[发明专利]一种车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法

权利要求书

1.一种车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：在跟驰状态下，基于两个车辆中后车驾驶员的基本参数、动态参数和后车的运动参数，筛选出适合用于因子分析法的原始特征参数；

步骤S2：利用因子分析法对所述原始特征参数进行处理，构建用于判断后车驾驶员情感的公共特征向量；

步骤S3：根据所述公共特征向量，基于PAD情感模型和模糊综合评价算法，获取模糊综合评价最终结果，所述模糊综合评价最终结果包括：所述后者驾驶员情感状态与预设的多种基本情感的匹配值；

步骤S4：将所述模糊综合评价最终结果转化为唤醒值，将大于预设阈值的唤醒值所对应的情感作为辨识后的所述后车驾驶员的主情感。

2.根据权利要求1所述的车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法，其特征在于，

步骤S1中所述基本参数包括：性别S，年龄A，驾龄D_A；

所述动态参数包括：驾驶倾向性T、方向盘转向力度S_N、油门踏板平均深度T_a、制动踏板平均深度T_b、后车车辆加速度干扰σ₁、加速力度N_a、加速频率f_a、制动力度N_b、制动频率f_b、加速度干扰σ₂；

所述运动参数包括：前车速度v₂、后车与前车相对速度v_r、瞬时车间时距H_w、后车速度与驾驶员期望车速差的绝对值|v_l-v_e|、前后车相对距离与后车驾驶员期望车间距绝对值的差值|d-de|；

其中，两个车辆中，按照运动方向，在运动方向前方的称作前车，运动方向后方的称作后车。

3.根据权利要求2所述的车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法，其特征在于，

步骤S1中在筛选时包括：

通过对所述基本参数、动态参数和后车的运动参数计算相关系数，确认是否适合作因子分析，适合作因子分析依据是计算得到的简单相关系数大于0.3；

将上述筛选后的适合作因子分析的原变量作为判断后车驾驶员情感的原始特征参数。

4.根据权利要求3所述的车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：利用min-max标准化方法将步骤S1最后得到的适合做因子分析的所述原始特征参数标准化，得到原始特征参数的标准化数据；

步骤S22：通过因子分析法求出所述标准化数据的相关系数矩阵；

步骤S23：求出相关系数矩阵的特征值和特征向量；

步骤S24：令每个特征向量的分量和为正，并根据特征值求出因子荷载矩阵，并计算出标准化后的原始特征参数各参数的方差贡献率与累积方差贡献率；

步骤S25：对因子荷载矩阵进行因子旋转，得到旋转后的因子矩阵；

步骤S26：在所述旋转因子矩阵中，选取累积方差贡献率不低于80％的前m个因子构建驾驶情感公共特征向量；

最终选取的累积方差贡献率不低于80％的因子为瞬时车间时距H_w，油门踏板平均深度T_a，驾驶倾向性T，方向盘转向力度S_N，制动力度N_b，后车车辆加速度干扰σ₁，构建的驾驶情感的公共特征向量为U＝{H_w，T_a，T，S_N，N_b，σ₁}。

5.根据权利要求4所述的车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：将所述驾驶情感的公共特征向量作为评价因素集，并构建模糊评价集，获取评价因素集中每一个评价因素的权重；

步骤S32：确定每一个评价因素集中各评价因素对模糊评价集各等级的隶属度，并基于所述隶属度，获取模糊综合评价最终结果。