出同步于脉搏波动的脉冲信号，直接通过USB接口输出脉搏波波形数据。
驾驶人状态信息采集模块还包括压力传感器，压力传感器包括左侧压力传感器(置于方向盘7点钟到11点钟方向范围处)，右侧压力传感器(置于方向盘1点钟到5点钟方向范围处)，采集方向盘左右压力数据信息传送给安全状态判断模块。压力传感器可以选择压阻式压力传感器，压阻式压力传感器利用单晶硅的压阻效应制成，它采用集成电路工艺，结构简单，测压上限可达到60MP，具有工作可靠、耐腐性、抗干扰能力强等特点，国内有些厂家利用美国生产的传感器芯片，加上严格的组装工艺，其不确定度可达0.04％FS以上，在压力测量领域得到了较广泛的应用。
车辆状态信息采集模块利用GPS定位获取所在道路限速区间信息，车载CAN采集车辆速度信息、方向盘转角传感器采集方向盘转角信息、车道偏离预警设备获取在车道中的位置数据；
车道偏离预警设备选用MobileyeC2-270，采样频率为15Hz，获取车在车道中的位置数据。
方向盘转角传感器实时获取方向盘转角数据，采样频率为20Hz。
如图2为本发明系统工作流程图所示，本发明主要内容集中在安全状态判断模块的阈值处理和驾驶模式智能选择上。
安全状态判断模块包括驾驶人状态监测系统和车辆状态监测系统。
驾驶人状态监测系统根据驾驶员脉搏信号判断驾驶员是否疲劳的工作方法如下：
1)采样频率为200Hz的实测脉搏信号，采用10次分解。用原信号减去第8层上的近似分量，即可除去基线漂移噪声。
2)将阈值量化处理后的第1至3层的细节分量与未作处理的第4至7层的细节分量进行小波的重构，便可得到去除基线漂移、工频干扰与肌电干扰噪声后的光滑信号。
3)对脉搏信号进行去除基线漂移、工频干扰与肌电干扰噪声后，采用功率谱估计进行脉搏信号的提取和分析，对时域信号进行傅里叶变换。
4)疲劳状态下的驾驶人相对清醒状态下的驾驶人在5Hz频率下的脉搏幅值会发生显著地下降，本发明的疲劳子系统将5Hz频率下的1500Hq/min脉搏幅值作为疲劳预警的阈值。将驾驶人在5Hz频率下的脉搏幅值与疲劳预警的阈值比较，如果脉搏幅值小于预设阈值，则判定为驾驶人疲劳驾驶。
驾驶人状态监测系统根据方向盘压力信息数据判断驾驶员是否分心的工作方法如下：
1)接收压力传感模块传递的两侧压力信息和车载模块传递的实时车速信息。
2)判断车速是否为0，如果为0，返回继续监测。
3)根据手离开方向盘的时间来判断驾驶人是否处于分心状态，设置累积时长阈值。本发明将阈值设定为15s(阈值可凭个人习惯进行修改)，当车速不为0、左右传感器压力值任一为0且累积时长达到阈值，则判定为驾驶人处于分心状态。
另外，如果驾驶人状态监测系统判定驾驶人为疲劳驾驶或分心状态，系统输出驾驶人不安全驾驶结果，反之，返回继续监测。
车辆状态监测系统根据车速、所在道路限速区间判断车辆是否超速行驶的工作方法如下：
1)接收车载系统传递的速度信息以及车辆GPS定位后所获取的道路限速区间信息，选取限速区间最大值为速度阈值。
2)根据达到阈值110％持续时间来判断驾驶人是否处于超速状态，设置累积时长阈值。本发明将阈值设定为5s(阈值可凭个人习惯进行修改)。当达到阈值110％且连续累计时长超过设定阈值时，则判断车辆处于不安全状态。
3)如果车辆进入高速公路行驶，可根据驾驶人习惯手动设置最大允许驾驶速度，但是需要考虑高速公路限速情况。
车辆状态监测系统根据车道偏离值和方向盘转角信息判断车辆是否不安全驾驶的工作方法如下：
1)提取一段时间连续的正常驾驶状态的车速和车道偏离值、方向盘转角信息(假定驾驶员初次驾驶车辆时为正常状态)，采用巴斯特沃低通滤波器对原始数据进行滤波处理，对数据进行归一化预处理。
2)选取径向基(Radical Basis Function，RBF)神经网络构建模型，输入向量是车速和车道偏离值，输出向量为方向盘转角。RBF神经网络的训练借助Matlab软件进行，训练参数设置为:神经元个数30个，训练误差目标为0，RBF函数的扩展速度为1。模型的性能通过计算残差的均方根(Root Mean Square，RMS)来度量。残差即实际的方向盘转角与模型预测的方向盘转角之间的差。
3)输入实时采集的车速和车道偏离值，比较模型输出的方向盘转角和实际采集方向盘转角，误差超过20％即判断车辆处于不安全驾驶状态。
另外，所述车辆状态监测系统中，车道保持行为模型中驾驶人对方向盘的操控是当前时刻的车速、当前时刻的车道偏离、前一时刻的车道偏离、和前前时刻的车道偏离的函数。
可用离散数学模型表达为
sk＝f(vk,lk,lk-1,lk-2) (1)
式中：sk为k时刻的方向盘转角,(°)；vk为k时刻的车速,km/h；lk,lk-1,lk-2分别为k,k-1,k-2时刻的车道偏离,m。
该式假设驾驶人感知到当前时刻的车速、车道偏离、相邻历史时刻的车道偏离，判断车道偏离变化趋势(二阶导数)，进而修正方向盘转角，实现对车辆在车道中位置的保持。
RBF神经网络是一种3层前向网络，函数f可基于一个广义RBF神经网络模型得到。输入层由信号源节点组成；第2层为隐含层，隐单元的激活函数是RBF函数(如高斯函数)；第3层为输出层，节点个数等于输出的维数。式(2)反映RBF神经网络输入与输出之间的数学模型，
Figure BDA0002150748290000101
式中：xp为输入向量；yj为输出向量；I为隐含层节点的个数；ci为隐含层节点中心的位置；σ为隐含层节点的宽度；wij为第i个隐含层节点到第j个输出点的权重；J为输出节点数。
当安全状态判断模块判断结果为双重不安全状态时，触发安全紧急模块，手动驾驶模式自动切换至自动驾驶模式，保障驾驶人安全；当安全状态判断模块判断为单一不安全状态时，触发安全预警模块和驾驶模式选择模块，所述安全预警模块，通过扬声器和显示器发出警告信息对驾驶人进行预警，所述驾驶模式选择模块，通过扬声器和显示器向驾驶人提出询问，是否需要切换至自动驾驶模式，可直接声控进行回复，选择“需要”或者在5秒后无回应均切换至自动驾驶模式，选择“不需要”则保持手动驾驶模式，并且在20min内驾驶模式选择模式进入待机；当安全状态判断模块判断为安全状态时，返回继续监测。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，包括：
驾驶人状态信息采集模块，用于采集驾驶人的状态信息，所述驾驶人的状态信息包括：驾驶人生理信息以及方向盘所受压力数据信息；
车辆状态信息采集模块，用于采集车辆的状态信息，所述车辆的状态信息包括：车辆速度信息、车辆GPS定位信息、方向盘转角信息以及车道偏离信息；
安全状态判断模块，用于根据驾驶人的状态信息和车辆的状态信息判断驾驶人和车辆是否处于不安全状态；
所述安全状态判断模块中，判断驾驶人是否处于不安全状态是根据压力信息和实时车速信息，具体如下：根据手离开方向盘的时间来判断驾驶人是否处于分心状态，设置累积时长阈值，当车速不为0、方向盘所受压力的左右压力值任一为0且连续累积时长达到阈值，则判定为驾驶人处于分心状态，处于不安全状态；
驾驶权限切换模块，用于根据安全状态判断结果，进行驾驶权限；具体如下：
当安全状态判断结果为当前驾驶状态为双重不安全状态，即车辆处于不安全状态且驾驶人处于不安全驾驶状态时，触发安全紧急功能，手动驾驶模式直接切换至自动驾驶模式；
当安全状态判断结果为单一不安全状态，即车辆处于不安全状态或驾驶人处于不安全驾驶状态时，触发安全预警模块，并提供驾驶模式选择功能；
当安全状态判断结果为安全状态时，不进行驾驶权限切换；
安全预警模块，用于提醒驾驶人行车处于不安全状态。
2.根据权利要求1所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述驾驶人状态信息采集模块中生理信息为脉搏信号。
3.根据权利要求1所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述驾驶人状态信息采集模块中驾驶人生理信息通过智能手环采集，方向盘所受压力数据信息通过压力传感器采集。
4.根据权利要求2所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述安全状态判断模块中，根据接收的脉搏信号判断驾驶人是否处于不安全状态，具体如下：利用小波降噪法处理原始脉搏信息，采用功率谱估计进行脉搏信号的提取和分析，对时域信号进行傅里叶变换将驾驶人在5Hz频率下的脉搏幅值与疲劳预警的阈值比较，如果脉搏幅值小于预设阈值，则判定为驾驶人疲劳驾驶，处于不安全状态。
5.根据权利要求4所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述疲劳预警的阈值为5Hz频率下1500Hq/min脉搏幅值。
6.根据权利要求1所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述安全状态判断模块中，根据车辆速度信息以及车辆GPS定位信息判断车辆是否处于不安全状态，具体如下：根据车辆GPS定位信息获取所在道路限速区间信息，选取限速区间最大值为速度阈值，当车辆速度达到速度阈值的110％且连续累计时长超过设定阈值时判定车辆处于超速状态，车辆处于不安全状态。
7.根据权利要求1所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述安全状态判断模块中，根据车速和车道偏离值、方向盘转角信息判断车辆是否处于不安全状态，具体如下：将实时采集的车速和车道偏离值输入模型，比较模型输出的方向盘转角和实际采集方向盘转角，误差超过20％即判断车辆处于不安全驾驶状态；所述模型为RBF神经网络模型，训练参数设置为：神经元个数30个，训练误差目标为0，RBF函数的扩展速度为1。
8.根据权利要求1所述的人机共驾环境下考虑驾驶人状态的驾驶权限切换系统，其特征在于，所述驾驶权限切换模块中，提供驾驶模式选择功能后，若在设定时间内无回应则切换至自动驾驶模式。
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