CN112277955A

CN112277955A - 辅助驾驶方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN112277955A
Application number: CN202011206696.5A
Authority: CN
Inventors: 吴琼; 时利; 高波; 徐春梅; 岳丽姣; 张一营
Original assignee: Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Current assignee: Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Priority date: 2020-10-30
Filing date: 2020-10-30
Publication date: 2021-01-29
Anticipated expiration: 2040-10-30
Also published as: CN112277955B

Abstract

本发明属于辅助驾驶技术领域，公开了一种辅助驾驶方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取当前行驶车辆的行车状态信息和当前行驶车辆上驾驶员状态信息，根据驾驶员状态信息和行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态，根据当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略。通过上述方式，实现了根据驾驶员的驾驶状态对车辆驾驶的策略和驾驶环境进行改变，预防事故的发生。一方面通过驾驶环境的改变调节驾驶员状态，另一方面通过辅助驾驶限制了危险驾驶的操作，提高了行车安全，有效减少了驾驶事故的出现。

Description

辅助驾驶方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种辅助驾驶方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着对汽车安全的认知不断加强，驾驶员作为影响安全带的第一要素，其受关注程度也越来越高，在E-NCAP中驾驶员监控系统已经是汽车主动安全的基础配置。E-NCAP，汽车界最具权威的安全认证机构，创始于1997年，由欧洲七个政府组织组成。许多消费者团体是国际消费者研究及测试组织的成员。汽车俱乐部是由会员国的国际汽联基金会以及德国汽车俱乐部和意大利汽车俱乐部的个人会员组成。同时，作为汽车智能化发展的补充，驾驶员监控系统也能有效对智能化汽车技术进行补充，确保了智能化汽车技术的量产落地。此外，智能化座舱系统也是汽车发展的重要方向之一，通过驾驶员监控系统采集驾驶员的状态，再根据驾驶员状态设计更优化的驾驶舱氛围、交互等，以得到更优化的驾驶体验。

目前汽车事故有很大一部分都是人为因素造成的，如驾驶员违规驾驶、疲劳驾驶等因素，成为严重交通安全隐患。另一方面，很多的交通事故主要是因为驾驶人员违章，或者在开车的过程中精力不集中。有些开大车的人，很容易出现交通事故，就是因为整个人的状态不够清醒，所以才导致了各种问题的发生。因此在车辆网络化、智能化的今天，通过智能化的辅助驾驶策略预防对于因驾驶员状态造成安全隐患也成为重要的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种辅助驾驶方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术如何有效的预防因驾驶员状态造成安全隐患的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种辅助驾驶方法，所述方法包括以下步骤:

获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息；

根据所述驾驶员状态信息和所述行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态；

根据所述当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略。

可选的，所述根据所述驾驶员状态信息和所述行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态，包括：

根据所述驾驶员状态信息生成第一驾驶状态参数；

根据所述行车状态信息生成第二驾驶状态参数；

获取驾驶员面部特征信息，并根据所述面部特征信息设置第一驾驶状态参数和第二驾驶状态参数的权重比例；

根据第一驾驶状态参数、第二驾驶状态参数和所述权重比例确定驾驶员当前驾驶状态。

可选的，所述根据所述驾驶员状态信息生成第一驾驶状态参数，包括：

根据所述驾驶员状态信息计算驾驶员处于各驾驶状态的概率；

将所述各驾驶状态的概率作为第一驾驶状态参数。

可选的，所述根据所述行车状态信息生成第二驾驶状态参数，包括：

根据所述行车状态信息提取紧急动作信息；

根据所述紧急动作信息生成危险指数，并将所述危险指数作为第二驾驶状态参数。

可选的，所述当前驾驶状态包括正常驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、紧张驾驶或者愤怒驾驶中的至少一项。

可选的，所述根据所述当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境，并根据当前驾驶状态调整辅助驾驶策略，包括：

当所述当前驾驶状态为正常驾驶时，不改变当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略；

当所述当前驾驶状态为疲劳驾驶时，发出疲劳驾驶警示信息，并调整车辆速度上限为预设速度；

当所述当前驾驶状态为分心驾驶时，发出分心驾驶警示信息，并增加车距监控报警的触发距离；

当所述当前驾驶状态为紧张驾驶时，发出舒缓氛围调节信息，并设置急加速限制；

当所述当前驾驶状态为愤怒驾驶时，发出舒缓氛围调节信息，并设置急加速限制和急转弯限制。

可选的，所述获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息之前，还包括：

获取驾驶员面部特征信息；

根据所述驾驶员面部特征信息得到特征点数量，在所述特征点数量小于采集阈值时，生成提醒指令；

在获取提醒指令的反馈信息时，执行所述获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种辅助驾驶装置，所述辅助驾驶装置包括：

获取模块，用于获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息；

处理模块，用于根据所述驾驶员状态信息和所述行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态；

控制模块，用于根据所述当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种辅助驾驶设备，所述辅助驾驶设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的辅助驾驶程序，所述辅助驾驶程序配置为实现如上文所述的辅助驾驶方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有辅助驾驶程序，所述辅助驾驶程序被处理器执行时实现如上文所述的辅助驾驶方法的步骤。

本发明通过获取当前行驶车辆的行车状态信息和当前行驶车辆上驾驶员状态信息，根据驾驶员状态信息和行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态，根据当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略，实现了根据驾驶员的驾驶状态对车辆驾驶的策略和驾驶环境进行改变，预防事故的发生。一方面通过驾驶环境的改变调节驾驶员状态，另一方面通过辅助驾驶限制了危险驾驶的操作，提高了行车安全，有效减少了驾驶事故的出现。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的辅助驾驶设备的结构示意图；

图2为本发明辅助驾驶方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明辅助驾驶方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明辅助驾驶装置第一实施例的结构框图；

图5为本发明辅助驾驶方法第一实施例的控制逻辑图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的辅助驾驶设备结构示意图。

如图1所示，该辅助驾驶设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对辅助驾驶设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及辅助驾驶程序。

在图1所示的辅助驾驶设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明辅助驾驶设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在辅助驾驶设备中，所述辅助驾驶设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的辅助驾驶程序，并执行本发明实施例提供的辅助驾驶方法。

本发明实施例提供了一种辅助驾驶方法，参照图2，图2为本发明一种辅助驾驶方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述辅助驾驶方法包括以下步骤：

步骤S10：获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息。

需要理解的是，本实施例的执行主体可为车辆控制系统，也可为作用相同或者相似的设备，本实施例在此不加以限定，本实施例以车辆控制系统为例加以说明。在本实施例中车辆控制系统可以理解为将一些自动控制的技术运用到车辆系统中，由以往的提高机械性能发展为辅助或部分取代或全部取代人的操纵，从而达到减少由于人的局限性造成的事故，减轻驾驶强度提高驾驶效率的目标。

在具体实现中，很多的交通事故主要是因为驾驶人员违章，或者在开车的过程中精力不集中。而交通事故频发，由于驾驶人员状态不够清醒，所以导致了各种交通事故的发生。从驾驶员的状态着手，进行环境上的干预和辅助系统策略改变有助于避免上述情况的发生。

需要明白的是，在本实施例中，危险驾驶指的是驾驶员处于疲劳、愤怒、紧张或者酒驾等可能因为上述状态出现增加事故概率行为时所处于的非正常清醒驾驶的驾驶状态。

可以明白的是，上述行车状态信息即为车辆在使用过程中，各装置的运行状态信息以及运行参数信息，例如：方向盘转角、车速、油门开度、制动踏板开度、仪器仪表状态以及各传感器检测数据等，本实施例在此不加以限定，根据上述信息可以得到当前车辆准确的行驶信息，从而判断出当前行驶状态是否是正常行驶的状态。

在具体实现中，由于驾驶员危险驾驶或者情绪驾驶会出现很多可以检测到的异常车辆行为，如频繁变道、急转向、偏离车道、急加速或者急减速等异常行为，通过对方向盘转角、车速、油门开度以及道路识别系统等信息可以对异常行为有个准确的判断，例如：在疲劳驾驶的情况下，由于驾驶员进入疲劳状态，会出现反应变迟钝、间断性失去意识以及动作僵硬等特征，从而造成方向盘长时间保持一个固定的偏向角度或者离合器缓慢松离，通过对方向盘和离合器踏板开度检测即可甄别出驾驶员疲劳驾驶的状态。

另一方面，上述驾驶员状态信息则是根据驾驶舱内的各传感器以及图像检测设备得到驾驶员当前的体征参数，例如：面部表情、操作状态、身高、体型以及坐姿等驾驶员体征信息，甚至还可以检测出如面部运动、眼部运动、心电以及脑电等生物表征信息，进一步推断出驾驶员当前的情绪状态或者疲劳程度等。

在具体实现中，上述特征信息可以通过面部识别摄像头、车载体征检测仪以及激光雷达扫描仪等检测设备进行采集，再将采集到的数据进行进一步的分析处理，得到控制系统所需要的驾驶员状态信息。例如：通过面部识别摄像头采集驾驶员面部特征点，根据特定情况下的特征点变化规律来归纳判断驾驶员的情绪状态，结合语音语调采集装置，进行综合情绪判断。对应于不同的情绪诱发方法，情绪识别方法也各不相同，常见的情绪识别方法主要分成两大类：基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面部表情和语音语调的识别。面部表情识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉运动和表情模式，如心情愉悦时嘴角上翘，眼部会出现环形褶皱；愤怒时会皱眉，睁大眼睛等。目前，面部表情识别多采用图像识别的方法来实现。语音语调识别方法是根据不同情绪状态下人们的语言表达方式的不同来实现的，如心情愉悦时说话的语调会比较欢快，烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能保证情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。在本实施例中，愤怒、紧张或者疲劳都会对驾驶安全造成一定的影响，所以采用面部时间旨在甄别出这些异常情绪，进一步的说，对于异常情绪的判断可以只通过面部识别进行甄别，也可以通过心跳检测、血压监测以及姿态检测等生物体征检测方法辅助甄别，本实施例在此不加以限定。

另一方面，除了面部特征识别外，还可以通过其他检测装置来对生物体征进行判断，心跳等生物体征可以通过无线连接驾驶员的可穿戴设备进行检测，也可以通过多普勒雷达以及眼动仪等非接触性检测装置进行检测本实施例在此不加以限定，以多普勒雷达为例，可以对人体胸腔进行检测并根据胸腔的起伏情况以及心脏部位跳动情况将呼吸信号和心跳信号分离出来，以得到呼吸频率和心跳频率完成检测，再根据呼吸频率或者心跳频率进行数据分析，与预设值或者正常样本值进行比对以判断驾驶员是否进入了紧张或者愤怒等异常情绪状态。

在具体实现上驾驶员驾驶意图依据驾驶员状态和车辆运动状态来判断，其中驾驶员的状态判定可以依据表1。

需要理解的是，根据不同的检测方式，有不同的效果，本实施例在此不加以限定，由于获取车辆行车状态被驾驶员状态信息可以结合两者进行综合判断，故而能够从更多的维度对驾驶员状态进行全面了解，有助于提高对驾驶状态判断的准确定。

表1驾驶员状态初步判定

步骤S20：根据所述驾驶员状态信息和所述行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态。

需要理解的是，进行驾驶状态的干预和辅助功能的激活都依赖于对驾驶员的状态有一个准确的判断，在实际操作过程中，单一的通过特征信息识别容易出现误判或者判断不准确的情况，例如：在驾驶员戴口罩或者光线条件不好的时候，由于特征点无法准确提取，特征信息识别会存在一定的误差。此时单一的通过驾驶员状态进行判断准确度不高。另一方面，如果单一的从行车状态进行判断，没有办法确定驾驶员的操作意图只能简单的进行车辆控制，容易出现误判，从而导致使用上的不舒适感。例如：驾驶员在状态正常清醒的状态下，通过较为复杂的路况时，需要频繁变道绕过障碍物，此时则有可能被系统误判为危险驾驶从而对转向进行限制，极大地降低了驾驶员的用车体验。综上所述，结合两部分信息综合判断能够有效地提高危险驾驶判断的准确率，也一定程度上优化了驾驶员的驾驶体验。

在具体实现中，对危险驾驶的判断可以先从驾驶员状态信息入手，以生物特征为主对驾驶员的驾驶状态进行判断，通过生物特征识别判断当前驾驶员的生物特征状况，进一步得到驾驶员当前的驾驶状态的初步判断结果，得到初步判断结果后，再结合行车状态信息对初步判断结果进行确认如图5，即先根据驾驶员状态信息进行驾驶状态的甄别，再根据行车状态信息确认。例如：当系统根据生物特征初步判断当前驾驶状态为愤怒驾驶时，查找预设时间之内的行车状态的特征信息，当出现匹配愤怒驾驶的信息时确认当前驾驶状态为愤怒驾驶，此时根据预设的控制策略进行辅助驾驶。例如：当面部识别装置检测到驾驶员处于愤怒状态时，开始实时检测操作特征并查找3分钟之内的操作特征记录，如在检测和查找过程中出现，频繁变道、油门踏板态度变化过快甚至是超速时，即可确认当前驾驶员处于愤怒驾驶状态，应及时采取措施对危险驾驶进行限制和预防。

驾驶意图判断在驾驶员状态的基础上增加车辆状态综合判定，判定原则可以参照表2。

表2驾驶状态判定(驾驶意图判定)

步骤S30：根据所述当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略。

需要理解的是，在确定了驾驶员驾驶状态后，需要对应的驾驶状态做出相应的控制，由于不同的驾驶状态存在不同的操作特点。在愤怒的时候驾驶员容易冲动驾驶，做出一些危险动作；而在疲劳驾驶的时候驾驶员则会出现反应迟钝或者驾驶姿态僵硬的情况，无法对周围的交通环境做出及时的反应导致事故的发生。故而对不同的驾驶状态使用不同的控制逻辑变得尤为重要。

可以明白的是，在智能座舱发展迅速的今天，人机交互模式种类非常丰富，不仅仅可以通过液晶显示中控进行视觉交互，还可以通过语音设备音影装置进行语音上的智能交互，通过播放舒缓的音乐或者智能氛围灯能够有效的改善驾驶舱的氛围。例如：在紧张驾驶的过程中，可以通过语音提示对驾驶员进行引导让驾驶员不会因为紧张而忘记操作细节，还可以播放舒缓的音乐配合柔和的灯光系统使人放松恢复平静的正常状态。

另一方面，辅助驾驶系统也有了长足的进步，通过对各个操作参数的限制或者优化，能够对车辆驾驶进行柔性控制，即根据具体交通情况对车辆加速以及转向操作优化，避免出现极端的行驶情况，例如：在驾驶员处于疲劳驾驶的时候，播放警示音提醒驾驶员，另一方面限制驾驶速度并且增加安全距离提醒的预设报警距离，主动转向慢车道以避免由于疲劳驾驶导致驾驶员反应过慢造成的事故。

在具体实现中，列举几种常见的驾驶状态以及这几种驾驶状态对应的控制逻辑，以帮助理解本实施例。常见的危险驾驶即为当前驾驶状态包括所述当前驾驶状态包括正常驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、紧张驾驶或者愤怒驾驶中的至少一项，本实施例对此不加以限定。

在本实施例中，当所述当前驾驶状态为正常驾驶时，不改变当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略；当所述当前驾驶状态为疲劳驾驶时，发出疲劳驾驶警示信息，并调整车辆速度上限为预设速度；当所述当前驾驶状态为分心驾驶时，发出分心驾驶警示信息，并增加车距监控报警的触发距离；当所述当前驾驶状态为紧张驾驶时，发出舒缓氛围调节信息，并设置急加速限制；当所述当前驾驶状态为愤怒驾驶时，发出舒缓氛围调节信息，并设置急加速限制和急转弯限制。

进一步的，每种驾驶所需要采取的控制策略也有所不同。车辆控制逻辑设定的原则在于当驾驶员驾驶意图不良时，通过辅助来缓解驾驶员不良状态，并增加车辆主动控制，避免激烈驾驶而导致不安全结果。疲劳驾驶：避免因驾驶员疲劳导致对交通环境感知和判断失误，而反应不及导致不良结果。因此，一方面提醒驾驶员，另一方面也限速车速和将车辆靠边行驶；分心驾驶：避免因驾驶员分心而导致未关注交通环境，因此主要措施为提醒驾驶员；紧张驾驶：避免因驾驶员紧张(尤其针对新手)导致应对错误，因此，一方面通过营造舒缓的座舱氛围缓解紧张情绪，另一方面也限制车辆加急速，避免出现误将油门当刹车的情况；愤怒驾驶：避免因驾驶员愤怒导致开斗气车而导致不良结果，因此，主要通过控制车辆急加速和急转向。

在具体实现中，如图5所示，通过直接测量驾驶员面部动作和表情类初步判断驾驶员当前的状态，同时通过间接测量车辆状态数据来判断车辆当前的状态，综合两者初步判定驾驶员的驾驶意图：正常驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、紧张驾驶(针对新驾驶员)和愤怒驾驶，并根据驾驶员驾驶员的意图来生成相应的车辆功能逻辑编号，以使车辆控制系统根据所述编号对车辆进行辅助控制(如表1所示)。

表3车辆控制逻辑

在本实施例中，获取驾驶员面部特征信息；根据所述驾驶员面部特征信息得到特征点数量，在所述特征点数量小于采集阈值时，生成提醒指令；在获取到所述提醒指令的反馈信息时，执行所述获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息的步骤。

需要理解的是，当面部特征点数小于采集阈值时，则证明当前驾驶员面部有遮挡，或者驾驶舱内光线不充足。此时可发出提示信息提醒驾驶员进行改进，例如摘下口罩以保证面部特征识别的准确率。所述提醒信息可以是语音提醒，也可以是中控液晶屏的图像提醒，本实施例在此不加以限定。在驾驶员进行确认操作后，例如手势指令、语音答复或者不作出任何反馈后，根据驾驶员的反馈信息，执行后续步骤。

本实施例通过获取当前行驶车辆的行车状态信息和当前行驶车辆上驾驶员状态信息，根据驾驶员状态信息和行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态，根据当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略，实现了根据驾驶员的驾驶状态对车辆驾驶的策略和驾驶环境进行改变，预防事故的发生。一方面通过驾驶环境的改变调节驾驶员状态，另一方面通过辅助驾驶限制了危险驾驶的操作，提高了行车安全，有效减少了驾驶事故的出现。

参考图3，图3为本发明一种辅助驾驶方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例辅助驾驶方法，所述步骤S20具体包括：

步骤S21：根据所述驾驶员状态信息生成第一驾驶状态参数。

需要理解的是，根据驾驶员状态直接测量和行车状态间接测量可以得到较为准确的驾驶员驾驶意图，因此如何对直接测量和间接测量的结果进行综合判断也成为关键环节，对于两者的融合可以先根据直接测量对驾驶员的驾驶状态进行判断，通过生物特征识别判断当前驾驶员的生物特征状况，进一步得到驾驶员当前的驾驶状态的初步判断结果，得到初步判断结果后，再间接测量方式即结合行车状态信息对初步判断结果进行确认；也可以是按一定的权重对两中测量方式进行综合推断，当直接测量准确时提高直接测量参量的权重即以直接测量为主，当出现直接测量受到影响误差较大时，增加间接测量的权重以间接测量为主，例如：在有面部识别的检测环节中，如果驾驶员面部被遮挡或者由于光线过暗导致面部特征识别效率降低导致驾驶员状态信息不准确，很容易出现误判，此时提高间接测量的权重即可减少整体的测量误差。

在本实施例中，根据所述驾驶员状态信息计算驾驶员处于各驾驶状态的概率；将所述各驾驶状态的概率作为第一驾驶状态参数。

需要明白的是，在检测驾驶员状态信息时，由于个体化的差异可能会同时出现多种驾驶状态的可能，例如：人在愤怒和紧张的时候都可能出现眉头紧锁或者面部绷紧的情况出现，当系统判断时因个体差异可能会有所不同那么此时可以判断愤怒驾驶的概率如：愤怒状态概率42％，紧张状态53％，再结合行车状态的评分综合考量。进一步的，可以以面部特征检测得到特征点匹配数量信息，进一步得到各个驾驶状态存在的概率，当某个驾驶状态的概率大于预设值时则可以直接判断该状态为当前驾驶状态，当多个驾驶状态的概率相差不多时，则可以将驾驶状态存在的概率转换成驾驶状态指数再根据行车状态信息和驾驶状态按一定的权重综合评分以准确的确认当前驾驶状态。

可以理解的是，如果需要直接测量和间接测量综合评分则需要将所述驾驶状态的概率转换成驾驶状态指数作为第一驾驶状态参数以便直接测量和间接测量综合评分。

步骤S22：根据所述行车状态信息生成第二驾驶状态参数。

需要明白的是，第二驾驶状态参数可以为特定车辆操作动作出现的频率计算得到操作动作的危险指数，也可以为特定车辆操作持续的时间计算出来的危险指数，还可以是根据操作动作的变化速率所计算出来的危险指数，本实施例在此不加以限定。例如：在行车过程中频繁小幅度转动方向盘，则可能是疲劳驾驶的征兆，由于在疲劳驾驶时驾驶姿态僵硬容易出现方向盘偏斜或者行车方向不正频繁小幅度调整方向盘，频率越高则说明司机越可能处于疲劳状态相应的危险指数也越高。再例如：在愤怒驾驶即容易出现斗气开车的状况下，猛踩油门踏板或者频繁大幅度旋转方向盘并回正，此时油门踏板或者方向盘变化速率越快则说明危险指数越高。

在本实施例中，根据所述行车状态信息提取紧急动作信息；根据所述紧急动作信息生成危险指数，并将所述危险指数作为第二驾驶状态参数。

可以理解的是，紧急动作即为例如：急转向、急加速、急踩油门以及维持操作时间过长等容易出现危险情况的操作，在此本实施例不加以限定。另一方面，紧急动作意味情况紧急容易出现危险状况，并不特指变化速率过快的操作。

步骤S23：获取驾驶员面部特征信息，并根据所述面部特征信息设置第一驾驶状态参数和第二驾驶状态参数的权重比例。

在具体实现中，由于驾驶室的环境是不确定的，在面部识别过程中驾驶员可能佩戴口罩、眼镜或者帽子等遮挡面部特征的物品导致特征点信息收集不完全。此时通过面部识别进行判断会出现一定的误差，因此为了减少误差的影响将第一驾驶状态参数的权重占比减小，以缩小驾驶员状态检测误差对整体判断的影响。进一步的，判断过程可以根据特征点实际采集数量与应采集数量进行比对得到权重调整参数，当参数值大于上阈值时则可以完全由第一驾驶状态参数主导驾驶状态的判断，当参数值小于下阈值时则可以完全由第二驾驶状态参数主导驾驶状态的判断。由于根据检测误差的程度调整两项判断的权值可以有效的保证系统处于当前环境下对驾驶状态判断的准确性，一定程度上控制了误差的影响。

需要明白的是，面部特征信息可以根据车载面部扫描仪、摄像头或者眼动仪等作用相同或者相似的设备来进行采集，上述面部特征信息，可以是特征点的全部数量，也可以是关键特征点的是否被检测到，还可以是特征点分布情况，本实施例在此不加以限定。以特征点分布情况为例，对于不同的情绪判断所需要的特征点也有所不同，不同的特征点可以有不同的参考价值。例如：眼部特征被遮挡时，由于眼部特征在疲劳驾驶判断中较为重要则此时可以降低较多的第一驾驶状态参数的权重，当颧骨特征点被遮挡时则可以降低较少的权重。

步骤S24：根据第一驾驶状态参数、第二驾驶状态参数和所述权重比例确定驾驶员当前驾驶状态。

需要明白的是，最终需要得到一个判断结果即驾驶状态，需要将第一驾驶状态参数和第二驾驶状态参数按权重比例进行计算，得到最终的驾驶状态，并根据计算结果得到控制逻辑编号以对车辆进行对应的驾驶舱环境调整和辅助驾驶策略。

具体实现中，可以通过计算公式η＝n₁×p₁+n₂×p₂得到不同驾驶状态的状态指数，再将最大的状态指数对应的驾驶状态作为当前驾驶状态。其中，η为状态指数，n₁为第一驾驶状态参数，n₂为第二驾驶状态参数，p₁为第一驾驶状态参数权重值，p₂为第二驾驶状态参数权重值。

需要说明的是，状态指数并不唯一，可以是多个状态指数同时计算，最后驾驶状态判断时，可以将最大的状态指数作为当前驾驶状态，也可以将超过状态阈值的状态均作为当前驾驶状态同时执行不同的辅助策略。所述状态阈值即为超过该阈值即容易出现较大安全隐患的限定值。

本实施例通过根据第一驾驶状态参数、第二驾驶状态参数和所述权重比例确定驾驶员当前驾驶状态，由于一方面通过驾驶员状态信息进行精确判断，另一方面通过行车状态信息作为确认依据，提高了行车安全，有效减少了驾驶事故的出现，进一步的，由于根据检测误差的程度调整两项判断的权值可以有效的保证系统处于当前环境下对驾驶状态判断的准确性，一定程度上控制了误差的影响。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有辅助驾驶程序，所述辅助驾驶程序被处理器执行时实现如上文所述的辅助驾驶方法的步骤。

参照图4，图4为本发明辅助驾驶装置第一实施例的结构框图。

如图4所示，本发明实施例提出的辅助驾驶装置包括：

获取模块10，用于获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息；

处理模块20，用于根据所述驾驶员状态信息和所述行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态；

控制模块30，用于根据所述当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略。

在一实施例中，处理模块20还用于根据所述驾驶员状态信息生成第一驾驶状态参数；根据所述行车状态信息生成第二驾驶状态参数；获取驾驶员面部特征信息，并根据所述面部特征信息设置第一驾驶状态参数和第二驾驶状态参数的权重比例；根据第一驾驶状态参数、第二驾驶状态参数和所述权重比例确定驾驶员当前驾驶状态。

在一实施例中，处理模块20还用于根据所述驾驶员状态信息计算驾驶员处于各驾驶状态的概率；将所述各驾驶状态的概率作为第一驾驶状态参数。

在一实施例中，处理模块20用于根据所述行车状态信息提取紧急动作信息；根据所述紧急动作信息生成危险指数，并将所述危险指数作为第二驾驶状态参数。

在一实施例中，控制模块30还用于当所述当前驾驶状态为正常驾驶时，不改变当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略；当所述当前驾驶状态为疲劳驾驶时，发出疲劳驾驶警示信息，并调整车辆速度上限为预设速度；当所述当前驾驶状态为分心驾驶时，发出分心驾驶警示信息，并增加车距监控报警的触发距离；当所述当前驾驶状态为紧张驾驶时，发出舒缓氛围调节信息，并设置急加速限制；当所述当前驾驶状态为愤怒驾驶时，发出舒缓氛围调节信息，并设置急加速限制和急转弯限制。

在一实施例中，获取模块10还用于获取驾驶员面部特征信息；处理模块20还用于根据所述驾驶员面部特征信息得到特征点数量，在所述特征点数量小于采集阈值时，生成提醒指令；在获取提醒指令的反馈信息时，执行所述获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息的步骤。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

本实施例通过获取模块10获取当前行驶车辆的行车状态信息和当前行驶车辆上驾驶员状态信息，处理模块20根据驾驶员状态信息和行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态，控制模块30根据当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境和辅助驾驶策略，实现了根据驾驶员的驾驶状态对车辆驾驶的策略和驾驶环境进行改变，预防事故的发生。一方面通过驾驶环境的改变调节驾驶员状态，另一方面通过辅助驾驶限制了危险驾驶的操作，提高了行车安全，有效减少了驾驶事故的出现。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的辅助驾驶方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims

1.一种辅助驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员状态信息和所述行车状态信息确定驾驶员当前驾驶状态，包括：

根据所述驾驶员状态信息生成第一驾驶状态参数；

根据所述行车状态信息生成第二驾驶状态参数；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员状态信息生成第一驾驶状态参数，包括：

将所述各驾驶状态的概率作为第一驾驶状态参数。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述行车状态信息生成第二驾驶状态参数，包括：

根据所述行车状态信息提取紧急动作信息；

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前驾驶状态包括正常驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、紧张驾驶或者愤怒驾驶中的至少一项。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前驾驶状态调整当前驾驶舱环境，并根据当前驾驶状态调整辅助驾驶策略，包括：

7.如权利要求1～6中任一所述的方法，其特征在于，所述获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息之前，还包括：

获取驾驶员面部特征信息；

在获取到所述提醒指令的反馈信息时，执行所述获取当前行驶车辆的行车状态信息和所述当前行驶车辆上驾驶员状态信息的步骤。

8.一种辅助驾驶装置，其特征在于，所述辅助驾驶装置包括：

9.一种辅助驾驶设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的辅助驾驶程序，所述辅助驾驶程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的辅助驾驶方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有辅助驾驶程序，所述辅助驾驶程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的辅助驾驶方法的步骤。