一种驾驶人驾驶习惯学习装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种驾驶人驾驶习惯学习装置，包括：采集模块，用于判断车辆是否启动，车辆启动后则开始采集各种传感数据，上传至CAN总线；存储模块，用于收集传感数据，并将不同类型的数据同步存储，生成驾驶人驾驶行为数据；学习模块，用于分析驾驶行为数据，对数据进行预处理并输入深度学习网络模型学习数据本质特征，进一步学习驾驶人驾驶习惯；电源模块，用于为整个装置供电，保障装置正常工作。本发明专利技术通过在驾驶人日常行车中采集存储驾驶人驾驶信息及车辆运动信息，并进行分析学习，将学习到的驾驶人驾驶习惯用于智能车个性化智能决策中，能提升驾驶人乘坐智能车的舒适性，推进智能车驾驶技术的发展和实用化。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶人驾驶习惯学习装置
本专利技术涉及智能驾驶技术，尤其涉及一种驾驶人驾驶习惯学习装置。
技术介绍
由于驾驶人的年龄不同、驾龄不同、个性存在差异，在相同的交通安全法律法规下，存在驾驶人的驾驶习惯差别较大、驾驶风格迥异的情况。在驾驶平台和路况相同的情况下，具有不同驾驶习惯的驾驶员对于车辆的驾驶操纵对乘车人的乘车舒适性有较大影响。目前，智能车的自主驾驶系统一般是基于避碰规则、交通规则和固定基准驾驶人的驾驶行为决策进行设计，没有考虑驾驶者驾驶习惯的差异化，无法满足驾驶人作为乘车人的个性化需求。这将严重阻碍智能车驾驶技术发展和实用化。因此，考虑收集驾驶人独特的驾驶行为习惯，用于智能车个性化智能决策中是十分有必要的。通常，驾驶人驾驶习惯的形成受多方面因素的影响，驾驶习惯本身也包含多个维度的特征，传统手段无法全面、有效的提取完整的驾驶人驾驶习惯。在日常驾驶过程中，驾驶人驾驶习惯体现在全部驾驶操作细节中，即驾驶操作动作参数和车辆运动参数中，采集相关参数并进行有效分析能够得到驾驶人的驾驶习惯。但在日常行车过程中，会产生体量庞大的结构化数据集，且不同数据间存在复杂的关联性，人工提取、分析的方法无法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶人驾驶习惯学习装置，其特征在于，包括：采集模块，用于判断车辆是否启动，车辆启动后则开始采集各种传感数据，上传至CAN总线；所述传感数据包括：与驾驶人操作信息相关的参数：驾驶人踩踏油门踏板的速度和深度、踩踏制动踏板的速度和深度以及转动方向盘的速度和角度；以及与车辆运动相关的参数：发动机启动时间、转向灯开关频率数据、车辆速度、车辆三轴加速度、车辆的角速度和车辆GPS数据；存储模块，用于收集传感数据，并将不同类型的数据同步存储，生成驾驶人驾驶行为数据；学习模块，用于分析驾驶行为数据，对数据进行预处理并输入深度学习网络模型学习数据本质特征，进一步学习驾驶人驾驶习惯；具体如下：所述采集模块中...

【技术特征摘要】
1.一种驾驶人驾驶习惯学习装置，其特征在于，包括：采集模块，用于判断车辆是否启动，车辆启动后则开始采集各种传感数据，上传至CAN总线；所述传感数据包括：与驾驶人操作信息相关的参数：驾驶人踩踏油门踏板的速度和深度、踩踏制动踏板的速度和深度以及转动方向盘的速度和角度；以及与车辆运动相关的参数：发动机启动时间、转向灯开关频率数据、车辆速度、车辆三轴加速度、车辆的角速度和车辆GPS数据；存储模块，用于收集传感数据，并将不同类型的数据同步存储，生成驾驶人驾驶行为数据；学习模块，用于分析驾驶行为数据，对数据进行预处理并输入深度学习网络模型学习数据本质特征，进一步学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志军，王鑫鹏，吴超仲，程校昭，黄子豪，刘立群，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42