【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统及方法，属于自动驾驶汽车。
技术介绍
1、在自动驾驶汽车技术的迅速发展中，乘客舒适性成为一个关键问题。乘客在自动驾驶车辆中容易出现晕动症状，包括恶心、眩晕和头痛等不适感，这严重影响了自动驾驶技术的可接受性和实际应用。当前的自动驾驶系统没有充分考虑乘客的晕动问题，导致乘坐体验不佳，甚至可能对乘客的健康和安全造成威胁。
2、晕动症状的出现主要源于自动驾驶车辆的运动和乘客座椅的设置不协同。现有的自动驾驶系统通常着重于车辆的安全性和规划决策，但往往忽视了乘客的生理状态。此外，座椅设置通常是固定的或仅基于简单的乘客体重调节，而没有充分考虑乘客的个体差异和舒适性需求。
3、目前已经有一些关于自动驾驶和乘客舒适性的研究，包括座椅气囊技术、智能座椅调节系统和生物反馈监测技术。然而，这些成果往往是孤立的，没有实现座椅调节与自动驾驶决策的协同优化。因此，目前的解决方案仍然不足以有效减轻乘客的晕动症状。
4、专利cn116552345a提出了一种汽车座椅及其智能控制方法。该汽车座椅具有靠背、坐垫、压力传感器、弧形保护臂以及可能的单元气囊。这个座椅设计适用于成人和不同年龄或体型大小的儿童，能够根据乘坐者的需求自动进行调整和变形，以提供更好的安全性和舒适度。这项技术旨在提供方便的出行体验，不论是成人还是儿童。
5、专利cn110696695a公开了一种座椅气动控制装置及汽车座椅。这一装置包括座椅内部的气囊体、感应气囊体变形的激励开关、与激励开关电性连接的控
6、专利cn113741201a公开了一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症的智能控制方法，特别是针对乘车晕动症。该方法包括采集车载传感器和乘员头部传感器的数据，建立了前庭随动-车体平动动力学模型，以减少晕动症的指数，并确保生成的路径尽可能平滑。这一技术通过智能驾驶汽车的控制优化算法，在底盘控制层上主动减缓晕动症，提高乘车体验感和舒适性，降低乘员发生晕动症的可能性。
7、专利cn113581181a提出了一种智能车辆交叉口行为决策方法，其中强调了舒适性的考虑。该方法使用分层强化学习决策模型，包括上层路径策略和下层动作策略，以帮助智能车辆在交叉口进行决策。通过环境观测状态，包括车辆和障碍物的位置与速度信息，该方法生成适当的转弯半径和纵向加速度。通过奖励函数和强化学习，方法优化决策以提供更舒适的驾驶体验。这有助于确保车辆在交叉口的行为更加平稳和符合驾驶员及乘客的舒适性要求。
8、专利cn116118655b提出并授权了一种座舱数据优化方法及相关装置，旨在缓解乘坐自动驾驶汽车时可能出现的晕动症。方法包括接收协同指令，识别座椅对应的用户和用户的乘坐情况，然后根据车况标识，通过控制座椅配套的装置执行协同操作，如调整座椅风扇的运转方式、模拟传统燃油车的内部声音或控制座椅振动方式，以适应特殊车况，从而减轻乘坐者的晕动感。这项技术有助于提高乘坐自动驾驶汽车时的舒适性和乘坐体验。
9、专利cn115214672a公开了一种自动驾驶类人决策、规划与控制方法，考虑了驾驶舒适性。该方法通过识别周车驾驶风格和建立决策成本函数，使用完全信息非合作博弈理论来建立考虑驾驶风格和交互行为的换道决策模型。同时，它还构建了行车风险场模型，利用模型预测控制算法实时规划无碰撞换道路径，以实现驾驶舒适性的提高。这项技术在复杂交通场景下能够做出合理的类人换道决策，提高了乘坐的舒适性，具有广泛的应用潜力。
10、现有技术存在的主要问题是缺乏座椅调节和自动驾驶决策之间的协同性。座椅调节技术往往不了解车辆的状态和自动驾驶决策，自动驾驶决策也没有足够的信息来适应乘客的生理状态。此外，现有技术通常忽视了乘客的个性化需求，无法提供高度定制化的解决方案。
11、解决这些问题的难点在于需要综合考虑座椅调节、自动驾驶决策和乘客生理状态之间的复杂关系。本专利技术通过开发一种协同优化系统，结合座椅感知技术、自动驾驶决策算法和机器学习方法，实现了座椅调节与自动驾驶策略的高度协同优化。这一系统可根据乘客的晕动症状动态调整座椅设置和自动驾驶策略，以提供最佳的舒适性和安全性。因此，本专利技术的方法将为自动驾驶汽车的乘客提供更加愉悦的乘坐体验，克服了现有技术的局限性。
技术实现思路
1、本专利技术设计开发了一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，能够根据乘客的晕动症状动态调整座椅设置和自动驾驶策略，提高驾驶舒适性和安全性。
2、本专利技术还设计开发了一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化方法，能够根据乘客的状态和汽车的驾驶情况，自动调整座椅的形状，提高乘坐舒适性。
3、本专利技术提供的技术方案为：
4、一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统及方法，包括：
5、座椅感知模块；
6、自动驾驶决策模块，其与所述座椅感知模块电连接；
7、座椅控制模块，其与所述自动驾驶决策模块电连接；
8、协同优化算法模块，其同时与所述座椅感知模块、所述自动驾驶模块、所述座椅控制模块双向电连接。
9、优选的是，所述座椅感知模块包括多个压力传感器，其分别分布在汽车的乘客座位上。
10、优选的是，所述座椅控制模块与座椅上的气囊电连接，用于调整气囊的充气量和响应时间。
11、一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，使用所述的座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，包括：
12、步骤一、座椅感知模块通过压力传感器获取乘客的压力分布数据，并将其转化为乘客状态信息，确定乘客当前状态；
13、步骤二、自动驾驶决策模块基于乘客当前状态和汽车状态信息，系统优化车辆的横向移动和纵向移动；
14、步骤三、座椅控制模块调整气囊的充气量和响应时间；
15、步骤四、进行协同优化，建立强化学习模型以及环境，通过调整超参数，得到最优的强化学习决策模型；
16、其中，模型输入是车辆与座椅状态，输出是车辆与座椅的决策。
17、优选的是，
18、所述乘客状态信息包括：座椅椅面压力分布、气囊充气状态；
19、所述车辆状态信息包括：紫车车速、位置、航向角、他车相对速度和位置。
20、优选的是，还包括：构建自动驾驶控制模型：
21、横向动力学模型：lsf＝∑(wsai·pi·ai)；
22、式中，lsf为横向稳定性因子，wsai为每个气囊的权重，pi为每个气囊的充气程度，ai为每个气囊的面积；
23、纵向动力学模型为：
24、m·a＝θ·fmax-fair-froll；
25、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，其特征在于，所述座椅感知模块包括多个压力传感器，其分别分布在汽车的乘客座位上。
3.根据权利要求2所述的座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，其特征在于，所述座椅控制模块与座椅上的气囊电连接，用于调整气囊的充气量和响应时间。
4.一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，使用权利要求1-3任意一项所述的座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，还包括：构建自动驾驶控制模型：
7.根据权利要求6所述的自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，所述气囊受力范围为：ForceRange＝[Fmin,Fmax]；
8.根据权利要求7所述的自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，所述步骤四包括：建立优化目标函数：
【技术特征摘要】
1.一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，其特征在于，所述座椅感知模块包括多个压力传感器，其分别分布在汽车的乘客座位上。
3.根据权利要求2所述的座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统，其特征在于，所述座椅控制模块与座椅上的气囊电连接，用于调整气囊的充气量和响应时间。
4.一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化方法，其特征在于，使用权利要求1-3任意一项所述的座...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈传亮，张龙旭，马骁远，童言，李熠，李同济，胡宏宇，高镇海，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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