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        基于人機(jī)交互的新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2024-02-13 00:00:00高致遠(yuǎn)
        太陽能學(xué)報 2024年12期
        關(guān)鍵詞:智能網(wǎng)車載駕駛員

        隨著物聯(lián)網(wǎng)、傳感、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,人機(jī)交互在新能源汽車創(chuàng)新過程中的位置越來越重要。新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)的首要任務(wù)是保證駕駛安全。新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互是指“人-車-路-云”的多感知場景交互,利用新能源汽車智能座艙的人機(jī)交互界面,實(shí)現(xiàn)駕駛行為(疲勞、分心、情緒等)監(jiān)測、駕駛輔助、語音交互、HUD、車載應(yīng)用服務(wù)等功能。其中,人機(jī)交互主要關(guān)注的是駕駛?cè)笋{駛行為的安全。因此,在新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)中,對于駕駛?cè)诵袨?、心理、生理變化的分析研究尤其重要?!吨悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車人機(jī)交互理論與技術(shù)》(郭鋼等著,重慶大學(xué)出版社出版)一書聚焦于新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互的研究,對車輛行駛過程中分心駕駛、疲勞駕駛、駕駛情緒、駕駛風(fēng)格的類型進(jìn)行識別,并給出對應(yīng)的安全行駛防護(hù)策略,有利于新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)的建設(shè)。

        在車輛行駛中,人機(jī)交互主任務(wù)包括操作方向盤、轉(zhuǎn)向燈,檔位變換,踩離合、制動踏板等;次任務(wù)包括打電話、車載系統(tǒng)操作、交談、微信回復(fù)信息等,這些額外的視覺、聽覺、觸覺操作都會使駕駛?cè)四X力負(fù)荷和行為負(fù)荷增大,影響駕駛?cè)说鸟{駛狀態(tài),導(dǎo)致分心駕駛。目前已有的分心駕駛監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)能夠根據(jù)駕駛員的各種表情動作,利用語音提醒、系統(tǒng)振動等方式予以提醒。該書設(shè)計(jì)了一系列的模擬實(shí)驗(yàn),通過捕捉實(shí)驗(yàn)人員的臉部、手部、操作行為等特征,驗(yàn)證次任務(wù)負(fù)荷對安全駕駛的影響。通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析將駕駛風(fēng)險進(jìn)行等級分類,并提出以下安全防控策略:駕駛風(fēng)險為低等級時,進(jìn)入多模態(tài)預(yù)警模式,通過語音播報、手環(huán)振動等方式提醒駕駛員注意安全,切勿分心駕駛;駕駛風(fēng)險為中等級時,進(jìn)入切斷分心源模式,若駕駛員仍分心駕駛,達(dá)到中風(fēng)險等級閾值后將直接切斷設(shè)備信息終端并鎖定操作界面;駕駛風(fēng)險為高等級時,進(jìn)入智能接管模式,比如緊急靠邊停車等。

        在車輛行駛中,疲勞駕駛會導(dǎo)致身體倦怠、注意力分散、駕駛失誤行為增加,使得車輛控制能力降低,容易引發(fā)交通事故。汽車駕駛疲勞的檢測方式如下:首先設(shè)定一個能夠反映駕駛疲勞狀態(tài)的參數(shù),提取特征值后開展實(shí)驗(yàn)研究,以獲得疲勞閾值,將駕駛?cè)说臓顟B(tài)特征和閾值作對比,判斷疲勞狀態(tài)。該書構(gòu)建了汽車駕駛行為識別與安全出行云監(jiān)管平臺系統(tǒng),平臺系統(tǒng)由車內(nèi)外攝像頭、車機(jī)系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、提神寶、車聯(lián)網(wǎng)等組成,能夠通過web端和app端監(jiān)測出行車輛的狀態(tài)。其中,提神寶是駕駛疲勞嗅覺喚醒裝置,裝置內(nèi)放置了嗅覺喚醒劑,當(dāng)駕駛員的面部特征被車內(nèi)攝像頭拍攝,經(jīng)車載系統(tǒng)識別為疲勞狀態(tài)時,提神寶釋放提神劑,以降低駕駛員的疲勞等級,一段時間后駕駛員再次進(jìn)入疲勞狀態(tài)時,車載系統(tǒng)再次發(fā)出指令控制提神寶釋放提神劑。

        在車輛行駛中,駕駛?cè)说南麡O情緒也會對駕駛行為造成影響,駕駛員的情緒可通過面部表情數(shù)據(jù)來識別,但燈光、天氣等原因引起的光照變化會對情緒識別帶來影響。該書提出利用遷移學(xué)習(xí)的方法,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量數(shù)據(jù)遷移至新的目標(biāo)域,以減少數(shù)據(jù)從源域到目標(biāo)域之間的遷移,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)錨定。仿真結(jié)果表明,該方法能夠獲得較高的駕駛員面部表情識別精度。

        在車輛行駛中,不同的駕駛風(fēng)格對車輛行駛的安全性有重要影響,對駕駛風(fēng)格進(jìn)行監(jiān)測和評價,有助于提升道路行車安全。該書利用3種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機(jī)對駕駛風(fēng)格進(jìn)行準(zhǔn)確度識別,最終確定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別精度最高,達(dá)到98.5%。然后利用Matlab GUI 工具開發(fā)駕駛風(fēng)格離線反饋應(yīng)用,以用于車輛運(yùn)營風(fēng)險管理。

        整體而言,《智能網(wǎng)聯(lián)汽車人機(jī)交互理論與技術(shù)》一書從駕駛員的分心駕駛、疲勞駕駛、駕駛情緒、駕駛風(fēng)格4個方面對駕駛行為進(jìn)行了分析并給出了相應(yīng)的人機(jī)交互應(yīng)對策略,對于新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)的建設(shè)具有重要意義。本書立意新穎、理論充實(shí)、插圖立體,可作為從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車人機(jī)交互系統(tǒng)的相關(guān)人員參考使用。

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