CN117584985B - 基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于道路车辆控制领域，涉及一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统，该系统包括信息采集模块、愤怒程度分析模块、油门控制模块、制动控制模块、语音及香薰系统控制模块、主控模块；信息采集模块，用于获取车辆行驶状态信息；愤怒程度分析模块，用于对车辆行驶状态数据进行特征提取、时序变点检测和遗忘以及行驶愤怒指标的计算，包括：行驶状态数据提取模块、时序变点检测模块、时序变点遗忘模块、行驶愤怒指标计算模块。该系统通过检测与遗忘行驶状态时序变点来解决愤怒情绪的累积性与衰减性对愤怒指数的影响，保证愤怒情绪识别的准确性，并根据愤怒指数及时对车辆进行相应控制，避免交通事故和人身伤害等不良事件发生。
Description
技术领域
本发明属于道路车辆控制领域，具体地，涉及一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统。
背景技术
愤怒是驾驶员在驾驶过程中最常产生的情绪之一，愤怒情绪一旦产生就可能影响驾驶员对车辆的操纵控制，进而可能会对交通秩序甚至交通参与者的人身安全产生威胁。因此，准确实时地对驾驶员愤怒情绪进行检测，为引入安全预警系统、情绪调节系统及车辆控制系统打下基础，可以有效避免由于愤怒驾驶造成的诸多交通问题，实现对人车较为精准的保护，并为驾驶群体提供可行的安全行车保障。
现阶段，针对驾驶员愤怒情绪检测主要因所使用的数据类型和愤怒检测方法而异。在数据类型方面，现有技术所使用的数据类型大多集中在驾驶员的面部数据、语音数据、肢体信息数据以及心电等生理数据，也有一些专利使用车辆速度、加速度、转向角等运动信息来进行驾驶员的愤怒情绪检测。例如，中国专利CN 116129405 A（申请号：202211500265.9）公开了一种基于多模态混合融合的驾驶员愤怒情绪识别方法，该方法使用驾驶员的面部信息、心电信号以及车辆行驶中的速度和加速度等汽车行驶参数进行愤怒情绪的检测；中国专利 CN 113191212 A（申请号：202110388686.6）公开了一种驾驶员路怒风险预警方法及系统，该方法使用驾驶员面部活动数据、头部姿态数据、肢体动作数据以及心率数据进行愤怒情绪的检测。以上数据类型，例如心电信号、脑电信号等收集难度较大，且会对驾驶员产生侵入性的影响，而面部、语音以及肢体等信息则会存在涉及个人隐私的问题，至于车辆速度、加速度、转向角等信息虽然能较好地反映运动状态，但没有考虑愤怒下超车、换道、塞车等驾驶行为信息，无法全面捕捉驾驶员的愤怒情绪表达，识别准确性存在优化空间。在检测方面，现阶段大多使用神经网络类模型进行愤怒情绪的检测，忽略了愤怒情绪的累积性与衰减性。具体来讲，愤怒情绪具有因为重复刺激而增强的特性，同样也具有随时间减弱或消失的特性。
综上所述，现阶段驾驶员愤怒情绪检测方法没有考虑驾驶行为信息，也忽略了情绪的累积性与衰减性。因此，在国家重点研发计划项目《道路运输车辆重大事故风险防范与应急避险技术》（2023YFC3009600）及吉林大学研究生创新基金资助项目的支撑下，亟需提供一种准确性较高的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统。
发明内容
鉴于上述技术问题和缺陷，本发明的目的在于提供一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，该方法在驾驶员愤怒情绪程度检测中引入了驾驶行为信息，更全面地捕捉驾驶员的愤怒情绪表达；同时，通过检测与遗忘行驶状态时序变点来解决愤怒情绪的累积性与衰减性对愤怒指数的影响，保证愤怒情绪识别的准确性，并根据愤怒指数及时对车辆进行相应控制，避免交通事故和人身伤害等不良事件发生。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1.获取车辆行驶状态特征信息：
获取本车与周边车辆行驶状态信息，并提取时间窗长度内的特征值，所述特征值包括：表征驾驶行为的车辆换道频次/>、车辆超车频次/>、车辆被超车频次/>、车辆塞车频次/>和车辆被塞车频次/>，以及表征运动状态的车辆行驶间距均值/>、车辆平均速度/>、车辆平均加速度/>和车辆平均转向角速度/>，构建车辆行驶状态特征值矩阵/>；
步骤S2.行驶状态时序变点检测：
步骤S2.1.将车辆行驶状态特征值矩阵S中表征驾驶行为的特征值进行处理，提取驾驶行为时序特征B i ；将车辆行驶状态特征值矩阵S中表征运动状态的特征值进行处理，提取运动状态时序特征M i ；其中，i为车辆行驶状态特征值矩阵S所处的时刻；
步骤S2.2.根据驾驶行为时序特征B i 与运动状态时序特征M i 计算时刻点i为变点的后验概率；
步骤S2.3.将时刻点i为变点的后验概率与概率阈值进行比较并赋值，然后对时序点进行遍历，得到所有变点的集合；
步骤S3.基于注意力机制的变点遗忘：
步骤S3.1.基于时间接近性给每个时刻点i一个评分，得时间接近性评分；使用概率值对每个时刻点i一个概率性评分；
步骤S3.2.根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，然后对综合评分进行归一化，得到每个时序点i的注意力分数；
步骤S3.3.对于注意力分数低于阈值的变点进行遗忘，得到更新后的时序变点集合；
步骤S4.行驶愤怒指数计算：
将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；
步骤S5.根据驾驶员愤怒指数DAI判断驾驶员愤怒程度；
步骤S6.根据驾驶员愤怒程度进行愤怒抚慰及车辆控制。
作为本发明的优选，步骤S2.1中，驾驶行为时序特征B i 的计算公式为：
；
运动状态时序特征M i 的计算公式为：
；
其中，i为车辆行驶状态特征值矩阵S所处的时刻，j为车辆行驶状态特征值矩阵S的特征序列值。
作为本发明的优选，步骤S2.2中，时刻点i为变点的后验概率的计算公式为：
；
其中，表示变点，/>，/>为驾驶行为时序特征/>在i为变点的后验概率，/> 为运动状态时序特征/>在i为变点的后验概率；
；
；
；
其中，为后验概率，/> 为似然，/> 为变点位置的先验概率，/>为边缘似然，/>为时序特征值的方差，/>为/>在历史时间内的均值；/>的计算方式与/> 相同；
步骤S2.3中，赋值的规则为：
；
其中，为所有变点的集合，/>为概率阈值。
作为本发明的优选，步骤S5中，设置三个行驶愤怒指数阈值T1、T2、T3，并相应地设置三个愤怒程度区间，若DAI＜T1，则为不愤怒；若T1≤DAI＜T2，则处于低愤怒程度区间；若T2≤DAI＜T3，则处于一般愤怒程度区间；DAI≥T3，则处于严重愤怒程度区间；
步骤S6中，当愤怒程度处于低愤怒程度区间时，以20%的音量播放舒缓的轻音乐并释放香薰；
当愤怒程度处于一般愤怒程度区间时，以50%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰并减小油门开度为原来的；
当愤怒程度处于严重愤怒程度区间时，以70%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰、减小油门开度为原来的，同时提高电子液压制动系统提供电子制动力为原来的/>倍，并打开车辆的危险报警闪光灯。
作为本发明的进一步优选，步骤S3.1中，时间接近性评分的计算公式为：
；
其中，T为当前时刻，为衰减率参数，控制时间的影响程度；
概率性评分等于时刻点i为变点的后验概率；
步骤S3.2中，时间接近性评分与概率性评分相加得综合评分，然后使用softmax函数对综合评分进行归一化，得到每个时序点i的注意力分数。
作为本发明的进一步优选，步骤S4中，驾驶员愤怒指数DAI的计算公式为：
；
；
；
其中，RAE为实时愤怒指数，AA为愤怒累计指数，和/>为调整实时愤怒与累计愤怒的权重值，/>为检测与遗忘后的变点，/>分别为特征值在实时愤怒指数中的权重值。
作为本发明的进一步优选，车辆行驶时，获取本车所处的驾驶环境信息，所述驾驶环境信息包括：城区驾驶环境、郊区驾驶环境/>和乡村驾驶环境/>，构建车辆驾驶环境集合/>；然后根据不同驾驶环境选择不同权重分配方案/>。
作为本发明的更进一步优选，所述权重分配方案具体如下：
；
；
；
其中，为在城区驾驶环境下的权重分配方案，/>为在郊区驾驶环境下的权重分配方案，/>为在乡村驾驶环境下的权重分配方案。
本发明还提供一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制系统，所述系统包括信息采集模块、愤怒程度分析模块、油门控制模块、制动控制模块、语音及香薰系统控制模块、主控模块；
其中，所述信息采集模块，用于获取车辆行驶状态信息和驾驶环境信息；
所述愤怒程度分析模块，用于对车辆行驶状态数据进行特征提取、时序变点检测和遗忘以及行驶愤怒指标的计算，包括：行驶状态数据提取模块、时序变点检测模块、时序变点遗忘模块、行驶愤怒指标计算模块；
所述行驶状态数据提取模块，根据获取的车辆行驶状态信息提取表征驾驶行为的特征值及表征运动状态的特征值；
所述时序变点检测模块，用于根据驾驶行为时序特征B i 与运动状态时序特征M i 计算时刻点i为变点的后验概率，通过与概率阈值进行比较并赋值，得到所有变点的集合；
所述时序变点遗忘模块，用于根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，得到每个时序点i的注意力分数，并将注意力分数低于阈值的变点进行遗忘；
所述行驶愤怒指标计算模块，用于将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；
所述油门控制模块，用于控制油门开度；
所述制动控制模块，用于控制电子液压制动系统提供的电子助力；
所述语音及香薰系统控制模块，控制车辆的语音系统及香薰系统，用于为驾驶员提供情绪抚慰；
所述主控模块，用于调整情绪抚慰及车辆控制参数。
作为本发明的优选，所述系统还包括驾驶环境分析模块，所述驾驶环境分析模块用于对车辆所处的驾驶环境信息进行提取，分析确定驾驶环境，根据不同驾驶环境为愤怒程度分析模块提供不同权重分配方案。
本发明的优点和有益效果：本发明在驾驶员愤怒情绪程度检测中，引入了驾驶行为信息，更全面地捕捉驾驶员的愤怒情绪表达，使实时识别的驾驶员愤怒情绪更加准确；此外，为解决现有方法忽略情绪的累积性与衰减性的技术问题，本发明通过计算i为变点的后验概率，将其与概率阈值比较并赋值，确定所有变点集合，并基于注意力机制进行变点遗忘，最后将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合计算驾驶员愤怒指数，该方法综合考虑愤怒的实时性、累积性和衰减性，能够准确实时地对驾驶员愤怒情绪进行检测，并根据愤怒指数及时对车辆进行相应控制，避免交通事故和人身伤害等不良事件发生。
附图说明
通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
图1 本发明基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法流程图；
图2 本发明基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制系统结构框图。
具体实施方式
为使本领域技术人员能够更好的理解本发明的技术方案及其优点，下面结合附图对本申请进行详细描述，但并不用于限定本发明的保护范围。
实施例1：
本实施例提供一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，图1为本实施例的基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法流程图。
如图1所示，本实施例提供的基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法包括以下步骤：
步骤S1.获取车辆行驶状态特征信息：
通过车载联网设备，获取本车与周边车辆行驶状态信息，并提取时间窗长度内的特征值，所述特征值包括：表征驾驶行为的车辆换道频次/>、车辆超车频次/>、车辆被超车频次/>、车辆塞车频次/>和车辆被塞车频次/>，以及表征运动状态的车辆行驶间距均值/>、车辆平均速度/>、车辆平均加速度/>和车辆平均转向角速度/>，构建车辆行驶状态特征值矩阵/>；
步骤S2.行驶状态时序变点检测：
步骤S2.1.时序特征提取
驾驶行为时序特征：将车辆行驶状态特征值矩阵/>中的前5个特征值，以时间窗t的长度进行组合，并以t-2的长度进行时序滑动，从而建立驾驶行为时序特征/>，计算公式为：
；
其中，i为车辆行驶状态特征值矩阵S所处的时刻，j为车辆行驶状态特征值矩阵S的特征序列值；
运动状态时序特征：将车辆行驶状态特征值矩阵/>中的后4个特征值，以时间窗t的长度进行均值组合，并以t-2的长度进行时序滑动，从而建立运动状态时序特征/>，计算公式为：
；
其中，i为车辆行驶状态特征值矩阵S所处的时刻，j为车辆行驶状态特征值矩阵S的特征序列值；
步骤S2.2.变点后验概率公式构建
时刻点i为变点的后验概率由驾驶行为时序特征在i为变点的后验概率/>与运动状态时序特征/>在i为变点的后验概率/>计算得到，计算公式为：
；
其中，表示变点，/>，/>与/>的计算方式相同，以/>为例：
；
是后验概率，即在观测到突变数据D后，变点位置为/>的概率。
是似然，即在变点位置为/>的情况下观测到突变数据D的概率。
是变点位置的先验概率，设为均匀分布，表示在观测之前，任何位置都同样可能是变点。
是边缘似然，通过对所有可能的/>值积分/>来获得。具体计算公式为：
；
；
其中，为时序特征值的方差，/>为/>在历史时间内的均值。
步骤S2.3.变点检测
将计算后的与概率阈值/>进行比较并赋值：
；
然后对时序点进行遍历，最后得到所有变点的集合。
步骤S3.基于注意力机制的变点遗忘：
步骤S3.1.定义重要性评分函数：
时间接近性评分：使用指数衰减函数基于时间接近性给每个时刻点i一个评分，时间越近，重要性越高：
；
其中，T为当前时刻，为衰减率参数，控制时间的影响程度；
概率性评分：使用概率值对每个时刻点i一个概率性评分，概率越高，重要性越高：
；
步骤S3.2.综合评分和归一化注意力分数：
将两个评分相加（=/>），为每个数据点计算一个综合评分/>，然后使用softmax函数对其进行归一化，得到每个时序点i的注意力分数/>：
；
其中，n为时序点总数。
步骤S3.3.应用注意力分数进行变点遗忘：
对于注意力分数低于阈值的变点进行遗忘，得到更新后的时序变点集合，用于下一步骤的计算。
；
步骤S4.行驶愤怒指数计算：
将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合计算，求出驾驶员愤怒指数DAI，计算公式为：
；
；
；
其中，RAE为实时愤怒指数，AA为愤怒累计指数，和/>为调整实时愤怒与累计愤怒的权重值，/>为检测与遗忘后的变点，/>为各特征值在实时愤怒指数中的权重值。
步骤S5.根据驾驶员愤怒指数DAI判断驾驶员愤怒程度：
设置三个行驶愤怒指数阈值T1、T2、T3，并相应地设置三个愤怒程度区间。如果行驶愤怒指数小于T1则为不愤怒；如果行驶愤怒指数大于等于T1小于T2则处于低愤怒程度区间；如果行驶愤怒指数大于等于T2小于T3则处于一般愤怒程度区间；如果行驶愤怒指数大于等于T3则处于严重愤怒程度区间。
步骤S6.根据驾驶员愤怒程度进行愤怒抚慰及车辆控制：
不同愤怒程度区间对应不同的抚慰及控制策略，具体为：
当愤怒程度处于低愤怒程度区间时，以20%的音量播放舒缓的轻音乐并释放香薰；
当愤怒程度处于一般愤怒程度区间时，以50%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰并减小油门开度为原来的；
当愤怒程度处于严重愤怒程度区间时，以70%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰、减小油门开度为原来的，同时提高电子液压制动系统提供电子制动力为原来的/>倍并打开车辆的危险报警闪光灯。
如图1所示，本实施例中，为准确实时地对驾驶员愤怒指数进行计算，需考虑不同驾驶环境下的驾驶特点，因此在车辆行驶时，同时获取本车所处的驾驶环境信息，所述驾驶环境信息包括：城区驾驶环境、郊区驾驶环境/>和乡村驾驶环境/>，构建车辆驾驶环境集合/>；
然后，针对性地提出各驾驶环境下的权重分配方案，即：
其中，W为权重分配方案，其包括上述所提到的计算参数，即。本发明根据不同场景下各特征的愤怒表达程度以及试验验证，最后确定/>权重分配方案为：
；
；
。
需要说明，本实施例中，确定驾驶员的愤怒程度后，关于具体的愤怒情绪抚慰及车辆控制并不限于上述方式，本领域技术人员还可采用其他能够抚慰驾驶员愤怒情绪并保证车辆安全行驶的其他控制策略。另外，本实施例中，所述的抚慰音频为司机家人提前录制并进行存储的音频数据。
实施例2：
如图2所示，本实施例提供一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制系统，所述系统包括信息采集模块、驾驶环境分析模块、愤怒程度分析模块、油门控制模块、制动控制模块、语音及香薰系统控制模块、主控模块；其中，所述信息采集模块，用于获取车辆行驶状态信息和驾驶环境信息；
所述驾驶环境分析模块，用于对车辆所处的驾驶环境信息进行提取，分析确定驾驶环境，根据不同驾驶环境为愤怒程度分析模块提供不同权重分配方案；
所述愤怒程度分析模块，用于对车辆行驶状态数据进行特征提取、时序变点检测和遗忘以及行驶愤怒指标的计算，包括：行驶状态数据提取模块、时序变点检测模块、时序变点遗忘模块、行驶愤怒指标计算模块；
所述行驶状态数据提取模块，根据获取的车辆行驶状态信息提取表征驾驶行为的特征值及表征运动状态的特征值；
所述时序变点检测模块，用于根据驾驶行为时序特征B i 与运动状态时序特征M i 计算时刻点i为变点的后验概率，通过与概率阈值进行比较并赋值，得到所有变点的集合；
所述时序变点遗忘模块，用于根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，得到每个时序点i的注意力分数，并将注意力分数低于阈值的变点进行遗忘；
所述行驶愤怒指标计算模块，用于将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；
所述油门控制模块，用于控制油门开度；
所述制动控制模块，用于控制电子液压制动系统提供的电子制动力；
所述语音及香薰系统控制模块，控制车辆的语音系统及香薰系统，用于为驾驶员提供情绪抚慰；
所述主控模块，用于调整情绪抚慰及车辆控制参数。
在具体实施过中，信息采集模块与车载互联设备、车载雷达、摄像头等相连，用于获取车辆行驶状态信息和驾驶环境信息，并将其存储在存储器上；
愤怒程度分析模块调取存储器中本车行驶状态信息，进行特征提取、时序变点检测和遗忘并通过信息采集模块的数据计算行驶愤怒指数，确定驾驶员的愤怒程度区间；
主控模块通过判定驾驶员所处的愤怒程度区间调用相应的情绪抚慰及车辆控制策略；
当愤怒程度处于低愤怒程度区间时，控制语音及香薰系统控制模块以20%的音量播放舒缓的轻音乐并释放香薰；
当愤怒程度处于一般愤怒程度区间时，控制语音及香薰系统控制模块以50%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰并通过油门控制模块减小油门开度为原来的；
当愤怒程度处于严重愤怒程度区间时，控制语音及香薰系统控制模块以70%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰，通过油门控制模块减小油门开度为原来的，同时通过制动控制模块提高电子液压制动系统，提供电子制动力为原来的/>倍并打开车辆的危险报警闪光灯。
本发明还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器、存储器；其中，所述存储器用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，一个或多个处理器实现上述所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法。
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述的基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法。
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法/模块的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。
另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤S1.获取车辆行驶状态特征信息：
获取本车与周边车辆行驶状态信息，并提取时间窗长度内的特征值，所述特征值包括：表征驾驶行为的车辆换道频次/>、车辆超车频次/>、车辆被超车频次/>、车辆塞车频次/>和车辆被塞车频次/>，以及表征运动状态的车辆行驶间距均值/>、车辆平均速度/>、车辆平均加速度/>和车辆平均转向角速度/>，构建车辆行驶状态特征值矩阵/>；
步骤S2.行驶状态时序变点检测：
步骤S2.1.将车辆行驶状态特征值矩阵S中表征驾驶行为的特征值进行处理，提取驾驶行为时序特征B i ；将车辆行驶状态特征值矩阵S中表征运动状态的特征值进行处理，提取运动状态时序特征M i ；其中，i为车辆行驶状态特征值矩阵S所处的时刻；
步骤S2.2.根据驾驶行为时序特征B i 与运动状态时序特征M i 计算时刻点i为变点的后验概率；
步骤S2.3.将时刻点i为变点的后验概率与概率阈值进行比较并赋值，然后对时序点进行遍历，得到所有变点的集合；
步骤S3.基于注意力机制的变点遗忘：
步骤S3.1.基于时间接近性给每个时刻点i一个评分，得时间接近性评分；使用概率值对每个时刻点i一个概率性评分；
步骤S3.2.根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，然后对综合评分进行归一化，得到每个时序点i的注意力分数；
步骤S3.3.对于注意力分数低于阈值的变点进行遗忘，得到更新后的时序变点集合；
步骤S4.行驶愤怒指数计算：
将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；
步骤S5.根据驾驶员愤怒指数DAI判断驾驶员愤怒程度；
步骤S6.根据驾驶员愤怒程度进行愤怒抚慰及车辆控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，步骤S2.1中，驾驶行为时序特征B i 的计算公式为：
；
运动状态时序特征M i 的计算公式为：
；
其中，i为车辆行驶状态特征值矩阵S所处的时刻，j为车辆行驶状态特征值矩阵S的特征序列值。
3.根据权利要求1所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，步骤S2.2中，时刻点i为变点的后验概率的计算公式为：
；
其中，表示变点，/>，/>为驾驶行为时序特征/>在i为变点的后验概率，/> 为运动状态时序特征/>在i为变点的后验概率；
；
；
；
其中，为后验概率，/> 为似然，/> 为变点位置的先验概率，/> 为边缘似然，/>为时序特征值的方差，/>为/>在历史时间内的均值，T为当前时刻；/>的计算方式与/> 相同；步骤S2.3中，赋值的规则为：
；
其中，为概率阈值。
4.根据权利要求1所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，步骤S5中，设置三个行驶愤怒指数阈值T1、T2、T3，并相应地设置三个愤怒程度区间，若DAI＜T1，则为不愤怒；若T1≤DAI＜T2，则处于低愤怒程度区间；若T2≤DAI＜T3，则处于一般愤怒程度区间；DAI≥T3，则处于严重愤怒程度区间；
步骤S6中，当愤怒程度处于低愤怒程度区间时，以20%的音量播放舒缓的轻音乐并释放香薰；
当愤怒程度处于一般愤怒程度区间时，以50%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰并减小油门开度为原来的；
当愤怒程度处于严重愤怒程度区间时，以70%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰、减小油门开度为原来的，同时提高电子液压制动系统提供电子制动力为原来的倍，并打开车辆的危险报警闪光灯。
5.根据权利要求3所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，步骤S3.1中，时间接近性评分的计算公式为：
；
其中， T为当前时刻，为衰减率参数，控制时间的影响程度；
概率性评分等于时刻点i为变点的后验概率；
步骤S3.2中，时间接近性评分与概率性评分相加得综合评分，然后使用softmax函数对综合评分进行归一化，得到每个时序点i的注意力分数。
6.根据权利要求5所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，步骤S4中，驾驶员愤怒指数DAI的计算公式为：
；
；
；
其中，RAE为实时愤怒指数，AA为愤怒累计指数，和/>为调整实时愤怒与累计愤怒的权重值，/>为检测与遗忘后的变点，/>分别为特征值在实时愤怒指数中的权重值。
7.根据权利要求6所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，车辆行驶时，获取本车所处的驾驶环境信息，所述驾驶环境信息包括：城区驾驶环境、郊区驾驶环境/>和乡村驾驶环境/>，构建车辆驾驶环境集合；然后根据不同驾驶环境选择不同权重分配方案/>。
8.根据权利要求7所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，其特征在于，所述权重分配方案具体如下：
；
；
；
其中，为在城区驾驶环境下的权重分配方案，/>为在郊区驾驶环境下的权重分配方案，/>为在乡村驾驶环境下的权重分配方案。
9.一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制系统，其特征在于，所述系统包括信息采集模块、愤怒程度分析模块、油门控制模块、制动控制模块、语音及香薰系统控制模块、主控模块；
其中，所述信息采集模块，用于获取本车与周边车辆行驶状态信息和驾驶环境信息，并提取时间窗长度内的特征值，所述特征值包括：表征驾驶行为的车辆换道频次/>、车辆超车频次/>、车辆被超车频次/>、车辆塞车频次/>和车辆被塞车频次/>，以及表征运动状态的车辆行驶间距均值/>、车辆平均速度/>、车辆平均加速度/>和车辆平均转向角速度/>，构建车辆行驶状态特征值矩阵；
所述愤怒程度分析模块，用于对车辆行驶状态数据进行特征提取、时序变点检测和遗忘以及行驶愤怒指标的计算，包括：行驶状态数据提取模块、时序变点检测模块、时序变点遗忘模块、行驶愤怒指标计算模块；
所述行驶状态数据提取模块，根据获取的车辆行驶状态信息提取表征驾驶行为的特征值及表征运动状态的特征值；
所述时序变点检测模块，用于根据驾驶行为时序特征B i 与运动状态时序特征M i 计算时刻点i为变点的后验概率，通过与概率阈值进行比较并赋值，得到所有变点的集合；
所述时序变点遗忘模块，基于时间接近性给每个时刻点i一个评分，得时间接近性评分；使用概率值对每个时刻点i一个概率性评分；根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，得到每个时序点i的注意力分数，并将注意力分数低于阈值的变点进行遗忘；
所述行驶愤怒指标计算模块，用于将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；
所述油门控制模块，用于控制油门开度；
所述制动控制模块，用于控制电子液压制动系统提供的电子助力；
所述语音及香薰系统控制模块，控制车辆的语音系统及香薰系统，用于为驾驶员提供情绪抚慰；
所述主控模块，用于调整情绪抚慰及车辆控制参数。
10.根据权利要求9所述的一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制系统，其特征在于，所述系统还包括驾驶环境分析模块，所述驾驶环境分析模块用于对车辆所处的驾驶环境信息进行提取，分析确定驾驶环境，根据不同驾驶环境为愤怒程度分析模块提供不同权重分配方案。
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Also Published As
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