[發(fā)明專利]用于檢測加速踏板誤踩的方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210118184.6
• 申請日: 2022-02-08
• 公開（公告）號: CN114492654A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設計）人: 淦健;劉澤;張洪超;肖柏宏
• 申請（專利權）人: 蔚來汽車科技（安徽）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01C21/16
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 李文斐

1.一種用于檢測加速踏板誤踩的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取車輛行駛數(shù)據(jù)，其中所述車輛行駛數(shù)據(jù)包括以下中的一個或多個：車速、方向盤角度、縱向加速度、加速踏板開度、加速踏板開度的變化率；

利用誤踩預測模型處理所述車輛行駛數(shù)據(jù)以預測加速踏板是否發(fā)生誤踩，其中利用誤踩預測模型處理所述車輛行駛數(shù)據(jù)以預測加速踏板是否發(fā)生誤踩包括將所述車輛行駛數(shù)據(jù)輸入到所述誤踩預測模型以生成誤踩概率值，以及當所述生成的誤踩概率值大于預設概率值時預測所述加速踏板發(fā)生誤踩；

響應于預測所述加速踏板發(fā)生誤踩而判斷車輛是否處于預定加速場景，其中所述預定加速場景包括以下中的一個或多個：上坡加速、彎道出彎加速、前進后退擋位切換時加速和剎車釋放后加速；以及

響應于判斷車輛不處于所述預定加速場景而確定所述加速踏板發(fā)生誤踩；

其中所述誤踩預測模型通過以下步驟訓練：

對車輛正常行駛的數(shù)據(jù)樣本和加速踏板誤踩的樣本數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)特征提取以獲取第一訓練數(shù)據(jù)樣本集；

對所述加速踏板誤踩的樣本數(shù)據(jù)進行負樣本增強以獲取第二訓練數(shù)據(jù)樣本集；以及

將所述第一訓練數(shù)據(jù)樣本集和所述第二訓練數(shù)據(jù)樣本集輸入到所述誤踩預測模型以訓練所述誤踩預測模型，其中基于XGBoost算法訓練所述誤踩預測模型，所述誤踩預測模型的模型參數(shù)基于駕駛員行為數(shù)據(jù)來動態(tài)調(diào)整。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述方法進一步包括：

在利用誤踩預測模型處理所述車輛行駛數(shù)據(jù)以預測加速踏板是否發(fā)生誤踩之前，基于車輛GPS數(shù)據(jù)確定車輛當前處于的道路場景；以及

選擇與所述確定的車輛當前處于的道路場景相關聯(lián)的誤踩預測模型。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中對車輛正常行駛的數(shù)據(jù)樣本和加速踏板誤踩的樣本數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)特征提取以獲取第一訓練數(shù)據(jù)樣本集包括：

選取在預定時間段內(nèi)加速踏板的開度變化量大于預設變化量的變化前后時刻的數(shù)據(jù)特征作為第一訓練數(shù)據(jù)樣本集，其中所述數(shù)據(jù)特征與所述車輛行駛數(shù)據(jù)相關聯(lián)。

4.一種用于檢測加速踏板誤踩的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

采集單元，其配置成獲取車輛行駛數(shù)據(jù)，其中所述車輛行駛數(shù)據(jù)包括以下中的一個或多個：車速、方向盤角度、縱向加速度、加速踏板開度、加速踏板開度的變化率；

處理單元，其配置成利用誤踩預測模型處理所述車輛行駛數(shù)據(jù)以預測加速踏板是否發(fā)生誤踩，其中所述處理單元進一步配置成將所述車輛行駛數(shù)據(jù)輸入到所述誤踩預測模型以生成誤踩概率值，以及當所述生成的誤踩概率值大于預設概率值時預測所述加速踏板發(fā)生誤踩；以及

判斷單元，其配置成：

響應于預測所述加速踏板發(fā)生誤踩而判斷車輛是否處于預定加速場景，其中所述預定加速場景包括以下中的一個或多個：上坡加速、彎道出彎加速、前進后退擋位切換時加速和剎車釋放后加速；以及

響應于判斷車輛不處于所述預定加速場景而確定所述加速踏板發(fā)生誤踩；

其中所述誤踩預測模型通過以下步驟訓練：

對車輛正常行駛的數(shù)據(jù)樣本和加速踏板誤踩的樣本數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)特征提取以獲取第一訓練數(shù)據(jù)樣本集；

對所述加速踏板誤踩的樣本數(shù)據(jù)進行負樣本增強以獲取第二訓練數(shù)據(jù)樣本集；以及

將所述第一訓練數(shù)據(jù)樣本集和所述第二訓練數(shù)據(jù)樣本集輸入到所述誤踩預測模型以訓練所述誤踩預測模型，其中基于XGBoost算法訓練所述誤踩預測模型，所述誤踩預測模型的模型參數(shù)基于駕駛員行為數(shù)據(jù)來動態(tài)調(diào)整。

5.根據(jù)權利要求4所述的系統(tǒng)，其中所述系統(tǒng)還包括選擇單元，所述選擇單元配置成：

在利用誤踩預測模型處理所述車輛行駛數(shù)據(jù)以預測加速踏板是否發(fā)生誤踩之前，基于車輛GPS數(shù)據(jù)確定車輛當前處于的道路場景；以及

選擇與所述確定的車輛當前處于的道路場景相關聯(lián)的誤踩預測模型。

6.根據(jù)權利要求4所述的系統(tǒng)，其中對車輛正常行駛的數(shù)據(jù)樣本和加速踏板誤踩的樣本數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)特征提取以獲取第一訓練數(shù)據(jù)樣本集包括：

選取在預定時間段內(nèi)加速踏板的開度變化量大于預設變化量的變化前后時刻的數(shù)據(jù)特征作為第一訓練數(shù)據(jù)樣本集，其中所述數(shù)據(jù)特征與所述車輛行駛數(shù)據(jù)相關聯(lián)。