[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

说明书

本发明涉及车辆智能驾驶和主动安全技术领域，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；步骤S4：将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后车驾驶员的主情感。本发明能够在不影响驾驶员正常驾驶的情况下，实现驾驶员四种基本情感在线准确辨识，对于汽车安全驾驶辅助系统的发展具有重要意义。

技术领域

本发明涉及车辆智能驾驶和主动安全技术领域，尤其涉及一种车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法。

背景技术

智能交通系统是现今交通系统的一个发展方向，因此，对于智能交通系统的安全技术显得至关重要，其中在交通行驶过程中，人的因素更是格外重要，在交通系统各要素中，具有主观能动性的驾驶员是交通系统运行的直接参与者和决策者，其决策的合理性和行为的正确性是交通系统安全、高效运行的关键。

从人因工程学角度充分理解汽车驾驶员的情感、思维、行为方式，将情感智能植入先进的安全驾驶辅助系统、智能汽车，利用智能技术对驾驶情感和行为进行合理引导和管控，是提高交通系统安全性和智能性的关键所在，也是智能交通系统研究的核心内容。实现汽车驾驶员情感动态辨识是开发汽车安全驾驶辅助系统情感智能的前提。

以往驾驶员情感方面的研究主要侧重于相对静态条件下的驾驶情感辨识，未考虑驾驶情感在时变人-车-路-环境条件下的演化规律。另外，面部表情、人体姿态、语音情绪识别相对直观，但易受主观因素影响，如被测者通过控制表情、动作、语音等掩饰自身真实情绪；生理信号情绪识别客观、准确率高，但实施过程对被测者具有较强的侵入性，上述情绪识别方法在成本控制、推广普及等方面面临诸多难点，难以在不影响驾驶员正常驾驶的情况下对其进行情感辨识并应用于汽车安全驾驶辅助系统。

因此，亟需提供一种车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

本发明提供一种车辆跟驰状态驾驶员情感动态特征提取及辨识方法，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，模糊整合评价最终结果包括：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。

进一步地，步骤S1中基本参数包括：性别S，年龄A，驾龄D_A；

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Ta、制动踏板平均深度Tb、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；