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原文传递一种智能驾驶系统及方法

专利名称：	一种智能驾驶系统及方法
摘要：	本发明提供了一种智能驾驶系统和方法。所述智能系统包括车辆分析控制系统，以及与车辆分析控制系统连接的疲劳感应系统、电子地图系统、自动驾驶系统、提醒系统。本发明提供的智能驾驶系统和方法根据驾驶员的人体综合疲劳状况和车辆所处的路况环境来智能地判断采用何种驾驶模式更合适，同时考虑到内因(驾驶员状况)和外因(道路环境)对驾驶过程的安全性的影响，大大提高了车辆驾驶的安全性，减轻了驾驶员的驾驶压力。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	广东科学技术职业学院
发明人：	柳金峰;陈炳初
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-01T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201910258639.2
公开号：	CN109910900A
代理机构：	北京八月瓜知识产权代理有限公司
代理人：	马东瑞
分类号：	B60W40/08(2012.01);B;B60;B60W;B60W40
申请人地址：	519090 广东省珠海市金湾区珠海大道南侧
主权项：	1.一种智能驾驶系统，其特征在于，所述系统包括：车辆分析控制系统、以及与车辆分析控制系统连接的疲劳感应系统、电子地图系统、自动驾驶系统、提醒系统；其中：车辆分析控制系统：用于通过疲劳感应系统监测的驾驶员的人体生理指标监测结果获得驾驶员的人体综合疲劳指数I；同时用于根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境；然后根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统；疲劳感应系统：用于监测驾驶员的各项人体生理指标，并将监测结果发送给车辆分析控制系统，电子地图系统：用于判断车辆所处的路况环境；自动驾驶系统：用于根据车辆分析控制系统的指令控制车辆的行驶；还用于获取车辆的位置信息并发送给电子地图系统；提醒系统：用于根据车辆分析控制系统的指令发出声音和震动。 2.根据权利要求1所述的智能驾驶系统，其特征在于，所述疲劳感应系统包括：电波信号采集模块：与驾驶员头皮连接，用于记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围，结合大脑节律性生理活动，得到大脑状态F；人体血氧检测模块：用于通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度SPO2；人体温度检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；人体血压检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；人体心率检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR。 3.根据权利要求2所述的智能驾驶系统，其特征在于，所述人体综合疲劳指数I的计算公式如下所示： I＝A1F+A2SPO2+A3T+A4P+A5HR 其中，A1、A2、A3、A4、A5分别为各人体生理指标的影响因子。 4.根据权利要求1所述的智能驾驶系统，其特征在于，所述路况环境可分为高速公路、快速公路等仅有机动车行驶的道路，机动车、非机动车、行人各行其道的道路，以及学校、城市商业中心等路况较为复杂的道路。 5.根据权利要求1所述的智能驾驶系统，其特征在于，所述车辆分析控制系统判断需要选择何种驾驶方式的具体判断过程包括：通过将人体综合疲劳指数I与人体综合疲劳指数的临界指数Ic相比判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；如果驾驶员处于疲劳驾驶状态，则进一步判断车辆所处的路况环境；如果路况环境为高速、快速公路等仅有机动车行驶的道路，则车辆分析控制系统发送“完全自主驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；如果路况环境为机动车、非机动车、行人各行其道的道路，车辆分析控制系统发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入高级驾驶员辅助模式；高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统等；如果路况环境为学校、城市商业中心等路况较为复杂的道路时，则车辆分析控制系统发送“提醒”指令给提醒系统，提醒系统收到指令后发出声音和震动，直到驾驶员反馈收到危险信号为止；如果驾驶员不处于疲劳驾驶状态，则车辆分析控制系统不发送指令给自动驾驶系统，驾驶员自行驾驶车辆。 6.一种智能驾驶方法，其特征在于，所述智能驾驶方法包括如下步骤： S1.车辆分析控制系统通过疲劳感应系统监测的人体生理指标的监测结果获得人体综合疲劳指数I； S2.车辆分析控制系统根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境； S3.车辆分析控制系统根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统。 7.根据权利要求6所述的智能驾驶方法，其特征在于，所述疲劳感应系统包括：脑电波信号采集模块：与驾驶员头皮连接，记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围，结合大脑节律性生理活动，得到大脑状态F；人体血氧检测模块：通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度SPO2；人体温度检测模块：与驾驶员手腕部位连接，进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；人体血压检测模块：与驾驶员手腕部位连接，进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；人体心率检测模块：与驾驶员手腕部位连接，实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR。 8.根据权利要求7所述的智能驾驶方法，其特征在于，所述人体综合疲劳指数I的计算公式如下所示： I＝A1F+A2SPO2+A3T+A4P+A5HR 其中，A1、A2、A3、A4、A5分别为各人体生理指标的影响因子。 9.根据权利要求6所述的智能驾驶方法，其特征在于，所述路况环境分为高速公路、快速公路等仅有机动车行驶的道路，机动车、非机动车、行人各行其道的道路，以及学校、城市商业中心等路况较为复杂的道路。 10.根据权利要求6所述的智能驾驶方法，其特征在于，所述车辆分析控制系统判断需要选择何种驾驶方式的具体判断过程包括：通过将人体综合疲劳指数I与人体综合疲劳指数的临界指数Ic相比判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；如果驾驶员处于疲劳驾驶状态，则进一步判断车辆所处的路况环境；如果路况环境为高速、快速公路等仅有机动车行驶的道路，则车辆分析控制系统发送“完全自主驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；如果路况环境为机动车、非机动车、行人各行其道的道路，车辆分析控制系统发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入高级驾驶员辅助模式；高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统等；如果路况环境为学校、城市商业中心等路况较为复杂的道路时，则车辆分析控制系统1发送“提醒”指令给提醒系统，提醒系统收到指令后发出声音和震动，直到驾驶员反馈收到危险信号为止；如果驾驶员不处于疲劳驾驶状态，则车辆分析控制系统不发送指令给自动驾驶系统，驾驶员自行驾驶车辆。
所属类别：	发明专利