[發明專利]用于確定疏忽駕駛的裝置和方法

有效

• 申請號: 201310713824.9
• 申請日: 2013-12-20
• 公開（公告）號: CN104442829B
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 任成修;金鎮學;俞炳墉;梁碩烈;李哲夏
• 申請（專利權）人: 現代自動車株式會社
• 主分類號: B60W40/09
• 分類號: B60W40/09
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 余剛;吳孟秋

本發明提供了用于確定疏忽駕駛的裝置和方法，并且該裝置和方法通過使用在駕駛開始時參考時間內的駕駛性能數據生成正常駕駛模式來確定更可靠的疏忽駕駛。此外，使用正常駕駛模式確定大于預定數值的疏忽駕駛模式，并且使用指導型學習方法來確定正常駕駛和疏忽駕駛之間的分界線。然后基于確定的分界線來確定駕駛員的疏忽駕駛。

相關申請的交叉引用

本申請基于并要求于2013年9月13日提交給韓國知識產權局的韓國專利申請第10-2013-0110533號的優先權，通過引用將其全部內容結合于此。

技術領域

本發明涉及一種用于確定疏忽駕駛的裝置和方法，并且更具體地，涉及一種確定駕駛員的疏忽駕駛的技術，通過基于駕駛員的正常駕駛模式檢測駕駛員的疏忽駕駛模式并隨后使用疏忽駕駛模式確定駕駛員的疏忽駕駛。

背景技術

已在進行通過分析車輛的駕駛性能數據來檢測駕駛員的疏忽駕駛的研究。大多數研究已使用了通過允許駕駛員預先執行諸如轉向以及減速和加速的特定任務來引起疏忽駕駛并隨后學習模式的方法。換言之，這個方法允許駕駛員故意執行疏忽駕駛以確定每個駕駛員的不同的疏忽駕駛模式。

然而，當該方法被實際應用于車輛時，駕駛員需要執行疏忽駕駛以確定對于疏忽駕駛模式的駕駛性能數據。因此，可能難以允許駕駛員故意執行疏忽駕駛。此外，應用于車輛的疏忽駕駛警報系統不執行疏忽駕駛模式的學習或者只學習約初始的10分鐘至15分鐘的自然駕駛模式（例如，正常駕駛模式），并且即使駕駛員想要進行該學習，該警報系統也不單獨學習疏忽駕駛模式。此外，與同時學習正常駕駛模式和疏忽駕駛模式的方法相比，在只學習正常駕駛模式的方法中，可能難以找到區分正常駕駛和疏忽駕駛的分界線。

發明內容

通過在駕駛開始時使用參考時間內的駕駛性能數據生成正常駕駛模式，使用正常駕駛模式檢測大于預定數值的疏忽駕駛模式，使用指導型學習方法（supervised learningmethod）確定正常駕駛和疏忽駕駛之間的分界線，以及基于確定的分界線確定駕駛員的疏忽駕駛來確定。

在本發明的一個方面，一種用于確定疏忽駕駛的裝置可包括由控制器執行的多個單元。所述多個單元可包括：駕駛性能數據收集單元，被配置為收集駕駛性能數據；駕駛模式生成單元，被配置為使用收集的駕駛性能數據生成駕駛模式；存儲單元，被配置為存儲正常駕駛模式和疏忽駕駛模式；疏忽駕駛模式檢測單元，被配置為基于正常駕駛模式從由駕駛模式生成單元傳輸的駕駛模式中檢測疏忽駕駛模式，并且將檢測的疏忽駕駛模式存儲在存儲單元中；分界線確定單元，被配置為使用人工神經網格（ANN）技術確定正常駕駛模式和疏忽駕駛模式之間的邊界值；疏忽駕駛確定單元，被配置為基于確定的邊界值確定從駕駛模式生成單元傳輸的閾值時間單位內的駕駛模式是否是疏忽駕駛模式；以及控制器，被配置為操作駕駛模式生成單元以將駕駛開始時參考時間內生成的駕駛模式存儲在存儲單元中作為正常駕駛模式，將正常駕駛模式的存儲完成之后生成的駕駛模式傳輸至疏忽駕駛模式檢測單元，并且將檢測出大于預定數值的疏忽駕駛模式之后生成的駕駛模式傳輸至疏忽駕駛確定單元。在本發明的另一方面，一種用于確定疏忽駕駛的方法可包括：由控制器收集駕駛性能數據；由所述控制器將在駕駛開始時參考時間內生成的駕駛模式存儲在存儲單元中作為正常駕駛模式；由所述控制器基于所述正常駕駛模式在所述駕駛模式中檢測疏忽駕駛模式；由所述控制器使用人工神經網格（ANN）技術來確定所述正常駕駛模式和所述疏忽駕駛模式之間的邊界值；由所述控制器檢測大于預定數值的所述疏忽駕駛模式之后生成的駕駛模式；以及由所述控制器基于所述邊界值確定閾值時間單位內的駕駛模式是否是所述疏忽駕駛模式。附圖說明

結合附圖根據以下詳細說明，本發明的上述和其他目的、特征及優勢將變得更加顯而易見，其中：

圖1是根據本發明示例性實施方式的用于確定疏忽駕駛的裝置的示例性示圖；

圖2a和圖2b是描述根據本發明示例性實施方式的確定正常駕駛模式和疏忽駕駛模式之間的分界線的過程的示例性示圖；