[发明专利]一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法与系统

权利要求书

1.一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法，其特征在于，所述多模态刺激包括听觉刺激、震动刺激和视觉刺激；该方法具体步骤如下：

步骤1：通过驾驶模拟器实验和基于接管场景的实车实验，构建驾驶员云端数据库；所述驾驶员云端数据库中包括目标接管质量P₀、多模态刺激以及对应的听觉刺激造成的接管时间A₀、震动刺激造成的接管时间B₀、视觉刺激造成的接管时间C₀、利用听觉刺激发出接管请求对驾驶员的接管质量的作用系数a₀、利用震动刺激发出接管请求对驾驶员的接管质量的作用系数b₀、利用视觉刺激发出接管请求对驾驶员的接管质量的作用系数c₀；

步骤2：通过被驾驶车辆的实车接管数据，构建个体驾驶员数据库；所述个体驾驶员数据库包括被驾驶车辆的听觉刺激请求对驾驶员的接管质量的作用系数、被驾驶车辆的震动刺激请求对接管质量的作用系数、被驾驶车辆的视觉刺激请求对驾驶员的接管质量的作用系数、各次接管事件的多模态刺激方式以及所对应的目标接管质量和实际接管质量；

步骤3：判断本次自动驾驶是否超出自动驾驶系统的性能边界，若达到了性能边界，则不执行本方法；若未处在性能边界，则进入步骤4；

步骤4：根据当前接管事件的目标接管质量P’以及被驾驶车辆的听觉刺激请求对驾驶员的接管质量的作用系数a、被驾驶车辆的震动刺激请求对接管质量的作用系数b、被驾驶车辆的视觉刺激请求对驾驶员的接管质量的作用系数c，计算听觉刺激预期造成的接管时间A、震动刺激预期造成的接管时间B、视觉刺激预期造成的接管时间C，并在对应的云端驾驶员数据库中选择符合要求的多模态刺激方式；

步骤5：个体驾驶员完成接管，并根据该个体驾驶员的接管操作，计算实际接管质量P；

步骤6：将当前接管事件对应的P’、P、a、b、c上传至个体驾驶员数据库，对个体驾驶员数据库进行更新。

2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法，其特征在于，所述步骤1中，P₀＝a₀A₀+b₀B₀+c₀C₀。

3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法，其特征在于，被驾驶车辆的听觉刺激请求对驾驶员的接管质量的作用系数的初始值为a₀，被驾驶车辆的震动刺激请求对接管质量的作用系数的初始值为b₀,被驾驶车辆的视觉刺激请求对驾驶员的接管质量的作用系数的初始值为c₀。

4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法，其特征在于，所述步骤4中接管时间的计算方法如下：

X＝max(0,P'/x)

Y＝max(0,(P'-xX)/y)

Z＝max(0,(P'-xX-yY)/z)

其中x＝max(a,b,c)，z＝min(a,b,c)，y为a、b、c中的中间值，X、Y、Z分别为x、y、z所对应的接管时间。

5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法，其特征在于，所述步骤5中实际接管质量P＝TTBT-TOT，TTBT为接管时被驾驶车辆与自动驾驶系统边界的时距，TOT为驾驶员的反应时间。

6.根据权利要求1所述的一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法，其特征在于，所述步骤6中，采用多元线性回归的方法并通过公式P＝aA+bB+cC，更新a、b、c。

7.一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一所述的自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一所述的自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法的步骤。