[發明專利]一種駕駛接管能力評估方法及電子裝置

在審

• 申請號: 202110721376.1
• 申請日: 2021-06-28
• 公開（公告）號: CN113415292A
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 黃熙;文怡丹;徐秋潔;鄧光陽;劉俊杰;王麗莎;曾濤;嚴利鑫;李珍云
• 申請（專利權）人: 華東交通大學
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W40/00;B60W40/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 朱芳艷

本申請公開了一種駕駛接管能力評估方法及電子裝置，能夠有效評估駕駛員的車輛接管能力，提升智能車輛的行駛安全性。該方法包括：當車輛從自動駕駛切換至人工駕駛，獲取車輛行駛數據以及駕駛員的生理特征數據。將車輛行駛數據和生理特征數據輸入到預先確定的評估預測模型中，得到評估屬性信息。根據評估屬性信息，確定駕駛員的駕駛接管能力評估結果。

技術領域

本申請涉及智能駕駛技術領域，特別涉及一種駕駛接管能力評估方法及電子裝置。

背景技術

智能車輛是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。當前部分智能車輛的技術水平還未完全過渡至全自動駕駛階段，人機共駕過程衍生出的駕駛行為問題逐漸成為國際研究的熱點。

目前而言，人機共駕過程中，仍缺乏對駕駛人員接管智能車輛時的技術性監督，容易導致一些不規范甚至錯誤的車輛接管方式，不利于智能車輛的行駛安全。

發明內容

本申請旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本申請提出一種駕駛接管能力評估方法及電子裝置，能夠有效評估駕駛員的車輛接管能力，提升智能車輛的行駛安全性。

根據本申請的第一方面實施例的一種駕駛接管能力評估方法，包括：

當車輛從自動駕駛切換至人工駕駛，獲取車輛行駛數據以及駕駛員的生理特征數據；將所述車輛行駛數據和所述生理特征數據輸入到預先確定的評估預測模型中，得到評估屬性信息；根據所述評估屬性信息，確定所述駕駛員的駕駛接管能力評估結果。

根據本申請實施例的一種駕駛接管能力評估方法，至少具有如下有益效果：

本申請實施例中，當駕駛員接管車輛時，獲取車輛行駛數據以及駕駛員的生理特征數據。通過將車輛行駛數據以及生理特征數據輸入到預先構建的評估預測模型中，可以得到評估屬性信息，評估屬性信息實現對駕駛員的車輛接管能力的定性或定量評估，用于匹配相應的駕駛接管能力評估結果。可見，本申請結合車輛駕駛情況和駕駛員生理狀態有效評估駕駛員的車輛接管能力，能夠為車輛接管行為監督及干預提供有效的評估標準，有利于提升智能車輛的行駛安全性。

根據本申請的一些實施例，所述預先確定的評估預測模型的訓練步驟包括：

獲取車輛處于預設工況時的多個采集樣本數據，所述采集樣本數據包括對所述車輛采集到的行駛樣本數據以及對駕駛員采集到的生理特征樣本數據，所述預設工況包括所述車輛處于危險行駛場景以及人工駕駛；對多個所述采集樣本數據進行接管能力評估，確定各個所述采集樣本數據對應的評估屬性樣本數據；利用多個所述采集樣本數據和多個所述評估屬性樣本數據進行分類與回歸訓練，構建出評估預測模型。

根據本申請的一些實施例，多個所述采集樣本數據包括多種特征屬性對應的樣本數據，多個所述評估屬性樣本數據包括多種評估屬性對應的樣本數據；所述利用多個所述采集樣本數據和多個所述評估屬性樣本數據進行分類與回歸訓練，構建出評估預測模型，包括：

結合多個所述采集樣本數據和多個所述評估屬性樣本數據，對多種特征屬性進行重要級排序，篩選出用于評估預測的特征屬性；將所述用于評估預測的特征屬性和多種所述評估屬性作為決策因子；針對多個所述采集樣本數據和多個所述評估屬性樣本數據，獲取所述決策因子對應的樣本數據，以作為目標樣本數據；結合多個所述目標樣本數據進行分類與回歸訓練，構建出評估預測模型。

根據本申請的一些實施例，所述結合多個所述采集樣本數據和多個所述評估屬性樣本數據，對多種特征屬性進行重要級排序，篩選出用于評估預測的特征屬性，包括：