基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法，包括：利用层次分析法建立层次结构模型；以影响评价对象的各种因素为元素组成一个集合；将评价者对评价对象做出的各种结果所组成的集合作为综合评价的评价集；若因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为r

【技术实现步骤摘要】
基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法
本专利技术涉及汽车产品领域，尤其涉及一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法。
技术介绍
随着科学技术的发展，汽车已从代步工具的角色中淡化，逐渐成为人们生活品质的标志，乃至身份地位的象征。汽车的功能趋于多元化，其内部操作元件的布局越来越复杂，这也提升了人为操作差错的几率。而人为操作失误或错误是导致机动车交通事故的主要直接原因。在传统汽车的设计中，从等比油泥模型到样车试制，都需要大量的人力物力及时间。传统的汽车交互控制方法是采用真人结合样车来进行实体评估。一方面，当发现交互设计存在问题或者对驾驶员和乘客的驾乘安全性有影响时，生产商考虑到改进设计方案的经济成本上升和汽车生产周期的延长，可能会优先考虑自身经济效益，不予以改进。另一方面，现实危险情况下汽车室内不合理的交互设计会对驾驶员的当下行为存在一定影响，进而为驾驶员的人身安全埋下隐患，传统的交互评估方案并不能解决。综上所述，传统的汽车交互方案在用户安全性方面潜藏着巨大的风险，不论是对于生产商还是用户来说，寻求一种全面、经济、高效的汽车交互控制方法，都是迫在眉睫。虚拟现实技术的出现改进了传统汽车交互设计以及控制方法的不足，突破了难以用数学模型来表达错综复杂的驾驶员感受与反应等问题。在设计的早期及时发现潜伏的问题并进行优化，不仅可以缩短生产周期、节约成本，而且还可以提升汽车的安全性。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法，本专利技术旨在解决传统汽车设计及交互控制在安全性方面不足的问题，详见下文描述：一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法，所述方法包括：利用层次分析法建立层次结构模型；以影响评价对象的各种因素为元素组成一个集合；将评价者对评价对象做出的各种结果所组成的集合作为综合评价的评价集；若因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为ri1，则对第i个元素单因素评价的结果用模糊集合表示；以m个单因素评价集R1,R2,...,Rm为行组成矩阵Rm*n，为模糊综合评价矩阵；给各因素ui一个权重ai，各因素的权重集合的模糊集；确定单因素评判矩阵R和因素权向量A之后，通过模糊变化将U上的模糊向量A变为V上的模糊向量；确定操作部件最终得分，若得分小于阈值，则对操作部件进行改进。其中，所述通过模糊变化将U上的模糊向量A变为V上的模糊向量具体为：模糊向量B＝A1*m*Rm*n＝[b1,b2,...,bn]。进一步地，所述确定操作部件最终得分具体为：其中，S为V中相应因素的级分，B1*n为因素权向量A1*m与单因素评价矩阵Rm*n的乘积，S1*n为相应等级设定的分值矩阵。本专利技术提供的技术方案的有益效果是：1、本专利技术在很大程度上避免了传统汽车早期设计阶段在安全性方面的不足，为用户的生命提供更好的保障，大大提升了汽车安全性；2、本专利技术提出的交互控制方法可完全在汽车产品数字化阶段实施，及时发现问题并改进，相比传统样车评估方案，降低了大幅成本，提升了汽车的生产效率，具有极高的市场推广性。附图说明图1为本专利技术公开的一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法的流程图；图2为用户从上车到下车全过程的操作旅程图；图3为汽车产品安全性交互控制体系层次的结构图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。如图1所示，本专利技术的实施流程包括以下步骤：构建用户从上车到下车的各阶段操作旅程图，用户从上车到下车的各阶段操作旅程图包括：上车、出发前准备、启动、驾驶中交互行为、停车、下车等一系列驾乘操作。基于不同场景，对用户在各阶段产生的驾乘行为进行分类，不同场景包括：上班、载客、家庭出游等一系列生活场景；驾乘行为分类是将驾乘全过程中产生的主要操作行为进行归类。如打方向盘、踩脚踏、调节操纵杆等一系列驾乘交互行为。将分类后的驾乘行为与汽车产品的具体操作部件相匹配。基于以上步骤，利用层次分析法(AHP)建立层次结构模型，如图3所示。资深驾驶员、专业研究人员和其他相关人员作为专家组的成员。专家组需要在对每个指标进行专家评分之前确定并量化指标体系的评估因素。评价因素包括评价水平、判断基准Ca和熟悉度Cs，评价水平和熟悉度的定量方法是基于李克特量表。判断基准Ca分为四类：操作经验，理论分析，工作涉及，主观判断，评价因素的定量值见表1：表1评价因素定量表利用模糊综合评价法(F-AHP)结合德尔菲法，计算主要操作部件的最终分值同时划分各操作部件的等级范围。以汽车方向盘为例，步骤如下：Step1：建立综合评价因素集：因素集是以影响评价对象的各种因素为元素所组成的一个普通集合，通常用U表示。U＝(u1,u2,...,um)，其中元素ui表示影响评价对象的第i个元素。这些因素通常都具有不同程度的模糊性。这里设评定汽车方向盘安全性等级的指标集为U＝(u1,u2,u3)，u1表示为可视性，u2表示为可达性，u3表示为舒适度。Step2：建立综合评价的评价集：评价集是评价者对评价对象可能做出的各种结果所组成的集合，通常用V表示。V＝(v1,v2,...,vn)，其中元素vj代表第j种评价结果。可以根据实际情况的需要，用不同的等级、评语或数字来表示。本文中可设定各操作元件安全性的评价集为V＝(v1,v2,v3,v4)，v1,v2,v3,v4分别代表优秀、良好、合格、不合格。Step3：进行单因素模糊评价，获得评价矩阵：若因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为ri1，则对第i个元素单因素评价的结果用模糊集合表示为：Ri＝(ri1,ri2,...,rin)，以m个单因素评价集R1,R2,...,Rm为行组成矩阵Rm*n，称为模糊综合评价矩阵。以方向盘为例，某汽车通过专家评审打分，按下表给出U×V上每个有序对(ui,uj)指定的隶属度。表2：有序对(ui,vj)指定的隶属度得单因素评价矩阵Step4：确定因素权向量：在评价工作中，各因素的重要程度有所不同，为此，给各因素ui一个权重ai，各因素的权重集合的模糊集，用A表示：以方向盘为例，为了评定其安全性，采用德尔菲方法，根据专家意见获得权数分配A＝(0.31，0.57，0.12)。Step5：建立综合评价模型：确定单因素评判矩阵R和因素权向量A之后，通过模糊变化将U上的模糊向量A变为V上的模糊向量B，即B＝A1*m*Rm*n＝[b1,b2,...,bn]，以方向盘为例，得到的模糊向量B＝A*R＝(0.27,0.26,0.36,0.11)其由计算结果可知，该汽车方向盘的安全性仅为合格水平，还有待优化。Step6：确定操作部件最终得分，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n利用层次分析法建立层次结构模型；/n以影响评价对象的各种因素为元素组成一个集合；/n将评价者对评价对象做出的各种结果所组成的集合作为综合评价的评价集；/n若因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为r

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实提高汽车产品安全性的交互控制方法，其特征在于，所述方法包括：
利用层次分析法建立层次结构模型；
以影响评价对象的各种因素为元素组成一个集合；
将评价者对评价对象做出的各种结果所组成的集合作为综合评价的评价集；
若因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为ri1，则对第i个元素单因素评价的结果用模糊集合表示；以m个单因素评价集R1,R2,...,Rm为行组成矩阵Rm*n，为模糊综合评价矩阵；
给各因素ui一个权重ai，各因素的权重集合的模糊集；确定单因素评判矩阵R和因素权向量A之后，通过模糊变化将U上的模糊向量A变为V上的模糊向量；

【专利技术属性】
技术研发人员：梁雄，郭伟，薛水晶，付忠霖，张鹏，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12