CN115188241A - 一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,包括安全带信息采集模块、座椅信息采集、驾驶员评估模块、影像信息采集模块、模拟任务采集模块、任务采集模块、模拟前采集模块、模拟过程采集模块、模拟过程采集模块、模拟结束采集模块与模拟结束采集模块;所述安全带信息采集模块用于采集安全带插入信息,安全带插入信息包括插入时间点、安全带插入与安全带未插入;所述座椅信息采集模块用于采集座椅受力信息,所述座椅受力信息包括第一受力信息与第二受力信息。本发明更好的保护了模拟驾驶员,为模拟驾驶员提供了多的装载机模拟驾驶的驾驶评估信息,并且该系统能够更加全面的进行装载机模拟驾驶评估。
Description
技术领域
本发明涉及驾驶模拟领域,具体涉及一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统。
背景技术
装载机是一种广泛用于公路、铁路、建筑、水电、港口、矿山等建设工程的土石方施工机械,它主要用于铲装土壤、砂石、石灰、煤炭等散状物料,也可对矿石、硬土等作轻度铲挖作业。换装不同的辅助工作装置还可进行推土、起重和其他物料如木材的装卸作业;
在进行装载机驾驶学习过程中,会使用到装载机模拟舱进行装载机的功能模拟,通过模拟舱进行装载机驾驶学习不仅能够让模拟驾驶员更好的学习装载机驾驶还更好的保证了模拟驾驶员的安全,装载机模拟舱在模拟驾驶过程中会使用到装载机驾驶模拟评估系统来对模拟驾驶过程中的多种信息进行评估处理。
现有的装载机驾驶模拟评估系统,模拟评估信息的种类单一,导致模拟评估的结果参考价值小,对模拟驾驶员的帮助小,给装载机驾驶模拟评估系统的使用带来了一定的影响,因此,提出一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于:如何解决现有的装载机驾驶模拟评估系统,模拟评估信息的种类单一,导致模拟评估的结果参考价值小,对模拟驾驶员的帮助小,给装载机驾驶模拟评估系统的使用带来了一定的影响的问题,提供了一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的,本发明包括:
安全带信息采集模块,所述安全带信息采集模块用于采集安全带插入信息,安全带插入信息包括插入时间点、安全带插入与安全带未插入;
座椅信息采集模块,所述座椅信息采集模块用于采集座椅受力信息,所述座椅受力信息包括第一受力信息与第二受力信息;
驾驶员评估模块,所述驾驶员评估模块用于在装载机驾驶模拟结束后模拟驾驶员进行驾驶模拟评分;
影像信息采集模块,所述影像信息采集模块用于采集模拟舱内的实时影像信息;
任务采集模块,所述任务采集模块用于采集分配给模拟驾驶员的装载机驾驶模拟任务,模拟任务为模拟装载重量与预估装载时长;
模拟任务采集模块,所述模拟任务采集模块用于采集模拟驾驶员在模拟驾驶时间段内进行模拟装载的实时重量与实时装载时长;
模拟前采集模块,所述模拟前采集模块用于采集模拟前的模拟驾驶员准备项完成信息,所述驾驶员准备项完成信息包括模拟前模拟驾驶员的预设操作项目完成数量信息;
模拟过程采集模块,所述模拟过程采集模块用于采集模拟过程中模拟驾驶员的模拟过程项完成信息,所述模拟过程项完成信息包括模拟过程中预设操作项目完成数量信息;
模拟结束采集模块,所述模拟结束采集模块用于采集模拟结束后模拟驾驶员的结束项完成信息,所述结束项完成信息包括模拟驾驶结束后的预设操作项目的完成数量信息;
人体信息采集模块,所述人体信息采集模块用于在装载机模拟驾驶过程中采集人体信息;
所述驾驶模拟评估系统对安全带插入信息与座椅受力信息进行综合处理生成驾驶安全评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对座椅受力信息与影像信息进行综合处理生成驾驶坐姿评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对模拟任务、实时重量与实时装载时长进行处理生成装载评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对模拟驾驶员准备项完成信息、模拟过程项完成信息与结束项完成信息进行处理生成整体模拟评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对驾驶模拟评分进行处理生成模拟舱改进信息,所述驾驶模拟评估系统对人体信息进行处理生成驾驶状态评估信息。
进一步在于,所述整体模拟评估信息包括整体模拟正常信息、整体模拟评估差信息与整体模拟评估优异信息,所述整体模拟评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的模拟驾驶员准备项完成信息、模拟过程项完成信息与结束项完成信息,将模拟驾驶员准备项完成信息中的模拟前模拟驾驶员的预设操作项目完成数量信息标记为G,将模拟过程项完成信息中的模拟过程预设操作项目完成数量信息标记为T,将结束项完成信息中的模拟驾驶结束后的预设操作项目完成数量信息标记为H;
为了突出驾驶员准备项与模拟过程项的重要性,现赋予G一个修正值K1,T一个修正值K2,H一个修正值K3,K1+K2+K3=1,K1>K2>K3,设置了修正值α,α≈0.98,通过公式(G*K1+T*K2+H*K3)*α=Gh,得到整体评估分Gh;
整体评估分Gh大于预设值,即生成整体模拟评估优异信息,整体评估分Gh小于预设值,即生成整体模拟评估差信息,当整体评估分Gh在预设值范围内时,即生成整体模拟正常信息。
进一步在于,所述驾驶安全评估信息包括一级安全评估、二级安全评估与三级安全评估,所述驾驶安全评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的安全带插入信息与座椅受力信息,对安全带插入信息与座椅受力信息进行处理生成评估时间差信息,将评估时间差信息与预设的数据库中的驾驶安全评估模型进行比对得到一级安全评估、二级安全评估与三级安全评估。
进一步在于,所述评估时间差信息与驾驶安全评估模型比对的具体处理过程如下:
步骤一:提取出获取到的插入信息与座椅受力信息,从插入信息中获取到插入时间点、安全带插入与安全带未插入,从座椅受力信息中获取到第一受力信息与第二受力信息;
步骤二:当第一受力信息与第二受力信息中任意一个大于预设值,但超过预设时长后插入信息为仍为安全带未插入即生成三级评估信息;
步骤三:当第一受力信息与第二受力信息中任意一个大于预设值,插入信息为安全带插入时,提取出插入时间点,将其标记为P1,再将第一受力信息或第二受力信息生成时的时间点提取出将其标记为P2,计算出P2与P1的差值即得到评估时间差信息Pp;
步骤四:计算出评估时间差信息Pp与一级安全评估模型之间的差值小于预设值时,即生成一级安全评估,当评估时间差信息Pp与二级安全评估模型之间的差值小于预设值时,即生成二级安全评估。
进一步在于,所述装载评估信息包括装载超量信息、装载正常信息与装载未完成信息,所述装载评估信息的具体处理过程如下:
S1:提取出采集到的模拟任务、实时重量与实时装载时长,从模拟任务信息中获取到模拟装载重量与预估装载时长,将模拟装载重量标记为D1,将预估装载时长标记为Y1,将实时重量标记为M1,将实时装载时长标记为M2;
S2:当实时重量M1大于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2小于预估装载时长Y1时,即生成装载超量信息;
S3:当实时重量M1等于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2与预估装载时长Y1的差值小于预设值时,即生成装载正常信息;
S4:当实时重量M1小于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2与预估装载时长Y1的差值大于预设值时,即生成装载未完成信息。
进一步在于,所述驾驶坐姿评估信息包括驾驶坐姿正常信息与驾驶坐姿异常信息,所述驾驶坐姿评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的座椅受力信息与影像信息,从座椅受力信息中获取到第一受力信息与第二受力信息,第一受力信息为座椅坐垫受力信息,第二受力信息为座椅靠背受力信息,提取出影像信息对影像信息进行处理得到模拟驾驶员的腿与躯体之间的夹角信息,将其标记为F,当第一受力信息大于预设值,但第二受力信息小于预设值时,即生成驾驶坐姿异常信息,当第一受力信息大于预设值,第二受力信息也大于预设值时,即生成驾驶坐姿正常信息,当夹角信息F大于预设角度时,即生成驾驶坐姿正常信息,夹角信息F小于预设角度时,即生成驾驶坐姿异常信息。
进一步在于,所述模拟舱改进信息的生成过程如下:连续采集到x个模拟驾驶员的驾驶模拟评分V,x≥10,驾驶模拟评分为模拟驾驶员在模拟驾驶结束后对模拟舱的使用软硬件使用体验评分,去除掉x个驾驶模拟评分V中的最大值Vmax和最小值Vmin后,计算出剩下的驾驶模拟评分V的均值Vv,得到平均评分Vv,当平均评分Vv小于预设值时,即生成模拟舱改进信息。
进一步在于,所述驾驶状态评估信息包括暂停驾驶、停止驾驶与人体警示信息,所述驾驶状态评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的人体信息,人体信息包括体温信息、血压信息与心率信息,当体温信息、血压信息与心率信息中任意一项大于预设值时,即生成暂停驾驶,当体温信息、血压信息与心率信息中任意两项大于预设值时,即生成停止驾驶,当体温信息、血压信息与心率信息均大于预设值时,即生成人体警示信息。
本发明相比现有技术具有以下优点:该基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,在进行装载机的驾驶模拟过程中,进行了多种不同驾驶模拟信息评估,通过对模拟任务的完成状况进行评估,让模拟驾驶员能够了解到模拟装载任务的完成状况,通过对模拟前、模拟过程中与模拟完成后的操作项完成数量进行评估,让模拟驾驶员能够了解到自己模拟操作的完成度,上述两种评估过程,让模拟驾驶员直观的了解到自己的模拟驾驶状态,本案还设置了驾驶安全评估信息来警示模拟驾驶员要注意驾驶安全,设置了驾驶坐姿评估信息与驾驶状态评估信息能够更好的保证模拟驾驶员安全,让其始终保证正确驾驶坐姿和身体异常时及时的发出警示,更好的保护了模拟驾驶员,为模拟驾驶员提供了多种装载机模拟驾驶的驾驶评估信息,从而使得该系统能够更加全面的进行装载机模拟驾驶评估,让该系统更加值得推广使用。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,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。
如图1所示,本实施例提供一种技术方案:一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,包括:
安全带信息采集模块,所述安全带信息采集模块用于采集安全带插入信息,安全带插入信息包括插入时间点、安全带插入与安全带未插入;
座椅信息采集模块,所述座椅信息采集模块用于采集座椅受力信息,所述座椅受力信息包括第一受力信息与第二受力信息;
驾驶员评估模块,所述驾驶员评估模块用于在装载机驾驶模拟结束后模拟驾驶员进行驾驶模拟评分;
影像信息采集模块,所述影像信息采集模块用于采集模拟舱内的实时影像信息;
任务采集模块,所述任务采集模块用于采集分配给模拟驾驶员的装载机驾驶模拟任务,模拟任务为模拟装载重量与预估装载时长;
模拟任务采集模块,所述模拟任务采集模块用于采集模拟驾驶员在模拟驾驶时间段内进行模拟装载的实时重量与实时装载时长;
模拟前采集模块,所述模拟前采集模块用于采集模拟前的模拟驾驶员准备项完成信息,所述驾驶员准备项完成信息包括模拟前模拟驾驶员的预设操作项目完成数量信息;
模拟过程采集模块,所述模拟过程采集模块用于采集模拟过程中模拟驾驶员的模拟过程项完成信息,所述模拟过程项完成信息包括模拟过程中预设操作项目完成数量信息;
模拟结束采集模块,所述模拟结束采集模块用于采集模拟结束后模拟驾驶员的结束项完成信息,所述结束项完成信息包括模拟驾驶结束后的预设操作项目的完成数量信息;
人体信息采集模块,所述人体信息采集模块用于在装载机模拟驾驶过程中采集人体信息;
所述驾驶模拟评估系统对安全带插入信息与座椅受力信息进行综合处理生成驾驶安全评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对座椅受力信息与影像信息进行综合处理生成驾驶坐姿评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对模拟任务、实时重量与实时装载时长进行处理生成装载评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对模拟驾驶员准备项完成信息、模拟过程项完成信息与结束项完成信息进行处理生成整体模拟评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对驾驶模拟评分进行处理生成模拟舱改进信息,所述驾驶模拟评估系统对人体信息进行处理生成驾驶状态评估信息。
本发明在进行装载机的驾驶模拟过程中,进行了多种不同驾驶模拟信息评估,通过对模拟任务的完成状况进行评估,让模拟驾驶员能够了解到模拟装载任务的完成状况,通过对模拟前,模拟过程中与模拟完成后的操作项完成数量进行评估,让模拟驾驶员能够了解到自己模拟操作的完成度,上述两种评估过程,让模拟驾驶员直观的了解到自己的模拟驾驶状态,本案还设置了驾驶安全评估信息来警示模拟驾驶员要注意驾驶安全,设置了驾驶坐姿评估信息与驾驶状态评估信息能够更好的保证模拟驾驶员安全,让其始终保证正确驾驶坐姿和身体异常时及时的发出警示,更好的保护了模拟驾驶员,从而使得该系统能够更加全面的进行装载机模拟驾驶评估,让该系统更加值得推广使用。
所述整体模拟评估信息包括整体模拟正常信息、整体模拟评估差信息与整体模拟评估优异信息,所述整体模拟评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的模拟驾驶员准备项完成信息、模拟过程项完成信息与结束项完成信息,将模拟驾驶员准备项完成信息中的模拟前模拟驾驶员的预设操作项目完成数量信息标记为G,将模拟过程项完成信息中的模拟过程预设操作项目完成数量信息标记为T,将结束项完成信息中的模拟驾驶结束后的预设操作项目完成数量信息标记为H;
为了突出驾驶员准备项与模拟过程项的重要性,现赋予G一个修正值K1,T一个修正值K2,H一个修正值K3,K1+K2+K3=1,K1>K2>K3,设置了修正值α,α≈0.98,通过公式(G*K1+T*K2+H*K3)*α=Gh,得到整体评估分Gh,其中*代表着乘号;
整体评估分Gh大于预设值,即生成整体模拟评估优异信息,整体评估分Gh小于预设值,即生成整体模拟评估差信息,当整体评估分Gh在预设值范围内时,即生成整体模拟正常信息;
通过上述过程,实现了在整个装载机驾驶模拟过程中的操作项目完成度的评估,让模拟驾驶员,能够了解到自己各个模拟过程中操作项是否完成,从而在下次模拟驾驶过程中进行改正,提升完成度。
所述驾驶安全评估信息包括一级安全评估、二级安全评估与三级安全评估,所述驾驶安全评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的安全带插入信息与座椅受力信息,对安全带插入信息与座椅受力信息进行处理生成评估时间差信息,将评估时间差信息与预设的数据库中的驾驶安全评估模型进行比对得到一级安全评估、二级安全评估与三级安全评估;所述评估时间差信息与驾驶安全评估模型比对的具体处理过程如下:
步骤一:提取出获取到的插入信息与座椅受力信息,从插入信息中获取到插入时间点、安全带插入与安全带未插入,从座椅受力信息中获取到第一受力信息与第二受力信息;
步骤二:当第一受力信息与第二受力信息中任意一个大于预设值,但超过预设时长后插入信息为仍为安全带未插入即生成三级评估信息;
步骤三:当第一受力信息与第二受力信息中任意一个大于预设值,插入信息为安全带插入时,提取出插入时间点,将其标记为P1,再将第一受力信息或第二受力信息生成时的时间点提取出将其标记为P2,计算出P2与P1的差值即得到评估时间差信息Pp;
第一受力信息与第二受力信息可能同时生成也可能先后生成,以先生成的时间点为准;
步骤四:计算出评估时间差信息Pp与一级安全评估模型之间的差值小于预设值时,即生成一级安全评估,当评估时间差信息Pp与二级安全评估模型之间的差值小于预设值时,即生成二级安全评估;
安全评估级别越高,即表示模拟驾驶员的安全意识越差,通过上述过程,能够实现对模拟驾驶员的安全意识进行评估,从而提升模拟驾驶员员注意驾驶安全。
所述装载评估信息包括装载超量信息、装载正常信息与装载未完成信息,所述装载评估信息的具体处理过程如下:
S1:提取出采集到的模拟任务、实时重量与实时装载时长,从模拟任务信息中获取到模拟装载重量与预估装载时长,将模拟装载重量标记为D1,将预估装载时长标记为Y1,将实时重量标记为M1,将实时装载时长标记为M2;
S2:当实时重量M1大于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2小于预估装载时长Y1时,即生成装载超量信息;
S3:当实时重量M1等于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2与预估装载时长Y1的差值小于预设值时,即生成装载正常信息;
S4:当实时重量M1小于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2与预估装载时长Y1的差值大于预设值时,即生成装载未完成信息;
通过上述过程,实现了对模拟任务完成度的评估,让模拟驾驶员能够直观的了解到自己的模拟任务完成状态。
所述驾驶坐姿评估信息包括驾驶坐姿正常信息与驾驶坐姿异常信息,所述驾驶坐姿评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的座椅受力信息与影像信息,从座椅受力信息中获取到第一受力信息与第二受力信息,第一受力信息为座椅坐垫受力信息,第二受力信息为座椅靠背受力信息,提取出影像信息对影像信息进行处理得到模拟驾驶员的腿与躯体之间的夹角信息,将其标记为F,当第一受力信息大于预设值,但第二受力信息小于预设值时,即生成驾驶坐姿异常信息,当第一受力信息大于预设值,第二受力信息也大于预设值时,即生成驾驶坐姿正常信息,当夹角信息F大于预设角度时,即生成驾驶坐姿正常信息,夹角信息F小于预设角度时,即生成驾驶坐姿异常信息;
以座椅受力信息的分析结果和夹角信息的分析结果先生成的结果为准;
通过上述过程,实现了对模拟驾驶员的坐姿的评估,为模拟驾驶提供坐姿建议,让其保证标准坐姿,减少长时间不标准坐姿对模拟驾驶员的危害。
所述模拟舱改进信息的生成过程如下:连续采集到x个模拟驾驶员的驾驶模拟评分V,x≥10,驾驶模拟评分为模拟驾驶员在模拟驾驶结束后对模拟舱的使用软硬件使用体验评分,去除掉x个驾驶模拟评分V中的最大值Vmax和最小值Vmin后,计算出剩下的驾驶模拟评分V的均值Vv,得到平均评分Vv,当平均评分Vv小于预设值时,即生成模拟舱改进信息;
通过上述过程,让模拟舱管理人员能够及时的了解到模拟舱的不足,对其进行改进,从而为模拟驾驶提供更加高品质的模拟驾驶服务。
所述驾驶状态评估信息包括暂停驾驶、停止驾驶与人体警示信息,所述驾驶状态评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的人体信息,人体信息包括体温信息、血压信息与心率信息,当体温信息、血压信息与心率信息中任意一项大于预设值时,即生成暂停驾驶,当体温信息、血压信息与心率信息中任意两项大于预设值时,即生成停止驾驶,当体温信息、血压信息与心率信息均大于预设值时,即生成人体警示信息;
在模拟驾驶过程中需要佩戴VR设备,因此模拟驾驶员身体异常时,长时间佩戴VR设备会进一步的导致模拟驾驶员身体不适,因此需要实时监测模拟驾驶员的身体状态并实时评估,来保证模拟驾驶员的安全。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于,包括:
安全带信息采集模块,所述安全带信息采集模块用于采集安全带插入信息,安全带插入信息包括插入时间点、安全带插入与安全带未插入;
座椅信息采集模块,所述座椅信息采集模块用于采集座椅受力信息,所述座椅受力信息包括第一受力信息与第二受力信息;
驾驶员评估模块,所述驾驶员评估模块用于在装载机驾驶模拟结束后模拟驾驶员进行驾驶模拟评分;
影像信息采集模块,所述影像信息采集模块用于采集模拟舱内的实时影像信息;
任务采集模块,所述任务采集模块用于采集分配给模拟驾驶员的装载机驾驶模拟任务,模拟任务包括模拟装载重量与预估装载时长;
模拟任务采集模块,所述模拟任务采集模块用于采集模拟驾驶员在模拟驾驶时间段内进行模拟装载的实时重量与实时装载时长;
模拟前采集模块,所述模拟前采集模块用于采集模拟前的模拟驾驶员准备项完成信息,所述驾驶员准备项完成信息包括模拟前模拟驾驶员的预设操作项目完成数量信息;
模拟过程采集模块,所述模拟过程采集模块用于采集模拟过程中模拟驾驶员的模拟过程项完成信息,所述模拟过程项完成信息包括模拟过程中预设操作项目完成数量信息;
模拟结束采集模块,所述模拟结束采集模块用于采集模拟结束后模拟驾驶员的结束项完成信息,所述结束项完成信息包括模拟驾驶结束后的预设操作项目的完成数量信息;
人体信息采集模块,所述人体信息采集模块用于在装载机模拟驾驶过程中采集人体信息;
所述驾驶模拟评估系统对安全带插入信息与座椅受力信息进行综合处理生成驾驶安全评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对座椅受力信息与影像信息进行综合处理生成驾驶坐姿评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对模拟任务、实时重量与实时装载时长进行处理生成装载评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对模拟驾驶员准备项完成信息、模拟过程项完成信息与结束项完成信息进行处理生成整体模拟评估信息;
所述驾驶模拟评估系统对驾驶模拟评分进行处理生成模拟舱改进信息,所述驾驶模拟评估系统对人体信息进行处理生成驾驶状态评估信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述整体模拟评估信息包括整体模拟正常信息、整体模拟评估差信息与整体模拟评估优异信息,所述整体模拟评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的模拟驾驶员准备项完成信息、模拟过程项完成信息与结束项完成信息,将模拟驾驶员准备项完成信息中的模拟前模拟驾驶员的预设操作项目完成数量信息标记为G,将模拟过程项完成信息中的模拟过程预设操作项目完成数量信息标记为T,将结束项完成信息中的模拟驾驶结束后的预设操作项目完成数量信息标记为H;
赋予G一个修正值K1,T一个修正值K2,H一个修正值K3,K1+K2+K3=1,K1>K2>K3,设置了修正值α,α≈0.98,通过公式(G*K1+T*K2+H*K3)*α=Gh,得到整体评估分Gh;
整体评估分Gh大于预设值,即生成整体模拟评估优异信息,整体评估分Gh小于预设值,即生成整体模拟评估差信息,当整体评估分Gh在预设值范围内时,即生成整体模拟正常信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述驾驶安全评估信息包括一级安全评估、二级安全评估与三级安全评估,所述驾驶安全评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的安全带插入信息与座椅受力信息,对安全带插入信息与座椅受力信息进行处理生成评估时间差信息,将评估时间差信息与预设的数据库中的驾驶安全评估模型进行比对得到一级安全评估、二级安全评估与三级安全评估。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述评估时间差信息与驾驶安全评估模型比对的具体处理过程如下:
步骤一:提取出获取到的安全带插入信息与座椅受力信息,从安全带插入信息中获取到插入时间点、安全带插入与安全带未插入,从座椅受力信息中获取到第一受力信息与第二受力信息;
步骤二:当第一受力信息与第二受力信息中任意一个大于预设值,且在超过预设时长后,安全带插入信息为仍为安全带未插入即生成三级评估信息;
步骤三:当第一受力信息与第二受力信息中任意一个大于预设值,安全带插入信息为安全带插入时,提取出插入时间点,将其标记为P1,再将第一受力信息或第二受力信息生成时的时间点提取出将其标记为P2,计算出P2与P1的差值即得到评估时间差信息Pp;
步骤四:计算出评估时间差信息Pp与一级安全评估模型之间的差值小于预设值时,即生成一级安全评估,当评估时间差信息Pp与二级安全评估模型之间的差值小于预设值时,即生成二级安全评估。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述装载评估信息包括装载超量信息、装载正常信息与装载未完成信息,所述装载评估信息的具体处理过程如下:
S1:提取出采集到的模拟任务、实时重量与实时装载时长,从模拟任务信息中获取到模拟装载重量与预估装载时长,将模拟装载重量标记为D1,将预估装载时长标记为Y1,将实时重量标记为M1,将实时装载时长标记为M2;
S2:当实时重量M1大于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2小于预估装载时长Y1时,即生成装载超量信息;
S3:当实时重量M1等于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2与预估装载时长Y1的差值小于预设值时,即生成装载正常信息;
S4:当实时重量M1小于模拟装载重量D1,且实时装载时长M2与预估装载时长Y1的差值大于预设值时,即生成装载未完成信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述驾驶坐姿评估信息包括驾驶坐姿正常信息与驾驶坐姿异常信息,所述驾驶坐姿评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的座椅受力信息与影像信息,从座椅受力信息中获取到第一受力信息与第二受力信息,第一受力信息为座椅坐垫受力信息,第二受力信息为座椅靠背受力信息,提取出影像信息对影像信息进行处理得到模拟驾驶员的腿与躯体之间的夹角信息,将其标记为F,当第一受力信息大于预设值,但第二受力信息小于预设值时,即生成驾驶坐姿异常信息,当第一受力信息大于预设值,第二受力信息也大于预设值时,即生成驾驶坐姿正常信息,当夹角信息F大于预设角度时,即生成驾驶坐姿正常信息,夹角信息F小于预设角度时,即生成驾驶坐姿异常信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述模拟舱改进信息的生成过程如下:连续采集到x个模拟驾驶员的驾驶模拟评分V,x≥10,驾驶模拟评分为模拟驾驶员在模拟驾驶结束后对模拟舱的使用软硬件使用体验评分,去除掉x个驾驶模拟评分V中的最大值Vmax和最小值Vmin后,计算出剩下的驾驶模拟评分V的均值Vv,得到平均评分Vv,当平均评分Vv小于预设值时,即生成模拟舱改进信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的装载机驾驶模拟评估系统,其特征在于:所述驾驶状态评估信息包括暂停驾驶、停止驾驶与人体警示信息,所述驾驶状态评估信息的具体处理过程如下:提取出采集到的人体信息,人体信息包括体温信息、血压信息与心率信息,当体温信息、血压信息与心率信息中任意一项大于预设值时,即生成暂停驾驶,当体温信息、血压信息与心率信息中任意两项大于预设值时,即生成停止驾驶,当体温信息、血压信息与心率信息均大于预设值时,即生成人体警示信息。
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Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201527713U (zh) * | 2009-10-19 | 2010-07-14 | 上海工程技术大学 | 一种车用数据采集系统 |
CN102407805A (zh) * | 2010-09-20 | 2012-04-11 | 天津职业技术师范大学 | 汽车驾驶员状态实时监测系统 |
KR20140073669A (ko) * | 2012-12-06 | 2014-06-17 | 대구가톨릭대학교산학협력단 | 운전능력 평가시스템 |
CN203819182U (zh) * | 2014-02-24 | 2014-09-10 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种安全带佩戴提醒系统 |
CN106414860A (zh) * | 2016-03-28 | 2017-02-15 | 株式会社小松制作所 | 评价装置以及评价方法 |
CN106781821A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-05-31 | 上海悉德信息科技有限公司 | 机动车驾驶人安全文明驾驶考试智能评测系统 |
CN107301799A (zh) * | 2017-08-15 | 2017-10-27 | 科盾科技股份有限公司北京分公司 | 一种模拟训练的方法及设备 |
CN107316531A (zh) * | 2017-08-15 | 2017-11-03 | 科盾科技股份有限公司北京分公司 | 一种模拟训练系统及其客户端 |
CN108604326A (zh) * | 2016-03-01 | 2018-09-28 | 株式会社小松制作所 | 评价装置、管理装置、评价系统及评价方法 |
CN109353251A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-19 | 温州大学 | 一种用于防疲劳驾驶机动车辆的系统和方法 |
CN109421696A (zh) * | 2017-08-29 | 2019-03-05 | 南昌欧菲生物识别技术有限公司 | 车辆驾驶控制方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN112380735A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-02-19 | 江西洪都航空工业股份有限公司 | 一种座舱工程虚拟评估装置 |
CN113581189A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-11-02 | 戴姆勒股份公司 | 车内安全坐姿提醒系统和方法 |
CN113815561A (zh) * | 2020-06-18 | 2021-12-21 | 辉达公司 | 使用基准标记的基于机器学习的安全带检测和使用识别 |
CN216249611U (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-08 | 四川省机场集团航空地面服务有限公司 | 一种场内仿真模拟驾驶车 |
-
2022
- 2022-09-13 CN CN202211107278.XA patent/CN115188241A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201527713U (zh) * | 2009-10-19 | 2010-07-14 | 上海工程技术大学 | 一种车用数据采集系统 |
CN102407805A (zh) * | 2010-09-20 | 2012-04-11 | 天津职业技术师范大学 | 汽车驾驶员状态实时监测系统 |
KR20140073669A (ko) * | 2012-12-06 | 2014-06-17 | 대구가톨릭대학교산학협력단 | 운전능력 평가시스템 |
CN203819182U (zh) * | 2014-02-24 | 2014-09-10 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种安全带佩戴提醒系统 |
CN108604326A (zh) * | 2016-03-01 | 2018-09-28 | 株式会社小松制作所 | 评价装置、管理装置、评价系统及评价方法 |
CN106414860A (zh) * | 2016-03-28 | 2017-02-15 | 株式会社小松制作所 | 评价装置以及评价方法 |
CN106781821A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-05-31 | 上海悉德信息科技有限公司 | 机动车驾驶人安全文明驾驶考试智能评测系统 |
CN107301799A (zh) * | 2017-08-15 | 2017-10-27 | 科盾科技股份有限公司北京分公司 | 一种模拟训练的方法及设备 |
CN107316531A (zh) * | 2017-08-15 | 2017-11-03 | 科盾科技股份有限公司北京分公司 | 一种模拟训练系统及其客户端 |
CN109421696A (zh) * | 2017-08-29 | 2019-03-05 | 南昌欧菲生物识别技术有限公司 | 车辆驾驶控制方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN109353251A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-19 | 温州大学 | 一种用于防疲劳驾驶机动车辆的系统和方法 |
CN113815561A (zh) * | 2020-06-18 | 2021-12-21 | 辉达公司 | 使用基准标记的基于机器学习的安全带检测和使用识别 |
CN112380735A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-02-19 | 江西洪都航空工业股份有限公司 | 一种座舱工程虚拟评估装置 |
CN113581189A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-11-02 | 戴姆勒股份公司 | 车内安全坐姿提醒系统和方法 |
CN216249611U (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-08 | 四川省机场集团航空地面服务有限公司 | 一种场内仿真模拟驾驶车 |
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