一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法技术

本发明专利技术涉及一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，包括：通过多源传感器实时采集驾驶员生理、车辆及环境数据，经时间同步处理后构建特征向量；采用注意力机制融合多模态特征，结合双向LSTM网络实现状态识别；建立四级风险预警机制，根据异常程度触发分级响应；当检测到严重异常时，通过冗余通信链路接管车辆并规划安全停车；同时基于增量学习持续优化个性化识别模型。本发明专利技术实现了驾驶员状态的精准监测与自动驾驶系统的智能协同，显著提升了行车安全性。技术方案重点包括：1)多源数据同步采集与融合；2)基于深度学习的异常识别算法；3)分级响应控制机制；4)安全接管策略；5)持续学习优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通系统与人因感知融合控制，具体涉及一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法。

技术介绍

1、随着智能交通与自动驾驶技术的快速发展，l3及以上级别的自动驾驶系统已逐步从封闭园区走向开放道路测试，成为未来智能网联汽车产业的核心方向。然而，现实驾驶场景复杂多变，驾驶员的生理状态和心理负荷常常呈现高度动态化，尤其在长时间驾驶、交通拥堵、高速运行或情绪波动等情况下，易出现疲劳、注意力涣散、短暂昏厥、精神恍惚或突发健康事件等非正常状态。这些状态会严重影响驾驶员的接管反应能力和决策准确性，成为自动驾驶安全闭环中的薄弱环节。

2、近年来，一些研究引入心电(ecg)、心率变异性(hrv)、皮肤电(eda)、体表温度等生理传感器以增强对驾驶员异常状态的检测能力。但此类系统通常作为独立子系统存在，仅具备本地预警功能，无法与自动驾驶系统建立实时的信息共享机制和控制联动逻辑。

3、因此，当前亟需一种技术方案，能够：融合多种体征信号(视觉、生理、姿态)、构建标准化、低延迟的数据交互通道、将驾驶员状态评估结果实时反馈至自动驾驶系统以及实本文档来自技高网...

【技术保护点】

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3.根据权2所述的一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：所述S3.2具体包括：

4.根据权2所述的一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：所述S3.3具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：包括

2.根据权1所述的一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：所述s3具体包括：

3.根据权2所述的一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：所述s3.2具体包括：

4.根据权2所述的一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：所述s3.3具体包括：

5.根据权1所述的一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，其特征在于：所述s5具体包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：杨敬锋，吴颖仪，张南峰，王立，魏忠伟，刘晓松，杨峰，邓国勇，
申请(专利权)人：广东中科臻恒信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：