【技术实现步骤摘要】
用于自适应停止
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起动禁止器的方法和系统
[0001]本说明书总体上涉及用于控制具有自动停止特征的车辆上的发动机怠速停止和重新起动活动的方法和系统，并且更具体地涉及基于驾驶员的预测情绪状态来控制发动机怠速停止和重新起动活动。
技术介绍
[0002]混合动力车辆可以被配备有发动机自动停止系统。发动机自动停止系统在车辆运转的某些时段期间关闭发动机以节省燃料。例如，当车辆在交通信号灯处停止或处于交通堵塞时，可以处于发动机自动停止，而不是允许发动机怠速。当驾驶员释放制动器或致动加速踏板时，可以重新起动发动机。例如，由于电气系统上的负载，也可以起动发动机。在不需要时停止发动机提高了燃料经济性并减少排放。
[0003]发动机停止
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起动系统带来的一个挑战是，它们可能导致驾驶员担心在驾驶员处于繁忙交通的情况下、特别是在存在(高度焦虑)左转场景和连续停车状况(四向停车交叉路口/多让路场景)中无法起动的可能性。已经实现的一种解决方案是手动越控，由此驾驶员可以手动禁用停止
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起动系统...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆的控制器的方法，其包括：确定操作所述车辆的驾驶员的驾驶员分类；基于所述驾驶员分类来预测所述驾驶员在即将来临的路段处的焦虑水平；以及基于所述驾驶员的预测焦虑水平来选择性地禁止即将来临的发动机怠速停止事件。2.根据权利要求1所述的方法，其中选择性地禁止即将来临的发动机怠速停止事件包括将所述驾驶员的所述预测焦虑水平输入到基于规则的系统中，所述基于规则的系统基于所述驾驶员的所述预测焦虑水平和一个或多个车辆传感器的输出来确定是否禁止所述即将来临的发动机怠速停止事件。3.根据权利要求1所述的方法，其还包括根据经由所述车辆的外部传感器、所述车辆的雷达系统、所述车辆的导航系统、车辆对车辆网络和远程服务器中的一者或多者获取的前瞻道路属性信息来确定所述即将来临的路段。4.根据权利要求1所述的方法，其中确定驾驶员分类包括将所述驾驶员的车辆数据和驾驶员表现数据输入到被训练以将所述驾驶员分类为多个驾驶员类别中的一者的神经网络中。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述多个驾驶员类别通过以下各项来确定：从多个驾驶员收集驾驶员表现数据；从所述多个驾驶员收集车辆数据；创建多个向量，其中所述多个向量中的每个向量包括所述多个驾驶员中的每个驾驶员的所述驾驶员表现数据和所述车辆数据；以及将聚类算法应用于所述多个向量以建立所述多个驾驶员类别。6.根据权利要求1所述的方法，其中预测所述驾驶员在所述即将来临的路段处的焦虑水平包括：使用训练后的神经网络将所述即将来临的路段分类到一个路段类别；从数据库中检索所述路段类别的焦虑分类，其中所述焦虑分类是基于所述驾驶员分类。7.根据权利要求6所述的方法，其中所述焦虑分类是焦虑分类模型的输出，所述输出是基于音频情绪检测模型的输出、面部情绪检测模型的输出和生理情绪检测模型的输出。8.根据权利要求7所述的方法，其中：所述音频情绪检测模型将经由安装在驾驶员的车辆内部的传声器收集的所述驾驶员的音频信息作为输入；所述面部情绪检测模型将经由安装在所述驾驶员的所述车辆内部的摄像机收集的所述驾驶员的面部图像作为输入；并且所述生理情绪检测模型将经由所述驾驶员穿戴的物联网(IOT)装置收集的所述驾驶员的生理数据作为输入。9.一种用...
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