[发明专利]一种面向工效评定的多模式驾驶模拟系统及其评定方法

权利要求书

1.一种面向工效评定的多模式驾驶模拟系统，其特征在于，所述系统包括：虚拟行驶场景快速构建模块、多模式驾驶模拟控制模块、路况情境设定模块、驾驶员情景意识评定模块；

所述虚拟行驶场景快速构建模块，用于快速构建人机工效研究所需的虚拟道路场景，场景类型可根据工效研究的需要选择城市道路或高速道路，场景内的交通信号标识、车辆以及行人密度可根据工效研究需要设定；所述虚拟行驶场景快速构建模块包括：模拟行驶场景模块库、标牌模块库；所述模拟行驶场景模块库，用于存储模拟道路场景，可根据人机工效研究的场景需要调用模块库快速构建城市道路场景或高速道路；所述标牌模块库，用于储存道路标牌标志，针对不同道路类型，从标牌库中选择配置道路标牌标志；所述的虚拟行驶场景快速构建模块中的道路标牌标志，能够与车体进行虚拟通讯，在驶向道路标牌标志时，当获得其与车体距离在设定范围内时加载入场景中，驶离时当超出其与车体距离在设定范围内时予以卸载，实现动态加载和卸载，减少对仿真计算机资源的占用和消耗；

模拟驾驶平台在虚拟场景中与标志标记之间通过坐标运算实现虚拟通讯，以标志标记为基点，当二者的横坐标X之间的差值的绝对值和纵坐标Y之间的差值绝对值小于设定值时，仿真计算机在虚拟场景中载入相关交通标记标志；当二者的横坐标X之间的差值和纵坐标Y之间的差值大于设定值时，仿真计算机在虚拟场景中卸载相关场景，动态加载和卸载，减少对服务器资源的占用和消耗；

所述多模式驾驶模拟控制模块，包括自动驾驶模拟模块、手动驾驶模拟模块，可根据人机工效研究需要，选择自动驾驶模式和手动驾驶模式，手动驾驶模式中还设有自动挡驾驶方式和手动挡驾驶方式；多模式驾驶模拟控制模块中，所述自动驾驶模拟模块通过预设行驶路径轨迹、速度参数，达到虚拟场景下的自动行驶，虚拟场景的随动方式由预设的行驶路径轨迹、速度参数控制，操纵组件的模拟动作通过路径和速度信号由伺服控制驱动；

所述的伺服控制是采用伺服电机带动驾驶盘、油门、刹车进行控制，在伺服电机轴上安装力矩传感器，实时检测是否有力矩输入，当力矩传感器检测到不等于伺服电机力矩时，切换为手动驾驶模拟模式，虚拟场景的随动权限交还驾驶员，操纵组件的伺服驱动停止；

所述的手动驾驶模拟模块可选择自动挡方式和手动挡方式，选定具体操纵方式时，同步实现输入类型的调定，与真实车的手动挡、自动挡结构形式相一致；手动驾驶模式下，驾驶员对多模式驾驶模拟平台方向盘和脚踏板的操作转化为数据信号通过网络传递给服务器，服务器根据数据信号控制虚拟行驶场景随动；自动驾驶模式下，根据预设的行驶路径轨迹，服务器向驾驶模拟平台发送数据信号，控制与方向盘相连的伺服电机驱动；

所述路况情境设定模块，用于根据工效分析需求，设定突发路况情境，包括在自动或手动驾驶模拟过程中动态载入同向行驶车辆超车并通过变道并入模拟驾驶车辆所在车道、前方行驶车辆发生急停、行驶前方特定距离载入虚拟行人或障碍物；

所述驾驶员情景意识评定模块，用于对驾驶员在不同情境下的工效指标进行评定；

所述的驾驶员情景意识评定模块包括：驾驶员动作监控和跟踪捕捉子模块、驾驶员行为分析子模块；

所述驾驶员动作监控和跟踪捕捉子模块，用于采集实验时驾驶员测试全过程的数据，并且把驾驶员实验时遇到突发情况反应动作、时间以及眼跳数据记录下来；

驾驶员动作监控和跟踪捕捉子模块包含两个数据采集部分：第一，视屏数据采集部分，利用搭载在平台上的监控摄像头，采集测试时视屏数据，并记录遇到突发情况时驾驶员的反应动作和时间；第二，眼部数据采集部分，利用眼动仪采集测试时驾驶员眼跳、瞳孔大小数据；

所述驾驶员行为分析子模块，用于根据上述动作监控和跟踪捕捉子模块采集的数据，提取驾驶员反应动作，并把驾驶员反应动作和正确反应动作做比较，同时分析驾驶员眼跳数据，对驾驶员在突发情况下的行为做评定分析，评价参数包括以下至少一项：反应时间、动作延时时间、动作准确度、化解突发状况的成功率以及眼跳幅度和瞳孔情况。

2.根据权利要求1所述的面向工效评定的多模式驾驶模拟系统的评定方法，其特征在于，所述方法包括：

1)快速构建用于人机工效研究所需的虚拟道路场景，所述的虚拟道路场景用来模拟真实的驾驶环境，包括虚拟道路、虚拟建筑、虚拟交通标志以及虚拟车辆与行人；快速构建根据人机工效研究的虚拟道路场景需要，以模型库调用的方式快速构建城市道路或高速行驶道路，针对不同道路类型，从标牌库中选择配置道路标牌标志；

虚拟仿真场景采用实时三维虚拟现实开发软件Vega Prime，车辆系统动力学模型采用MATLAB建立，控制Vega Prime中的场景随着模拟驾驶平台操作而运行从而模拟车辆的运行环境；

车辆动力学模型根据模拟驾驶平台的转向、加速、制动、离合操作，把车辆动力学参数如发动机转速、油耗、车速信息发送给模拟驾驶平台的仪表盘和服务器；

2)根据人机工效研究需要选择驾驶模拟模式，所述驾驶模拟模式包括：自动驾驶模式和手动驾驶模式，手动驾驶模式中还可以选择自动挡驾驶方式和手动挡驾驶方式；

所述的自动驾驶模拟模式通过预设行驶路径轨迹、速度参数，达到虚拟场景下的自动行驶，虚拟场景的随动方式由预设的行驶路径轨迹、速度参数控制，操纵组件的模拟动作通过路径和速度信号由伺服控制驱动；

所述的伺服控制是采用伺服电机带动驾驶盘、油门、刹车进行控制，在伺服电机轴上安装力矩传感器，实时检测是否有力矩输入，当力矩传感器检测到不等于伺服电机力矩时，切换为手动驾驶模拟模式，虚拟场景的随动权限交还驾驶员，操纵组件的伺服驱动停止；

所述的手动驾驶模拟模式可选择自动挡方式和手动挡方式，选定具体操纵方式时，同步实现输入类型的调定，与真实车的手动挡、自动挡结构形式相一致；

3)根据工效分析需求，设定突发路况情境，主要情境包括在自动或手动驾驶模拟过程中动态载入同向行驶车辆超车并通过变道并入模拟驾驶车辆所在车道、前方行驶车辆发生急停、行驶前方特定距离载入虚拟行人或障碍物；所述的突发路况情境可在突发路况情境以声音方式、显示方式及声音与显示同时予以告警，显示方式涉及在仪表板设定告警不同编码方式；

4)驾驶员情景意识评定，根据上述设定的不同的路况情境下驾驶员应对突发问题的处置情况，对驾驶员的工效指标进行评定，工效指标包括以下至少一项：反应时间、动作延时时间、动作准确度、化解突发状况的成功率以及遇到突发情况时驾驶员的眼跳幅度、瞳孔大小；

所述的反应时间、动作延时时间是通过在系统时间轴线上进行标定；

所述的动作准确度是由驾驶员动作监控和跟踪捕捉子模块进行视屏数据采集，并且提取驾驶员的反应动作，把驾驶员反应动作和正确反应动作做对比，由驾驶员行为分析子模块进行分析；

所述的化解突发状况的成功率是成功完成驾驶任务与试验总次数的比率的统计；

所述的眼跳幅度和瞳孔大小由眼动仪测量而来，根据眼跳幅度和瞳孔大小眼动指标情况判断驾驶员遭遇突发情况时的心理变化情况。