一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法技术

本发明专利技术公开一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，属于驾驶行为监测领域。本发明专利技术实现方法为：制备可伸缩的聚丙烯酰胺PAAM

【技术实现步骤摘要】
一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法


[0001]本专利技术涉及一种极微驾驶操控风险的无干扰监测方法，尤其涉及在智能网联环境下基于摩擦纳米发电机的操控极微风险识别的无干扰监测方法，属于驾驶行为监测领域。

技术介绍

[0002]在全球智能网联车辆技术迅猛发展的今天，无论智能驾驶的哪一个层级都离不开人的因素，智能化的人机交互技术以及网联驾驶安全已成为一项全球性的挑战，蕴涵着极其丰富的科学内涵和技术挑战。
[0003]车辆智能化的自主层次和网联化的不同方式尽管减少了驾驶失误的诱发，一定程度上降低了智能网联环境下驾驶险态操控出现的可能性，但是智能网联驾驶的极微小差错会带来严重的不良后果，且因其隐蔽性、偶发随机性和弱态化而潜在着更大的交通事故风险，影响到人们对自动驾驶车辆安全性的可信程度和出行需求。目前，关于驾驶人驾驶行为监测的研究方法主要包括三个方面： (1)利用脑电图、肌电、眼电和心电等生理信号对驾驶人的转向操作、疲劳程度、注意力集中程度以及情感等进行监测。(2)利用车辆行驶数据，包括方向盘运动、踏板运动、车道位置、与附近车辆的距本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤101：制备可伸缩的聚丙烯酰胺PAAM
‑
licl基摩擦纳米发电机PL
‑
TENG；步骤102：制备具有铝AI
‑
Kapton摩擦层结构的摩擦纳米发电机AK
‑
TENG；步骤103：安装布置PL
‑
TENG和AK
‑
TENG，搭建智能网联模拟驾驶场景，并进行极微行为数据的无干扰采集；步骤104：搭建基于AK
‑
TENG的驾驶人极微风险操作行为辨识模型；步骤105：获取基于PL
‑
TENG的表征驾驶人疲劳和分心的特征指标，并搭建疲劳和分心辨识模型，利用PL
‑
TENG和AK
‑
TENG将驾驶人极微行为信息转换为电信号，进而构建智能网联操控极微风险特征指标识别模型，通过构建的所述驾驶人极微风险操作行为辨识模型和智能网联操控极微风险特征指标识别模型，实现对驾驶人驾驶状态和驾驶操作行为的无干扰实时监测。2.如权利要求1所述的一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，其特征在于：步骤101实现方法为，步骤101中所述的PL
‑
TENG制备过程，首先丙烯酰胺粉末和氯化锂颗粒在去离子水中溶解，然后将交联剂和热引发剂溶解在溶液中；使用磁力搅拌器中搅拌至粉末完全溶解之后静置50～70分钟得到含氯化锂的聚丙烯酰胺水凝胶预溶液；然后，将聚二甲基硅氧烷PDMS和固化剂的混合液加入到丙烯酸模具中；模具的两端用聚酰亚胺胶带覆盖以形成凹槽；干燥后，将铝带作为金属丝连接到PDMS上，然后将一层或多层相同尺寸的Kapton带连续连接到原始Kapton带上以控制水凝胶的厚度；将水凝胶预溶液滴到PDMS上的范围略低于PDMS的末端；然后使用几滴交联剂促进剂来促进水凝胶的固化；最后，等到水凝胶半固化后，在其上铺一层事先准备好的PDMS薄膜；将整个模具置于紫外线室中8～12分钟后，将整个薄膜从模具上剥离，得到柔韧透明的PL
‑
TENG。3.如权利要求2所述的一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，其特征在于：步骤102实现方法为，步骤102所述的AK
‑
TENG由kapton层、铝层和缓冲层组成；顶部和底部用kapton胶带封装，上层的底部kapton薄膜作为摩擦层，中间的铝层用作kapton层的背电极；下层顶部的铝带充当另一个摩擦层和电极；上下层由缓冲层隔开，形成间隙，在施加外力时，两个摩擦层之间的接触就能够分开。4.如权利要求3所述的一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，其特征在于：步骤103实现方法为，考虑驾驶人不同外貌特，将不同大小的PL
‑
TENG贴在驾驶人的面部和颈部，将两个尺寸相同的AK
‑
TENG分别布置于驾驶模拟器的转向盘的两侧，同样在加速和制动踏板上布置两块尺寸相同的AK
‑
TENG；所有的PL
‑
TENG和AK
‑
TENG都与一个多通道数据采集设备相连，该多通道数据采集设备与数据处理模块相连，保证数据在时间上的同步性；智能网联模拟驾驶场景由搭载UCWin/Road的驾驶模拟器构建，该驾驶模拟器已经构建的模拟驾驶场景能够实现部分自动驾驶和完全自动驾驶，即能够实现工信部《汽车驾驶自动化分级》中的0到5级的自动驾驶，同时，驾驶人在驾驶模拟器上完成驾驶任务时能够获得道路信息、周围车辆信息、道路交通标识和信号的信息等网联信息；驾驶人在智能网联模拟
驾驶场景中完成预定任务，采集PL
‑
TENG和AK
‑
TEN...

【专利技术属性】
技术研发人员：王武宏，张浩东，成前，李成刚，张杰，谭海秋，蒋晓蓓，侯单懿，石健，于雯麟，胡耀光，孙栋先，冯睽睽，张云贺，张发平，孙春文，陆逍，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：