一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法技术

本发明专利技术涉及一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，属于虚拟现实技术领域。通过优化算法自动合成出个性化的训练程序，具体通过FOVE虚拟现实头盔获取使用者的视觉数据，通过罗技驾驶模拟器获取使用者的驾驶数据，通过脚本控制虚拟街道上的其他车辆和行人。我们设计了一个预评价实验，以此获取使用者的不良驾驶习惯，如转弯不看后视镜，过十字路口不减速等。再根据每一位使用者的预评价数据，自动合成有针对性的训练方案。在使用者进行完训练后，我们会进行一次评价实验并与预评价实验进行对比。实验结果表明，本发明专利技术对改善使用者的不良驾驶习惯有很好的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法
本专利技术涉及一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，属于虚拟现实

技术介绍
随着消费级的虚拟现实设备的大量推出，虚拟现实技术可以用较低的成本和较小的空间模拟所需的真实场景，对一些存在危险的场景具有显著优势，虚拟驾驶就是其中一个典型的应用。一类虚拟驾驶技术的应用是汽车厂商对于生产车辆的性能评测，这类应用依赖于高精度的车辆运动的仿真，通过车辆运动的仿真可以在模拟的极端情况下对于车辆的性能进行评价。另外一类虚拟驾驶的应用是采用虚拟现实技术帮助用户进行驾驶训练。在虚拟现实环境下的驾驶训练可以避免真实环境中的危险，并且非常经济环保，只需要一个虚拟现实头盔和一套模拟驾驶设备就能进行训练。现有的虚拟现实驾驶训练主要是帮助用户熟悉驾驶的操作和基本的交通法规。目前的虚拟驾驶训练主要存在三个问题：(1)当前的虚拟驾驶训练方法对于所有用户使用的训练方案没有差异，无法对用户进行有针对性的指导，即无法发现用户的不良驾驶习惯并予以纠正，所以其训练的效果比较有限。(2)传统的虚拟现实头盔和虚拟驾驶器，主要用于场景的可视化和车辆的控制，这一过程中传统方法并不关注用户的驾驶相关数据，如用户的关注力、车辆的控制等，这使训练的项目非常局限，无法判断用户的驾驶行为是否正确。(3)现有的虚拟驾驶训练中，虚拟城市场景中的交通事件比较简单，大多采用固定的动画播放，无法做到跟用户驾驶的车辆进行真正交互，这使得训练缺乏真实性。在本专利技术中，我们使用可采集人的视觉信息的虚拟现实头盔和驾驶模拟设备检测用户的不良驾驶习惯，根据用户不同的不良驾驶习惯，生成个性化的训练方案，以纠正不良驾驶习惯为目标进行个性化训练，可较大提升传统的虚拟驾驶训练方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有虚拟驾驶训练方法的不足，如训练没有针对性、无法获取视觉数据以及没有交通事件模拟，提出一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，该方法基于检测到的每个用户的不良驾驶习惯，通过优化算法自动生成个性化的训练方案。本专利技术的核心思想是：建立虚拟城市，在该虚拟城市中自动控制虚拟道路上的车辆和行人；建立用户所使用的虚拟驾驶系统，获取用户在虚拟城市场景中进行虚拟驾驶时的用户关注力和驾驶数据；设计一个驾驶习惯检测方法，获取用户的不良驾驶习惯，如转弯不看后视镜，过十字路口不减速等；设计一个个性化训练生成方法，根据每一位用户的不良习惯检测数据，采用优化算法自动生成有针对性的训练方案。本专利技术包括虚拟城市建立、用户驾驶数据获取、驾驶习惯检测及个性化训练方法生成四部分，具体为：步骤1构造虚拟城市场景；步骤1中的构造虚拟城市场景包括静态城市场景和动态城市场景；其中，构造静态城市场景包括构建虚拟城市布局、选取三维模型及放置三维模型；构造动态城市场景主要包括交通事件仿真和用户驾驶车辆仿真，具体为：步骤1.1构建虚拟城市布局，包括建筑物的布局和道路网；步骤1.2选取城市建筑物、道路、车辆及行人的三维模型；步骤1.3基于步骤1.1的城市布局和道路网以及步骤1.2中选取的三维模型，随机放置三维模型构造虚拟城市场景；步骤1.4基于步骤1.3生成的虚拟城市场景，在道路上进行交通事件的仿真，交通事件包括两部分：(1)行人交通事件仿真。本专利技术为场景中的行人模型(由步骤1.2生成)随机生成行走路线，行人模型根据生成的路线自动在场景中移动。(2)车辆交通事件仿真。本专利技术为场景中的车辆模型(由步骤1.2生成)随机生成驾驶路线，车辆模型根据生成的路线自动在场景中移动。步骤1.5基于步骤1.3生成的虚拟城市场景，在道路上进行用户驾驶车辆的仿真，根据用户使用的驾驶模拟器的方向盘转角、油门和刹车，由车辆的运动学方程，生成场景中用户驾驶车辆的速度、加速度以及朝向；步骤2获取用户数据；其中，用户数据包括关注力数据和驾驶数据；步骤2，具体为：步骤2.1获取关注力数据，具体为：用户在虚拟城市场景中驾驶时，获得所有时刻用户的视线信息，并将该视线信息与虚拟城市场景中的三维模型相匹配，以获得用户在任意时刻视线所关注的目标的数据即关注力数据；步骤2.2获取驾驶数据，具体为：用户在虚拟城市场景中驾驶时，通过虚拟驾驶方向盘和脚踏板，获取在所有时刻方向盘的转角以及脚踏板的受力，同时获取虚拟城市场景中用户所驾驶车辆模型的位置及运动速度；其中，驾驶数据主要包括所有时刻方向盘的转角数据、所有时刻脚踏板的受力数据、所有时刻用户驾驶车辆模型的位置数据以及所有时刻用户驾驶车辆模型的运动速度；步骤3检测驾驶习惯：其中，驾驶习惯主要包括如下六类：转弯时是否观察后视镜、转弯时是否开转向灯、变换车道是否观察后视镜、变换车道是否开转向灯、遇到十字路口是否减速以及遇到行人是否停车；步骤3，具体包括如下子步骤：步骤3.1在步骤1中所描述的虚拟城市场景中，随机生成一条路线，用户再按照该条生成路线在虚拟城市场景中驾驶；步骤3.2在步骤3.1中用户的驾驶过程中，获取关注力数据和驾驶数据；其中，关注力数据通过如下操作获取：获取所有时刻用户的视线信息，并将该视线信息与虚拟城市场景中的三维模型相匹配，以获得用户在任意时刻视线所关注的目标的数据即关注力数据；驾驶数据通过如下操作获取：用户通过虚拟驾驶方向盘和脚踏板，获取在所有时刻方向盘的转角以及脚踏板的受力，同时获取虚拟城市场景中用户所驾驶车辆模型的位置及运动速度；步骤3.3分别针对六类驾驶习惯，在转弯处、用户变换车道时、十字路口以及行人出现时设置行为触发器，检测用户的驾驶数据，并根据驾驶数据对各驾驶习惯进行评分；步骤4基于步骤3输出的驾驶习惯评分生成个性化的训练方案，具体为：步骤4.1建立评价训练方案的能量函数；其中，能量函数计算该训练方案与对驾驶员训练目标的符合程度；步骤4.2对于步骤4.1中的能量函数进行优化，获得最优解；其中，该最优解即为个性化训练方案，该个性化训练方案为最符合驾驶员训练的目标的训练方案。有益效果一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：1.本专利技术能够检测不同用户的不良驾驶习惯，并根据检测到的不良习惯进行个性化的训练方案的生成；2.本专利技术对改善用户的不良驾驶习惯有很好的效果；3.本专利技术充分的考虑用户在驾驶过程中的关注力以及车辆控制对于驾驶行为的影响，并将这些用户的数据用于训练方案的生成中。附图说明图1是本专利技术一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法所基于的系统示意图；图2是本专利技术一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法实施例1中根据地图生成的道路网；图3是本专利技术一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法定义的不同道路之间的连接规则,即道路连接约束；图4是本专利技术一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法具体实施例1中生成的虚拟城市实例；图5是本专利技术一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法具体实施例1中生成的个性化训练方案。具体实施方式下面基于附图及具体实施例对本专利技术所述的专利技术题目进行详细阐述。实施例1本专利技术提出的基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法的实施框架如图1所示，包括如下步骤：步骤A构建虚拟城市；(1)随机从在线地图上获取大约为5km*5km的区域，采用霍夫本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，其特征在于：包括虚拟城市建立、用户驾驶数据获取、驾驶习惯检测及个性化训练方法生成四部分，具体为：步骤1构造虚拟城市场景；其中，构造虚拟城市场景包括静态城市场景和动态城市场景；构造静态城市场景包括构建虚拟城市布局、选取三维模型及放置三维模型；构造动态城市场景主要包括交通事件仿真和用户驾驶车辆仿真，具体为：步骤1.1构建虚拟城市布局，包括建筑物的布局和道路网；步骤1.2选取城市建筑物、道路、车辆及行人的三维模型；步骤1.3基于步骤1.1的城市布局和道路网以及步骤1.2中选取的三维模型，随机放置三维模型构造虚拟城市场景；步骤1.4基于步骤1.3生成的虚拟城市场景，在道路上进行交通事件的仿真，交通事件包括两部分：(1)行人交通事件仿真，具体为：由步骤1.2生成场景中的行人模型随机生成行走路线，行人模型根据生成的路线自动在场景中移动；(2)车辆交通事件仿真，具体为：由步骤1.2生成场景中的车辆模型随机生成驾驶路线，车辆模型根据生成的路线自动在场景中移动；步骤1.5基于步骤1.3生成的虚拟城市场景，在道路上进行用户驾驶车辆的仿真，根据用户使用的驾驶模拟器的方向盘转角、油门和刹车，由车辆的运动学方程，生成场景中用户驾驶车辆的速度、加速度以及朝向；步骤2获取用户数据；其中，用户数据包括关注力数据和驾驶数据；步骤3检测驾驶习惯：其中，驾驶习惯主要包括如下六类：转弯时是否观察后视镜、转弯时是否开转向灯、变换车道是否观察后视镜、变换车道是否开转向灯、遇到十字路口是否减速以及遇到行人是否停车；步骤3，具体包括如下子步骤：步骤3.1在步骤1中所描述的虚拟城市场景中，随机生成一条路线，用户再按照该条生成路线在虚拟城市场景中驾驶；步骤3.2在步骤3.1中用户的驾驶过程中，获取关注力数据和驾驶数据；其中，关注力数据通过如下操作获取：获取所有时刻用户的视线信息，并将该视线信息与虚拟城市场景中的三维模型相匹配，以获得用户在任意时刻视线所关注的目标的数据即关注力数据；驾驶数据通过如下操作获取：用户通过虚拟驾驶方向盘和脚踏板，获取在所有时刻方向盘的转角以及脚踏板的受力，同时获取虚拟城市场景中用户所驾驶车辆模型的位置及运动速度；步骤3.3分别针对六类驾驶习惯，在转弯处、用户变换车道时、十字路口以及行人出现时设置行为触发器，检测用户的驾驶数据，并根据驾驶数据对各驾驶习惯进行评分；步骤4基于步骤3输出的驾驶习惯评分生成个性化的训练方案，具体为：步骤4.1建立评价训练方案的能量函数；其中，能量函数计算该训练方案与对驾驶员训练目标的符合程度；步骤4.2对于步骤4.1中的能量函数进行优化，获得最优解；其中，该最优解即为个性化训练方案，该个性化训练方案为最符合驾驶员训练的目标的训练方案。...

【技术特征摘要】
2018.03.07 CN 20181018769761.一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，其特征在于：包括虚拟城市建立、用户驾驶数据获取、驾驶习惯检测及个性化训练方法生成四部分，具体为：步骤1构造虚拟城市场景；其中，构造虚拟城市场景包括静态城市场景和动态城市场景；构造静态城市场景包括构建虚拟城市布局、选取三维模型及放置三维模型；构造动态城市场景主要包括交通事件仿真和用户驾驶车辆仿真，具体为：步骤1.1构建虚拟城市布局，包括建筑物的布局和道路网；步骤1.2选取城市建筑物、道路、车辆及行人的三维模型；步骤1.3基于步骤1.1的城市布局和道路网以及步骤1.2中选取的三维模型，随机放置三维模型构造虚拟城市场景；步骤1.4基于步骤1.3生成的虚拟城市场景，在道路上进行交通事件的仿真，交通事件包括两部分：(1)行人交通事件仿真，具体为：由步骤1.2生成场景中的行人模型随机生成行走路线，行人模型根据生成的路线自动在场景中移动；(2)车辆交通事件仿真，具体为：由步骤1.2生成场景中的车辆模型随机生成驾驶路线，车辆模型根据生成的路线自动在场景中移动；步骤1.5基于步骤1.3生成的虚拟城市场景，在道路上进行用户驾驶车辆的仿真，根据用户使用的驾驶模拟器的方向盘转角、油门和刹车，由车辆的运动学方程，生成场景中用户驾驶车辆的速度、加速度以及朝向；步骤2获取用户数据；其中，用户数据包括关注力数据和驾驶数据；步骤3检测驾驶习惯：其中，驾驶习惯主要包括如下六类：转弯时是否观察后视镜、转弯时是否开转向灯、变换车道是否观察后视镜、变换车道是否开转向灯、遇到十字路口是否减速以及遇到行人是否停车；步骤3，具体包括如下子步骤：步骤3.1在步骤1中所描述的虚拟城市场景中，随机生成一条路线，用户再按照该条生成路线在虚拟城市场景中驾驶；步骤3.2在步骤3.1中用...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁玮，郎一宁，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11