一种基于多源信息融合的驾驶员认知分心监测方法

    公开(公告)号:CN105809152B

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201610210690.2

    申请日:2016-04-06

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息融合的驾驶员认知分心监测方法,属于汽车主动安全技术领域,该方法包括:实时采集方向盘转角、车速和驾驶员头部朝向、注视点位置坐标信息;将实时采集到的数据按时间先后排列成数据序列;根据在计算时间窗长度范围内计算得到的方向盘转角、车速以及驾驶员头部朝向、注视点位置坐标的时域统计指标集合(认知分心特征集合),采用基于支持向量机的特征级多源信息融合的认知分心监测算法对驾驶员认知分心状态进行实时监测,从而达到提升驾驶安全,减少道路交通事故的目的。

    基于驾驶模式转换概率的驾驶风格估计方法

    公开(公告)号:CN106023344B

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201610391483.1

    申请日:2016-06-06

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于驾驶模式转换概率的驾驶风格估计方法,包括:步骤1、采集驾驶员的实际驾驶数据;其中所述实际驾驶历史数至少包括:方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度;步骤2、根据实际驾驶数据,将驾驶行为分为N种驾驶行为模式;步骤3、确定驾驶行为模式转移概率,其中所述驾驶行为模式转移概率为N种驾驶行为模式中的任意两种驾驶行为模式之间的转换几率;步骤4、利用所述驾驶行为模式转移概率作为训练样本训练分类器,以通过所述分类器进行驾驶风格估计。

    基于超声波传感器阵列的物体跟踪方法

    公开(公告)号:CN106093951B

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201610390557.X

    申请日:2016-06-06

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于超声波传感器阵列的物体跟踪方法,包括:步骤1、建立l阶的系统状态变量拟合目标物的系统状态;步骤2、根据目标物运动特点建立运动状态方程,根据传感器测距方法建立观测方程;步骤3、利用跟踪滤波算法对目标物进行跟踪,对于运动或观测方程存在非线性化部分的系统,可利用能够处理非线性系统的滤波器如扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、粒子滤波器等进行目标物跟踪。

    基于驾驶模式转换概率的驾驶风格估计方法

    公开(公告)号:CN106023344A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610391483.1

    申请日:2016-06-06

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: G07C5/0808 G06K9/6282 G07C5/0841

    Abstract: 本发明提供一种基于驾驶模式转换概率的驾驶风格估计方法,包括:步骤1、采集驾驶员的实际驾驶数据;其中所述实际驾驶历史数至少包括:方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度;步骤2、根据实际驾驶数据,将驾驶行为分为N种驾驶行为模式;步骤3、确定驾驶行为模式转移概率,其中所述驾驶行为模式转移概率为N种驾驶行为模式中的任意两种驾驶行为模式之间的转换几率;步骤4、利用所述驾驶行为模式转移概率作为训练样本训练分类器,以通过所述分类器进行驾驶风格估计。

    基于检测反应任务的驾驶员注意力测试装置

    公开(公告)号:CN105708480A

    公开(公告)日:2016-06-29

    申请号:CN201610051815.1

    申请日:2016-01-26

    Abstract: 本发明基于检测反应任务的驾驶员注意力测试装置,属于汽车驾驶辅助系统技术领域;该装置主要由带LED灯软管的可调式头戴、Arduino Uno R3芯片、按钮及搭载控制程序的电脑端构成;带LED灯软管可调式头戴由驾驶员佩戴在头上,软管从驾驶员左侧面伸出,按钮与驾驶员主导手食指指腹绑定,二者通过绝缘线与Arduino Uno R3芯片相连;该芯片内置本发明的硬件控制程序,与电脑端软件控制程序通过串口进行通讯实现检测反应任务的触发、绩效数据记录与数据文件生成。应用本发明可以便捷地完成对日益增多的汽车电子设备等产品进行驾驶状态下的分心程度测试,并可简便快速地测试人群差异,携带方便,使用简单,不受驾驶过程中驾驶员正常头部运动影响。

Patent Agency Ranking