CN112937590A - 一种智能车辆动态人机交互系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能车辆动态人机交互系统和方法，所述系统包括：身份识别模块；本地存储模块；多种数据采集模块；动态交互计算处理模块，用于执行：在车辆启动时，根据驾驶员身份信息，从本地存储模块载入该驾驶员相关的设置参数和优化参数；通过数据采集模块实时提取针对每个交互过程所需的数据进行归集形成数据集；将所述数据集与预先设置的每个交互的影响因子参数结合，计算获得每个交互过程的优化调整参数；车辆执行单元，用于根据优化调整参数获取参数调整模板，进行动态调整交互设置；和交互提醒单元，用于人机交互提醒。本发明能广泛结合内外部环境，以优化驾驶员与车辆的人机交互，达到舒适、节能、安全、便捷等效果。
Description
技术领域
本发明涉及车辆人工智能领域，尤其涉及一种智能车辆动态人机交互系统和方法。
背景技术
随着电子技术的发展，车辆上的电子机械设备越来越多，需要跟驾驶员交互的系统也越来越多，也越来越复杂。传统的人机交互系统，出厂后一般都比较固化，虽然驾驶员通过一些配置接口可以更改一些交互的参数，但交互调节过程往往都比较麻烦，而且都无法及时跟路况、天气信息、车况等结合做动态调节，交互的友好性及智能性有待提高。
如在配置前向防撞预警系统时，法规允许系统有比较宽泛的危险提醒范围。出厂默认的系统参数，对于一些比较激进的驾驶员，跟车距离会比较短，他们会觉得报警过于灵敏，有频繁报警的问题；而对于一些比较保守的驾驶员，又会觉得系统好像都不起作用，很少报警。同样的一套系统及配置参数，相同的驾驶员，在天气、驾驶心态不一样的情况下，对报警灵敏度的感受又会有不同。
发明内容
鉴于现有技术的上述缺陷(不足)，本发明的目的是提供一种智能车辆动态人机交互系统和方法，能广泛结合诸如驾驶员状况、路况、车况、天气等内外部环境，以优化人与车辆的人机交互，达到舒适、节能、安全、便捷等效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种智能车辆动态人机交互系统，包括：
身份识别模块，用于识别驾驶员身份信息；
本地存储模块，用于存储与所述驾驶员身份信息关联的设置参数和优化参数；
多种数据采集模块，用于实时提取人机交互过程所需的数据；
动态交互计算处理模块，用于执行：在车辆启动时，根据驾驶员身份信息，载入该驾驶员相关的设置参数和优化参数；通过所述数据采集模块实时提取针对每个交互过程所需的数据进行归集形成数据集；将所述数据集与预先设置的每个交互的影响因子参数结合，计算获得每个交互过程的优化调整参数；
车辆执行单元，用于根据优化调整参数获取参数调整模板，进行动态调整交互设置；
和交互提醒单元，用于在人机交互过程中进行人机交互提醒。
技术效果：
本系统通过动态交互计算处理模块进行驾驶员的驾驶过程中的人机交互过程数据进行分析处理，以持续优化该驾驶员与车辆的人机交互参数，提高人机交互的友好性及智能性。
进一步的，所述数据采集模块至少包括：
车载终端通信处理模块，用于接入管理中心，接收管理中心下发的管理数据；及接入车联网，获取基于电子地图的实时路况数据；
车辆控制系统，用于整车控制并生成实时驾驶数据；
车载路况监测系统，用于获取实时路况数据；
和驾驶员监控模块，用于获取驾驶员状态信息。
技术效果：
在本实施例中，人机交互结合了来自管理中心的管理数据、来自车辆控制系统的的实时操控数据、来自车载路况监测系统的实时路况数据、来自车辆网的基于电子地图的路况数据和来自驾驶员监控模块的驾驶员状态信息，从而使人机交互过程能够及时跟路况、天气信息、车况及驾驶员的驾驶习惯等结合做动态调节，提升交互的友好性及智能性。
进一步的，所述车载路况监测系统包括雷达系统和/或车载相机系统。
进一步的，所述车辆控制系统至少包括转向系统、动力系统、制动系统和车身信号系统。
本发明还提供了一种智能车辆动态人机交互方法，包括以下步骤：
步骤1：在车辆启动时，获取驾驶员身份信息，根据驾驶员身份信息从本地存储模块导入该驾驶员相关的设置参数及优化参数；
步骤2：实时提取针对每个交互过程所需的数据进行归集形成数据集；将所述数据集和预先设置的每个交互的影响因子参数结合，计算获得每个交互过程的优化调整参数；
步骤3：根据优化调整参数获取参数调整模板，进行动态调整交互设置，并给出人机交互提醒；
步骤4：将优化调整参数进行本地存储，更新本地存储模块中该驾驶员的优化参数。
技术效果：
在本方法中，对每个驾驶员的驾驶过程中的人机交互过程数据进行动态交互计算处理，以持续优化该驾驶员与车辆的人机交互参数，提高人机交互的友好性及智能性。
进一步的，所述步骤2中针对每个交互过程所需的数据，包括：来自驾驶员监测模块的驾驶员状态信息；来自车载路况监测系统的实时路况数据；来自管理中心的管理数据；来自电子地图的实时路况数据；和来自车辆控制系统的实时驾驶数据。
技术效果：
本方法通过采集以上数据，从而使人机交互过程能够及时跟路况、天气信息、车况及驾驶员的驾驶习惯等结合做动态调节，提升交互的友好性及智能性。
进一步的，所述步骤2中的所述优化调整参数的计算方法具体为：所述优化调整参数为所述影响因子参数和所述数据集的矩阵乘积。
技术效果：
本方法是结合每个交互过程所需数据的关联度，所采取的一种优选的计算方法。
进一步的，所述步骤4具体包括：在人机交互运行过程中，将每次优化调整参数进行临时存储，最终进行滤波取值，在人机交互系统下电时，将最终的优化调整参数进行本地存储，更新本地存储模块中该驾驶员的优化参数。
本发明实现了如下技术效果：
本发明的智能车辆动态人机交互系统和方法，能广泛结合诸如驾驶员状况、路况、车况、天气等内外部环境，以优化驾驶员与车辆的人机交互，达到舒适、节能、安全、便捷等效果。
附图说明
图1是本发明一实施例的智能车辆动态人机交互系统的系统框图；
图2是本发明一实施例的智能车辆动态人机交互示意图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1和图2所示，本发明给出了一种智能车辆动态人机交互系统(以下简称本系统)的具体示例，本系统用于运营车辆的管理，包括：车载终端通信处理模块、车辆控制系统、雷达系统、车载相机系统、身份识别模块、驾驶员监控模块、本地存储模块、动态交互计算处理模块、车辆执行单元和交互提示模块等模块。
在本实施例中，本系统可以通过驾驶员身份识别模块，对本车辆的驾驶员的人机交互参数进行标志存储，存储于本地存储模块，并能在每次驾驶员变更的时候，自动从本地存储模块动态载入相应驾驶员的人机交互参数，因该人机交互参数已与驾驶员适配，从而提升交互的友好性。
在本实施例中，本系统可以通过驾驶员监控模块，采集驾驶员状态信息，实时判断驾驶员是否有驾驶过程中打电话、疲劳驾驶、注意力不集中等不良驾驶行为，从而依据驾驶员状态信息，动态调整提醒策略，以实现人机交互在驾驶员行为管理上的智能性。
在本实施例中，本系统可以通过车载相机系统进行实时图像采集，通过雷达系统获取雷达点云信息，通过车载终端通信处理模块进行V2X通信(即接入车联网，获取实时的电子地图数据)等方式，获取实时路况，并结合实时路况调整提醒、控制策略，从而使人机交互具有更好的智能性。
在本实施例中，本系统可以通过包括转向系统、动力系统、制动系统、车身信号系统等系统在内的车辆控制系统，采集车速、油门踏板开度、制动、左右转向等信号，进而判断驾驶员的实时驾驶动作，动态验证驾驶员状态信息采集到的驾驶员状态，并进一步匹配实时路况数据，判断驾驶行为的合理性，进行动态提醒及驾驶响应微调，以保证行车安全。
在本实施例中，本系统可以通过车载终端通信处理模块响应车辆管理中心的管理需求，对车辆不按路线行驶、超出预先规定行驶区域等进行管控，以保证行车安全。
在本实施例中，本系统通过动态交互计算处理模块综合处理上述信息，结合长期的驾驶提醒输出及驾驶实时状态动作，动态记录驾驶员的习惯，调整优化驾驶员驾驶模型，从而持续优化驾驶员与车辆的人机交互，进而达到舒适、节能、安全、便捷等效果。
在本实施例中，本系统通过交互提醒单元，给出文字+语音，或图像+语音的交互提醒，在车辆行驶过程中给出提示信息，如道路指示信息、驾驶疲劳提示信息、危险警示信息等。
在本实施例中，基于上述系统，本发明给出了一种智能车辆动态人机交互方法，包括以下步骤：
1.驾驶员启动车辆后，本系统获取驾驶员身份信息，并导入驾驶模型，即在本地存储系统中导入与该驾驶员相关的设置参数A及优化参数B，其中，A＝(a1+a2+a3+...)T，其中a1、a2、a3…表示该驾驶员针对每个交互的设置参数；B＝(b1+b2+b3+...)T，其中b1、b2、b3…表示系统对该驾驶员针对每个交互自动判断的优化参数。
2.通过驾驶员监控模块，实时获取驾驶员状态信息组C，其中C＝(c1+c2+c3+...)。
3.通过雷达系统、车载相机系统，实时判断该车辆所处环境的车流、车道宽度等信息，形成路况判断参数组D，其中D＝(d1+d2+d3+...)。
4.管理中心根据需要下发管理数据E，其中E＝(e1+e2+e3+...)。
5.通过转向系统、动力系统、制动系统、车身信号系统获取车辆的实时驾驶数据V，其中V＝(v1+v2+v3+...)。
6.通过车载终端通信处理模块连接V2X系统(车联网系统)，获得其它车辆或路侧设备的路况数据，如红绿灯发出的信息X，其中X＝(x1+x2+x3+...)。
7.系统按预先的设置参数，实时提取针对每个交互或控制过程所需的数据进行归集，形成数据集J1＝(A1、B1、C1n、D1n、E1n、V1n、X1n)、J2＝(A2、B2、C2n、D2n、E2n、V2n、X2n)、…。其中A1为从A中提取的与当前交互相关的设置参数，B1为从B中提取的与当前交互相关的优化参数，C1n为从C中提取的与当前交互相关的实时驾驶员状态信息，D1n为从D中提取的与当前交互相关的实时路况数据，E1n为从E中提取的与当前交互相关的管理中心下发的管理数据，V1n为从V中提取的与当前交互相关的实时驾驶数据，X1n为从X中提取的与当前交互相关的V2X参数。
8.设置每个交互的影响因子参数值M，M＝(m1+m2+m3+...)T，其中m1、m2表示每个系列参数项的影响因子参数。
9.计算最终每个交互的优化调整参数Y，Y＝J*M，其中J为当前交互对应的数据集J1或J2或J3…。系统最终根据优化调整参数Y获取参数调整模板，进行动态调整交互设置。
10.本系统运行过程中，将每次的优化调整参数进行存储，最终进行滤波取值，在系统下电时，将优化调整参数存储进本地存储模块，以更新本地存储模块中的优化参数。如果优化调整参数跟驾驶员的设置参数差异太大，也可以选择将优化调整参数和驾驶员的设置参数发送给管理中心，进行数据的人工校验。
在本实施例中，智能车辆动态人机交互系统通过上述方式，结合长期的驾驶数据，形成特定驾驶员驾驶模型，并能动态根据管理中心的管理意图、路况、车况、天气、驾驶员注意力等信息，通过一定的算法实现最优驾驶人机交互，形成动态人机交互，达到舒适、节能、安全、便捷等效果。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种智能车辆动态人机交互系统，其特征在于，包括：
身份识别模块，用于识别驾驶员身份信息；
本地存储模块，用于存储与所述驾驶员身份信息关联的设置参数和优化参数；
多种数据采集模块，用于实时提取人机交互过程所需的数据；
动态交互计算处理模块，用于执行：在车辆启动时，根据驾驶员身份信息，载入该驾驶员相关的设置参数和优化参数；通过所述数据采集模块实时提取针对每个交互过程所需的数据进行归集形成数据集；将所述数据集与预先设置的每个交互的影响因子参数结合，计算获得每个交互过程的优化调整参数；
车辆执行单元，用于根据优化调整参数获取参数调整模板，进行动态调整交互设置；
和交互提醒单元，用于在人机交互过程中进行人机交互提醒。
2.如权利要求1所述的智能车辆动态人机交互系统，其特征在于，所述数据采集模块至少包括：
车载终端通信处理模块，用于接入管理中心，接收管理中心下发的管理数据；及接入车联网，获取基于电子地图的实时路况数据；
车辆控制系统，用于整车控制并生成实时驾驶数据；
车载路况监测系统，用于获取实时路况数据；
和驾驶员监控模块，用于获取驾驶员状态信息。
3.如权利要求2所述的智能车辆动态人机交互系统，其特征在于，所述车载路况监测系统包括雷达系统和/或车载相机系统。
4.如权利要求2所述的智能车辆动态人机交互系统，其特征在于，所述车辆控制系统至少包括转向系统、动力系统、制动系统和车身信号系统。
5.一种智能车辆动态人机交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在车辆启动时，获取驾驶员身份信息，根据驾驶员身份信息从本地存储模块导入该驾驶员相关的设置参数及优化参数；
步骤2：实时提取针对每个交互过程所需的数据进行归集形成数据集；将所述数据集和预先设置的每个交互的影响因子参数结合，计算获得每个交互过程的优化调整参数；
步骤3：根据优化调整参数获取参数调整模板，进行动态调整交互设置，并给出人机交互提醒；
步骤4：将优化调整参数进行本地存储，更新本地存储模块中该驾驶员的优化参数。
6.如权利要求5所述的智能车辆动态人机交互方法，其特征在于，所述步骤2中针对每个交互过程所需的数据，包括：来自驾驶员监测模块的驾驶员状态信息；来自车载路况监测系统的实时路况数据；来自管理中心的管理数据；来自电子地图的实时路况数据；和来自车辆控制系统的实时驾驶数据。
7.如权利要求6所述的智能车辆动态人机交互方法，其特征在于，所述步骤2中的所述优化调整参数的计算方法具体为：所述优化调整参数为所述影响因子参数和所述数据集的矩阵乘积。
8.如权利要求5所述的智能车辆动态人机交互方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：在人机交互运行过程中，将每次优化调整参数进行临时存储，最终进行滤波取值，在人机交互系统下电时，将最终的优化调整参数进行本地存储，更新本地存储模块中该驾驶员的优化参数。
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