基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法和系统，矫正方法包括：后台通过显示器设置驾驶事故倾向问卷和爱荷华测试对驾驶员的事故倾向类型、愤怒值和冒险性进行采集，并进行驾驶员分类；后台通过驾驶模拟平台在预设的驾驶任务下采集驾驶操作信息，根据驾驶操作信息判断驾驶员的违法事件；对第一次驾驶测试不合格的违法事件进行沉浸式教育，并进行第二次驾驶测试；对第二次驾驶测试不合格的违法事件进行沉浸式教育，并进行第三次驾驶测试；最终输出驾驶员评估报表；矫正系统包括后台、显示器和驾驶模拟平台，后台分别与显示器、驾驶模拟平台相连。本发明专利技术有效的解决了现阶段违法驾驶行为教育效果低，交通事故多发等问题。

Immersion driving behavior correction method and system based on driving simulation platform

The invention discloses an immersive driving behavior correction method and system based on the driving simulation platform. The correction method includes: setting the driving accident tendency questionnaire and Iowa test to collect the driver's accident tendency type, anger value and adventurity through the display, and carry on the driver classification; backstage driving through driving. The simulation platform collects the driving operation information under the preset driving task, judges the driver's illegal events according to the driving operation information, carries out the immersion education on the illegal events of the first driving test, and carries out second driving tests, and carries out immersion education on the illegal events of the second driving tests which are not qualified. Third driving tests are carried out, and the driver evaluation report is finally output. The correction system includes the backstage, display and driving simulation platform, and the background is connected with the display and driving simulation platform respectively. The invention effectively solves the problems of low educational effect, frequent traffic accidents and other illegal driving behaviors at this stage.

【技术实现步骤摘要】
基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法和系统
本专利技术涉及驾驶员危险预测教育
，尤其涉及基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法和系统。
技术介绍
我国(不包括港澳台)交通事故死亡人数已经连续十余年居世界第一，占世界16％。2016年，全国共发生道路交通事故7万余起。而危险驾驶行为是造成这些道路交通事故频发的主要原因之一，驾驶员素质的高低，直接影响了行车的安全性。驾驶员如能掌握交通突变信息先兆，就可有较多时间采取应急措施以防止事故发生，解决这一问题的主要途径就是提高驾驶员对危险的预测能力。这种能力可以使驾驶员尽早的感知潜在的风险，并采取必要措施化解潜在的交通危险，而提升这种能力的关键在于进行有效的安全驾驶教育。在过去的研究中，安全驾驶教育方式主要采用本本教育以及视频教育，这两种教育不可避免的都表现出一些缺点，例如：过程过于冗长，内容难以吸收，缺乏锻炼等。然而，随着经济以及技术水平的不断发展，各式各样的驾驶教育技术也逐渐利用到了教育之中。例如通过驾驶模拟操作实时预测下一个场景有可能发生的危险事故，通过该教育可以有效的提升驾驶员对于危险事故的预测能力以及锻炼其操作能力。另外，也可通过构造手机APP反馈平台，对驾驶员进行动态反馈式教育。而在各式取得成果的教育方式中，驾驶模拟器由于技术的普及以及价格越发平民化被运用于各大研究之中。同时驾驶模拟器的优点也在研究过程中逐渐体现出来，例如：效果更加真实，成本节约，能有效制造现实生活中发生过的危险事故场景，研究事故中驾驶员反应，场景自定义，数据同步采集等。
技术实现思路
针对上述问题中存在的不足之处，本专利技术提供基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法和系统，其一方面填补了现阶段沉浸式驾驶教育平台空白，另一方面与驾驶模拟平台衔接有助于设计不同违法驾驶场景，令驾驶员主动参与教育过程，“修正”驾驶员的危险行为，对驾驶安全有着重要意义。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法，包括：步骤1、主观特性采集：后台通过显示器设置驾驶事故倾向问卷和爱荷华测试，通过驾驶事故倾向问卷采集驾驶员基本信息以及驾驶员事故倾向类型和愤怒值，通过爱荷华测试判断驾驶员的冒险性；后台根据驾驶员事故倾向类型、愤怒值和冒险性对驾驶员进行分类，存储在数据库中，最终反应在评估报表中；步骤2、第一次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台在预设的驾驶任务下采集驾驶操作信息，对驾驶操作信息进行信息处理判断驾驶员的违法事件，并存储在数据库中；所述驾驶任务包括变道操作、超车操作和分心操作，所述违法事件包括违法变道事件、违法超车事件、分心事件、闯红灯事件和超速事件；若所有违法事件全部合格，则跳至步骤7；否则跳至步骤3；步骤3、第一次违法事件沉浸式教育：后台通过显示器和驾驶模拟平台对不合格的违法事件进行沉浸式教育，所述沉浸式教育包括事故体验、视频教育和基于语音指导的控制性教育；步骤4、第二次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台对驾驶员经第一次沉浸式教育后的不合格的违法事件进行第二次驾驶测试，判断原则与第一次驾驶测试相同；若不合格的违法事件全部合格，则跳至步骤7；否则跳至步骤5；步骤5、第二次违法事件沉浸式教育：第二次违法事件沉浸式教育与第一次违法事件沉浸式教育的方法相同；步骤6、第三次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台对驾驶员经第二次沉浸式教育后的不合格的违法事件进行第三次驾驶测试，判断原则与第一次驾驶测试相同；若不合格的违法事件全部合格，则跳至步骤7；若仍存在不合格的违法事件，则输出不合格的信用等级至评估报表中；步骤7、驾驶员评估报表：根据数据库中存储的数据，通过信息筛选和信息规整对不同驾驶员状态进行评定，并得到最终评定结果；通过自定义绘图绘制不同驾驶员教育及评估报表，并给出后期驾驶意见；通过软件打印按钮链接外部打印机对评估报表进行打印。作为本专利技术的进一步改进，在步骤1中：所述驾驶事故倾向问卷包括驾驶员基本信息采集栏、驾驶员事故倾向类型问卷和愤怒值问卷；根据驾驶员事故倾向类型问卷中驾驶员所选答案所对应的分数求平均值，根据其平均值以及事先划分的事故倾向评分区域规定该驾驶员的驾驶事故倾向并给出驾驶事故倾向评分；根据愤怒值问卷中驾驶员所选答案所对应的分数求平均值，根据其平均值以及事先划分的愤怒值评分区域规定该驾驶员的愤怒值并给出愤怒值评分；驾驶员在问卷之后，采用爱荷华测试判断驾驶员的冒险性，根据得分正负判断驾驶员冒险与非冒险性；根据驾驶员事故倾向类型、愤怒值和冒险性中驾驶员得分对驾驶员进行分类，存储在SQLite数据库中，最终反应在评估报表中。作为本专利技术的进一步改进，在步骤2中，违法变道事件的判断方法为：自驾驶员触发系统内置“请变换到左侧车道”语音点信息开始对驾驶操作数据进行记录，至驾驶员操作车辆所在车道ID发生改变结束数据记录，并对该段数据进行分析，判断驾驶员所操作车辆所在车道ID是否在50m范围内连续变换两次，判断驾驶员车辆所在车道ID变化时所在道路情况是否为弯道，标线是否为实线禁止变道，如满足以上任意一条，判断为驾驶员违法变道。作为本专利技术的进一步改进，在步骤2中，违法超车事件的判断方法为：自驾驶员触发系统内置“请超越前车”语音点信息开始对驾驶操作数据进行记录，至驾驶员操作车辆所在车道ID发生两次改变并回到原车道结束数据记录，或者ID发生一次改变并驶出500m结束数据记录，并对该段数据进行分析，判断驾驶员所操作车辆所在车道ID是否在50m范围内连续变换两次，判断驾驶员车辆所在车道ID是否变化仅1次，或ID变化时所在道路情况是否为弯道，标线是否为实线禁止变道，如满足以上任意一条，判断为驾驶员违法超车。作为本专利技术的进一步改进，在步骤2中，分心事件的判断方法为：自驾驶员触发系统内置“请拨打您最近一次的通话，不需要拨通”语音点信息开始对驾驶操作数据进行记录，至场景结束停止数据记录，并对该段数据进行分析，判断驾驶员所操作车辆所在车道ID是否发生变化，并判断速度是否有一段时间为0，如果存在以上数据特征，判断驾驶员为停车拨打电话，否者视为分心事件。作为本专利技术的进一步改进，在步骤2中，闯红灯事件的判断方法为：对交叉口前50m至后50m范围内驾驶行为进行检测，场景程序设置为驾驶员接近交叉口，交叉口信号灯变换为红色并持续23s，对100m范围内数据进行分析，判断驾驶员所操作车辆速度是否在该区域内存在为0数据，如果不存在则判断为闯红灯行为。作为本专利技术的进一步改进，在步骤2中，超速事件的判断方法为：车辆速度超过80km/h。作为本专利技术的进一步改进，在步骤3中，所述沉浸式教育包括：步骤31、事故体验：后台通过驾驶模拟平台内置API函数对典型驾驶违法事故场景进行在线，根据后台数据判断情况进行针对性调用，不同驾驶员接受不同场景教育；驾驶员在该场景下如果发生错误的驾驶操作，周边交通场景执行事故指令，驾驶员因此承受来自场景调用的语音以及视频冲击，感受违法事故；步骤32、视频教育：驾驶员在经历驾驶事故之后，后台通过显示器进行针对性违法驾驶行为视频教育矫正驾驶行为；该视频采用对驾驶员介绍典型违法事故成因以及事故后果，通过理论教育让驾驶员更加明确如何进行正确的预知危险驾驶行为以及规避违法驾驶行为；步骤33、基于语音指导的控制性教育：后本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法，其特征在于，包括：步骤1、主观特性采集：后台通过显示器设置驾驶事故倾向问卷和爱荷华测试，通过驾驶事故倾向问卷采集驾驶员基本信息以及驾驶员事故倾向类型和愤怒值，通过爱荷华测试判断驾驶员的冒险性；后台根据驾驶员事故倾向类型、愤怒值和冒险性对驾驶员进行分类，存储在数据库中，最终反应在评估报表中；步骤2、第一次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台在预设的驾驶任务下采集驾驶操作信息，对驾驶操作信息进行信息处理判断驾驶员的违法事件，并存储在数据库中；所述驾驶任务包括变道操作、超车操作和分心操作，所述违法事件包括违法变道事件、违法超车事件、分心事件、闯红灯事件和超速事件；若所有违法事件全部合格，则跳至步骤7；否则跳至步骤3；步骤3、第一次违法事件沉浸式教育：后台通过显示器和驾驶模拟平台对不合格的违法事件进行沉浸式教育，所述沉浸式教育包括事故体验、视频教育和基于语音指导的控制性教育；步骤4、第二次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台对驾驶员经第一次沉浸式教育后的不合格的违法事件进行第二次驾驶测试，判断原则与第一次驾驶测试相同；若不合格的违法事件全部合格，则跳至步骤7；否则跳至步骤5；步骤5、第二次违法事件沉浸式教育：第二次违法事件沉浸式教育与第一次违法事件沉浸式教育的方法相同；步骤6、第三次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台对驾驶员经第二次沉浸式教育后的不合格的违法事件进行第三次驾驶测试，判断原则与第一次驾驶测试相同；若不合格的违法事件全部合格，则跳至步骤7；若仍存在不合格的违法事件，则输出不合格的信用等级至评估报表中；步骤7、驾驶员评估报表：根据数据库中存储的数据，通过信息筛选和信息规整对不同驾驶员状态进行评定，并得到最终评定结果；通过自定义绘图绘制不同驾驶员教育及评估报表，并给出后期驾驶意见；通过软件打印按钮链接外部打印机对评估报表进行打印。...

【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法，其特征在于，包括：步骤1、主观特性采集：后台通过显示器设置驾驶事故倾向问卷和爱荷华测试，通过驾驶事故倾向问卷采集驾驶员基本信息以及驾驶员事故倾向类型和愤怒值，通过爱荷华测试判断驾驶员的冒险性；后台根据驾驶员事故倾向类型、愤怒值和冒险性对驾驶员进行分类，存储在数据库中，最终反应在评估报表中；步骤2、第一次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台在预设的驾驶任务下采集驾驶操作信息，对驾驶操作信息进行信息处理判断驾驶员的违法事件，并存储在数据库中；所述驾驶任务包括变道操作、超车操作和分心操作，所述违法事件包括违法变道事件、违法超车事件、分心事件、闯红灯事件和超速事件；若所有违法事件全部合格，则跳至步骤7；否则跳至步骤3；步骤3、第一次违法事件沉浸式教育：后台通过显示器和驾驶模拟平台对不合格的违法事件进行沉浸式教育，所述沉浸式教育包括事故体验、视频教育和基于语音指导的控制性教育；步骤4、第二次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台对驾驶员经第一次沉浸式教育后的不合格的违法事件进行第二次驾驶测试，判断原则与第一次驾驶测试相同；若不合格的违法事件全部合格，则跳至步骤7；否则跳至步骤5；步骤5、第二次违法事件沉浸式教育：第二次违法事件沉浸式教育与第一次违法事件沉浸式教育的方法相同；步骤6、第三次驾驶测试：后台通过驾驶模拟平台对驾驶员经第二次沉浸式教育后的不合格的违法事件进行第三次驾驶测试，判断原则与第一次驾驶测试相同；若不合格的违法事件全部合格，则跳至步骤7；若仍存在不合格的违法事件，则输出不合格的信用等级至评估报表中；步骤7、驾驶员评估报表：根据数据库中存储的数据，通过信息筛选和信息规整对不同驾驶员状态进行评定，并得到最终评定结果；通过自定义绘图绘制不同驾驶员教育及评估报表，并给出后期驾驶意见；通过软件打印按钮链接外部打印机对评估报表进行打印。2.如权利要求1所述的基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法，其特征在于，在步骤1中：所述驾驶事故倾向问卷包括驾驶员基本信息采集栏、驾驶员事故倾向类型问卷和愤怒值问卷；根据驾驶员事故倾向类型问卷中驾驶员所选答案所对应的分数求平均值，根据其平均值以及事先划分的事故倾向评分区域规定该驾驶员的驾驶事故倾向并给出驾驶事故倾向评分；根据愤怒值问卷中驾驶员所选答案所对应的分数求平均值，根据其平均值以及事先划分的愤怒值评分区域规定该驾驶员的愤怒值并给出愤怒值评分；驾驶员在问卷之后，采用爱荷华测试判断驾驶员的冒险性，根据得分正负判断驾驶员冒险与非冒险性；根据驾驶员事故倾向类型、愤怒值和冒险性中驾驶员得分对驾驶员进行分类，存储在SQLite数据库中，最终反应在评估报表中。3.如权利要求1所述的基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法，其特征在于，在步骤2中，违法变道事件的判断方法为：自驾驶员触发系统内置“请变换到左侧车道”语音点信息开始对驾驶操作数据进行记录，至驾驶员操作车辆所在车道ID发生改变结束数据记录，并对该段数据进行分析，判断驾驶员所操作车辆所在车道ID是否在50m范围内连续变换两次，判断驾驶员车辆所在车道ID变化时所在道路情况是否为弯道，标线是否为实线禁止变道，如满足以上任意一条，判断为驾驶员违法变道...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵晓华，徐文翔，王越朝，付帅，杜洪吉，姚莹，高岩，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11