(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211116572.7 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 温州大学大数据与信息技 术研究院 地址 325000 浙江省温州市龙湾区浙 南科 技城曹龙路创新创业 新天地1号楼7层 (72)发明人 许佳炜　张笑钦　 (74)专利代理 机构 北京阳光天下知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11671 专利代理师 赵飞 (51)Int.Cl. B60W 40/09(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种驾驶员即时操控能力评价方法 (57)摘要 本发明公开了一种驾驶员即时操控能力评 价方法,涉及驾驶能力评价技术领域， 包括以下 步骤： 步骤S1： 获取复杂交通环境信息， 并根据获 取的信息构建虚拟环境场景； 步骤S2： 将所述复 杂交通环境下的驾驶人因分析划分为眼动分析 和操控行为 分析， 并根据交通事件的发生信息或 者驾驶人因的类型信息， 对采集数据进行研究划 分； 步骤S3： 并对所述驾驶眼动和操控行为信息 进行分析， 获得驾驶人因错误， 比较统计不同驾 驶员间引 起错误原因的区别； 步骤S4： 依据统计 结果分析新老驾驶员在不同场景下如何有效的 结合眼动和操控， 并且量化油门、 刹车、 转向的准 确信息， 本发 明可分析新手与资深驾驶员之间的 差异， 并提供有价值的参考信息， 方便对驾驶能 力进行精确的评价。 权利要求书1页 说明书5页 附图7页 CN 115366890 A 2022.11.22 CN 115366890 A 1.一种驾驶员即时操控能力评价方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 获取复杂交通环境信息， 并根据获取的信息构建虚拟环境场景； 步骤S2： 将所述复杂交通环境下的驾驶人因分析划分为眼动分析和操控行为分析， 并 根据交通事 件的发生信息或者驾驶人因的类型信息， 对 采集数据进行研究划分； 步骤S3： 采集复杂交通环境下的不同驾驶员产生的驾驶眼动和操控行为信息， 并对所 述驾驶眼动和操控行为信息进行分析， 通过眼动的分析、 操控行为的分和眼动到操控行为 的联合分析， 获得驾驶人因错 误， 比较统计不同驾驶员间引起 错误原因的区别； 步骤S4： 依据统计结果分析新老驾驶员在不同场景下如何有效的结合眼动和操控， 并 且量化油门、 刹车、 转向的准确信息 。 2.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于， 所述复杂交通环 境信息包括： 高速道路下的： 闸道、 标准道路； 乡村道路下的： 直道、 弯 道、 路口； 城市道路下的： 直道、 弯 道、 路口、 环岛。 3.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于， 所述眼动分析包 括眼睛注视点、 对视觉刺激的持续注视时间、 眼跳的幅度、 眼跳的频率和眼跳的角度， 所述 眼跳为不同注视点间的扫视路径。 4.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征于， 所述操控行为分析 包括油门、 刹车和转向的信息 。 5.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于， 采集复杂交通环 境下的不同驾驶员产生的驾驶眼动和操控行为信息时， 使用驾驶模拟器获取受试者在虚拟 环境中的驾驶信息， 并使用眼动仪来记录受试者的注意力 信息。 6.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于,在采集眼动数据 和操控行为数据时， 进行计时， 然后根据模拟驾驶时的帧数和眼动记录的采样率来进行对 应， 完成眼动数据和操控行为数据的通信匹配。 7.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于， 所述对所述驾驶 眼动和操控行为信息进行分析时， 以事件、 行为发生为导向， 截取对应的时间序列片段， 分 析不同驾驶员在进 行某种行为前/时/后的异同， 对各个受试个体进 行单独的眼动和操控联 合分析， 然后再进行整合， 完成 综合性的分析。 8.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于， 所述构建虚拟环 境场景是采用在虚幻引擎上的开源驾驶仿真平台carla上进行二次开发的方式， 完成交通 环境的具体实验需求搭建。 9.根据权利要求1所述的驾驶员即时操控能力 评价方法， 其特征在于， 在采集复杂交通 环境下的不同驾驶员产生的驾驶眼动和操控行为信息前， 先完成眼动校准。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115366890 A 2一种驾驶员即时操控能力评价 方法 技术领域 [0001]本发明涉及驾驶能力评价技术领域， 具体涉及一种驾驶员即时操控能力评价方 法。 背景技术 [0002]最近几年是大城市机动车增长速度最快的年份， 汽车增长速度过快、 人均道路面 积处于低水平状态就会带来交通事故增多的严重问题。 [0003]我国始终坚持以人为本， 要求驾驶员在出行时无论是在行为、 还是在心理上都需 要礼让行人， 同时在面对其他车辆的过激行为时需要驾驶员做到尽量求和、 以安全为主， 而 我国作为世界上人 口最多的国家， 人均道路面积的低下导致交通情况经常很恶劣， 难以避 免的会出现许多行人或车辆无论是因为时间紧迫还是其他原因导致的不守交通规则的情 况， 其他行人或车辆不守交通规则的情况会给交通带来极大 的麻烦， 因为即使驾驶员自己 遵守了交通规则， 也往往很难保证不出意外， 由此会造成大量的交通事故， 交通事故的发生 又会降低交通流畅程度， 致使交通拥堵进一步严重； 除此之外， 交通场景的复杂程度越高， 发生交通事故的几率越大， 复杂场景 下的驾驶在交通事故中占据主 要部分。 [0004]在道路交通事故的致因中有90％与人的因素(Human  Factors)有关， 而其中人 的 因素中毫无疑问感知因素处于主导地位， 驾驶是一项高度视觉化的任务， 驾驶员 在行车中 约有80‑90％以上的感知信息是依靠视觉来 获得的。 人们普遍认 为， 很大一部分道路交通事 故是由于视觉注意不足造成的。 为了保证尽可能安全的驾驶， 驾驶员会进行高频率的视觉 搜索(visu al search)。 但是， 不同的驾驶员获取视觉信息的一般策略不同， 这是由Zell的 工作提出的。 RR  Mourant,TH  Rockwell等的另一项研究表明新手驾驶员的搜索和扫描模式 (scan patten)不同于有经验的驾驶员。 他们提出有经验驾驶员的视觉模式有三个特征:1) 水平方向的大范围扫描； 2)远前方的注视； 3)多镜注视， 表明他们在积极地寻找大量的信 息。 在高速公路驾驶中， 新手驾驶员对 车道标志的采样频率很高， 而 经验丰富的驾驶员则看 得很远。 也就是说有经验的驾驶员显然使用外 围视觉来监测车道位置， 而新手驾驶员则使 用中央凹视觉(foveal  vision)。 不仅如此， 认知负荷(cognitive  load)同样会影响驾驶员 的驾驶表现， 尤其是对安全关键事件的检测能力； Ye  X等证实在自然驾驶环 境下， 拥挤会影 响认知和目标导向的行为。 当驾驶员 在驾驶过程中执行需要认知能力的任务时， 他们看镜 子和速度表的次数减少， 并且他们对道路的目光分布变得更加 集中。 新手驾驶员需要在驾 驶过程中学习识别物体和周边视觉的关系， 所以处理相同的知觉信息(尤其是在不熟悉的 场景下)， 新手驾驶员往往需要花费更多的时间， 很明显， 这些时间很大程度上取决于主体 正在执行的任务。 注视时间可以很好地衡量被注视区域的信息内容以及观看者在处理来自 该区域的信息时所使用的策略。 在驾驶中， 环境视觉支持车道保持， 焦点视觉对于事件检测 至关重要,即使是使用不同资源的任务， 如手机通话(听觉和 语言)和驾驶(视觉、 运动和空 间)， 也会争夺中央处理资源。 在另一项研究中， 老年人 的认知负荷倾向于削弱知识驱动的 注意力定向， 而年轻司机则不会。说　明　书 1/5 页 3 CN 115366890 A 3