本发明专利技术公开了一种车内外感知结合的车辆主动接管系统，其包括：驾驶员状态监测模块、车外感知控制模块和智能决策模块。其中，驾驶员状态监测模块能够监测驾驶员的疲劳分心状态；车外感知控制模块能够检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；智能决策模块可以基于驾驶员状态监测模块传输的驾驶员的疲劳分心状态和车外感知控制模块传输的事故系数决定是否接管车辆。相应地，本发明专利技术还公开了一种车内外感知结合的车辆主动接管方法，其包括步骤：驾驶员状态监测模块实时监测驾驶员的疲劳分心状态；车外感知控制模块检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；智能决策模块基于接收的疲劳分心状态和事故系数，决定是否接管车辆。决定是否接管车辆。决定是否接管车辆。
【技术实现步骤摘要】
一种车内外感知结合的车辆主动接管系统及方法
[0001]本专利技术涉及一种智能驾驶系统，尤其涉及一种车辆主动接管系统。
技术介绍
[0002]近年来，随着汽车产业不断发展，车辆智能化程度也随之越来越高。在现在车辆内，往往会安装DMS系统(Driver Monitoring System，驾驶员状态监测系统)以实时监测驾驶员的注意力状态，以在驾驶员出现疲劳或注意力不集中的情况时进行语音或震动提醒，从源头预防交通事故发生。
[0003]与此同时，在现有车辆中，当驾驶员处于程度较高的驾驶疲劳状况下，车内的智能驾驶系统也能采取车辆自动接管措施，对车辆进行减速，制动等自动接管动作。这样就能进一步的防止因驾驶员注意力不集中而导致的交通事故。
[0004]然而，现阶段技术方案大多集中在如何有效地检测驾驶员的疲劳分心状态，而对于驾驶员当前实际处在的驾驶环境考虑相对较少；同时，当前现有技术对于车辆自动接管的判断逻辑也相对简单，处理方式大多集中在根据疲劳程度来触发相应的自动接管方式。
[0005]因此，在当前现有技术中，通常存在以下两个最为常见的技术问题：
[0006](1)驾驶员疲劳分心检测技术目前还没有办法达到一个较为准确的水准，在一些边界情况容易出现误检，漏检。这就容易出现因车辆自动接管而带来的错误接管，未正常接管的问题。
[0007](2)在通常意义下，车辆接管策略只考虑驾驶员的状态，而对车外的环境信息关注较少，在一些驾驶员正常活动或观察周围路况时容易产生过度触发接管的情况。
[0008]基于此，针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术期望获得一种车内外感知结合的车辆主动接管系统，该车辆主动接管系统成本低廉、适用性高，其可以结合驾驶舱内驾驶员的疲劳分析状态感知以及驾驶舱外的驾驶环境感知，以驾驶安全为目标，通过算法对需要接管的场景及相应的接管动作进行判断，智能的对车辆进行自动接管。
技术实现思路
[0009]本专利技术的目的之一在于提供一种车内外感知结合的车辆主动接管系统，该车辆主动接管系统成本低廉、适用性高，其可以结合驾驶舱内驾驶员的疲劳分析状态感知以及驾驶舱外的驾驶环境感知，以驾驶安全为目标，通过算法对需要接管的场景及相应的接管动作进行判断，智能的对车辆进行自动接管。
[0010]为了实现上述目的，本专利技术提出了一种车内外感知结合的车辆主动接管系统，其包括：
[0011]驾驶员状态监测模块，其监测驾驶员的疲劳分心状态；
[0012]车外感知控制模块，其检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；
[0013]智能决策模块，其基于驾驶员状态监测模块传输的驾驶员的疲劳分心状态和车外感知控制模块传输的事故系数决定是否接管车辆。
[0014]在本专利技术上述技术方案中，专利技术人设计了一种车辆主动接管系统，该车辆主动接管系统包括有：驾驶员状态监测模块、车外感知控制模块以及智能决策模块。其中，驾驶员状态监测模块能够监测驾驶员的疲劳分心状态，其现有技术中已知，利用该驾驶员状态监测模块可以对驾驶员当前的疲劳状态程度进行判断，并能检测判断驾驶员当前的一个注意力方向。
[0015]不同于现有技术，本专利技术进一步设计了车外感知模块，其通过车外感知控制模块可以有效检测获得车外环境数据，并利用车外环境数据辅助判断驾驶员疲劳注意力，通过增加车外感知来对驾驶员的疲劳分心状态进行辅助验证，以此为依据降低疲劳分心检测误触的发生，进一步加强出现疲劳分心漏检情况下的自动接管。
[0016]相应地，本专利技术的智能决策模块可以综合驾驶员的疲劳分心状态和车外的环境感知信息，对可能发生的交通事故的场景进行分析判断，并向车辆上现有的自动驾驶模块输出相应的接管指令。
[0017]需要说明的是，在本专利技术中，车辆自动接管方式由车辆上现有的自动驾驶模块提供，其可以根据智能决策模块的输出进行相应的控制操作，其主要采取措施为减速、转向变道躲避以及紧急制动动作，以此减少驾驶员在车辆行驶过程中出现的分心、疲劳状况引发的交通事故。
[0018]进一步地，在本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统中，所述车外感知控制模块包括感知元件以及控制模块，其中感知元件检测车外环境数据，控制模块基于车外环境数据生成事故系数。
[0019]进一步地，本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统中，所述感知元件包括：摄像头、激光雷达、超声波雷达的至少其中之一。
[0020]进一步地，本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统中，所述车外环境数据包括下述各项的至少其中之一：车道线位置、周围车辆的速度和位置、周围行人的速度和位置。
[0021]进一步地，在本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统中，所述控制模块将所述车外环境数据转换为可视图像，并将表征车外环境数据的可视图像输入经过训练的深度学习模型，以使深度学习模型输出对应的事故系数。
[0022]进一步地，在本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统中，所述深度学习模型包括：若干个卷积层和平均池化层和一个全连接层，其中卷积层和平均池化层间隔设置，所述全连接层为输出层。
[0023]相应地，本专利技术的另一目的在于提供一种车内外感知结合的车辆主动接管方法，该车辆主动接管方法实施简便，适用性强，采用该车辆主动接管方法可以结合车内外感知信息，智能的决定是否接管车辆。
[0024]为了实现上述目的，本专利技术提出了一种车内外感知结合的车辆主动接管方法，其包括步骤：
[0025]驾驶员状态监测模块实时监测驾驶员的疲劳分心状态；
[0026]车外感知控制模块检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；
[0027]智能决策模块基于接收的疲劳分心状态和事故系数，决定是否接管车辆。
[0028]进一步地，在本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管方法中，智能决策模
块在满足下述各项条件的至少其中之一时，决定接管车辆；否则，不接管车辆：
[0029](a)驾驶员当前处于疲劳分心状态，并且事故系数高于设定的阈值；
[0030](b)驾驶员当前处于疲劳分心状态，并且实时接收的事故系数处于上升趋势；
[0031](c)驾驶员当前不处于疲劳分心状态，但是事故系数高于设定的阈值。
[0032]进一步地，在本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管方法中，所述车外环境数据包括：车道线、周围车辆的速度和位置、周围行人的速度和位置；所述车外感知控制模块将所述车外环境数据转换为可视图像，并将表征车外环境数据的可视图像输入经过训练的深度学习模型，以使深度学习模型输出对应的事故系数。
[0033]进一步地，在本专利技术所述的车内外感知结合的车辆主动接管方法中，在将所述车外环境数据转换为可视图像时：
[0034]将本车辆表征为第一椭圆，其中第一椭圆的中心点表征本车辆的位置，第一椭圆的短轴表征自身的车宽，第一椭圆的长轴表征本车的速度；
[0035]将车道线转换为具有第一颜色的线本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车内外感知结合的车辆主动接管系统，其特征在于，包括：驾驶员状态监测模块，其监测驾驶员的疲劳分心状态；车外感知控制模块，其检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；智能决策模块，其基于驾驶员状态监测模块传输的驾驶员的疲劳分心状态和车外感知控制模块传输的事故系数决定是否接管车辆。2.如权利要求1所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统，其特征在于，所述车外感知控制模块包括感知元件以及控制模块，其中感知元件检测车外环境数据，控制模块基于车外环境数据生成事故系数。3.如权利要求2所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统，其特征在于，所述感知元件包括：摄像头、激光雷达、超声波雷达的至少其中之一。4.如权利要求1所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统，其特征在于，所述车外环境数据包括下述各项的至少其中之一：车道线位置、周围车辆的速度和位置、周围行人的速度和位置。5.如权利要求2所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统，其特征在于，所述控制模块将所述车外环境数据转换为可视图像，并将表征车外环境数据的可视图像输入经过训练的深度学习模型，以使深度学习模型输出对应的事故系数。6.如权利要求5所述的车内外感知结合的车辆主动接管系统，其特征在于，所述深度学习模型包括：若干个卷积层和平均池化层和一个全连接层，其中卷积层和平均池化层间隔设置，所述全连接层为输出层。7.一种车内外感知结合的车辆主动接管方法，其特征在于，包括步骤：驾驶员状态监测模块实时监测驾驶员的疲劳分心状态；车外感知控制模块检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；智能决...
【专利技术属性】
技术研发人员：张睿凡，罗杰诺，吴轶群，张雯君，左锐，
申请(专利权)人：上汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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