[发明专利]一种驾驶员接管能力考评及报警方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开了一种驾驶员接管能力考评及报警方法、系统、设备及介质，步骤包括：为目标考生提供驾驶接管能力考试，并获取目标考生在考试过程中的驾驶信息和生理信息，采用主成分分析法选取用于表征目标考生驾驶接管能力绩效的评估指标，根据评估指标从历史考生的历史驾驶信息和历史生理信息中获取样本集，通过样本集对KNN回归模型进行训练，得到训练完成的KNN回归模型，将目标考生的驾驶信息和生理信息输入至训练完成的KNN回归模型中，得到模型输出的目标考生的驾驶接管能力评估值，根据目标考生的驾驶接管能力评估值判断目标考生是否通过驾驶接管能力考试；若目标考生未通过考试，则发出报警信号，提升了自动驾驶安全性。

技术领域

本发明涉及驾驶接管能力技术领域，特别涉及一种驾驶员接管能力考评及报警方法、系统、设备及介质。

背景技术

智能化是汽车产业发展的一个新趋势，自动驾驶技术的研发正在火热进行中，目前市场上汽车量产发布最高的级别为L3级，即有条件自动驾驶；系统与人都拥有车辆的控制权，但当前相关教育资源相对匮乏，驾驶员缺乏技术指导，智能车事故频发。目前，为提升自动驾驶安全性，已针对驾驶员开展模拟培训并进行全面的驾驶接管能力评价，评价方法主要有主观和客观两方面，但主观分析法多依靠领域专家和学者们的经验判断评估，具有主观色彩，侧重点不同；客观分析法中数据可能会受到其他因素的影响而具有较低的真实性和可靠性，对数据的处理方法不当也会导致错误评估，不能为学员提供一套包含基础培训、强化训练、分级考核、综合评价完整考评流程，来全面评价学员接管驾驶能力。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明提出一种驾驶员接管能力考评及报警方法，通过为学员提供基础培训、强化训练、分级考核、综合评价一套完整考评流程，全面评价学员接管驾驶能力，来提升自动驾驶安全性。

第一方面，本发明提供了一种驾驶员接管能力考评及报警方法，包括以下步骤：

为目标考生提供驾驶接管能力考试，并获取目标考生在考试过程中的驾驶信息和生理信息；

采用主成分分析法选取用于表征目标考生驾驶接管能力绩效的评估指标，根据所述评估指标从历史考生的历史驾驶信息和历史生理信息中获取样本集，通过所述样本集对KNN回归模型进行训练，得到训练完成的所述KNN回归模型；

将所述目标考生的所述驾驶信息和所述生理信息输入至训练完成的所述KNN回归模型中，得到模型输出的所述目标考生的驾驶接管能力评估值；

根据所述目标考生的驾驶接管能力评估值判断所述目标考生是否通过所述驾驶接管能力考试；若所述目标考生未通过考试，则发出报警信号。

根据本发明的实施例，至少具有如下技术效果：

本方法针对自动驾驶培训搭建考评体系，通过理论测试与驾驶测试，为学员提供基础培训、强化训练、分级考核、综合评价一套完整考评流程，其中理论测试部分涵盖从传统驾驶过渡到自动驾驶的应知应会知识，为学员积累夯实理论基础；驾驶测试部分提供多种不同风险程度的场景进行训练考核，通过数据采集装置收集各项车辆驾驶数据和学员生理数据，构建综合评价体系，全面评价学员接管驾驶能力，以提升自动驾驶安全性。

根据本发明的一些实施例，所述为目标考生提供驾驶接管能力考试包括：所述驾驶接管能力考试采用虚拟现实的计算机界面技术，以Car la仿真为基础，考试场景地图包括城市地图、高速地图、山区地图和村庄地图，所述场景地图包括低风险、中风险、高风险的三个危险场景。

根据本发明的一些实施例，所述采用主成分分析法选取用于表征目标考生驾驶接管能力绩效的评估指标，包括：