RU2017132375A - Способ и устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства - Google Patents

Способ и устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства Download PDF

Info

Publication number
RU2017132375A
RU2017132375A RU2017132375A RU2017132375A RU2017132375A RU 2017132375 A RU2017132375 A RU 2017132375A RU 2017132375 A RU2017132375 A RU 2017132375A RU 2017132375 A RU2017132375 A RU 2017132375A RU 2017132375 A RU2017132375 A RU 2017132375A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
vector
specified
driver
calculate
state vector
Prior art date
Application number
RU2017132375A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2017132375A3 (ru
RU2700951C2 (ru
Inventor
Абламви АМЕИОЕ
Эрве ИЛЛИ
Филипп ШЕВРЕЛЬ
КАРПЕНТЬЕ Эрик ЛЕ
Франк МАР
Original Assignee
Рено С.А.С.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Рено С.А.С. filed Critical Рено С.А.С.
Publication of RU2017132375A publication Critical patent/RU2017132375A/ru
Publication of RU2017132375A3 publication Critical patent/RU2017132375A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2700951C2 publication Critical patent/RU2700951C2/ru

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/0098—Details of control systems ensuring comfort, safety or stability not otherwise provided for
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
    • B60K28/00—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
    • B60K28/02—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
    • B60K28/06—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R1/00—Optical viewing arrangements; Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
    • B60W2050/0028—Mathematical models, e.g. for simulation
    • B60W2050/0029—Mathematical model of the driver
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/18—Steering angle

Claims (25)

1. Способ обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства при помощи кибернетической модели, образованной первым вектором (U) измерения, связанным по меньшей мере с одним входом, соединенным с измерительным инструментом, для количественного определения сенсомоторных данных, относящихся к водителю, вектором (Y) выхода, содержащим по меньшей мере один выход, для оценки данных действия, производимого водителем; вектором (П) параметризации, содержащим по меньшей мере один параметр для количественного определения физиологических данных водителя; и вектором (Х) временного состояния, содержащим по меньшей мере одно временное состояние указанной модели; отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
- вычисляют (130) по меньшей мере одно оптимальное текущее значение (
Figure 00000001
) увеличенного вектора (Xa) состояния в данный момент (k) в зависимости от по меньшей мере одного ранее оцененного значения (
Figure 00000002
) указанного увеличенного вектора (Xa) состояния и от второго вектора (zk) измерения, связанного с указанным вектором (Y) выхода, при этом указанный увеличенный вектор (Xa) состояния содержит по меньшей мере одну составляющую, воспроизводящую составляющую вектора (X) временного состояния, и по меньшей мере одну составляющую, воспроизводящую составляющую вектора (П) параметризации;
- оценивают (140) степень стабильности C(k) по меньшей мере одной составляющей текущего значения (
Figure 00000001
) увеличенного вектора (Xa) состояния, которая воспроизводит указанную по меньшей мере одну составляющую вектора (П) параметризации;
- сигнализируют (150) об изменении поведения водителя, если указанная степень стабильности C(k) свидетельствует о нестабильности.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что содержит следующие этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
- вычисляют (120) коэффициент (Kk) усиления байесовского фильтра на основании ранее оцененного значения (
Figure 00000002
) указанного увеличенного вектора (Xa) состояния и указанного первого вектора (U) измерения, при этом коэффициент (Kk) усиления байесовского фильтра представляет собой техническое средство для вычисления текущего значения (
Figure 00000001
) вектора (Xa).
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
- генерируют (110) первую прогнозируемую совокупность сигма-точек (
Figure 00000003
), связанных с увеличенным вектором (Xa) состояния и сосредоточенных вокруг ранее оцененного значения (
Figure 00000002
) указанного увеличенного вектора (Xa) состояния, при помощи ковариационной матрицы (Pa,k) прогнозирования статистически возможных состояний;
- вычисляют (122) вторую прогнозируемую совокупность сигма-точек (
Figure 00000004
), связанных с вектором (Y) выхода в данный момент (k), в зависимости от первой прогнозируемой совокупности сигма-точек (
Figure 00000003
) и от указанного вектора (Uk) измерения;
- вычисляют (126) коэффициент усиления (Кk) байесовского фильтра на основании второй прогнозируемой совокупности сигма-точек (
Figure 00000004
).
4. Способ по одному из пп. 1-3, отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, для:
- вычисления (170) будущего оценочного значения (
Figure 00000005
) указанного увеличенного вектора (Xa) состояния в следующий момент (k+1) на основании оптимального текущего значения (
Figure 00000001
) указанного увеличенного вектора (Xa) состояния и указанного первого вектора (U) измерения.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
- генерируют (160) первую оптимальную совокупность сигма-точек (
Figure 00000006
), связанных с увеличенным вектором (Xa) состояния и сосредоточенных вокруг оптимального текущего значения (
Figure 00000001
) указанного увеличенного вектора (Xa) состояния, при помощи оптимальной ковариационной матрицы (
Figure 00000007
) статистически возможных состояний;
- вычисляют (172) вторую оптимальную совокупность сигма-точек (
Figure 00000008
), связанных с увеличенным вектором (Xa) состояния в следующий момент (k+1), в зависимости от первой оптимальной совокупности сигма-точек (
Figure 00000006
) и от указанного вектора (Uk) измерения;
- вычисляют (173) будущее оценочное значение (
Figure 00000005
) указанного вектора (Xa) на основании второй оптимальной совокупности сигма-точек (
Figure 00000008
).
6. Способ по одному из пп. 1-5, отличающийся тем, что этап оценки (140) указанной степени стабильности С(k) включает в себя этапы, на которых:
- получают (142) значение (Пk) вектора параметризации на основании увеличенного вектора (Xa) состояния в данный момент;
- вычисляют (144) изменение (ΔΠk) параметров на основании значения (Πk) в данный момент и значения (Πk-1) в предыдущий момент вектора параметризации;
- в сдвиговом регистре сохраняют (146) указанное изменение (ΔΠk) параметров таким образом, чтобы получить количество (N) предшествующих изменений параметров;
- вычисляют (145) стандартное отклонение (CΔΠ) на указанном количестве (N) изменений;
- отмечают (147) нестабильность указанной степени стабильности C(k), если указанное стандартное отклонение (CΔΠ) не находится ниже заранее определенного порога.
7. Компьютерная программа, содержащая командные коды программы для осуществления этапов способа по одному из пп. 1-6, когда указанную программу исполняет компьютер.
8. Устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства, содержащее блок (10) пост-обработки, соединенный с одним или несколькими измерительными инструментами (6, 8), для количественного определения одного или нескольких сенсомоторных данных, относящихся к водителю, блок (11) вычисления, соединенный с блоком (10) пост-обработки и находящийся в бортовом компьютере, который содержит записанную в памяти кибернетическую модель, образованную: вектором (U) измерения, содержащим по меньшей мере один вход; вектором (Y) выхода, содержащим по меньшей мере один выход, для оценки данных действия, производимого водителем; вектором (П) параметризации, содержащим по меньшей мере один параметр для количественного определения физиологических данных водителя; и временным вектором (Х) состояния, содержащим по меньшей мере одно временное состояние указанной модели, отличающееся тем, что содержит в памяти программу по п. 7 и процессор для исполнения в реальном времени указанной программы.
9. Транспортное средство, содержащее устройство по п. 8.
RU2017132375A 2015-02-19 2016-01-28 Способ и устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства RU2700951C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FRFR1551400 2015-02-19
FR1551400A FR3032919B1 (fr) 2015-02-19 2015-02-19 Procede et dispositif de detection d'un changement de comportement de conducteur d'un vehicule automobile
PCT/FR2016/050175 WO2016132032A1 (fr) 2015-02-19 2016-01-28 Procede et dispositif de detection d'un changement de comportement de conducteur d'un vehicule automobile

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017132375A true RU2017132375A (ru) 2019-03-19
RU2017132375A3 RU2017132375A3 (ru) 2019-05-31
RU2700951C2 RU2700951C2 (ru) 2019-09-24

Family

ID=53200119

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017132375A RU2700951C2 (ru) 2015-02-19 2016-01-28 Способ и устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства

Country Status (5)

Country Link
EP (1) EP3259165B1 (ru)
CN (1) CN107531249B (ru)
FR (1) FR3032919B1 (ru)
RU (1) RU2700951C2 (ru)
WO (1) WO2016132032A1 (ru)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11255685B2 (en) 2019-08-15 2022-02-22 International Business Machines Corporation Real-time route determination based on localized information
CN110481563B (zh) * 2019-09-02 2020-08-11 上海智驾汽车科技有限公司 基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3310498B2 (ja) 1994-09-02 2002-08-05 独立行政法人産業技術総合研究所 生体情報解析装置および生体情報解析方法
US6061610A (en) 1997-10-31 2000-05-09 Nissan Technical Center North America, Inc. Method and apparatus for determining workload of motor vehicle driver
DE19818239A1 (de) 1998-04-23 1999-10-28 Volkswagen Ag Vorrichtung zur Einschlafwarnung eines Kraftfahrzeugführers
DE102005057267A1 (de) 2005-12-01 2007-06-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Fahrerzustandserkennung
DE102006060849A1 (de) * 2006-12-22 2008-07-03 Daimler Ag Verfahren zur Ermittlung eines Fahrerzustands
FR2917690B1 (fr) * 2007-06-19 2009-10-30 Peugeot Citroen Automobiles Sa Procede interactif pour aider le conducteur d'un vehicule automobile a adopter une conduite economique et vehicule mettant en oeuvre ce procede.
EP2138988A1 (en) * 2008-06-25 2009-12-30 Ford Global Technologies, LLC Method for determining a driving demand value
DE102009009975A1 (de) * 2008-09-24 2010-04-01 Audi Ag Verfahren zur Ermittlung eines die Aufmerksamkeit eines Fahrers während einer Fahrt, insbesondere einer Autobahnfahrt, beschreibenden Aufmerksamkeitswertes und Kraftfahrzeug
JP5208711B2 (ja) 2008-12-17 2013-06-12 アイシン精機株式会社 眼開閉判別装置及びプログラム
IT1398476B1 (it) * 2009-07-31 2013-03-01 T E Systems And Advanced Technologies Engineering S R L Sa Metodo di analisi del comportamento del conducente di un veicolo stradale
JP5585894B2 (ja) * 2009-09-30 2014-09-10 本田技研工業株式会社 運転者状態判定装置
CN101692980B (zh) * 2009-10-30 2011-06-08 深圳市汉华安道科技有限责任公司 疲劳驾驶检测方法及装置
DE102009058459A1 (de) 2009-12-16 2011-06-22 Volkswagen AG, 38440 Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines Vigilanzzustandes
WO2012078996A2 (en) * 2010-12-10 2012-06-14 Tk Holdings Inc. System for monitoring a vehicle driver
US8791810B2 (en) * 2012-12-28 2014-07-29 International Business Machines Corporation Optimal electric vehicle battery recommendation system
CN103825576B (zh) * 2014-03-14 2016-09-21 清华大学 非线性系统的多项式滤波故障检测方法
CN104077568A (zh) * 2014-06-23 2014-10-01 北京理工大学珠海学院 一种高精度的驾驶员行为识别与监控方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP3259165B1 (fr) 2018-12-12
EP3259165A1 (fr) 2017-12-27
RU2017132375A3 (ru) 2019-05-31
CN107531249B (zh) 2020-03-27
WO2016132032A1 (fr) 2016-08-25
CN107531249A (zh) 2018-01-02
FR3032919B1 (fr) 2017-02-10
RU2700951C2 (ru) 2019-09-24
FR3032919A1 (fr) 2016-08-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110197288B (zh) 故障影响下设备的剩余使用寿命预测方法
KR20140060349A (ko) 차량용 타이어 파라미터를 추정하는 방법
JP6283112B2 (ja) データに基づく関数モデルを定めるための方法及び装置
KR20160013012A (ko) 기술적 시스템의 스타팅 변수의 모델을 확인하기 위한 방법
US9922143B2 (en) Method and control for carrying out a calculation of a data-based function model
US20140309754A1 (en) Method and device for creating a data-based function model
JP2008057418A (ja) 車両用データ記録装置
JP6439498B2 (ja) 疲労寿命評価方法、疲労寿命評価システム及び疲労寿命評価プログラム
RU2017132375A (ru) Способ и устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства
EP2988186B1 (en) Detection of consistent steady-state behavior in process plants
US20200201342A1 (en) Obstacle avoidance model generation method, obstacle avoidance model generation device, and obstacle avoidance model generation program
EP2778640B1 (en) Outside air temperature measurement device and method
KR102307076B1 (ko) 딥 앙상블과 칼만필터를 통합한 방식의 차량 사이드슬립 앵글 추정 방법 및 장치
KR101806249B1 (ko) 온도를 고려한 폴리머 물질 상태 예측 시스템 및 방법
JP2005216202A (ja) 未来値予測装置および未来値予測方法
US11416371B2 (en) Method and apparatus for evaluating and selecting signal comparison metrics
JP5738778B2 (ja) 最適モデル推定装置、方法、及びプログラム
JP2002215680A (ja) 構造物の設計方法及び記録媒体
US9827868B2 (en) Secondary battery control unit
JP2005063208A (ja) ソフトウェア信頼度成長モデル選択方法、ソフトウェア信頼度成長モデル選択装置、ソフトウェア信頼度成長モデル選択プログラム、およびプログラム記録媒体
US20130191071A1 (en) System and method for automatic modal parameter extraction in structural dynamics analysis
CN108112262B (zh) 具有螺线管驱动装置的燃料喷射器的电阻的精确确定
CN112668669A (zh) 一种路面摩擦系数估计方法、装置和电子设备
CN112989352A (zh) 用于基于模型的分析的方法和设备
JP2016071883A (ja) Ｆｐｇａからリードバックするための信号の特定