专利名称：驾驶员个性化培训驾驶模拟设备和方法
技术领域：
本发明属于交通运输安全工程科学技术领域，涉及一种驾驶员个性化培训驾驶模拟设备和方法。
背景技术：
随着交通工具的快速发展，交通事故也日趋增多。交通安全问题已经是世界卫生组织及各国管理部门的重要研究课题，在研究中发现，约70％的事故是由驾驶员的原因引发的，驾驶员的安全素质是极其重要的影响因素，驾驶员的安全素质主要体现在驾驶员对复杂交通环境的适应程度，也即对可能面临的交通环境的突变应激心理和熟练规范的驾驶技术。现行的驾驶员培训还停留在初级的简单技能训练阶段，心理素质训练几乎缺如，培训规模小、质量参次不齐、效率低下。在国民整体素质尚未提高而全民汽车驾驶热潮即将来临的背景下，社会培训积压严重，驾驶员事故频频发生，这种低层次的汽车驾驶培训模式已经越来越不适应形势的需求。
发明内容
本发明的目的在于克服上面所述的缺点，提供一种驾驶员个性化培训驾驶模拟设备和方法，其目的在于帮助受训者快速学会在复杂交通环境中的行车应急能力和熟练地掌握交通工具的安全驾驶技能。
本发明的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备主要包括专用PC机、通信单元、数据预处理单元、显示单元、声音单元、仪表驱动单元、练习操作单元和数据采集单元。
所述的练习操作单元设有驾驶模拟操作部件，包括离合器、车门、点火器、方向机构，油门、脚刹车、离合器、方向盘、速度操纵杆、鸣号器、雨刮器、灯光、手刹车、倒车、强光灯、安全带以及确认按钮，并相应配置传感器以输出各操作部件的电信号；与练习操作单元相连的是数据采集单元，数据采集单元一般由传感器与其对应的输入模块组成，其中传感器中装有敏感元器件，并通过电缆与标准化的插接件和相对应的输入模块连接，外型制成的集成电路的输入模块插在控制界面”RTU”中；与数据采集单元相连的是数据预处理单元，数据预处理单元是以微控制器方式构成的，其结构包括一个计算模块，该模块包括一个CPU，至少一个程序存储器和三个数字信号处理器(DSP)，所述的数据预处理单元按照其执行程序将输入其中的过程数据处理过后再输出至显示单元、声音单元、仪表驱动单元和通信单元，所述的显示单元可以是电视机、显示器等显示视频信号或图像信号的装置，用以接取各种视频或图象信号；所述的声音单元的功能在于形成语音沟通以便接收模拟设备上的微机程序设定的培训语音提示，并且进行以下相应的处理模/数转换、预处理、输出数字化的声音信号等，使用的部件如话筒等；所述的仪表驱动单元在于接收预处理单元的数据流，并且显示受训者的驾驶培训的各个项目的指标；所述的通信单元为一般的输入输出接口电路，将数据预处理单元处理后的的数据流输入专用PC机，所述的专用PC机连接一个实时数据管理处理系统，所述的实时数据管理处理系统通过网络连接一个数据处理系统，其由一台连通的编码器和存储器构成，通过编码器读取受训者的本体数据信息并输送给数据管理处理系统。
本发明的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备定义了一种ORKM的算法，为了方便描述，首先引入“本体”的概念，本体是研究特定领域知识的对象分类、对象属性和对象间的关系，是关于领域概念以及概念间关系的集合，为领域知识的描述提供术语，根据本体在问题解决系统时所描述对象的不同，分为任务本体和领域本体两类，其中，任务本体主要负责提供问题的表示、问题输入的规定和假设、评价标准、问题解决的过程等方面的词汇，而领域本体是关于驾驶培训领域内的概念词汇系统，用于描述与该领域相关任务的内在问题的求解结构，为便于理解，我们可举例如下设D为领域Dom的概念化集合(概念化领域知识库)，则D＝{({E}，{R}|Ei∈Dom，i＝1，2，...，n，Rj∈Dom，j＝1，2.，，，m}其中E称为概念集合，R称为关系集合。
知识库中知识对象是基本的原语或结构化的模块，概念化领域知识库(记为D)是知识对象的集合。所有可能的知识对象的集合称为知识基(γ)。知识基可以被概念化表示为概念的集合(U)、常量集合(C)、函数集合(F)、关系集合(R)等。P描述对象之间的组合关系。
称S为知识结构，则有S＝{U，C，F，R，P}γ＝{Oi|0＜i＜n(Oi由结构S建立的对象集合)}D＝{Oj|0＜j＜m，m≤n}γ定义知识模块K为K＝{ξ，L，A}其中ξ包含本体概念化的概念、关系、函数等，它建立了表达语言的字母表。A表示语言L的原子集合，它是将概念化领域知识库D映射到语言L的结果，即A是用L表示D的语言集合。
本体知识结构Sl是如下表示的四元组Sl＝{U，A，V，P}其中，U称为知识对象的集合，A，V是知识模式，P是根据属性描述对象的函数，对任意的a∈A，u∈U有P(u，a)∈Va。属性集合A反映领域的属性，V反映领域属性的属性值，P反映领域概念(U)，关系(R)，函数(F)。
领域知识基γ是由结构Sl建立的对象的集合γ＝{Oi|0＜i＜n(Oi由结构Sl建立的对象集合)}本体是领域知识基γ的一个子集，是对客观世界的近似反映。记为γo，γo∈γ
另外，求解不同的问题需要不同的控制性知识。控制性知识有三个类型事件顺序、限制性条件、状态优先权，事件顺序规定了推理时事件出现的先后顺序。限制性条件是推理时必须满足的。状态优先权表明在推理时，优先考虑的状态。在ORKM中，控制性知识类可以用一个三元组描述(控制性知识名，控制性知识分类标志，分类描述指针)其中分类描述指针指向控制性知识的描述实体。
例如，事件顺序可以用一个规则操作符after表示after(当前事件，先前事件集)。用sequence方法模式来实现after谓词的功能。
Sequence(事件){//循环检查″先前事件集合″是否全部完成while(先前事件集″未检查完)if(当前指针指向的事件未完成)return失败返回；else当前指针指向下一个事件；执行″当前事件″return成功标志}限制性条件用与/或逻辑表达式描述，如条件1AND条件2OR条件3。使用meet规则操作符来检查推理过程中个体是否满足限制性条件。
Meet(个体){while(个体属性未抽取完)抽取个体属性；if(个体取值使得限制性表达式为假)return失败标志}
return成功标志}由于驾驶员的安全个性指标，即本体数据信息(见表1)与其驾驶行为(见表2)表现之间存在复杂的相关性，即同样的安全个性缺陷可表现为不同的不良驾驶行为；同样的驾驶行为也可以反映安全个性的不同方面，二者之间既相互联系，又具有一定的不确定性，根据这一特征，本发明的驾驶模拟设备采用ORKM算法的模糊模式判别，通过分析培训对象的驾驶行为表现，发现其在安全个性方面的缺陷，这种判别标准模型库可以反映驾驶员安全个性缺陷和驾驶员驾驶行为表现之间的关系。这里，我们把培训指标A1，A2，……An(n＝10)(见表3)定义为驾驶行为表现论域U上的n个模糊子集。其中U＝{u1，u2，u3，…um}(m＝21)，ui代表第i项驾驶行为表现，见下表所列。
A1，A2，……An即构成模糊判别方法的标准模型库。其中A1＝{u11，u12，u13，…u1m}A2＝{u21，u22，u23，…u2m}……………………..
A2＝{un1，un2，un3，…unm}n＝10，m＝21用列表形式表示如下
其中，uij的含义是，具有驾驶行为表现Bj的驾驶员属于Ai类安全个性缺陷的可能性(隶属度)为uij。
隶属度uij的确定常见的隶属度(隶属函数)确定方法有模糊统计法、相对比较法、专家咨询法等。我们在这里采用专家咨询法确定隶属度uij的取值，确定结果如下A1＝{0.8，0.8，1.0，0.0，0.6，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.3，0.0，0.0，0.0}A2＝{1.0，1.0，1.0，0.0，0.8，0.0，0.0，0.3，0.3，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.3，0.0，0.0，0.0}A3＝{0.4，0.4，0.0，0.0，0.5，0.0，0.0，0.6，0.6，0.7，0.7，0.7，0.5，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，1.0}A4＝{0.7，0.0，0.0，0.8，0.9，0.0，0.0，0.4，0.4，0.0，0.3，0.3，0.0，0.0，0.0，0.3，0.6，0.0，0.3，0.3，0.0}A5＝{0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.9，0.9，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.6，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0}A6＝{0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，1.0，1.0，0.6，0.6，0.6，0.5，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0}A7＝{0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.6，1.0，1.0，0.5，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0}A8＝{0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.5，0.5，0.5，1.0，1.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0}A9＝{0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，0.0，1.0，0.9，0.8，0.8，0.7，0.6，0.0}设待判别对象(培训对象)的参数为C＝{c1，c2，c3，c4，c5，…cm}(m＝21)，其中，cj定义为在一次模拟驾驶培训中，该对象第j种驾驶行为表现发生的次数。
我们把待判别对象对于第i项培训指标Ai的隶属度定义为uAi=Σj=1m(uij×cj)---(1)]]>由(1)式可计算出待判别对象相对于各项培训指标的隶属度。由于按(1)式计算出的隶属度值有可能出现大于1的情形，我们采用下式对其进行规一化处理uAi′=uAi/(Σi=1nuAi)---(2)]]>由此，驾驶员安全个性指标的判别结果是一个培训指标论域上的模糊集A＝{uA1’，uA2’，uA3’，uA4’，uA5’，uA6’，uA7’，uA8’，uA9’，uA10’}采用最大隶属度判别原则，若有uAi’＝max{uA1’，uA2’，uA3’，uA4’，uA5’，uA6’，uA7’，uA8’，uA9’，uA10’}则认为待判别对象相对隶属于Ai，也就是说，该培训对象在第i项培训指标方面存在缺陷，需要有针对性地进行强化培训。
模型验证本模型经学习样本3670人的验证，判定误差ε＝0.0001，评判结果一致率达91.6％。
数据采集单元用于采集驾驶员的本体数据信息，其包括任务本体和领域本体，用ORKM算法描述，具体参见表4。
在数据预处理单元的程序存储器中，存储有培训指标数据信息(见表5)。
本发明所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟方法的步骤为用户首先登录，该模拟培训设备将根据数据采集单元采集的关于受训者的生理因素数据，对其进行生理判别。对于生理指标不合格的人，说明此受训者不适于从事驾驶员工作，因此不再进入本培训系统。其次，对于生理指标合格者，数据预处理单元的计算模块根据其个体属性(年龄、性别、职业、文化水平等)进行个体分类，并将评估的数据传入程序存储器，在程序存储器中存储有驾驶员的培训指标数据信息，此时，第一数字信号处理器用于将ORKM算法加到数据采集单元输出的驾驶员本体数据信息流上；第二数字信号处理器用于控制性知识的ORKM算法，对所述的程序存储器中的ORKM培训指标数据信息与数据采集单元的驾驶员本体数据信息流进行伸缩处理和混合处理，以进行分析和评判的过程；第三数字信号处理器用于将ORKM算法加到分析后的数据流，并据此重新评价在训人员的安全个性状况，制定新的培训方案，所述的数据预处理单元按照其执行程序将输入其中的过程数据处理过后再输出至显示单元、声音单元、仪表驱动单元和通信单元，所述的显示单元用以接取各种视频或图象信号；所述的声音单元的功能在于形成语音沟通以便接收模拟设备上的微机程序设定的培训语音提示，并且进行以下相应的处理模/数转换、预处理、输出数字化的声音信号等，所述的仪表驱动单元在于接收预处理单元的数据流，并且显示受训者的驾驶培训的各个项目的指标；所述的通信单元为一般的输入输出接口电路，将数据预处理单元处理后的的数据流输入专用PC机，所述的专用PC机连接一个实时数据管理处理系统，所述的实时数据管理处理系统通过网络连接一个数据处理系统，其由一台连通的编码器和存储器构成，通过编码器读取受训者的本体数据信息并输送给数据管理处理系统这样，通过“培训-测试-评判”的多次循环，逐步提高受训人员的安全素质水平，直到所有的安全个性指标都达到合格。
本发明的优点在于不但能够帮助受训者尽快获得在复杂交通环境中的行车应急能力和熟练掌握交通工具安全驾驶的正确方法，而且可以缩短受训者的学习时间，提高驾驶培训的质量和受训者的学习效果。
下面参照附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明驾驶员个性化培训驾驶模拟设备的结构程序图；图2是本发明的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备的数据预处理单元的结构图；图3是本发明的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备的数据采集单元的结构图；图4是本发明驾驶员个性化培训驾驶模拟设备的工作流程原理图；具体实施方式
如图1所示，本发明的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备主要包括专用PC机、通信单元、数据预处理单元、显示单元、声音单元、仪表驱动单元、练习操作单元和数据采集单元。
所述的练习操作单元设有驾驶模拟操作部件，包括离合器、车门、点火器、方向机构，油门、脚刹车、离合器、方向盘、速度操纵杆、鸣号器、雨刮器、灯光、手刹车、倒车、强光灯、安全带以及确认按钮，并相应配置传感器以输出各操作部件的电信号；与练习操作单元相连的是数据采集单元，数据采集单元一般由传感器与其对应的输入模块组成，其中传感器中装有敏感元器件，并通过电缆与标准化的插接件和相对应的输入模块连接，外型制成的集成电路的输入模块插在控制界面”RTU”中；与数据采集单元相连的是数据预处理单元，数据预处理单元是以微控制器方式构成的，其结构包括一个计算模块，该模块包括一个CPU，至少一个程序存储器和三个数字信号处理器(DSP)，所述的数据预处理单元按照其执行程序将输入其中的过程数据处理过后再输出至显示单元、声音单元、仪表驱动单元和通信单元，所述的显示单元可以是电视机、显示器等显示视频信号或图像信号的装置，用以接取各种视频或图象信号；所述的声音单元的功能在于形成语音沟通以便接收模拟设备上的微机程序设定的培训语音提示，并且进行以下相应的处理模/数转换、预处理、输出数字化的声音信号等，使用的部件如话筒等；所述的仪表驱动单元在于数据接收预处理单元的数据流，并且显示受训者的驾驶培训的各个项目的指标；所述的通信单元为一般的输入输出接口电路，将数据预处理单元处理后的的数据流输入专用PC机，所述的专用PC机连接一个实时数据管理处理系统，所述的实时数据管理处理系统通过网络连接一个数据处理系统，其由一台连通的编码器和存储器构成，通过编码器读取受训者的本体数据信息并输送给数据管理处理系统。
图2所示的数据预处理单元31是以微控制器方式构成的，其结构包括一个计算模块32，该模块32包括一个CPU，至少一个程序存储器34和三个数字信号处理器(DSP)33、35、37。所述的数据预处理单元31按照其执行程序将输入其中的过程数据处理过后再输出。第一数字信号处理器33用于将ORKM算法加到数据采集单元输出的驾驶员本体数据信息流上；第二数字信号处理器35用于控制性知识的ORKM算法，对所述的程序存储器中中的ORKM培训指标数据信息与数据采集单元的驾驶员本体数据信息流进行伸缩处理和混合处理，以进行分析和评判的过程；第三数字信号处理器37用于将ORKM算法加到分析后的数据流，并据此重新评价在训人员的安全个性状况，制定新的培训方案。
图3所示的数据采集单元一般由传感器43与其对应的输入模块46组成，其中在传感器43的内部装有敏感元器件41和信号调整电路42，并通过电缆45与标准化的插接件44和相对应的输入模块46连接，数据采集单元用于采集驾驶员的本体数据信息，其包括任务本体和领域本体，用ORKM算法描述具体参见表1。
图4是本发明驾驶员个性化培训驾驶模拟设备的工作流程原理图；本发明所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟方法的步骤为用户首先登录，该模拟培训设备将根据数据采集单元采集的关于受训者的生理因素数据，对其进行生理判别。对于生理指标不合格的人，说明此受训者不适于从事驾驶员工作，因此不再进入本培训系统。其次，对于生理指标合格者，数据预处理单元的计算模块根据其个体属性(年龄、性别、职业、文化水平等)进行个体分类，并将评估的数据传入程序存储器，在程序存储器中存储有驾驶员的培训指标数据信息，此时，第一数字信号处理器用于将ORKM算法加到数据采集单元输出的驾驶员本体数据信息流上；第二数字信号处理器用于控制性知识的ORKM算法，对所述的程序存储器中的ORKM培训指标数据信息与数据采集单元的驾驶员本体数据信息流进行伸缩处理和混合处理，以进行分析和评判的过程；第三数字信号处理器用于将ORKM算法加到分析后的数据流，并据此重新评价在训人员的安全个性状况，制定新的培训方案，所述的数据预处理单元按照其执行程序将输入其中的过程数据处理过后再输出至显示单元、声音单元、仪表驱动单元和通信单元，所述的显示单元用以接取各种视频或图象信号；所述的声音单元的功能在于形成语音沟通以便接收模拟设备上的微机程序设定的培训语音提示，并且进行以下相应的处理模/数转换、预处理、输出数字化的声音信号等，所述的仪表驱动单元在于接收预处理单元的数据流，并且显示受训者的驾驶培训的各个项目的指标；所述的通信单元为一般的输入输出接口电路，将数据预处理单元处理后的的数据流输入专用PC机，所述的专用PC机连接一个实时数据管理处理系统，所述的实时数据管理处理系统通过网络连接一个数据处理系统，其由一台连通的编码器和存储器构成，通过编码器读取受训者的本体数据信息并输送给数据管理处理系统。这样，通过“培训-测试-评判”的多次循环，逐步提高受训人员的安全素质水平，直到所有的安全个性指标都达到合格。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干变型和改进，这些也应视为属于本发明的保护范围。
实施例32 漱口水将1mmol没食子酸和1mmol谷氨酸钠加入50mL 0.05M的碳酸钠溶液(pH11.2)的反应釜内部。整个物质在能和空气接触的条件下在25℃下搅拌3小时。然后，所述反应液体冻干，并静置获得除臭剂组合物粉末。混合以下配方的组分，以普通方式制得漱口水。
表23.漱口水的组成
由4g大蒜和1L的水制备大蒜提取物。将10毫升所得大蒜提取物溶液注入50mL的瓶子中，并进一步加入1mL的上述漱口水，然后混合。接着，所述整个物质在34℃下振荡3分钟。通过5位成员按照以下评价标准对所得混合物进行感觉评价。所述结果显示为五位成员所给出分数的平均值。结果如表24所示。
1点)没有感觉到大蒜气味2点)稍微感觉到大蒜气味3点)感觉到一些大蒜气味4点)明显稍微感觉到大蒜气味5点)强烈感觉到大蒜气味6点)非常强烈地感觉到大蒜气味表2驾驶员的驾驶行为表现
表3驾驶员培训指标
表4驾驶员培训系统任务本体和领域本体1(|训练教材 14P+问题问题27P+解答解答2d*@n主流主流 15P+出题意图出题意图28P+理解能力理解能力3d*@n支流支流|) 16P+对象范围业务流程/学习项目|) 29P+干劲干劲4(|主流 17(|支流 30P+记忆力记忆力|)5P+意图意图属性值 18P+对象范围业务流程/学习项目 31(|汽车部件6P+教授内容意图属性值 19P*@N教授行为教授行为 32P+连接部件部件7P+提问序列提问系列 20P*@N行为的控制行为的控制|)33P+部件操作操作8P+对应路径路径 21(|行为控制 34P+部件参数参数集|)9P+对象事故事故|) 22P+对应的教授行为教授行为 35(|驾驶课程10(|提问系列23P*@N+条件条件 36P+课程名称原子类型11P+对应路径路径 24P+控制控制方式|) 37P+课程目的原子类型12S+提问提问|)25(|条件 38P+课程前提条件条件13(|提问26P+状态正/误、有/无、高/低、是/否 39P+课程级别级别|)注记[d]表示DIVISION-OF的关系；[A+]表示ATTRIBUTE-OF关系；[P+]表示PART-OF关系；p*@n+表示复数的情况；[S+]表示SEQUENCY-OF关系；(|表示类定义的开始；|)表示类定义的终止。
表5驾驶技能培训指标
权利要求
1.一种驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于该模拟设备包括专用PC机、通信单元、数据预处理单元、显示单元、声音单元、仪表驱动单元、练习操作单元和数据采集单元。
2.如权利要求1所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于所述的练习操作单元设有驾驶模拟操作部件，包括离合器、车门、点火器、方向机构，油门、脚刹车、离合器、方向盘、速度操纵杆、鸣号器、雨刮器、灯光、手刹车、倒车、强光灯、安全带以及确认按钮，并相应配置传感器以输出各操作部件的电信号。
3.如权利要求2所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于与练习操作单元相连的是数据采集单元，数据采集单元一般由传感器与其对应的输入模块组成，其中传感器中装有敏感元器件，并通过电缆与标准化的插接件和相对应的输入模块连接，外型制成的集成电路的输入模块插在控制界面”RTU”中。
4.如权利要求3所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于与数据采集单元相连的是数据预处理单元，数据预处理单元是以微控制器方式构成的，其结构包括一个计算模块，该模块包括一个CPU，至少一个程序存储器和三个数字信号处理器。
5.如权利要求4所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于所述的显示单元可以是电视机、显示器等显示视频信号或图像信号的装置，用以接取各种视频或图象信号。
6.如权利要求5所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于所述的声音单元的功能在于形成语音沟通以便接收模拟设备上的微机程序设定的培训语音提示，并且进行以下相应的处理模/数转换、预处理、输出数字化的声音信号等，使用的部件如话筒等。
7.如权利要求6所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于所述的仪表驱动单元在于数据接收预处理单元的数据流，并且显示受训者的驾驶培训的各个项目的指标。
8.如权利要求7所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于所述的通信单元为一般的输入输出接口电路，将数据预处理单元处理后的的数据流输入专用PC机。
9.如权利要求8所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备，其特征在于所述的专用PC机连接一个实时数据管理处理系统，所述的实时数据管理处理系统通过网络连接一个数据处理系统，其由一台连通的编码器和存储器构成，通过编码器读取受训者的本体数据信息并输送给数据管理处理系统。
10.一种根据权利要求9所述的驾驶员个性化培训驾驶模拟设备的方法，其特征在于该方法定义了一种ORKM的算法，所述的驾驶模拟的方法为用户首先登录，该模拟培训设备将根据数据采集单元采集的关于受训者的生理因素数据，对其进行生理判别，对于生理指标不合格者，不再使其进入，其次，对于生理指标合格者，数据预处理单元的计算模块根据其个体属性进行个体分类，并将评估的数据传入程序存储器，在程序存储器中存储有驾驶员的培训指标数据信息，此时，第一数字信号处理器用于将ORKM算法加到数据采集单元输出的驾驶员本体数据信息流上；第二数字信号处理器用于控制性知识的ORKM算法，对所述的程序存储器中的ORKM培训指标数据信息与数据采集单元的驾驶员本体数据信息流进行伸缩处理和混合处理，以进行分析和评判的过程；第三数字信号处理器用于将ORKM算法加到分析后的数据流，并据此重新评价在训人员的安全个性状况，制定新的培训方案，所述的数据预处理单元按照其执行程序将输入其中的过程数据处理过后再输出至显示单元、声音单元、仪表驱动单元和通信单元，所述的显示单元用以接取各种视频或图象信号；所述的声音单元的功能在于形成语音沟通以便接收模拟设备上的微机程序设定的培训语音提示，并且进行以下相应的处理模/数转换、预处理、输出数字化的声音信号等，所述的仪表驱动单元在于接收预处理单元的数据流，并且显示受训者的驾驶培训的各个项目的指标；所述的通信单元为一般的输入输出接口电路，将数据预处理单元处理后的的数据流输入专用PC机，所述的专用PC机连接一个实时数据管理处理系统，所述的实时数据管理处理系统通过网络连接一个数据处理系统，其由一台连通的编码器和存储器构成，通过编码器读取受训者的本体数据信息并输送给数据管理处理系统。
全文摘要
一种驾驶员个性化培训驾驶模拟设备及其方法，该设备主要包括专用PC机、通信单元、数据预处理单元、显示单元、声音单元、仪表驱动单元、练习操作单元和数据采集单元，利用该设备的模拟方法来对驾驶者培训，不但能够帮助受训者尽快获得在复杂交通环境中的行车应急能力和熟练掌握交通工具安全驾驶的正确方法，而且可以缩短受训者的学习时间，提高驾驶培训的质量和受训者的学习效果。
文档编号G09B9/052GK1731470SQ2005100768
公开日2006年2月8日 申请日期2005年6月17日 优先权日2005年6月17日
发明者金会庆 申请人:安徽三联事故预防研究所, 上海申磬产业有限公司