[发明专利]一种主动舒适性人机交互系统有效

专利信息
申请号: 201410008144.1 申请日: 2014-01-08
公开(公告)号: CN103802837A 公开(公告)日: 2014-05-21
发明(设计)人: 黄莉 申请(专利权)人: 柳州宏开汽车科技有限公司
主分类号: B60W50/08 分类号: B60W50/08
代理公司: 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 代理人: 王庆海
地址: 545006 广西壮族自治区柳*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 主动 舒适 人机交互 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及汽车车载电子技术领域,具体涉及一种主动舒适性人机交互系统。

背景技术

现有车载人机交互系统的典型代表有奥迪的MMI、宝马的iDrive以及奔驰的COMAND,主要针对高档车型研发,成本较高,通过手工输入或语音输入等方式获取和掌握车辆状态信息,实现的功能有:把握车辆状态信息(车速、里程、当前位置、车辆保养信息等)、路况信息、定速巡航设置、蓝牙免提设置、空调及音响的设置,更多考虑的是车载信息系统、娱乐系统及智能管理系统,在人机互动过程的操作上均未采用主动交互模式。然而目前人机交互系统的缺点是:交互系统获取的车辆状态信息是通过人工输入(语音或图形界面),且信息量有限;交互系统反馈给驾乘人员的模式有限,仅固定在几种车辆出厂前设置好的模式,驾乘人员的选择性比较小,甚至需要驾乘人员调整习惯来适应交互系统的要求;成本较高,低端车型没有更好的用户体验。

发明内容

基于上述问题,本发明提供一种主动舒适性人机交互系统,本申请的技术方案通过车辆已有传感器、人机交互传感器来获取车辆、驾驶员、乘客的状态信息,适时的以语音、图像或机械调整的方式主动地反馈给驾驶员和乘客,从而实现人与车之间的对话功能,通过人机交互系统可以设置或显示车辆、定速巡航、蓝牙免提、空调及音响的状态信息;该专利通过核心控制策略模块主动学习驾驶员和乘客对于舒适性、车辆状态等的设置习惯,从而可以根据驾驶员和乘客的习惯结合驾驶环境及当时车辆状态主动提示相关信息,提升驾驶员和乘客的乘车体验;本发明的各个功能模块设计独立,购车消费者可以根据消费需要选择增加或去除相应模块,并可以融合相应的车辆已有信息输入模块、动作执行模块,从而可以控制成本,可以实现低成本完成高显示的交互功能。

解决上述技术问题采取的技术构思为,

一种主动舒适性人机交互系统,其主要包括由4类功能模块:车辆已有传感器模块、人体交互传感器、核心控制策略模块和输入及反馈模块,其中所述车辆已有传感器和人体交互传感器作为获取源连接到核心控制策略模块,同时将所述核心控制策略模块与所述输入及反馈模块相连接,其输出的指令转化为相应的信息进行输出。

根据本发明,所述车辆已有传感器采用车辆上已安装的传感器接入,包括车辆速度传感器、温度传感器、空调状态传感器、发动机传感信息接口;所述人体交互传感器主要是安装感应驾驶员或乘客身体温度的身体温度传感器,座椅状态的座椅传感器;所述核心控制策略模块主要是由类似于工控机的硬件装置实现,软件部分包含主动舒适性自学习算法;所述输入及反馈模块主要是借助现有车载的语音输入、图形界面交互输入、座椅坐姿的机械调整实现,并将核心控制策略模块的反馈信息进行相应的反馈实现。

所述模块各个功能模块设计独立,可以根据消费需要选择增加或去除相应模块,并可以融合相应的车辆已有信息输入模块、动作执行模块。

根据本发明上述的主动舒适性人机交互系统的核心控制策略模块的工作流程包括以下步骤:

步骤1.系统初始化设置:根据人群的特征对应设置几种典型的人群驾驶习惯状态到状态模式档案库中,自学习控制策略算法会对应提取习惯状态的特征参数一同存放到档案库中;

步骤2.当车辆驾驶员或乘客在乘车过程中做相关信息设置时,模块会实时进行设置的状态信息特征提取,并与状态模式档案库中的模式进行匹配;

步骤3.如果状态模式库中有对应的习惯状态模式,由状态模式档案库记录反馈信息,转到步骤5;

步骤4.如果状态模式库中没有对应的习惯状态模式存储,则模块的自学习控制策略算法会作为新的状态模式存储到状态模式档案库中;

步骤5.结合车内环境状态控制反馈模块主动进行相关设置;

步骤6.如果车辆驾驶员或乘客多次设置的习惯状态模式均有反馈信息记录,则进行相应习惯状态模式更新。

采用本发明的技术方案所带来的技术效果是:

1、主动性,主动检测与提示车辆运行状态,主动建议驾驶员操作;

2、自学习驾驶员操作习惯,按照驾驶员的舒适性习惯提示相关操作,提升驾驶员和乘客的乘车体验;

3、模块化设计及配置可以降低成本,满足驾乘人员满足感的心理需求,完全可应用于低端车车型。

附图说明

现在将描述如本发明的优选但非限制性的实施例,本发明的这些和其他特征、方面和优点在参考附图阅读如下详细描述时将变得显而易见,其中:

图1是根据本发明的结构原理图;

图2是根据本发明的主动舒适自学习算法图;

具体实施方式

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