CN113066261A - 一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统与方法，该方法首先采集驾驶者的生理信息，将驾驶者的生理信息和标准信息比对后，确定采用何种速度停车，同时进行报警。该方法提供一种充分利用人机工程和自动驾驶，通过驾驶者佩戴手环等生理信息采集设备，实时检测驾驶者生理健康信息并进行实时比对，发现异常立刻启动汽车自动制动的装置。充分利用汽车ECU系统，通过传感器与车载网络，将人车更加紧密集合，实现更好的人车交互，保障驾驶者与道路行车安全。

Description

一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统与方法
技术领域
本发明属于通信与机械控制领域，涉及一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统与方法。
背景技术
可穿戴医疗设备健康数据采集技术成熟，如对心率，血压，血糖等健康数据的采集设备轻小、便捷。如可穿戴健康手环可以对人体进行心率进行检测，Dab心脏活动检测器可以对心率活动进行完整的检测，Heart Guide可随时测量手腕血压，24小时监测身体健康数据，
与此同时，车辆自动控制技术成熟，自动驾驶等级不断提高和突破，控制器可以根据指令配合车载传感器实现车辆巡航、车辆主动避撞，车道线保持，主动制动等。
但是，驾驶者与车辆更多的呈现出的是人对车的单向控制，没有良好的人机交互与统一，当驾驶者出现突发性生理疾病如脑梗、心梗、晕厥、休克、癫痫等疾病时会失去对车辆的控制，非常容易失控引发重大交通安全事故，在城市公共交通，跨市交通客运，经常出现由于驾驶者突发生理疾病，如心梗、脑梗，猝死等造成驾驶者失去对车辆的控制，引发重大交通安全事故，对道路交通安全造成极大困扰。
现在健康检测设备很多，技术也很成熟；汽车自动制动的技术也趋于完善。但两者多独立存在，并没有实现两者较好的融合，难以发挥两者的优势。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统与方法，以克服现有技术中存在的无法充分实现人车一体化，当驾驶员突发疾病，驾驶员无法主动对车辆采取制动，易造成交通事故的问题。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，包括以下步骤：
步骤1，采集驾驶者的生理信息；
步骤2，对比驾驶者的生理信息与数据库中的标准信息，当生理信息和标准信息的比对数据超出范围时执行步骤3，否则持续循环执行步骤1和步骤2；
步骤3，判断设定参数的取值范围，选择制动的加速度，进行停车；
所述设定参数为TTC，当0＜TTC＜TTC1时，制动加速度为-8m/s2，当TTC1＜TTC＜TTC2时，制动加速度为-6m/s2，当TTC＞TTC2时，制动加速度为-4m/s2；所述TTC和TTC2为设定值阈值；
步骤4，报警。
本发明的进一步改进在于：
优选的，步骤1中，所述驾驶者的生理信息包括收缩压、心率和血压变化率。
优选的，步骤2中，当收缩压<80mmHg，心率为0bpm，血压变化率>6或心率变化率>10时，判定为偏离正常阈值。
优选的，步骤3中，所述TTC的计算公式为：
Figure BDA0002993287510000021
其中，dr为驾驶车辆与目标物的纵向相对距离，vr为驾驶车辆与目标物的纵向相对速度。
优选的，步骤3中，当处于弯道道心时，驾驶车辆打开双闪警示灯，通过弯心后，选择制动的加速度，进行停车；当后方有车时，驾驶车辆打开右侧转向，选择制动的加速度，进行停车；当前方有车辆且后方有车辆时，驾驶车辆与前车的TTC值处于制动区域，选择制动的加速度，进行停车。
一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，包括：
采集模块，用于采集驾驶者的生理信息；
比对模块，对比驾驶者的生理信息与数据库中的标准信息，当生理信息和标准信息的比对数据超出阈值范围时执行判断模块，否则持续循环执行采集模块和比对模块；
停车模块，用于判断设定参数的取值范围，选择制动的加速度，进行停车；
报警模块，用于进行报警。
优选的，所述采集模块连接有健康手环、超声波测距传感器、摄像头、激光雷达和GPS导航系统；所述健康手环佩戴在驾驶者手臂上，所述超声波测距传感器、摄像头、激光雷达和GPS导航系统均安装在驾驶车辆中。
优选的，所述超声波测距传感器安装在车辆的四周，所述摄像头安装在车辆顶部，所述激光雷达安装在车辆顶部。
优选的，所述超声波测距的范围为30-500cm，激光雷达的测距范围为80-150m。
优选的，所述报警模块通过车载网络拨打网络电话报警。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开了一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，该方法首先采集驾驶者的生理信息，将驾驶者的生理信息和标准信息比对后，确定采用何种速度停车，同时进行报警。该方法提供一种充分利用人机工程和自动驾驶，通过驾驶者佩戴手环等生理信息采集设备，实时检测驾驶者生理健康信息并进行实时比对，发现异常立刻启动汽车自动制动的装置。充分利用汽车ECU系统，通过传感器与车载网络，将人车更加紧密集合，实现更好的人车交互，保障驾驶者与道路行车安全。
本发明还公开了一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，该系统包括采集模块、比对模块、停车模块和报警模块，通过这四个模块的交互配合，基于驾驶者生理信息采集的需求以及物联网传感器，如微压力传感器、谐振式传感器、脉搏传感器、光学心率传感器等，可以完成驾驶者可预警穿戴手环的硬件系统与软件系统设计。硬件系统有着较高的性价比，胜任各项功能监测与定位。软件系统能够采集传感器实时监测数据，建立完备的个人健康信息数据库包括体温、血压、血糖、心电图心率睡眠、运动等。为避免驾驶者突发疾病造成交通事故、减少道路交通事故的发生，通过对突发性疾病生理特征的研究，主要争对脑梗、心梗、猝死突发性疾病，采用心脑血管健康及疾病风险评估方法，利用脑电信号、心电信号、脉搏信号等生理信号的检测，对驾驶者的疲劳机理和表征进行研究，构建突发性疾病生理指标报警模型。综述基于生理信号的疲劳检测方法能够及时有效的预防和减少道路交通事故的发生。该系统基于智能网联的人-车智能交通安全手环系统，充分将人与车有机集合和统一，车辆能够感知人身体状况的变化，做出相对的制动等措施，保护人的安全，使人与车更加统一，增强驾驶体验，增加车的智能化，进一步提高车辆的主动安全性能。解决当下驾驶者因自身存在突发性疾病，疾病在突发时，驾驶者无法主动对车辆采取紧急制动，保护人的安全，避免交通事故的发生。
【附图说明】
图1为整个系统的工作流程与原理；
图2为随着TTC的变小，行车安全状态的变化情况；
图3为紧急自动制动部分工作流程图。
【具体实施方式】
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参见图1和图3，本发明公开了一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统与方法，该报警方法包括以下步骤：
步骤1，采集驾驶者的生理信息；
需要提前将将突发性疾病生理健康数据进行采集并汇总入健康数据库，将数据库存入系统RAM中；在生理数据监测中，主要监测收缩压，心率，血压变化率，心率变化率四个特征指标，当收缩压<80mmHg，心率为0(心率变化率为HRV值，无单位)，血压变化率>6，心率变化率>10时，判定为偏离正常阈值，极有可能发生突发生理疾病。
安装在可穿戴健康设备上的传感器提取驾驶者的体温数据，感应到体温数据，说明驾驶员以佩戴可穿戴健康设备，整个系统开启。所述采集生理信息的传感器包括如微压力传感器、谐振式传感器、脉搏传感器、光学心率传感器等。
步骤2，对比驾驶者的生理信息与数据库中的标准信息，当生理信息和标准信息的比对数据超出范围，生理信息超出标准信息范围，所述生理信息在数据库中，执行步骤3，当比对数据在正常区间内，持续循环执行步骤1和步骤2；
安装在可穿戴健康设备上的心率、血压微型采集装置提取驾驶者的心率，血压等健康数据，将数据进行转化后与存储与RAM中的健康大数据进行查询比对。
RAM中存储的数据库中数据可以通过智能网联进行相应更新；同时，数据采集与比对采用最陡下降自适应算法，通过一段时间使用，可以更好的与驾驶者的生理特征匹配，从而减少个体差异对系统的影响。
步骤3，判断设定参数的取值范围，选择制动的加速度，进行停车；
(1)道路情况判断，该系统首先根据算法判断当前道路情况。根据安装于车辆四周的8个超声波测距传感器，8个超声波测距传感器的按照位置分别为正前、正后、左前、右前、左后、右后、左、右8个方位；安装于车辆顶部的摄像头，安装于车辆上方的激光雷达以及GPS导航系统判断当前道路状况，道路类别；具体的摄像头获取车辆前方环境，由环境感知视觉算法，根据前方障碍物形状特征(长宽高等)判断出前方障碍物的类别(例如：车辆，行人，自行车等)。激光雷达构建车辆前方云点图，根据单帧的云点图的点云坐标可得到障碍物的距离信息，根据多帧的点云坐标，可得到障碍物与车辆之间的距离信息，激光雷达的测定范围设定为80-150m，对距离信息做微分处理能够获得相对。通过摄像头与激光雷达获取信息的融合，得到车辆前方的环境(障碍物识别)及其距离；超声波测距传感器用于测量与车辆近距离接触的移动物，超声波测量的距离为30-500cm，当超声波测距传感器检测到车辆前方有障碍物时，进行制动。GPS用于辅助定位获取当前位置(获取宏观位置，误差为3～4m)，确认当前道路信息。将上述的激光雷达测出的距离传入下一步骤，进行安全状态判断。
(2)参见图2，安全状态判断及控制，该装置首先根据算法判断当前状态的危险情况。所设计装置采用基于时距的判断方法。定义基于时间的指标TTC，能够定量的反应出在疾病突发时制动系统需要在该时间内完成制动操作，在避免碰撞和其他安全事故发生的前提下安全停车，随着TTC的变小，行车安全状态的变化情况，如图二所示。TTC值越大，代表车辆与物体发生碰撞的可能性小，TTC值越小，代表车辆与物体发生碰撞的可能性大，当TTC值为0时，即发生碰撞。为此定义时间指标阈值TTC1、TTC2，将碰撞的可能性划分为三个区域，当0＜TTC＜TTC1时，发生碰撞的可能性很大，立刻紧急制动，采用最大制动加速度-8m/s2进行制动，当TTC1＜TTC＜TTC2时，存在发生碰撞的风险，开启预警同时进行制动。制动加速度适中-6m/s2，当TTC＞TTC2时，不存在发生碰撞的风险，采取较小的制动加速度-4m/s2进行制动，从而达到不发生碰撞的情况下，尽可能减少因为制动给驾驶者带来二次伤害。TTC的计算公式为：
Figure BDA0002993287510000071
为dr驾驶车辆与目标物的纵向相对距离，(根据距离大小不同，分别由激光雷达进行测量)，vr为驾驶车辆与目标物的纵向相对速度(根据采集到的距离信息一阶微分)，雷达定义相对速度为目标物的纵向速度减去驾驶车辆的纵向速度。dr和vr可直接从环境感知系统输出读取。以车速、TTC两个参数对AEB控制算法进行制定。
步骤4，进行报警。车载网络拨打紧急报警电话，发送车辆所处位置，所监测到的生理信息，对驾驶者疾病初步判断信息。
将上述的制动程序编写，植入汽车车载电脑，实现ECU在各种行驶情况下对车辆进行有效的制动控制。
作为优选的方案之一，车辆处于急弯弯道心位置时，辅助驾驶介入，开启车道保持系统，打开双闪警示灯，通过弯心后，激活制动系统。
作为优选的方案之一，车辆后方有车辆，根据后方传感器不同TTC的值采取分级制动方案并打开右侧转向灯。
作为优选的方案之一，若前方有车辆的同时后方有车辆，且前方TTC值处于制动区域，无论后方TTC处于何值，立即采取全力制动，打开双闪警示灯并鸣笛。
本发明还公开了一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，该系统包括：采集模块、比对模块、停车模块和报警模块。
采集模块，用于采集驾驶者的生理信息；
比对模块，对比驾驶者的生理信息与数据库中的标准信息，当生理信息和标准信息的比对数据超出范围时执行判断模块，否则持续循环执行采集模块和比对模块；
停车模块，用于判断设定参数的取值范围，选择制动的加速度，进行停车；
报警模块，用于进行报警。
可穿戴健康手环、可穿戴血压采集单元、心率信息采集单元、制动单元、车载ECU单元通过智能网联进行组网。所述采集模块连接有健康手环、超声波测距传感器、摄像头、激光雷达和GPS导航系统；所述健康手环佩戴在驾驶者手臂上，所述超声波测距传感器、摄像头、激光雷达和GPS导航系统均安装在驾驶车辆中。所述超声波测距传感器安装在车辆的四周，所述摄像头安装在车辆顶部，所述激光雷达安装在车辆顶部。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采集驾驶者的生理信息；
步骤2，对比驾驶者的生理信息与数据库中的标准信息，当生理信息和标准信息的比对数据超出范围时执行步骤3，否则持续循环执行步骤1和步骤2；
步骤3，判断设定参数的取值范围，选择制动的加速度，进行停车；
所述设定参数为TTC，当0＜TTC＜TTC1时，制动加速度为-8m/s2，当TTC1＜TTC＜TTC2时，制动加速度为-6m/s2，当TTC＞TTC2时，制动加速度为-4m/s2；所述TTC和TTC2为设定值阈值；
步骤4，报警。
2.根据权利要求1所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，其特征在于，步骤1中，所述驾驶者的生理信息包括收缩压、心率和血压变化率。
3.根据权利要求1所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，其特征在于，步骤2中，当收缩压<80mmHg，心率为0bpm，血压变化率>6或心率变化率>10时，判定为偏离正常阈值。
4.根据权利要求1所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，其特征在于，步骤3中，所述TTC的计算公式为：
Figure FDA0002993287500000011
其中，dr为驾驶车辆与目标物的纵向相对距离，vr为驾驶车辆与目标物的纵向相对速度。
5.根据权利要求1所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警方法，其特征在于，步骤3中，当处于弯道道心时，驾驶车辆打开双闪警示灯，通过弯心后，选择制动的加速度，进行停车；当后方有车时，驾驶车辆打开右侧转向，选择制动的加速度，进行停车；当前方有车辆且后方有车辆时，驾驶车辆与前车的TTC值处于制动区域，选择制动的加速度，进行停车。
6.一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集驾驶者的生理信息；
比对模块，对比驾驶者的生理信息与数据库中的标准信息，当生理信息和标准信息的比对数据超出阈值范围时执行判断模块，否则持续循环执行采集模块和比对模块；
停车模块，用于判断设定参数的取值范围，选择制动的加速度，进行停车；
报警模块，用于进行报警。
7.根据权利要求6所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，其特征在于，所述采集模块连接有健康手环、超声波测距传感器、摄像头、激光雷达和GPS导航系统；所述健康手环佩戴在驾驶者手臂上，所述超声波测距传感器、摄像头、激光雷达和GPS导航系统均安装在驾驶车辆中。
8.根据权利要求7所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，其特征在于，所述超声波测距传感器安装在车辆的四周，所述摄像头安装在车辆顶部，所述激光雷达安装在车辆顶部。
9.根据权利要求7所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，其特征在于，所述超声波测距的范围为30-500cm，激光雷达的测距范围为80-150m。
10.根据权利要求6所述的一种驾驶者突发疾病的汽车自动制动与报警系统，其特征在于，所述报警模块通过车载网络拨打网络电话报警。
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CN114572169A (zh) * 2022-02-15 2022-06-03 湖南财经工业职业技术学院 基于心率血压监测的新能源汽车智能安全驾驶系统

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