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用于控制车辆的至少一个用户界面的方法技术

技术编号:41418790 阅读:40 留言:0更新日期:2024-05-21 20:52
一种用于控制车辆的至少一个用户界面(100)的计算机实施方法,包括:提供至少一个用户界面的用户界面数据(110);提供至少一个用户界面的至少一个用户的输入的用户输入数据(120);提供用户输入模型(130),其配置为基于车辆的传感器数据和用户界面数据分析用户输入数据;以及通过用户输入模型处理用户界面数据(140)和用户输入数据,并且生成用户界面控制数据。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及一种用于控制车辆的至少一个用户界面的方法、一种用于控制车辆的至少一个用户界面的系统、一种具有用于控制至少一个用户界面的系统的车辆、一种计算设备和一种计算机程序元件。


技术介绍

1、已知的车辆包括为了通过车辆用户与至少一个用户界面之间的触摸交互显示车辆的信息以及获取车辆用户的信息而配置的至少一个用户界面,例如,该至少一个用户界面包括触摸屏。因此,减少车辆内部的控制元件,并且通过与至少一个用户界面的触摸交互控制车辆功能。因此,当车辆静止时,触摸屏的操作简单而准确;然而,在车辆移动过程中,可能发生不同的横向、竖向和/或纵向的力,其导致用户身体的移动并且在触摸屏上进行不正确的输入,从而不能及时激活车辆所需的功能而可能发生事故。

2、鉴于此,发现存在进一步的需要以提供一种用于控制车辆的至少一个用户界面的方法。


技术实现思路

1、鉴于上述情况,本公开的目的是提供一种用于控制车辆的至少一个用户界面的方法。

2、本公开的独立权利要求的主题至少部分地解决或缓解了该问题,其中进一步的实施例被纳入从属权利要求中。

3、根据第一方面,一种用于控制车辆的至少一个用户界面的计算机实施方法,包括

4、提供至少一个用户界面的用户界面数据;

5、提供至少一个用户界面的至少一个用户的输入的用户输入数据;

6、提供配置为基于所述车辆的传感器数据和所述用户界面数据分析所述用户输入数据的用户输入模型;以及

7、通过用户输入模型处理用户界面数据和用户输入数据,并且生成用户界面控制数据。

8、至少一个用户界面可以配置为输出和/或输入设备,用于向至少一个用户输出信息和/或从至少一个用户接收信息。此外,至少一个用户界面可以包括用于输出和/或接收信息的显示器和/或传感器,具体地,至少一个用户界面可以包括触摸屏。

9、例如,用户界面数据可以包括用于显示和/或配置至少一个用户界面的图形和输入区域的信息,具体地,至少一个用户界面的图形用户界面(gui)。例如,用户界面数据可以至少为至少一个用户界面配置gui的属性、结构和/或功能。

10、例如,用户输入数据可以包括关于至少一个用户对至少一个用户界面的输入的信息,诸如输入区域和/或输入坐标。例如,该信息可以是输入在至少一个用户界面上的xy坐标,其中至少一个用户界面可以包括xy坐标以确定输入位置并且将xy坐标与输入相关联,诸如xy坐标用于触摸屏。此外,输入可以具体是至少一个用户在至少一个用户界面上的触摸,并且信息可以包括触摸的强度。

11、通过处理所提供的数据和模型,该方法可以配置为解析(interpret)来自至少一个用户的输入,以确定来自至少一个用户的输入是有意的(intended)还是无意的(unintended)。如果至少一个用户的输入是无意的,则可以控制至少一个用户界面以校正该至少一个用户的无意输入,并且将该无意输入替换为至少一个用户界面的有意输入。

12、换言之,该方法可以配置为借助车辆的传感器数据解析该至少一个用户的交互,并且通过该方法过滤意外导致的无意或错误的触摸。因此,具体地,当驾驶车辆时,该方法可以将至少一个用户界面的gui组件与传感器数据一起使用,为了改善至少一个用户界面的至少一个用户的交互体验。此外,该方法可以用于各种具有用户界面和传感器的车辆,因为本公开方法无需显式控制单元(explicit control units)。

13、因此,本公开方法可以配置为提高至少一个用户的触摸准确性,具体地,当在车辆在移动中发生不同的横向力、振动和晃动时。此外,该方法还可以协助驾驶员专注于驾驶。

14、在一种实施方式中,用户输入模型可以包括配置为基于车辆的传感器数据和用户界面数据分析用户输入数据的机器学习算法。

15、机器学习算法可以改善至少一个用户与至少一个用户界面之间的交互,其中,具体地,可以通过校正无意的触摸输入改善至少一个用户对至少一个用户界面的触摸输入的准确性。

16、在一种实施方式中,可以通过初始个人校准数据、通用增强型触摸数据、初始机器学习模型数据和/或随时间增强型数据训练机器学习算法。

17、例如,可以通过设置获取初始个人校准数据,在该设置中要求至少一个用户按压至少一个界面单元的特定位置。

18、换言之,初始个人校准数据可以补偿至少一个用户界面的至少每个用户的单独的偏移,其中考虑了来自至少一个用户界面的至少每个用户的触摸输入和至少每个用户的用户视角。此外,初始个人校准可以至少在车辆设置中进行设置和/或调整。

19、例如,可以从独立(separate)数据库中接收通用增强型触摸数据,该独立数据库包括来自不同用户的通用增强型触摸数据。例如,不同的通用增强型触摸数据可以是初始个人校准数据和/或在实际驾驶周期中当不同用户与至少一个用户界面交互时收集到的数据。

20、例如,可以从独立数据库中接收初始机器学习模型数据,该独立数据库包含由不同用户和/或测试人员预训练的数据。此外,可以在由独立数据库提供初始机器学习模型数据之前,对该初始机器学习模型数据进行测试,其中,例如可以使用a/b测试。此外,至少一个用户可能可以具有不同的机器学习模型数据可用。

21、此外,初始机器学习模型数据可以包括传感器数据、触摸输入数据、用户视角以及所使用的gui组件数据。因此,例如,当驾驶时和当要求测试人员执行使用gui的各种任务时可以收集初始机器学习模型数据。

22、此外,初始机器学习模型数据可以代表非个性化模型数据,该非个性化模型数据可以由至少一个用户在使用过程中和/或考虑,例如至少一个用户的视角,进行定制和/或增强,其中可以针对车辆的每个用户,重新定制和/或增强该定制后和/或增强后的非个性化模型。

23、此外,非个性化模型数据可以包括关于用户视角的数据和/或用户特定的其他传感器数据。因此,在至少一个用户界面的使用时间期间,对于每个用户,非个性化模型数据可以是单独的。

24、例如,可以通过对用户与至少一个用户界面的连续交互的分析获取随时间增强型数据。因此,可以基于至少一个用户的后续行为表征训练模式,并且基于该行为标注(label)该训练模式,例如,如果该至少一个用户按压gui的输入组件旁边的外部,然后再按下相应的输入组件,和/或如果该至少一个用户按压gui的输入组件以启动车辆的功能,随后停止该功能,并且随后按压gui的另一个与该输入组件相邻的输入组件。

25、此外,来自车辆的至少一个传感器的数据和/或用于每个训练模式的标注数据也可以随时间与增强数据相关联。例如,标注数据可以包括该至少一个用户是否触摸gui的正确或不正确的输入组件。在这方面,可以基于用户与gui的连续交互检测对gui的正确的输入组件的触摸。因此,可以基于由此触发的功能的中止(abort)检测对gui的不正确的输入组件的触摸。

26、此外,可以手动和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于控制车辆的至少一个用户界面的计算机实施方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中所述用户输入模型包括机器学习算法,所述机器学习算法配置为基于所述车辆的所述传感器数据和所述用户界面数据分析所述用户输入数据。

3.根据权利要求2所述的方法,其中通过初始个人校准数据、通用增强型触摸、初始机器学习模型数据和/或随时间增强型数据训练所述机器学习算法。

4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法,其中所述机器学习算法至少配置为补偿所述用户输入数据相对于所述用户界面数据的偏差。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括由所述车辆的移动、速度和/或加速度传感器提供的移动、速度和/或加速度值。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括基于所述车辆的光学传感器提供的视角值。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括基于所述车辆的光学传感器的至少一个用户的手部和/或手臂的移动值。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述用户输入模型进一步配置为分析侧偏移值,以补偿所述至少一个用户界面的所述至少一个用户对按钮的上侧、下侧、左侧和/或右侧的触摸的偏移。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括与所述至少一个用户界面的所述至少一个用户在所述至少一个用户界面上的抓握强度有关的抓握值。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述用户输入模型配置为基于用户配置文件进一步分析所述用户输入数据。

11.一种用于控制车辆的至少一个用户界面的系统,包括:

12.根据权利要求11所述的系统,其中,所述用户输入模型包括机器学习算法单元(20),所述机器学习算法单元配置为基于所述车辆的传感器数据和所述用户界面数据分析所述用户输入数据。

13.一种车辆,包括用于控制根据权利要求11或权利要求12所述的车辆的至少一个用户界面的系统。

14.一种具有指令的计算机程序元件,当在计算设备上执行所述指令时,所述计算机程序元件配置为在根据权利要求11或权利要求12所述的系统中执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种用于控制车辆的至少一个用户界面的计算机实施方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中所述用户输入模型包括机器学习算法,所述机器学习算法配置为基于所述车辆的所述传感器数据和所述用户界面数据分析所述用户输入数据。

3.根据权利要求2所述的方法,其中通过初始个人校准数据、通用增强型触摸、初始机器学习模型数据和/或随时间增强型数据训练所述机器学习算法。

4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法,其中所述机器学习算法至少配置为补偿所述用户输入数据相对于所述用户界面数据的偏差。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括由所述车辆的移动、速度和/或加速度传感器提供的移动、速度和/或加速度值。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括基于所述车辆的光学传感器提供的视角值。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述传感器数据包括基于所述车辆的光学传感器的至少一个用户的手部和/或手臂的移动值。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:R·贾瓦赫里
申请(专利权)人:沃尔沃汽车公司
类型:发明
国别省市:

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