[发明专利]一种智能座舱人机交互测评方法及系统

权利要求书

1.一种智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述方法在座舱人机交互设计评价推荐子系统上执行，所述座舱人机交互设计评价推荐子系统连接模拟驾驶器模块，所述模拟驾驶器模块连接XR座舱交互模块，所述模拟驾驶器模块由XR头戴设备提供虚拟驾驶场景以供操作人员进行交互，包括：

获取交互数据，所述交互数据由所述模拟驾驶器模块的交互数据采集组件在交互过程中，对驾驶座舱内的操作人员采集得到；所述XR座舱交互模块根据所述交互数据基于预设的交互控制方案做出交互决策并反馈至所述模拟驾驶器模块，以实现连续交互；

基于所述交互数据采集组件采集的多模态人因数据对人机交互行为在多个评分维度计算等级评分，并计算加权平均值得到所述交互控制方案的策略评分；所述评分维度包括认知负荷评分、舒适性评分和行为高效性评分；其中，所述多模态人因数据包括：脑电数据、眼动数据、生理数据、近红外数据和操作人员行为数据。

2.根据权利要求1所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述脑电数据包括脑电EEG信号时域、频域及非线性指标；所述眼动数据包括瞳孔直径、注视点坐标及其对应的注视时长；所述生理数据包括皮温数据、皮电数据和呼吸数据；所述近红外数据包括血氧数据、总血红蛋白浓度值和心率变异性数据；所述呼吸数据包括呼吸频率、潮气量和肺活量；所述操作人员行为数据包括驾驶行为的执行完成率和刺激反应时长。

3.根据权利要求2所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述认知负荷评分采用第一类交互数据评价得到，所述第一类交互数据包括所述脑电EEG信号时域、频域及非线性指标、所述瞳孔直径、所述血氧数据和所述总血红蛋白浓度值；

所述舒适性评分采用第二类交互数据评价得到，所述第二类交互数据包括所述心率变异性数据、所述皮温数据和所述皮电数据；

所述行为高效性评分采用第三类交互数据评价得到，所述第三类交互数据包括所述执行完成率和所述刺激反应时长。

4.根据权利要求3所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述方法包括：

采用预训练的第一神经网络将所述第一类交互数据映射至所述认知负荷评分，所述认知负荷评分包含第一设定数量个等级评分；

采用预训练的第二神经网络将所述第二类交互数据映射至所述舒适性评分，所述舒适性评分包含第二设定数量个等级评分；

采用预训练的第三神经网络将所述第三类交互数据映射至所述行为高效性评分，所述行为高效性评分包含第三设定数量个等级评分。

5.根据权利要求4所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述第一神经网络、所述第二神经网络和所述第三神经网络为决策树或BP神经网络。

6.根据权利要求4所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述第一神经网络、所述第二神经网络和所述第三神经网络分别包括一个卷积神经网络。

7.根据权利要求1所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，计算加权平均值得到所述交互控制方案的策略评分之前，还包括：

对各评分维度的等级评分进行归一化处理。

8.根据权利要求1所述的智能座舱人机交互测评方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算多个交互控制方案对应的策略评分，选择策略评分最高的交互控制方案作为最优交互控制方案。