数据处理装置以及用于评估用户不适的方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理装置以及通过所述数据处理装置实现的用于评估用户不适的方法，该数据处理装置配置为：连接至用于接收用户的生理数据的一个或多个生理传感器、用于接收用户的行为数据的一个或多个行为传感器以及用于接收车辆情境信息的车辆情境检测单元，并且基于用户的个性简档和至少与在对应的时间窗内接收的车辆情境信息以及生理和行为数据一起，确定不适水平指标值。确定不适水平指标值。确定不适水平指标值。

【技术实现步骤摘要】
数据处理装置以及用于评估用户不适的方法


[0001]本公开涉及数据处理装置、包括该装置的人机接口系统、包括该系统的车辆、用于评估用户不适的方法、以及用于执行该方法的计算机可读介质。

技术介绍

[0002]汽车行业越来越多地引入高级驾驶员协助系统(Advanced Driver Assistance System，ADAS)，该高级驾驶员协助系统设计成通过减少人为错误的风险来改善驾驶安全性。这些嵌入式系统能够以不同方式与驾驶员交互，或者通过给予驾驶员关于环境状态的附加信息(经由多模式通信接口：音频、视觉、触觉等)，或通过处理关于驾驶员的精神状态(诸如压力、疲劳、警觉或困倦)的信息，以便协助他和/或以防止潜在风险(参考Jinjun Wang et al,2010:“Real
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time driving danger
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level prediction”,Engineering Applications of Artificial Intelligence；Volume 23,Issue 8,December 2010,Pages 1247
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1254)。这些现有系统通过分别地考虑行为或生理参数来单独地处理压力、疲劳、警觉或困倦。
[0003]然而，期望不仅测量驾驶员的一个特定精神状态(疲劳或困倦等)，而且测量驾驶中的不适的感觉或体验。Meng和Siren(2012)提出，驾驶中的不适可以被认为是驾驶员意识到他/她自己的驾驶能力的改变的形式(参考Meng和Siren(2012):“Cognitive problems,self
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rated changes in driving skills,driving
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related discomfort and self
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regulation of driving in old drivers”Accident Analysis&Prevention,Volume 49,November 2012,Pages 322
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329)。因此，这些作者将不适的感觉限定为与焦虑的感觉相关，这是由于自我意识到一个人在特定驾驶情况(例如在大雨中驾驶)下的驾驶能力可能包括潜在的驾驶风险的结果。这种不适的感觉可能随时间增加，并且可能导致完全避免特定驾驶情况。然而，Meng和Siren仅使用问卷分析主观数据，而没有考虑测量(客观)驾驶员行为或生理数据。此外，大多数处理驾驶中(不)舒适的研究主要在驾驶舱的物理人体工程学(姿态、驾驶员座椅尺寸等)方面解决了这个概念。
[0004]还已知通过电生理和/或驾驶员行为测量来测量驾驶员的精神状态。例如，WO2008/0127465A1公开了一种通过如下方式来预测驾驶危险的系统：捕获车辆动态参数、驾驶员生理数据和驾驶员行为特征；将学习算法应用于该特征；以及预测驾驶危险。然而，该系统仅预测当前驾驶情况的驾驶危险，以便例如在不期望的事件(例如事故发生)之前警告驾驶员。例如在KR 20170094836A、US 2018/0174457、CN 109017797或CN 107662611 A中还提出了基于生理数据、驾驶行为和/或情感线索来测量驾驶员的情感状态，并且最终相应地改变驾驶模式。另一方面，在WO 2018/014953 A1中，提出了使用生理和行为数据以及车辆情境数据一起确定不适水平指标值，并且如果该值超过参考指标则输出警告和/或执行驾驶员协助。
[0005]然而，这些先前提出的装置和方法未能考虑内源性心理因素，这些因素不一定反映在生理或行为数据中或甚至情感线索中，但将影响驾驶员的主观不适，对驾驶安全性具
有潜在严重的影响。

技术实现思路

[0006]本公开的第一方面涉及数据处理装置，该数据处理装置配置为：连接至用于接收用户的生理数据的一个或多个生理传感器、用于接收用户的行为数据的一个或多个行为传感器以及用于接收车辆情境信息的车辆情境检测单元，并且基于用户的个性简档和至少与在对应的时间窗内接收的车辆情境信息、生理数据和行为数据一起，确定不适水平指标值。不适水平指标值可以是来自由不适的水平的上升或下降分级的标度的整数。因此，其可以替代性地被理解为舒适指标水平值。用户可以是例如在部分或完全自动车辆中的车辆驾驶员或乘客。
[0007]因此，用户自己的个性对他的主观不适水平的内源性影响可以与诸如车辆情境的外源性因素一起更充分地反映在由数据处理装置确定的不适水平指标值上。
[0008]数据处理装置可以配置为还连接至用于接收关于用户的情感状态信息的情感状态检测单元，并且还基于关于用户的情感状态信息来确定不适水平指标值。具体地，情感状态检测单元可以配置为检测从连接至情感状态检测单元的摄像机和/或麦克风接收的图像和/或声音中的情感线索。因此，不仅用户的基准(baseline)个性简档可以反映在不适水平指标值中，而且他的瞬时情感状态也可以反映在不适水平指标值中。
[0009]个性简档可以包括与一个或多个个性特质中的每个个性特质相关联的指标值，一个或多个个性特质具体包括开放性、亲和性、外向性、神经质性、和/或自觉性，即，“五大”个性特质，和/或如例如由状态
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特质焦虑量表(State
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Trait Anxiety Inventory，STAI)测量的特质焦虑性。
[0010]数据处理装置可以配置为应用用于确定不适水平指标值的学习分类算法，诸如，例如随机森林(random forest)、J48、朴素贝叶斯(Bayesian)、深度神经网络或递归神经网络算法中的任意一者。因此，在使用来自一个或多个用户受试者和一个或多个驾驶事件的实验数据的学习阶段中，可以首先在学习阶段中教导该算法以建立不适水平和车辆情境信息、生理和行为数据和个性简档以及最终还有情感状态数据之间的相关性，以便随后在基于这些参数确定舒适水平指标值中应用这些相关性。
[0011]一个或多个生理传感器可以包括一个或多个皮电传感器，并且数据处理装置可以配置为从一个或多个皮电传感器接收皮肤电导性响应的幅度和/或延迟作为生理数据。数据处理装置可以具体地配置为基于特别是在对应的时间窗内相位皮肤电导性响应的发生的次数、它们的平均幅度、它们的幅度的标准偏差、它们的平均延迟和/或它们的延迟的标准偏差来确定不适指标值。
[0012]替代于或补充于皮电传感器，一个或多个生理传感器可以包括一个或多个心脏传感器，并且数据处理装置可以配置为从一个或多个心脏传感器接收RR间期作为生理数据。数据处理装置可以具体地配置为基于特别是在对应的时间窗内的最小RR间期、最大RR间期、平均RR间期、RR间期的标准偏差和/或RR间期的平方根标准偏差来确定不适指标值。
[0013]替代于或补充于皮电传感器和/心脏传感器，一个或多个生理传感器可以包括一个或多个眼睛跟踪传感器，并且数据处理装置可以配置为从一个或多个眼睛跟踪传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置配置为：连接至用于接收用户的生理数据的一个或多个生理传感器、用于接收用户的行为数据的一个或多个行为传感器以及用于接收车辆情境信息的车辆情境检测单元，并且基于用户的个性简档和至少与在对应的时间窗内接收的所述车辆情境信息、所述生理数据和所述行为数据一起，确定不适水平指标值。2.根据权利要求1所述的数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置配置为还连接至用于接收关于用户的情感状态信息的情感状态检测单元，并且还基于所述关于用户的情感状态信息来确定所述不适水平指标值。3.根据权利要求2所述的数据处理装置，其特征在于，所述情感状态检测单元配置为检测从连接至所述情感状态检测单元的摄像机和/或麦克风接收的图像和/或声音中的情感线索。4.根据权利要求1至3中任一项所述的数据处理装置，其特征在于，所述个性简档包括与一个或多个个性特质中的每个个性特质相关联的指标值。5.根据权利要求4所述的数据处理装置，其特征在于，所述一个或多个个性特质包括开放性、亲和性、外向性、神经质性、自觉性、和/或特质焦虑性。6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置配置为应用用于确定所述不适水平指标值的学习分类算法。7.根据权利要求6所述的数据处理装置，其特征在于，所述学习分类算法为随机森林、J48、朴素贝叶斯、深度神经网络或递归神经网络算法中的任意一者。8.根据权利要求1至7中任一项所述的数据处理装置，其特征在于，所述一个或多个生理传感器包括一个或多个皮电传感器。9.根据权利要求8所述的数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置配置为从所述一个或多个皮电传感器接收相位皮肤电导性响应的发生、幅度和/或延迟作为所述生理数...

【专利技术属性】
技术研发人员：马林，
申请(专利权)人：古斯塔夫，
类型：发明
国别省市：