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原文传递一种考虑悲伤情绪的驾驶倾向性动态转移概率计算方法

专利名称：	一种考虑悲伤情绪的驾驶倾向性动态转移概率计算方法
摘要：	本发明提供一种考虑悲伤情绪的驾驶倾向性动态转移概率计算方法，方法包括：获取驾驶行为数据与驾驶员生理数据并提取特征参数；定量表示正常情绪与悲伤情绪下的驾驶倾向性；根据特征参数数据分别计算正常情绪与悲伤情绪下驾驶倾向性量化值；依据驾驶员驾驶倾向性量化值判定其驾驶倾向性；对比两种情绪下驾驶倾向性类别并计算驾驶倾向性动态转移概率。本发明给出了悲伤情绪影响下驾驶员驾驶倾向性动态转移概率计算方法，探寻驾驶员驾驶倾向性转移规律，有助于汽车辅助驾驶系统的完善，进一步提升汽车主动安全。
专利类型：	发明专利
申请人：	山东理工大学
发明人：	张敬磊;王云;盖姣云;于祥阁;孙龙祥
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T04:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T12:00:00+0805
申请号：	CN202010007565.8
公开号：	CN111137295A
分类号：	B60W40/08;B60W40/10;B60W40/105;B60W50/00;B;B60;B60W;B60W40;B60W50;B60W40/08;B60W40/10;B60W40/105;B60W50/00
申请人地址：	255086 山东省淄博市高新技术产业开发区高创园A座313室
主权项：	1.一种考虑悲伤情绪的驾驶倾向性动态转移概率计算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取驾驶行为数据与驾驶员生理数据并提取特征参数；使用特征参数定量表示正常情绪与悲伤情绪下的驾驶倾向性；根据特征参数数据分别计算正常情绪与悲伤情绪下驾驶倾向性量化值；依据驾驶员驾驶倾向性量化值判定其驾驶倾向性；对比两种情绪下驾驶倾向性类别并计算驾驶倾向性动态转移概率。 2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，依据交通大数据，分别获取正常情绪与悲伤情绪下的驾驶行为数据与驾驶员生理数据并提取特征参数，具体包括：依据不同驾驶倾向性驾驶员在正常驾驶过程中驾驶行为不同，选取具有代表性的驾驶指标与生理指标，如速度、方向盘转角、油门踏板力度、制动踏板力度、转向曲率、目标车与中心车道的距离、皮电、肌电、心电、脉搏等，利用以上指标间接反映驾驶员的驾驶倾向性。 3.根据权利要求2所述方法，从所选具有代表性的驾驶指标与生理指标中提取可表征不同情绪下驾驶倾向性的特征参数，其特征在于，使用配对样本T检验对比两种情绪下的数据指标显著性，选出有显著差异的配对指标，对收集的数据指标提取特征参数。 4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，建立基于配对样本T检验与熵权法的驾驶倾向性量化模型，使用特征参数定量表示正常情绪与悲伤情绪下的驾驶倾向性。 5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，使用配对样本T检验计算各指标显著性，提取特征因子，利用特征因子构建数据矩阵，经非负化处理计算各指标熵值构建参数方程式，用以表示不同情绪下的驾驶倾向性。 6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据驾驶倾向性量化模型分别计算同一个体在正常情绪与悲伤情绪下的加权平均值，用来表示驾驶倾向性量化值。 7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据全部个体量化值使用k-means聚类确定三种驾驶倾向性类别及其聚类中心，根据聚类中心判定驾驶员驾驶倾向性。 8.根据权利要求1所述方法，其特征在于，计算悲伤情绪下驾驶倾向性动态转移概率，具体包括：依据k-means聚类将驾驶倾向性聚为三类，分别对应激进型、普通型、保守型；针对单个个体，分别确定其在两种情绪下的驾驶倾向性类型；根据多个个体驾驶倾向性转移情况计算其转移概率，判定悲伤情绪影响下驾驶倾向性动态转移方向。
所属类别：	发明专利