[发明专利]用于确定驾驶员的操作状态的方法

说明书

技术领域

本发明涉及与倦睡检测相关的改进，尤其是涉及与通过使用多源输入确定操作车辆的驾驶员的操作状态相关的改进，例如通过将由照相机提供的信息和提供与车辆的操作相关的信息的车辆相关信息源组合。

背景技术

由于例如由倦睡引起的驾驶员能力下降，经常发生交通事故。为预防由驾驶员能力下降而引发的事故，向驾驶员提供警告消息以重新建立驾驶员对周围交通状况的注意或者在危急情形下建议驾驶员休息或切换给车辆的另一个驾驶员可能是至关重要的。

近年来，在研发基于驾驶员行为检测的倦睡检测算法方面已经取得了很大的进步，包括例如使用传感器装置例如用于使用照相机监测驾驶员的眼睛闭合，检测方向盘的操作模式等。通过使用多于一个的传感器装置，假如传感器装置之一未能检测到倦睡的驾驶员能够实现冗余，并且相应地，有可能改进倦睡检测的稳健性。

US2003/0151516A1中公开了一种示范性的倦睡检测系统，其中，使用智能的软件算法将来自两个不同传感器装置的数据融合。特别地，从第一传感器装置和第二传感器装置提供数据，其中，第一传感器装置包括安装在车辆顶棚和座椅中的传感器阵列，用于检测头部运动，并且第二传感器装置包括放置在方向盘内的心率监测传感器，并且用于监测指示倦睡的驾驶员的驾驶员特性。

虽然US2003/0151516A1中公开的倦睡检测系统提供了与倦睡检测的冗余和稳健性相关的一些改进，但它未能提供这样一种方案，该方案适合于更一般地组合来自任意传感器装置的数据，所述传感器装置有可能具有不同的检测驾驶员特性的时间线和/或取样速率，从而允许引入另外的传感器装置，无需不得不重新校准全部的倦睡检测系统。因此，希望提供这样一种方法，该方法允许在传感器数据的融合中更加灵活，进一步改善倦睡检测的稳健性。

发明内容

根据本发明的一个方面，上述目的至少部分通过一种用于使用意识检测装置确定车辆驾驶员的操作状态的方法得以实现，所述意识检测装置包括用于产生与驾驶员的行为相关的数据的至少第一源和第二源，所述方法包括从所述第一源和第二源接收与驾驶员的生理学数据、车辆的操作、和操作车辆的驾驶员模型中的至少一种相关的数据，将来自所述第一源和第二源的数据与驾驶员状态模型进行对比，所述驾驶员状态模型分别为所述第一源和第二源中的各个定义多个预定的驾驶员状态，基于所述对比为所述第一源和第二源中的各个确定所述多个预定的驾驶员状态中的各个的状态概率，并且将为所述第一源和第二源所确定的驾驶员状态相互加权，以便为驾驶员确定总体的操作状态概率。

本发明是基于如下理解：希望融合若干个信息源，以做出与确定驾驶员的操作状态相关的更好的判定，但是用于融合信息的现有技术方法典型地使用优化方案获得多个信息源的汇聚，导致有价值的信息在该过程中丢失。这种优化方案可以例如是基于使用固定规则，以将数据加权到驾驶员倦睡、神经网络或者各种统计方法的单一度量中，以将多个倦睡指示器组合到单一输出中，所述输出用于向驾驶员发出警告或者启动某种对策。后续的平均化或竞争规则随后被用于将它们组合为单一输出。而且，现有的方案通常是基于非模型的并且需要广泛的验证。

根据本发明，当在最终的判定中加权不同检测器的影响时，倦睡演变的生理学模型已经被识别为最有用的。因此，有兴趣的是预测(真实地)疲倦驾驶员的存在并且能够在危险情形之前发出警告。典型地通过驾驶员状态监测装置检测的明显倦睡可能是由睡眠的生理学需要以及由长时间作业或者厌倦所致的疲劳引起的。因此，明显倦睡可能在变化的程度上与实际上由于缺乏睡眠而引起的潜在倦睡不同。实际上存在许多掩盖因素，所述因素可能临时地增加或者降低观察到的倦睡级别，诸如外部的刺激、漫长单调的路段或者甚至是食物摄取。当这些临时的掩盖因素被去除时，潜在的倦睡级别将变为占优势的。实际上，由于外部的刺激可能导致人看起来是相当警惕的，但是这些掩盖因素一旦被去除，则很快就屈服于倦睡。警惕/倦睡的数学模型能够将潜在的倦睡模型化，并且当与驾驶员状态的实时监测融合时，能够显著地增加检测的准确度和有效性。优势包括例如改进的预测能力、对于少量定制的需求较少以及为各种实施方式进行调整，导致成本有效的实施方式，以便在检测驾驶员的操作状态时实现高稳健性。

本发明的概念采用了多个检测器(例如，第一信息源，基于事实上在任何时间标度上起作用的任何传感器)的输出以及倦睡的预测性模型(例如，第二信息源，并且有可能是更高级模型的基础)，其随后使用已知的贝叶斯方法(Bayesian approach)处理，以产生倦睡的稳健的多源指示器。