本發(fā)明涉及地下儲(chǔ)能，具體地指一種基于多模態(tài)的暈車監(jiān)測(cè)及控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、暈車是眾多汽車用戶無(wú)法避免的問(wèn)題，特別是遇到彎道或者市區(qū)堵車路段，高頻率的加減速成為觸發(fā)暈車的主要原因，而暈車之后，不僅會(huì)影響駕駛員的駕駛專注度，也會(huì)影響乘員的用戶體驗(yàn)。

2、隨著汽車無(wú)人化和電動(dòng)化的應(yīng)用，無(wú)人電動(dòng)汽車逐漸走向市場(chǎng)，電動(dòng)汽車因擁有強(qiáng)勁的動(dòng)力輸出特性和動(dòng)力回收系統(tǒng)，為用戶帶來(lái)更多便利。強(qiáng)勁的動(dòng)力輸出特性雖然能夠提升電動(dòng)汽車的速度，但是加速感也會(huì)更強(qiáng)烈，強(qiáng)烈的加速感更容易使頻繁的起步階段眩暈感瞬間飆升；而動(dòng)力回收系統(tǒng)在制動(dòng)過(guò)程中的拖拽感也過(guò)于強(qiáng)烈，強(qiáng)烈的拖拽感也易造成暈車。

3、現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)于判斷無(wú)人駕駛電動(dòng)汽車乘員是否暈車的監(jiān)測(cè)方法，因考慮因素較少，難以準(zhǔn)確判斷用戶是否暈車；而且現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)于無(wú)人駕駛電動(dòng)汽車乘員暈車后的緩解措施較為簡(jiǎn)單，且提供的暈車緩解措施的緩解效果難以達(dá)到用戶要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)的暈車監(jiān)測(cè)及控制系統(tǒng)，不僅能夠準(zhǔn)確判斷出無(wú)人駕駛電動(dòng)汽車乘員是否暈車，而且能夠修正暈車時(shí)的自動(dòng)駕車策略，降低車輛上乘員的暈車程度和概率，提高乘車舒適性。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明所設(shè)計(jì)的一種基于多模態(tài)的暈車監(jiān)測(cè)及控制系統(tǒng)，其特別之處在于：包括生理監(jiān)測(cè)模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊、暈車判別模塊、以及暈車修正模塊；

3、所述生理監(jiān)測(cè)模塊用于實(shí)時(shí)采集車輛上乘員的多種生理單元信號(hào)；

4、所述信號(hào)預(yù)處理模塊用于對(duì)采集到的多種生理單元數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步處理，獲得同步生理信號(hào)，再將同步生理信號(hào)按照時(shí)間順序進(jìn)行數(shù)據(jù)分段，獲得多種生理信號(hào)分段數(shù)據(jù)；

5、所述暈車判別模塊用于將同一時(shí)間段內(nèi)的每種生理信號(hào)分段數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的靜態(tài)信號(hào)相比較，獲得該種生理信號(hào)變化量，同時(shí)賦予該種生理信號(hào)權(quán)重系數(shù)，將每種生理信號(hào)變化量與該種生理信號(hào)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)之間的乘積作為該種生理信號(hào)的暈車貢獻(xiàn)值，最后將各種生理信號(hào)的暈車貢獻(xiàn)值之和作為暈車程度評(píng)分wsci；

6、若暈車程度評(píng)分wsci大于或等于設(shè)定閾值時(shí)，則判定該時(shí)間段的乘員為暈車狀態(tài)；若暈車程度評(píng)分小于設(shè)定閾值時(shí)，則判定該時(shí)間段的乘員為未暈車狀態(tài)；

7、所述靜態(tài)信號(hào)為車輛未行駛狀態(tài)下采集到的車輛乘員的多種生理單元信號(hào)；

8、所述暈車修正模塊包括車輛信息記憶模塊和駕駛狀態(tài)控制模塊，所述車輛信息記憶模塊用于記錄不同自動(dòng)駕駛工況下的車輛運(yùn)行參數(shù)和對(duì)應(yīng)的暈車程度評(píng)分wsci；

9、所述駕駛狀態(tài)控制模塊用于將不同的暈車程度評(píng)分wsci對(duì)應(yīng)的車輛運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行比較，獲取低暈車程度評(píng)分wsci對(duì)應(yīng)的自動(dòng)駕駛車輛運(yùn)行參數(shù)，并以低暈車程度評(píng)分wsci對(duì)應(yīng)的車輛運(yùn)行參數(shù)為基準(zhǔn)，調(diào)控發(fā)生暈車狀態(tài)時(shí)對(duì)應(yīng)時(shí)間段的自動(dòng)駕駛車輛運(yùn)行參數(shù)，修正自動(dòng)駕車策略，降低車輛上乘員的暈車程度和概率，提高乘車舒適性。

10、進(jìn)一步地，所述生理監(jiān)測(cè)模塊包括腦電單元、心電單元、胃電單元、以及皮電單元；

11、所述腦電單元通過(guò)非侵入式頭戴腦電儀實(shí)時(shí)采集車輛上乘員的腦電生理信號(hào)，所述心電單元通過(guò)心電采集電極實(shí)時(shí)采集車輛上乘員的心電生理信號(hào)，所述胃電單元通過(guò)胃電采集電極實(shí)時(shí)采集車輛上乘員的胃電生理信號(hào)，所述皮電單元通過(guò)皮電采集電極實(shí)時(shí)采集車輛上乘員的皮電生理信號(hào)。

12、更進(jìn)一步地，采集生理信號(hào)時(shí)，所述心電采集電極中的一個(gè)活性電極位于乘員的右鎖骨正下方，另一個(gè)活性電極位于乘員的左胸腔正下方，接地電極位于乘員的右胸腔正下方；

13、所述胃電采集電極中的一個(gè)活性電極位于乘員的左側(cè)臍部上方8～12cm位置處，另一個(gè)活性電極位于乘員的腹部中線距臍部上方2～5cm位置處，接地電極位于乘員的右側(cè)最低前肋骨下方2～5cm位置處；

14、所述皮電采集電極中的活性電極位于乘員非慣用手上的食指，接地電極位于乘員的非慣用手上的中指。

15、更進(jìn)一步地，信號(hào)預(yù)處理模塊中，對(duì)多種生理單元數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步處理時(shí)，將實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)中未同步的無(wú)用數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)剔除，并采用同類均值法將剔除值補(bǔ)齊，并將補(bǔ)齊后的生理信號(hào)進(jìn)行濾波降噪處理，作為同步生理信號(hào)中的待輸入生理信號(hào)。

16、進(jìn)一步地，暈車判別模塊(3)中，暈車程度評(píng)分wsci的計(jì)算公式為

17、wsci＝k1*eeg+k2*hr+k3*egg+k4*gsr

18、式中，

19、wsci為乘員的暈車程度評(píng)分，

20、eeg為乘員的腦電生理信號(hào)變化量，

21、k1為腦電生理信號(hào)權(quán)重系數(shù)，

22、hr為乘員的心電生理信號(hào)變化量，

23、k2為心電生理信號(hào)權(quán)重系數(shù)，

24、egg為乘員的胃電生理信號(hào)變化量，

25、k3為胃電生理信號(hào)權(quán)重系數(shù)，

26、gsr為乘員的皮電生理信號(hào)變化量，

27、k4為皮電生理信號(hào)權(quán)重系數(shù)。

28、進(jìn)一步地，暈車修正模塊中，不同自動(dòng)駕駛工況下的車輛運(yùn)行參數(shù)包括橫向加速度a1、縱向加速度a2和垂向加速度a3，第n種自動(dòng)駕駛工況下的車輛運(yùn)行參數(shù)和對(duì)應(yīng)的暈車程度評(píng)分wsci記錄為【a1n，a2n，a3n，wscin】。

29、更進(jìn)一步地，所述暈車修正模塊還包括車內(nèi)空氣控制模塊、座椅控制模塊、以及燈光控制模塊；

30、所述車內(nèi)空氣控制模塊用于通過(guò)車內(nèi)的空調(diào)、換氣系統(tǒng)和香氛裝置調(diào)節(jié)車內(nèi)空氣的溫度、潔凈度并釋放香氛氣味，從而緩解乘員的暈車程度；

31、所述座椅控制模塊用于通過(guò)調(diào)節(jié)乘員的座椅狀態(tài)為舒適的坐姿緩解乘員的暈車程度；

32、所述燈光控制模塊用于通過(guò)控制車內(nèi)燈光狀態(tài)為溫和、偏冷的光線緩解乘員的暈車程度。

33、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

34、1、本發(fā)明在判斷乘員是否處于暈車狀態(tài)時(shí)，考慮了乘員乘車狀態(tài)下的多方面生理特征，即腦電生理信號(hào)、心電生理信號(hào)、胃電生理信號(hào)、以及皮電生理信號(hào)，尤其是靈敏的胃電生理信號(hào)，考慮因素更為全面，使得暈車監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性更高；

35、2、本發(fā)明在判斷乘員是否處于暈車狀態(tài)時(shí)，將乘員乘車狀態(tài)下的多方面生理特征與靜態(tài)狀態(tài)下的對(duì)應(yīng)生理特征進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算得到偏差大小，并將每種生理特征的偏差大小與對(duì)應(yīng)的生理特征權(quán)重系數(shù)之間的乘積作為該種生理信號(hào)的暈車貢獻(xiàn)值，多種生理信號(hào)的暈車貢獻(xiàn)值之和即作為暈車程度評(píng)分wsci，通過(guò)暈車程度評(píng)分wsci與設(shè)定閾值之間的比較，判斷乘員是否處于暈車狀態(tài)；

36、3、本發(fā)明對(duì)于暈車狀態(tài)的乘車人員采用調(diào)控暈車時(shí)的自動(dòng)駕駛運(yùn)行參數(shù)(例如橫向加速度a1、縱向加速度a2和垂向加速度a3)，降低車輛上乘員的暈車程度和概率，具體方法為：首先記錄不同自動(dòng)駕駛工況下的車輛運(yùn)行參數(shù)和對(duì)應(yīng)的暈車程度評(píng)分wsci，找尋低暈車程度評(píng)分wsci對(duì)應(yīng)的車輛運(yùn)行參數(shù)，以低暈車程度評(píng)分wsci對(duì)應(yīng)的車輛運(yùn)行參數(shù)為基準(zhǔn)，調(diào)控發(fā)生暈車狀態(tài)時(shí)對(duì)應(yīng)時(shí)間段的自動(dòng)駕駛車輛運(yùn)行參數(shù)，修正自動(dòng)駕車策略；

37、4、本發(fā)明還通過(guò)調(diào)節(jié)車內(nèi)空氣狀況、乘員座椅狀態(tài)、車內(nèi)燈光狀態(tài)，降低車輛上乘員的暈車程度，提高乘車舒適性；

38、本發(fā)明基于多模態(tài)的暈車監(jiān)測(cè)及控制系統(tǒng)，不僅能夠準(zhǔn)確判斷出無(wú)人駕駛電動(dòng)汽車乘員是否暈車，而且能夠修正暈車時(shí)的自動(dòng)駕車策略，降低車輛上乘員的暈車程度和概率，提高乘車舒適性。