[发明专利]一种基于主客观评价的驾驶模式识别方法

说明书

本发明提出一种基于主客观评价的驾驶模式识别方法，包括采集不同驾驶模式下的多源驾驶特征参数、驾驶模式主观评价、驾驶员驾驶模式特征参数提取、基于神经网络的驾驶模式识别等步骤，本发明综合主客观双重评价标准，根据驾驶员驾驶行为，采集并输入多源驾驶信息，理解驾驶员驾驶风格，更加准确地输出最匹配当前驾驶员行为及场景工况的驾驶模式，以解决驾驶员专业性知识不足及手动切换驾驶模式带来的操作负荷过大等问题，从而实现人车协调的驾驶体验。

技术领域

本发明涉及一种驾驶模式识别方法，特别涉及一种基于主客观评价的驾驶模式识别方法。

背景技术

目前市场上的大部分车辆都配备了驾驶模式控制系统，驾驶模式控制系统通常包括了运动模式(Sport)、标准模式(Normal)及经济模式(ECO)，有些车型还提供了自定义的驾驶模式，以满足驾驶员在不同场景下的驾驶需求，即其可以匹配消费者在不同场景下对车辆动力性、燃油经济性、通过性等性能的不同需求。即在不同驾驶模式下，车辆会根据系统预设参数，调整车辆工作特性，驾驶员由此可以体验到不同的驾驶感受。

然而目前车辆上驾驶模式是由驾驶员手动选择的，在驾驶过程中无论驾驶员的驾驶行为及驾驶场景工况与驾驶模式是否匹配，只要驾驶员不主动进行模式切换，驾驶模式都不会发生变化。倘若驾驶员只掌握驾驶技能本身，而对驾驶模式缺乏了解，出现驾驶模式与驾驶行为及驾驶场景工况不相匹配的情况，则会影响驾驶员的驾驶体验，比如说在城市拥堵工况下车辆处于经济模式较优，因为这种工况不需要很强的动力性，而在需要爬坡的路段运动模式较优。此外，在行车过程中，如果驾驶员频繁操作方向盘范围以外的器件，也会造成驾驶员注意力分散、视野丢失，甚至造成安全问题。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提出了一种基于主客观评价的驾驶模式识别方法，车辆根据驾驶员驾驶行为，理解驾驶员驾驶风格，识别出最优驾驶模式，从而实现人车协调的驾驶体验。本发明提出的一种基于主客观评价的驾驶模式识别方法，包括以下步骤：

步骤一，采集不同驾驶模式下的多源驾驶特征参数：

招募驾驶员，令每名驾驶员在不同路况道路上分别以不同驾驶模式依次执行自然驾驶任务；在驾驶员执行驾驶任务全过程中，对多源驾驶特征参数进行收集，多源驾驶特征参数包括自车状态特征参数、驾驶员操作特征参数、驾驶员行为特征参数、交通车状态特征参数、场景工况特征参数。

驾驶模式包括运动模式、普通模式、经济模式；采集多源驾驶特征参数的设备包括：高精度组合导航系统、ESR毫米波雷达、前视摄像头、车内摄像头、踏板摄像头、方向盘握力传感器、驾驶员眼动头动追踪系统，同时搭载有数据采集设备，包括通信网络设备、计算机以及dSPACEMicroAutoBox；此外，利用云端采集场景工况特征参数。

所述的自车状态特征参数包括但不限于自车纵向速度、自车横向速度、自车纵向加速度、自车横向加速度、自车横摆角速度，这部分信息主要通过车载传感器获得；驾驶员操作特征参数包括但不限于制动主缸压力、油门开度、方向盘转角、变速器档位，这部分信息主要通过车辆CAN总线从OBD接口中获得；驾驶员行为特征参数包括但不限于驾驶员眼动特征、足动特征、头动特征、方向盘握力大小等，这部分信息主要通过布设在车辆上的传感器来获得；交通车状态特征参数包括但不限于与前车纵向车距、与前车横向车距、前车车速等，这部分信息主要通过雷达或云端获得；场景工况特征参数包括但不限于道路的曲率、道路的类型、道路拥挤程度，这部分信息主要通过云端获得。

步骤二，驾驶模式主观评价：

驾驶员在完成驾驶任务后从多个方面对不同驾驶模式的驾驶体验以主观打分的方式进行综合打分，对所有被测驾驶员的驾驶数据进行实时采集并记录下打分情况，为驾驶员驾驶数据打上标签。