CN114469097A - 一种人机共驾接管状态测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种人机共驾接管状态测试方法，包括建立虚拟车辆模型和虚拟行驶场景，并开启虚拟车辆的机器驾驶模式，将虚拟车辆模型信息和场景信息同步至测试车辆，所述测试车辆设置于固定台架上；设置感官子任务，并设置驾驶权切换条件；实时获取驾驶员感知的虚拟交通信息，当虚拟交通信息符合驾驶权切换条件时，发送接管请求至驾驶员，并获取驾驶员在执行感官子任务时的接管信息。与现有技术相比，本发明具有安全性高等优点。

Description

一种人机共驾接管状态测试方法

技术领域

本发明涉及人机共驾接管领域，尤其是涉及一种人机共驾接管状态测试方法。

背景技术

随着智能驾驶的兴起，人机共驾作为自动驾驶中的一个重要发展阶段，将会在L3至L5的过程中长期存在，人机共驾控制策略的目标是通过融合驾驶员的敏捷感知能力，并利用人工智能的算力，从而实现安全高效的驾驶过程。驾驶员接管状态作为人机共驾过程中的一个重要状态量，一直是评价人机共驾系统优劣的重要影响因素。驾驶员作为人-车-路-环四要素中的组成部分，受人脑的高维特征和交通流的复杂多变性等客观条件的影响，较难以直接获取接管状态信息。

传统的接管状态检测方式是通过组织有驾龄经验的驾驶员，通过车内摄像头或眼动仪进行感知，在实际人机切换场景下获取接管状态信息，如驾驶员反应时间和驾驶员接管时间等，但若在真实道路场景下进行测试，不仅会受到道路场景覆盖不广的约束，同时复杂的路况会带来安全隐患。

现有技术中为了解决以上问题，将车辆置于特定的测试场地中并将车辆的行驶信息映射到虚拟系统中，但这样依然存在问题，首先需要在一个很大的无障碍场地进行试验，占地面积大且测试成本高；且驾驶员接管状态突变时，如急刹车和急转向等情况下，很有可能会导致车辆侧翻，即使解决了路况的安全问题，依然存在车辆自身的安全问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种人机共驾接管状态测试方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种人机共驾接管状态测试方法，包括以下步骤：

S1、建立虚拟车辆模型和虚拟行驶场景，并开启虚拟车辆的机器驾驶模式，将虚拟车辆模型信息和场景信息同步至测试车辆，所述测试车辆设置于固定台架上，所述测试车辆与固定台架不发生相对移动，所述场景信息显示在测试车辆的挡风玻璃上，驾驶员坐在测试车辆的驾驶位上；

S2、设置感官子任务，并设置驾驶权切换条件；

S3、实时获取驾驶员感知的虚拟交通信息，当虚拟交通信息符合驾驶权切换条件时，执行步骤S4；

S4、发送接管请求至驾驶员，并获取驾驶员在执行感官子任务时的接管信息。

进一步地，所述测试车辆设置有ROS分布式通信架构，所述ROS分布式通信架构结合虚拟车辆模型和虚拟行驶场景将虚拟交通信息反馈至测试车辆的显示屏上，同时将车辆的机器驾驶指令反馈至测试车辆的控制装置上。

进一步地，在机器驾驶模式时实时对驾驶员状态进行检测，若检测到驾驶员分心或疲劳，对驾驶员发出警告。

进一步地，分心的判定步骤如下：

A1、获取驾驶员的头部图像和驾驶员对方向盘的握力；

A2、根据驾驶员的头部图像判断驾驶员的凝视区域和头部姿态；

A3、当满足以下任一条件时，执行步骤A4：

当车辆航向不在凝视区域内时；

或当驾驶员对方向盘的握力小于一号握力阈值时；

或当头部姿态倾斜时；

A4、对驾驶员发送分心警告。

进一步地，疲劳的判定步骤如下：

B1、对驾驶员进行眼部定位，同时获取驾驶员对方向盘的握力；

B2、根据眼部定位计算驾驶员眼睑闭合程度、闭眼持续时间和眨眼频次；

B3、当满足以下任一条件时，执行步骤B4：

当驾驶员眼睑闭合程度大于一号闭合阈值，且闭眼持续时间大于一号时间阈值时；

或当驾驶员眼睑闭合程度大于二号闭合阈值，且眨眼频次小于一号频率阈值时；

或当驾驶员对方向盘的握力小于一号握力阈值时；

B4、对驾驶员发送疲劳警告。

进一步地，所述机器驾驶模式运行流程如下：实时获取虚拟车辆状态信息、虚拟交通信息和交通场景的场景参数，计算并输出虚拟车辆的驱动信息、转向信息和制动信息。

进一步地，所述车辆的驱动信息计算表达式如下：

F_t＝f·M·g·cosα+1/2·ρ·A·C_DV²+M·a+M·g·cosα

式中，F_t表示需求驱动力，f表示车辆与地面的摩擦阻力系数，ρ表示空气密度，C_D表示空气阻力系数，A表示车辆的迎风面积，M表示车辆重量，V表示车辆当前速度，a表示车辆加速度，α表示路面倾斜角度。

进一步地，所述感官子任务包括视觉子任务和听觉子任务。

进一步地，所述接管信息通过设置在测试车辆内的摄像头和压力传感器获取，包括接管反应时间和接管执行时间。

进一步地，驾驶员前设置有上位机显示器，满足驾驶权切换条件时，通过ROS系统发送接管请求至上位机显示器。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明建立虚拟车辆模型和虚拟交通场景，并输入至置于实验室台架上的测试车辆中，结合感官子任务和驾驶权切换条件，完成对人机共驾接管状态的测试；与现有技术中测试车辆需要在测试场地中进行行驶的情况相比，由于本发明的车辆设置在固定台架上，且与固定台架不会发生相对移动，本发明安全性更高，且占地面积小，节约了成本。

2、本发明通过ROS分布式通信架构实现虚拟车辆与测试车辆的通信，将虚拟场景中的车辆移动信息、车辆控制信息和交通信息及时反馈至测试车辆中，具有良好的实时性。

3、本发明在机器驾驶中对驾驶员设置了分心和疲劳判别，对驾驶员起到警示作用，优化了测试结果。同时分心和疲劳判别融合了视觉和触觉判断，也提高了判别的准确性。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为本发明判断驾驶员是否分心的流程图。

图3为本发明判断驾驶员是否疲劳的流程图。

图4为本发明的方法涉及的系统连接关系。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例提供了一种人机共驾接管状态测试方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

步骤S1、建立虚拟车辆模型和虚拟行驶场景，并开启虚拟车辆的机器驾驶模式，并通过ROS分布式通信架构将虚拟车辆模型信息同步至设置于固定台架上的测试车辆，将场景信息通过测试车辆的挡风玻璃进行显示，同时将机器驾驶模式的控制指令同步至测试车辆的控制器中，比如在虚拟行驶场景中车辆转弯，则测试车辆的方向盘也会随之旋转。但测试车辆在实验台架上仅进行空转，不会发生相对移动。驾驶员坐在测试车辆的驾驶位上。

机器驾驶模式运行流程如下：首先根据虚拟车辆模型在虚拟行驶场景中行驶的情况，计算需求加速度以及需求转角作为驱动信息和转向信息，其中驱动信息的计算表达式为：

F_t＝f·M·g·cosα+1/2·ρ·A·C_DV²+M·a+M·g·cosα

式中，F_t表示需求驱动力，f表示车辆与地面的摩擦阻力系数，ρ表示空气密度，C_D表示空气阻力系数，A表示车辆的迎风面积，M表示车辆重量，V表示车辆当前速度，a表示当前车辆加速度，α表示路面倾斜角度。

其中摩擦阻力系数通过虚拟行驶场景所设定的道路信息获取。

步骤S2、设置感官子任务，并设置驾驶权切换条件。其中感官子任务包括车内有人与驾驶员说话等听觉子任务，和车内手机亮屏等视觉子任务，一次测试选取一种视觉子任务或一种听觉子任务或两种子任务结合。而驾驶权切换条件可理解为在虚拟行驶场景中出现的情况，比如前方出现事故等。

步骤S3、实时获取驾驶员通过测试车辆显示屏获取的虚拟交通信息，当虚拟交通信息符合驾驶权切换条件时，执行步骤S4；

步骤S4、发送接管请求至驾驶员前设置的上位机显示器，并获取驾驶员在执行感官子任务时的接管信息。其中接管信息包括接管反应时间及接管执行时间，其中接管反应时间通过测试车辆内的摄像头获取，即在驾驶员看到接管请求后并点击上位机的时间，接管执行时间通过设置在方向盘及刹车等位置的贴片式压力传感器获取，即驾驶员从获取接管指令开始到自行驾驶的时间。驾驶员接管后，通过手动驾驶模块来进行驾驶。

在获取了接管信息后，将接管信息存入驾驶员接管状态数据库，并可以通过修改虚拟行驶场景和感官子任务，来获取全方位的驾驶员接管信息。

除此之外，本实施例在车辆处于机器驾驶模式时，对驾驶员状态进行检测，若检测到驾驶员分心或疲劳，对驾驶员发出警告，优化了测试结果。

驾驶员分心的判定流程如图2所示，具体步骤如下：

步骤A1、通过摄像头和方向盘上的压力传感器获取驾驶员的头部图像和驾驶员对方向盘的握力。

步骤A2、根据驾驶员的头部图像判断驾驶员的凝视区域和头部姿态。

步骤A3、当满足以下任一条件时，执行步骤A4：

当车辆航向不在凝视区域内时；

当驾驶员对方向盘的握力小于一号握力阈值时，本实施例一号握力阈值优选为3kg；

当头部姿态倾斜时。

步骤A4、对驾驶员发送分心警告。

驾驶员疲劳的判定流程如图3所示，具体步骤如下：

步骤B1、通过摄像头和人脸检测算法，对驾驶员进行眼部定位，同时获取驾驶员对方向盘的握力。

步骤B2、根据眼部定位计算驾驶员眼睑闭合程度、闭眼持续时间和眨眼频次。

步骤B3、当满足以下任一条件时，执行步骤B4：

当驾驶员眼睑闭合程度大于一号闭合阈值，本实施例一号闭合阈值优选为40％，且闭眼持续时间大于一号时间阈值时，本实施例一号时间阈值优选为3秒；

当驾驶员眼睑闭合程度大于二号闭合阈值，本实施例二号闭合阈值优选为20％，且眨眼频次小于一号频率阈值时，本实施例一号时间频率优选为10次每分钟；

当驾驶员对方向盘的握力小于一号握力阈值时。

步骤B4、对驾驶员发送疲劳警告。

本实施例提供的一种人机共驾接管状态测试方法所涉及的系统连接关系如图4所示。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中提到的一种人机共驾接管状态测试方法，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立虚拟车辆模型和虚拟行驶场景，并开启虚拟车辆的机器驾驶模式，将虚拟车辆模型信息和场景信息同步至测试车辆，所述测试车辆设置于固定台架上，所述测试车辆与固定台架不发生相对移动，所述场景信息显示在测试车辆的挡风玻璃上，驾驶员坐在测试车辆的驾驶位上；

S2、设置感官子任务，并设置驾驶权切换条件；

S3、实时获取驾驶员感知的虚拟交通信息，当虚拟交通信息符合驾驶权切换条件时，执行步骤S4；

S4、发送接管请求至驾驶员，并获取驾驶员在执行感官子任务时的接管信息。

2.根据权利要求1所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，所述测试车辆设置有ROS分布式通信架构，所述ROS分布式通信架构结合虚拟车辆模型和虚拟行驶场景将虚拟交通信息反馈至测试车辆的挡风玻璃上，同时将车辆的机器驾驶指令反馈至测试车辆的控制装置上。

3.根据权利要求1所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，在机器驾驶模式时实时对驾驶员状态进行检测，若检测到驾驶员分心或疲劳，对驾驶员发出警告。

4.根据权利要求3所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，分心的判定步骤如下：

A1、获取驾驶员的头部图像和驾驶员对方向盘的握力；

A2、根据驾驶员的头部图像判断驾驶员的凝视区域和头部姿态；

A3、当满足以下任一条件时，执行步骤A4：

当车辆航向不在凝视区域内时；

或当驾驶员对方向盘的握力小于一号握力阈值时；

或当头部姿态倾斜时；

A4、对驾驶员发送分心警告。

5.根据权利要求3所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，疲劳的判定步骤如下：

B1、对驾驶员进行眼部定位，同时获取驾驶员对方向盘的握力；

B2、根据眼部定位计算驾驶员眼睑闭合程度、闭眼持续时间和眨眼频次；

B3、当满足以下任一条件时，执行步骤B4：

当驾驶员眼睑闭合程度大于一号闭合阈值，且闭眼持续时间大于一号时间阈值时；

或当驾驶员眼睑闭合程度大于二号闭合阈值，且眨眼频次小于一号频率阈值时；

或当驾驶员对方向盘的握力小于一号握力阈值时；

B4、对驾驶员发送疲劳警告。

6.根据权利要求1所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，所述机器驾驶模式运行流程如下：实时获取虚拟车辆状态信息、虚拟交通信息和交通场景的场景参数，计算并输出虚拟车辆的驱动信息、转向信息和制动信息。

7.根据权利要求2所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，所述车辆的驱动信息计算表达式如下：

F_t＝f·M·g·cosα+1/2·ρ·A·C_DV²+M·a+M·g·cosα

式中，F_t表示需求驱动力，f表示车辆与地面的摩擦阻力系数，ρ表示空气密度，C_D表示空气阻力系数，A表示车辆的迎风面积，M表示车辆重量，V表示车辆当前速度，a表示车辆加速度，α表示路面倾斜角度。

8.根据权利要求1所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，所述感官子任务包括视觉子任务和听觉子任务。

9.根据权利要求1所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，所述接管信息通过设置在测试车辆内的摄像头和压力传感器获取，包括接管反应时间和接管执行时间。

10.根据权利要求1所述的一种人机共驾接管状态测试方法，其特征在于，驾驶员面前设置有上位机显示器，满足驾驶权切换条件时，通过ROS系统发送接管请求至上位机显示器。

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