【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法及系统。
技术介绍
1、人机交互系统作为驾驶人和车辆之间信息交互的媒介，在驾驶过程中，能够向驾驶人提供车辆状态、环境感知、操作意图等重要信息，这是驾驶人对于风险事态感知和驾驶行为决策的重要基础，直接关联驾驶安全问题。当前，人机交互朝着多模态方向发展，不仅能提供更丰富的信息内容，也能从更多的感官通道及其组合传递信息，但是也带来了驾驶人认知负荷增加和驾驶分心等负面问题。因此，人机交互显著影响驾驶安全，需要探讨如何优化人机交互系统能够提高驾驶人对于人机共驾汽车的信任度。
2、现阶段人机交互界面关于自动驾驶的信息提示比较单一，无法使驾驶人快速对自动驾驶系统风险应对能力产生准确的认知，造成信任过度或信任不足，进而影响安全行使；一方面，目前智能网联汽车大都采用液晶仪表盘显示自动驾驶信息的方式，需要驾驶员主动识别信息，这种方式不够醒目且缺乏直观性，将额外增加驾驶员的认知负荷。
技术实现思路
1、本专利技术主要...
【技术保护点】
1.一种基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，该信任度评估模型通过卡尔曼滤波算法计算各个风险评估系数。
3.根据权利要求1所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，信任度评估值具体根据驾驶人的手部准备接管状态的概率、脚部准备接管状态的概率以及眼部准备接管状态的概率来计算。
4.根据权利要求3所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，驾驶人手部准备接管的状态具体为：通过安装于...
【技术特征摘要】
1.一种基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，该信任度评估模型通过卡尔曼滤波算法计算各个风险评估系数。
3.根据权利要求1所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，信任度评估值具体根据驾驶人的手部准备接管状态的概率、脚部准备接管状态的概率以及眼部准备接管状态的概率来计算。
4.根据权利要求3所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，驾驶人手部准备接管的状态具体为：通过安装于方向盘的握力传感器检测驾驶人单手或者双手接触方向盘、搭在方向盘上或轻抵方向盘下沿的状态，假设在无人驾驶过程中，驾驶人处于信任状态时，其双手不接触方向盘，仅当驾驶人处于不信任状态并接触方向盘时，握力传感器才会检测到相应的接触信号，若握力传感器检测到的作用力小于某一预设阈值，则认为驾驶人未接管方向盘，而是处于驾驶人手部准备接管的状态。
5.根据权利要求3所述的基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法，其特征在于，驾驶人脚部准备接管的状态具体为：通过安装于油门与制动踏板的压力传感器，检测驾驶人脚尖轻搭在制动踏板上的状态，假设在无人驾驶过程中，驾驶人处于信任状态时，其脚部不接触油...
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