辅助驾驶方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种辅助驾驶方法、装置、电子设备及存储介质，涉及辅助驾驶技术领域。该方法包括：获取感知信息，感知信息包括车辆环境信息和车辆状态信息；根据感知信息进行行驶模式决策，得到第一决策结果；对驾驶员进行脑电信号采集，得到脑电波信息；对脑电波信息进行分类处理，得到第二决策结果，第二决策结果用于表征驾驶员的驾驶意图；将第一决策结果和所述第二决策结果进行融合分析，得到融合分析结果，根据融合分析结果对车辆进行辅助驾驶控制。本申请结合感知信息和驾驶员脑电信号做出的决策结果来对车辆进行控制，提高智能驾驶的同步性和安全性，提升用户的使用体验。提升用户的使用体验。提升用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
辅助驾驶方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及辅助驾驶
，尤其是一种辅助驾驶方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，道路交通伤害已成为人群的重要死亡原因之一，约95％的各类机动车事故在一定程度上是由驾驶员操作不当造成的，而完全由驾驶员不恰当的驾驶行为诱发的交通事故占到了事故总数的四分之三。因此，对驾驶员行为及驾驶员状态的分析是非常必要的。
[0003]为了提高驾驶安全，现有的涉及辅助驾驶的研究主要分为两类：一种是利用车载传感器(如摄像机、红外线探测等)获取车辆前方的障碍物信息并判断是否存在潜在的危险因素，从而采取一些控制措施来避免车辆碰撞前方障碍物，这类技术的不足是外部设备易受天气、外界环境变化的干扰，检测效果不佳；另一种是利用外部设备(如摄像机进行面孔识别、红外设备感应等)对驾驶员的驾驶行为或意图进行预测和分析，并根据分析结果对驾驶策略进行调整，但是由于驾驶员驾驶行为的延迟性，检测到的信号很难及时地反映出驾驶员状态的变化，此外，检测信号与驾驶员行为信号分开进行分析，也不能达到较好的同步检测效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种辅助驾驶方法，其特征在于，包括：获取感知信息，所述感知信息包括车辆环境信息和车辆状态信息；根据所述感知信息进行行驶模式决策，得到第一决策结果；对驾驶员进行脑电信号采集，得到脑电波信息；对所述脑电波信息进行分类处理，得到第二决策结果，所述第二决策结果用于表征驾驶员的驾驶意图；将所述第一决策结果和所述第二决策结果进行融合分析，得到融合分析结果，根据所述融合分析结果对车辆进行辅助驾驶控制。2.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据所述感知信息进行行驶模式决策，得到第一决策结果，包括：对所述感知信息进行特征提取处理，得到提取结果；基于所述提取结果确定车辆的行驶区域，根据所述行驶区域设置车辆的行驶路线；根据所述行驶区域和所述行驶路线对车辆进行状态评估处理，得到状态评估结果，根据所述状态评估结果选择行驶模式，所述行驶模式包括匀速行驶、跟车行驶和紧急制动中的任意一种；基于选择的所述行驶模式输出控制指令，作为所述第一决策结果。3.根据权利要求2所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述基于选择的所述行驶模式输出控制指令，作为所述第一决策结果，包括：所述行驶模式选择为跟车行驶时，根据所述行驶区域对当前的跟车区域进行区域划分，得到跟车行驶区域和避碰区域；判断车辆当前所在的区域；若车辆处于所述跟车行驶区域，根据车辆与前车之间的实际距离调节车辆行驶时的目标速度，使所述目标速度与车辆与前车之间的实际距离维持负相关的关系；若车辆处于所述避碰区域，将所述目标速度调节至零。4.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述对所述脑电波信息进行分类处理，得到第二决策结果，包括：对所述脑电波信息进行预处理，得到预处理后的脑电波信息；利用训练好的卷积神经网络对所述预处理后的脑电波信息进行分类测试，得到分类结果；基于所述分类结果识别驾驶员的驾驶意图，得到识别结果，将所述识别结果转换为控制指令，作为所述第二决策结果。5.根据权利要求4所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述利用训练好的卷积神经网络对预处理后的脑电波信息进行分类测试，得到分类结果，包括：对所述预处理后的脑电波信息进行标签化处理，得到标签化脑电波信息；将所述标签化脑电波信息以帧形式输入到所述训练好的卷积神经网络进行分类测试，将所述训练好的卷积神经网络的输出结果按照所述标签化脑电波信息的标签进行重新排列，作为所述分类结果。6.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述将所述第一决策结果和所述第二决策结果进行融合分析，得到融合分析结果，根据所述融合分析结果对车辆进行辅助

【专利技术属性】
技术研发人员：颜莉蓉，胡宇风，尹智帅，颜伏伍，卢炽华，詹君，刘纹江，
申请(专利权)人：佛山仙湖实验室，
类型：发明
国别省市：