协调通知到车辆驾驶员的递送以减少注意力分散的制作方法

各种实施方案总体涉及汽车，并且更具体地涉及协调通知到车辆驾驶员的递送以减少注意力分散。

背景技术：

现代车辆通常包括多个装置，车辆的乘员可以与之交互以执行各种功能。例如但不限于，车辆可包括交互式导航系统，车辆乘员可利用所述交互式导航系统获得驾驶指令。此类系统可以是基于显示器的(中控台显示器、显示器组、抬头显示器(hud))，并且具有其他部件(触觉、远程触觉、诸如变形旋转旋钮和变形方向盘的变形控制器)。车辆还可包括交互式立体声系统，车辆乘员可利用所述系统播放音乐。此外，车辆的乘员可将便携式和可穿戴的交互式装置携带进车辆中。例如但不限于，车辆乘员可携带移动电话、平板电脑、便携式视频游戏控制器、智能电话、头戴式显示装置(用于通知和增强现实内容)、智能眼镜以及乘员可与之进行交互的其他装置。

这些不同装置中的每一个可被配置来生成可能需要来自车辆乘员的交互作用或以其他方式使这些乘员转移注意力的通知。例如但不限于，上文提及的移动电话可以响铃，从而指示应该接听来电。可替代地，上述交互式导航系统可生成指示需要对驾驶路线进行选择的视觉和/或听觉通知。总体而言，与车辆整合或携带进车辆的任何交互式装置可在任何给定时间产生一种或多种类型的通知。这些通知给车辆的驾驶员带来了具体的问题。

尤其是，这种通知会分散车辆驾驶员的注意力并且可能导致驾驶员将注意力从驾驶转移开。例如但不限于，如果车辆内的移动电话响铃，则可能迫使驾驶员将注意力从驾驶转移开以便接听电话。当多个装置同时生成通知时，此问题会更加严重。例如但不限于，如果驾驶员的移动电话在导航系统请求选择路线的同时响铃，那么驾驶员可能会因输入而不知所措，然后对驾驶投入的注意力不足。如果一个或多个装置在驾驶员需要将注意力高度集中在驾驶行为上的时间段期间生成通知，则上述问题也可能恶化。例如但不限于，如果驾驶员的平板电脑在驾驶员试图并入到车流中时生成通知，则由于所述使人分心的通知，驾驶员可能无法安全地协调并入操作。诸如此类的情况极其成问题，因为分心驾驶被认为是车辆事故的主要原因之一。

如前面所述，用于减轻与车辆内的装置通知相关联的注意力分散的更有效技术将是有用的。

技术实现要素：

一个或多个实施方案阐述了一种用于向车辆的驾驶员传输通知的计算机实现的方法，包括：基于传感器数据来确定所述驾驶员的第一心理负荷；确定所述驾驶员的与第一通知相关联的第二心理负荷；基于所述第一心理负荷和所述第二心理负荷来确定将超过心理负荷阈值；修改所述第一通知的至少一个特性以生成修改的通知；以及将所述修改的通知传输到一个或多个输出装置，其中所述一个或多个输出装置在所述车辆内输出所述修改的通知。

上述方法中的一个优点在于车辆驾驶员可保持足够的认知和心理资源以安全地操作车辆。因此，本文所述的技术代表与不协调通知的递送的常规系统相比的技术的进步。

附图说明

为了能够详细地理解上述特征的方式，可通过参考某些实施方案获得上文简要概述的各种实施方案的更具体的描述，其中的一些在附图中示出。然而，应注意，附图仅示出典型的实施方案，并且因此不应视为限制其范围，因为设想的实施方案可容许其他同等有效的实施方案。

图1示出被配置来实现各种实施方案的一个或多个方面的通知控制系统。

图2a至图2c示出根据各种实施方案的描绘响应于心理负荷可如何调节(throttled)装置通知的各种曲线图；

图3是根据各种实施方案的对图1的计算装置的更详细图解；

图4是根据各种实施方案的对图3的调节应用的更详细图解；

图5a至图5c示出根据各种实施方案的图1的通知控制系统可如何协调多个通知到车辆驾驶员的递送的实例；并且

图6a至图6c示出根据各种实施方案的图1的通知控制系统可如何在感觉形态之间对通知进行转码的实例；并且

图7a至图7b示出根据各种实施方案的用于协调多个通知到车辆驾驶员的递送的方法步骤的流程图。

具体实施方式

在以下描述中，阐述了许多具体细节以提供对各种实施方案的更透彻的理解。然而，对本领域技术人员显而易见的是，可在没有这些特定细节中的一个或多个的情况下实践各种实施方案。

如上所述，车辆内的装置能够在不可预测的时间生成通知，从而导致车辆驾驶员可能分心的情况。当多个通知同时到达时和/或当一个或多个通知在驾驶员需要将注意力高度集中在驾驶行为上的时间段期间到达时，这种情况尤其成问题。总体而言，因为车载装置不可预测地且独立于环境而生成通知，所以这些装置可能使车辆驾驶员和/或车辆乘员分心。

为了解决这些问题，本发明的实施方案包括通知控制系统(ncs)，所述通知控制系统被配置来协调从一组装置发出的通知到车辆驾驶员的递送。ncs对驻留在车辆中的所有交互式装置进行注册并使得这些装置遵从由ncs生成的具体指示。ncs对驾驶员的认知和情绪负荷进行分析和预测，并且还估计可能由任何传入通知引起的对驾驶员的认知和情绪影响。然后，ncs以避免压倒驾驶员认知和/或情感能力的方式协调通知到驾驶员的递送。ncs可取消通知、延迟通知的递送和/或将通知转码到与不同感觉形态相关联的其他介质中。ncs可基于驾驶员的认知和情绪状态和/或基于当前和预测的驾驶环境来实时地执行这些操作。

上述方法中的一个优点在于可以为车辆驾驶员提供足够的认知和心理资源以安全地操作车辆。因为ncs基于驾驶员状态并且还有驾驶环境来协调通知的递送，所以ncs避免了装置通知导致驾驶员不安全地将注意力从驾驶转移开的情况。因此，本文所述的技术代表与不协调通知的递送的常规系统相比的技术的进步。

系统概述

图1示出被配置来实现各种实施方案的一个或多个方面的通知控制系统。如图所示，通知控制系统(ncs)100包括计算装置110和传感器阵列120。计算装置110被配置为与驻留在车辆140内的各种交互式装置130耦接。车辆140运输乘员，所述乘员包括驾驶员150和乘客160。车辆140可包括汽车、卡车、建筑机械和/或重型机械、机械脚踏车、船、潜水艇、喷气式滑艇、雪地汽车、飞机、宇宙飞船、外骨骼和动力装载机等等。传感器120被配置来测量反映驾驶员150的多个不同生理属性的数据。

计算装置110实现发现过程以建立与交互式装置130的通信并且假设控制这些装置何时以及如何向驾驶员150输出通知。计算装置110还处理通过传感器120采集的数据以确定驾驶员150在任何给定时间的认知和/或情绪负荷。然后，计算装置110对待调度以供递送的通知进行分析并估计这些通知对驾驶员150的认知和/或情绪影响。最后，计算装置110协调通知到驾驶员150的递送以避免导致驾驶员150的过度心理负荷，如下文结合图2a至图2c更详细地描述。

图2a至图2c示出根据各种实施方案的描绘响应于心理负荷可如何调节装置通知的各种曲线图。如这些图中的每个图所示，曲线图200包括负荷轴线210和影响轴线220。负荷轴线210对应于驾驶员150在任何给定时间的心理负荷。影响轴线220对应于驾驶员可能响应于给定通知而经历的预测的附加的认知/情绪负荷。总体而言，在本公开的上下文中，术语“影响”是指由驾驶员150接收的感觉输入引起的附加心理负荷。曲线230指示作为驾驶员150的心理负荷的函数的输出给驾驶员150的给定通知的最大允许影响。

如图2a所示，曲线图200(a)包括针对负荷轴线210和影响轴线220绘制的曲线230(a)。根据曲线230(a)，当心理负荷较低时(如在区域242中)，可以向驾驶员150输出较高影响通知。相反地，当心理负荷较高时(如在区域244中)，可仅向驾驶员150输出较低影响通知。区域242可对应于不需要来自驾驶员150的高度注意的驾驶环境。例如但不限于，区域242可对应于沿着几乎没有交通的笔直乡村道路驾驶。另一方面，区域244可对应于确实需要来自驾驶员150的高度注意的驾驶环境。例如但不限于，区域244可对应于在办公室漫长的一天之后在高峰时段的繁忙交通中驾驶。根据曲线图200(a)，可将具有较高影响水平的通知输出给驾驶员150直到驾驶员150的心理负荷达到阈值240，在此之后可仅输出较低影响通知。图2b至图2c示出能够调节通知的其他方式。

如图2b所示，曲线图200(b)包括针对负荷轴线210和影响轴线220绘制的曲线230(b)。根据曲线230(b)，随着驾驶员150的心理负荷增加，可输出给驾驶员150的通知的最大影响水平逐渐降低。利用这种方法，待输出给驾驶员150的任何通知的最大影响水平大约地和/或间接地与驾驶员150的当前心理负荷成比例。

如图2c所示，曲线图200(c)包括针对负荷轴线210和影响轴线220绘制的曲线230(c)。曲线230(c)包括对应于低、中和高心理负荷的区域252、262和272。曲线230(c)也可还包括其他区域。当驾驶员150的心理负荷落在任何给定区域内时，只有具有小于或等于对应的最大影响水平的通知才能向驾驶员150输出。

大体地参见图2a至图2c，ncs100可缓冲具有超过当前最大影响的预测影响的通知以供稍后递送。另外或可替代地，ncs100可以将那些通知转码到使驾驶员150更少地分心的不同递送机制中。下文结合图5a至图6c更详细地描述这些具体技术。

利用上述方法，ncs100以避免消耗来自驾驶员150的过度注意的方式协调通过交互式装置130通知的输出。因此，ncs100可避免驾驶员150被传入装置通知从驾驶中分心的情况。下文结合图3至图4更详细地描述被配置来实现上述技术的各种硬件和软件。

硬件概述

图3是根据各种实施方案的对图1的计算装置的更详细图解。如图所示，计算装置110包括处理器300、输入/输出(i/o)装置310和存储器320，并且耦接到传感器阵列120和交互式装置130。

处理器300包括被配置来处理数据并执行软件应用的任何技术上可行的硬件单元组。例如但不限于，处理器300可包括中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)和专用集成电路(asic)中的一者或多者。i/o装置310包括被配置来执行输入和/或输出操作的任何技术上可行的装置组，所述装置组包括(例如但不限于)：显示装置、键盘、鼠标、触摸屏、扬声器、触觉致动器、空中触觉转换器和变形接口等等。存储器320包括例如被配置来存储数据和软件应用的任何技术上可行的存储介质组，诸如硬盘、随机存取存储器(ram)模块和只读存储器(rom)。存储器320包括调节应用322和数据库324。调节应用322包括程序代码，所述程序代码在由处理器300执行时对由传感器阵列120捕获的数据进行分析以确定驾驶员150在任何给定时间的心理负荷。

传感器阵列120可包括瞳孔传感器、心率传感器、呼吸速率传感器、皮肤电反应传感器、被配置用于面部识别的光学装置、神经活动传感器、音频传感器、肌肉收缩传感器、眼睛注视检测器、语音分析仪、手势传感器、雷达传感器、热传感器以及被配置来测量人的任何属性的任何其他的技术上可行类型的传感器。传感器阵列120还可包括手势检测器、触摸检测器、用于测量车辆140的动态的运动和/或动态传感器、用于确定车辆140的机械状态的状态传感器，以及用于检测车辆140的内部和外部的环境状况的环境传感器。传感器阵列120还可包括被配置来从可提供天气、交通和路况数据以及其他类型的数据的第三方服务采集信息的装置。传感器阵列120还可包括被配置来收集与车辆140周围的环境相关联的信息(包括地理定位传感器、范围传感器、日光传感器等)的面向外的传感器。

基于通过传感器阵列120捕获的数据，调节应用322确定驾驶员150的当前认知和/或情绪负荷。调节应用322还可基于环境数据(诸如驾驶状况、天气状况、路况以及其他实例但不限于)来预测驾驶员150在任何未来时间的认知/情绪负荷。调节应用322还发现并注册交互式装置130并假设通过这些装置对通知输出进行控制。调节应用322可实现驾驶员150的认知和/或情绪模型以便预测给定通知对驾驶员150的认知和/或情绪影响。然后，调节应用322协调通知到驾驶员150的递送以防止驾驶员150的认知和/或情绪负荷超过最大水平。下文结合图4更详细地描述负责执行这些操作的在调节应用322内的各种模块。

软件概述

图4是根据各种实施方案的对图3的调节应用的更详细图解。如图所示，调节应用322包括负荷分析和预测引擎400、影响建模和估计引擎410、优先级排序引擎420和调度引擎430。

负荷分析和预测引擎400包括认知负荷模块402和情绪负荷模块404。认知负荷模块402对从传感器阵列120捕获的数据进行分析以确定驾驶员150的认知负荷。认知负荷模块402可包括基于驾驶员150对各种类型的事件的认知反应而更新的驾驶员150的机器学习(ml)模型，所述各种类型的事件包括例如但不限于由交互式装置130生成的通知以及各种与驾驶相关的事件。ml模型初始可包括基于对其他车辆的多个其他驾驶员的反应进行分析而生成的基线模型。所述基线模型可随时间推移被微调以更好地逼近基于传感器数据的驾驶员150的认知负荷。

情绪负荷模块404对由传感器阵列120捕获的数据进行分析以确定驾驶员150的情绪负荷。类似于认知负荷模块402，情绪负荷模块404可包括基于驾驶员152对各种类型的事件的情绪反应而更新的驾驶员150的ml模型，所述各种类型的事件包括例如但不限于通知和其他事件。所述ml模型初始可包括基于对其他驾驶员的情绪反应进行分析而生成的基线模型。基线模型可随时间推移被微调以更好地逼近考虑到各种传感器读数的驾驶员150的情绪负荷。负荷分析和预测引擎400对所确定的驾驶员150的认知负荷和情绪负荷进行合成以生成组合负荷度量，在本文称为“心理负荷”或简称为“负荷”。负荷分析和延伸部400将此负荷度量输出到调度引擎430。

平行于负荷分析和预测引擎400的操作，影响建模和估计引擎410对与交互式装置130相关联的通知进行分析，以便估计那些通知对驾驶员150的认知和/或情绪影响。影响建模和估计引擎410包括认知影响模块412和情绪影响模块414。认知影响模块412被配置来预测任何给定通知对驾驶员150的认知影响。认知影响模块412可包括驾驶员150的ml模型，在一些实施方案中，所述ml模型源于认知负荷模块402中所包括的ml模型并以类似的方式训练。相似地，情绪影响模块414被配置来预测任何给定通知对驾驶员150的情绪影响。情绪影响模块414可包括驾驶员150的ml模型，在一些实施方案中，所述ml模型源于情绪负荷模块404中所包括的ml模型并以类似的方式训练。影响建模和估计引擎410对任何给定通知对驾驶员150的预测的认知和情绪影响进行合成以生成影响度量。影响建模和估计引擎410将此影响度量输出到调度引擎430。

平行于上述引擎，优先级排序引擎420使用一组源加权422来对接收到的通知进行分析。每个源加权422指示与可从其接收通知的特定源相关联的优先级。例如但不限于，给定源加权422可指示从驾驶员150的配偶接收到的电子邮件消息应该优先于从驾驶员150的老板接收到的电子邮件消息。又如但不限于，给定源加权422可指示与驾驶相关联的车辆通知应优先于所有其他通知。优先级排序引擎420将优先级分配给不同的通知，并将这些优先级输出到调度引擎430。

调度引擎430对驾驶员150的当前负荷、接收到的通知对驾驶员150的预测影响以及分配给那些通知的优先级进行分析，然后以避免导致驾驶员150的认知和/或情绪负荷超过最大水平的方式协调通知到驾驶员150的递送。例如但不限于，调度引擎430可识别出驾驶员150的负荷升高，然后确定应该延迟给定通知，因为所述通知可能潜在地导致驾驶员的负荷超过最大水平。此外，调度引擎430可实现转码模块432以将高优先级通知转码到允许向驾驶员150更直接的递送的不同介质中。例如但不限于，调度引擎430可识别出从驾驶员的配偶接收到文本消息。然后，调度引擎430可确定尽管驾驶员150在视觉上参与驾驶，但是文本消息可被转码成语音并且以听觉方式递送给驾驶员150而不会导致对驾驶员150的任何视觉注意力分散。图5a至图6c示出调度引擎430如何对通知进行调度以供递送的更详细实例。

示例性通知的协调

图5a至图5c示出根据各种实施方案的图1的通知控制系统如何协调多个通知到车辆驾驶员的递送的实例。

如图5a所示，曲线图500(a)包括时间轴线510和负荷轴线520。函数l(t)530是针对时间轴线510和负荷轴线520绘制的。l(t)530表示随时间推移驾驶员150的负荷。l(t)530的一部分是基于根据传感器读数计算的实时、当前的负荷确定的。l(t)530的另一部分是基于环境信息(包括交通数据、驾驶数据、天气信息、路况等)估计的。例如但不限于，l(t)530的峰值532对应于预测的车道变换。大体上，l(t)530表示驾驶员150在以当前时间开始的时间窗口内的负荷。此外，最大负荷522表示驾驶员150在任何时间应经历的最大允许负荷。如下所述，ncs100协调通知到驾驶员150的递送以使得驾驶员负荷保持低于最大负荷522。

如图5b所示，曲线图500(b)包括输入轴线540和影响轴线550。通知542和通知544沿输入轴线540显示。这些通知可通过交互式装置130接收，然后发送至ncs100以便递送给驾驶员150。通知542对应于病毒介质剪辑，而通知544对应于来自驾驶员150的配偶的文本消息。ncs100对这些通知进行分析并确定通知542将可能对驾驶员150的负荷具有较高影响并因此可能令人分心。ncs100还确定通知544可能对驾驶员150具有较低影响并因此令人少分心。ncs100通常使用上文结合图4讨论的各种模型进行这些预测。此外，ncs100还使用上文结合图4描述的技术来基于这些通知源确定通知544具有比通知542更高的优先级。基于与不同通知相关联的优先级和估计影响，ncs100以不会导致驾驶员150的负荷超过最大负荷522的方式对那些通知进行调度以便递送给驾驶员150。

如图5c所示，ncs100在时间t1处对通知544进行调度以便递送给驾驶员150并且在时间t2处对通知542进行调度以便递送给驾驶员150。这两个通知都使驾驶员150的负荷增加。然而，通知544仅增加少量负荷，通知542增加大量负荷，并且随时间推移，两种通知都不会导致驾驶员150的负荷超过最大负荷522。此外，因为ncs100跨时间分配通知的递送，所以驾驶员150可单独处理这些通知，因此可能不会变得过载。ncs100还在避免超过驾驶员150的最大负荷的同时将通知转码到不同介质中以加快某些通知的递送，如下文结合图6a至图6c更详细地描述。

图6a至图6c示出根据各种实施方案的图1的通知控制系统如何在感觉形态之间对通知进行转码的实例。如图6a所示，曲线图600(a)包括时间轴线610和负荷轴线620。两个函数630是针对时间轴线610和负荷轴线620绘制的。lopt(t)630(0)表示由光学输入引起的随时间推移的驾驶员150的负荷，所述光学输入可包括落在人类视觉范围内的视觉输入以及其他光学传输。laud(t)630(1)表示由听觉输入引起的随时间推移的驾驶员150的负荷。通过ncs100可通过以下方式来确定lopt(t)630(0)和laud(t)630(1)：对与驾驶员150相关联的传感器数据进行分析、对与车辆140相关联的信息进行分析以及对与驾驶相关的环境信息进行分析等等。例如但不限于，ncs100可对驾驶信息进行实时分析并确定驾驶员150当前处于繁忙交通导航之中。如图所示，繁忙的交通在峰值632处开始。然后，ncs100可计算lopt(t)630(0)以指示驾驶员150的光学负荷升高。又如但不限于，ncs100可对传感器数据进行分析，从而指示车辆140的内舱是相对安静的。然后，ncs100可计算laud(t)630(1)以指示驾驶员150的听觉负荷是最小的(如图所示)。驾驶员150在任何给定时间的总负荷可从与每个不同的感觉形态相关联的各个负荷导出。基于以上述方式计算的lopt(t)630(0)和laud(t)630(1)的实时估计和预测，ncs100在感觉形态之间对通知进行转码以防止驾驶员150的总负荷超过最大负荷622。

如图6b所示，曲线图600(b)包括输入轴线640和影响轴线650。通知642和通知644沿输入轴线640显示。这些通知可通过交互式装置130接收，然后发送至ncs100以便递送给驾驶员150。通知642对应于由驾驶员150的老板发送的电子邮件，而通知644对应于体育赛事的最终得分的指示(潜在地通过体育应用接收)。ncs100对这些通知的内容进行分析，然后估计对驾驶员150的预测影响。这样做时，ncs100确定这些通知中的每一个包括光学内容，并且因此可能要求驾驶员150执行升高的光学处理水平。ncs100还对通知642和644进行优先级排序，并且确定通知642是低优先级并且可被延迟，而通知644是更高优先级并且应该被迅速递送。然而，因为驾驶员150的光学负荷已经升高，所以ncs100确定通知642不能以光学方式递送给驾驶员150，而是应该转码成听觉格式。

如图6c所示，ncs100将通知644转码到(例如但不限于)诸如口头和/或口述文本的听觉介质中，然后对通知644进行调度以便在时间t3处递送给驾驶员150。因为通知644不要求驾驶员150执行光学处理，所以lopt(t)630(0)没有显著增加，并且因此驾驶员150的负荷不超过最大负荷622。laud(t)630(1)升高，但同样不会导致驾驶员150的负荷超过最大负荷622。ncs100还对通知642进行调度以便在时间t4处递送给驾驶员150。ncs100不需要将通知642转码成听觉格式，因为在时间t4处，lopt(t)630(0)充分降低从而使得驾驶员150可以节省光学处理资源。然而无论如何，ncs100可以可选地对通知642进行转码，以便允许lopt(t)630(0)降低至较低水平。尽管结合这些附图描述的实例仅涉及两种感觉形态，但是当对通知进行转码时，ncs100可在任何数量的感觉形态之间进行选择。

在一个实施方案中，如果所测量的驾驶员150的心理负荷开始增加超过预期或可接受的水平，则ncs100还可在递送期间对通知进行转码。此外，ncs100可对通知进行转码和汇总以便快速递送，然后稍后以原始感觉形态递送原始通知。

大体上参考图5a至图6c，ncs100协调通知的递送，潜在地在感觉形态之间对那些通知进行转码，以便对驾驶员150所处在的认知和/或情绪负荷进行控制并将所述负荷保持低于最大水平。重要的是，此方法减少了潜在的注意力分散，同时仍然允许驾驶员150接收通过通知递送的重要信息。尽管讨论了上述关于驾驶的技术，但是本领域的技术人员应理解，这些技术可应用于控制会妨碍任何人类活动的任何注意力分散源。

在一个实施方案中，ncs100对驾驶员150的行为进行分析，然后确定驾驶员150专注于驾驶的程度。如果专注的程度指示驾驶员150没有足够专注于驾驶，那么ncs100可取消所有通知并指导驾驶员150更加注意驾驶。如果专注的程度指示驾驶员150专注于驾驶但可以节省认知和/或情感资源，那么ncs100可以上述方式对通知进行调度。如果专注的程度指示驾驶员150专注于驾驶并且不能节省认知和/或情感资源，那么ncs100可如上所述将通知延迟或转码。以这种方式，ncs100有助于将驾驶员150的注意力水平保持在可促进安全驾驶的“最有效点(sweetspot)”内。

在另一实施方案中，ncs100依赖于基于云的数据来更新和/或生成用于预测驾驶员150响应于各种事件的认知和/或情绪负荷的机器学习模型。基于云的数据可包括导致一系列其他驾驶员的心理负荷的可预测增加的具体事件的指示。例如但不限于，ncs100可获取基于云的数据，所述基于云的数据指示特定的高速公路段包括一系列干扰的广告牌，然后预期当沿所述高速公路段行驶时，驾驶员150的心理负荷也将增加。

在又一个实施方案中，ncs100使用与用于向驾驶员150递送通知的方法不同的方法来协调通知到向车辆140内乘客的递送。例如但不限于，ncs100可确定乘客160据驾驶员150足够远以致应允许乘客160拥有的移动装置无限制地向乘客160递送通知。又如，ncs100可确定驾驶员150不能看到后座信息娱乐系统，并且因此不应限制发出光学通知。ncs100还可根据车辆140内的具体声音区递送通知。例如但不限于，ncs100可导致通知在驾驶员150听不到的声音区内输出，从而允许通知在不会使驾驶员150分心的情况下递送给车辆乘客。

示例性通知的协调

图7a至图7b示出根据各种实施方案的用于协调多个通知到车辆驾驶员的递送的方法步骤的流程图。尽管结合图1至图6的系统描述了方法步骤，但是本领域技术人员应理解，任何系统可以任何次序执行所述方法步骤。

如图所示，方法700开始于步骤702，其中ncs100对一组装置进行注册以供集中式管理。所述一组装置通常包括可生成各种类型的通知的交互式装置。在步骤704处，ncs100捕获与驾驶员150相关联的生理数据。在步骤706处，ncs100基于生理数据和当前驾驶情境来确定驾驶员在一定时间跨度内的心理负荷。ncs100可实现认知模型和/或情绪模型，以便估计驾驶员150在任何给定时间的认知和/或情绪负荷。ncs100还可响应于诸如预期交通、预测天气等的未来事件来对驾驶员150的预测认知和/或情绪负荷建模。

在步骤708处，驾驶员150接收由一个或多个注册装置生成的一个或多个通知。在步骤710处，ncs100估计每个接收到的通知对驾驶员的心理影响。这样做时，ncs100可以针对驾驶员150的认知和/或情绪模型对每个通知进行测试。在步骤712处，ncs100基于优先级配置来对通知进行优先级排序。优先级配置可指示与通知的不同源相关联的权重或者与具体类型的内容相关联的优先级等等。在步骤714处，ncs100识别应该被转码至不同感觉形态的至少一个通知。所识别的通知可以是(例如但不限于)不能以原始形式递送给驾驶员150的高优先级通知，因为驾驶员150已经参与了驾驶任务。在步骤716处，ncs100将所识别的通知转码成另一种感觉形态，其中驾驶员150可以节省认知和/或情感资源。在步骤718处，ncs100跨多个感觉形态协调通知到驾驶员150的递送而不会导致驾驶员的心理负荷超过最大负荷。

在步骤720处，ncs100响应于所递送的通知来捕获与驾驶员150相关联的生理数据。在步骤722处，ncs100响应于每个通知来确定驾驶员的心理负荷。最后在步骤724处，ncs100基于在步骤710处计算的估计的心理影响来更新驾驶员150的认知和/或情绪模型。以这种方式，ncs100不断提高可以预测驾驶员150的认知和/或情绪影响的准确度。

总之，通知控制系统(ncs)被配置来协调从一组装置发出的通知到车辆的驾驶员的递送。ncs对驻留在车辆中的所有交互式装置进行注册并使得这些装置遵从由ncs生成的具体指示。ncs对驾驶员的认知和情绪负荷进行分析和预测，并且还估计可能由任何传入通知引起的对驾驶员的认知和情绪影响。然后，ncs以避免压倒驾驶员认知和/或情感能力的方式协调通知到驾驶员的递送。ncs可取消通知、延迟通知的递送和/或将通知转码到与不同感觉形态相关联的其他介质中。ncs基于驾驶员的认知和/或情绪状态和/或基于当前和预测的驾驶环境来实时地执行这些操作。

上述方法中的一个优点在于车辆驾驶员可保持足够的认知和心理资源以安全地操作车辆。因为ncs基于驾驶员状态并且还有驾驶环境来协调通知的递送，所以ncs避免了装置通知导致驾驶员不安全地将注意力从驾驶转移开的情况。因此，本文所述的技术代表与不协调通知的递送的常规系统相比的技术的进步。

1.一些实施方案包括一种用于向车辆的驾驶员传输通知的计算机实现的方法，所述方法包括：基于传感器数据来确定所述驾驶员的第一心理负荷；确定所述驾驶员的与第一通知相关联的第二心理负荷；基于所述第一心理负荷和所述第二心理负荷来确定将超过心理负荷阈值；修改所述第一通知的至少一个特性以生成修改的通知；以及将所述修改的通知传输到一个或多个输出装置，其中所述一个或多个输出装置在所述车辆内输出所述修改的通知。

2.如条款1所述的计算机实现的方法，其中所述修改的通知导致所述驾驶员的不超过所述心理负荷阈值的第三心理负荷。

3.如条款1和2中任一项所述的计算机实现的方法，还包括：基于所述传感器数据来确定所述驾驶员的第一认知负荷；基于所述传感器数据来确定所述驾驶员的第一情绪负荷；以及基于所述第一认知负荷和所述第一情绪负荷来确定所述第一心理负荷。

4.如条款1、2和3中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述第一心理负荷包括所述驾驶员的认知负荷，并且其中所述传感器数据包括瞳孔测量数据、心率数据、呼吸速率数据和眼睛注视数据中的至少一者。

5.如条款1、2、3和4中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述第一心理负荷包括所述驾驶员的情绪负荷，并且其中所述传感器数据包括面部表情数据、语音语调数据和皮肤电反应数据中的至少一者。

6.如条款1、2、3、4和5中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述第一心理负荷对应于第一时间跨度的一部分，并且所述第二心理负荷对应于所述第一时间跨度的另一部分并且与所述第一通知相关联。

7.如条款1、2、3、4、5和6中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述第一通知的所述至少一个特性包括与所述第一通知相关联的传输时间，并且其中修改所述至少一个特性包括：将所述传输时间延迟至在对应于所述第一心理负荷的第一时间跨度之后发生。

8.如条款1、2、3、4、5、6和7中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述第一通知的所述至少一个特性包括所述第一通知中所包括的第一内容的第一编码介质，其中修改所述至少一个特性包括：将所述第一内容从所述第一编码介质转码至第二编码介质，并且其中所述修改的通知在对应于所述第一心理负荷的第一时间跨度内传输。

9.如条款1、2、3、4、5、6、7和8中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述第一编码介质包括视觉介质并且所述第二编码介质包括听觉介质。

10.一些实施方案包括一种存储程序指令的非暂态计算机可读介质，所述程序指令在由处理器执行时致使所述处理器通过执行以下步骤来向车辆的驾驶员传输通知：基于传感器数据来确定所述驾驶员的第一心理负荷；确定所述驾驶员的与第一通知相关联的第二心理负荷；基于所述第一心理负荷和所述第二心理负荷来确定将超过心理负荷阈值；确定与所述第一通知相关联的优先级等级；以及基于所述优先级等级将所述第一通知或所述第一通知的修改的版本传输到一个或多个输出装置以便在所述车辆内输出，从而导致所述驾驶员的不超过所述最大负荷阈值的第三心理负荷。

11.如条款10所述的非暂态计算机可读介质，其中所述确定所述第二心理负荷的步骤包括：识别所述第一通知中所包括的内容；以及将所述内容输入到机器学习模型，其中所述机器学习模型预测所述驾驶员对刺激的生理反应。

12.如条款10和11中任一项所述的非暂态计算机可读介质，还包括：基于所述驾驶员对先前通知的先前反应并基于所述先前通知中所包括的内容来训练所述机器学习模型。

13.如条款10、11和12中任一项所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一通知由整合到所述车辆中的装置生成。

14.如条款10、11、12和13中任一项所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一通知由与所述驾驶员相关联的便携式装置或可穿戴装置生成。

15.如条款10、11、12、13和14中任一项所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一通知由与所述车辆的乘客相关联的便携式装置生成，并且所述非暂态计算机可读介质还包括：将所述第一通知传输到与所述乘客相关联的所述便携式装置。

16.如条款10、11、12、13、14和15中任一项所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一通知由与所述车辆的乘客相关联的便携式装置生成，并且所述非暂态计算机可读介质还包括：在与所述乘客相关联的声场内输出所述第一通知，其中所述声场将所述驾驶员排除在外。

17.如条款10、11、12、13、14、15和16中任一项所述的非暂态计算机可读介质，还包括：利用集中式控制器对生成通知的一组装置进行注册，所述集中式控制器对所述通知进行调度以便输出给所述驾驶员，其中所述一组装置中所包括的第一装置生成所述第一通知。

18.如条款10、11、12、13、14、15、16和17中任一项所述的非暂态计算机可读介质，还包括：基于所述优先级等级来确定与所述第一通知相关联的传输时间。

19.一些实施方案包括一种系统，包括：传感器阵列，所述传感器阵列捕获与车辆的驾驶员相关联的生理数据；存储器，所述存储器存储软件应用；以及处理器，所述处理器在执行所述软件应用时被配置来执行以下步骤：基于所述传感器数据来确定所述驾驶员的第一心理负荷；确定所述驾驶员的与第一通知相关联的第二心理负荷；基于所述第一心理负荷和所述第二心理负荷来确定将超过心理负荷阈值；修改所述第一通知的至少一个特性以生成修改的通知，并且将所述修改的通知传输到一个或多个输出装置，其中所述一个或多个输出装置在所述车辆内输出所述修改的通知，并且所述修改的通知导致所述驾驶员的不超过所述最大负荷阈值的第三心理负荷。

20.如条款19所述的系统，其中所述第一心理负荷是基于所述传感器数据的对应于所述驾驶员的第一物理属性的第一部分和所述传感器数据的对应于所述驾驶员的第二物理属性的第二部分来确定的。

任何权利要求中所述的要求保护的元件和/或本申请中所述的任何元件的以任何方式进行的任何和所有组合都落在本实施方案和保护的设想范围内。

已出于说明目的而呈现了对各种实施方案的描述，但这些描述并非意图是详尽性的或受限于所公开的实施方案。在不脱离所描述实施方案的范围和精神的情况下，许多修改和变化对本领域的普通技术人员来说将是明显的。

本实施方案的各方面可以体现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开的各方面可采用以下形式：完全硬件实施方案、完全软件实施方案(包括固件、常驻软件、微代码等)或将软件方面与硬件方面组合的实施方案，上述实施方案在本文中一般都可以称为“模块”或“系统”。此外，本公开中描述的任何硬件和/或软件技术、过程、功能、部件、发动机、模块或系统可被实现为电路或电路组。另外，本公开的各方面可采取体现在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，所述一个或多个计算机可读介质具有在其上体现的计算机可读程序代码。

可利用一个或多个计算机可读介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电、磁、光学、电磁、红外或半导体系统、装置或设备或者前述的任何合适组合。计算机可读存储介质的更具体实例(非详尽列表)将包括以下介质：具有一个或多个导线的电连接；便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便捷式致密盘只读存储器(cd-rom)、光学存储设备、磁存储设备或前述的任何合适组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是可包含或存储供指令执行系统、装置或设备使用或者与所述指令执行系统、装置或设备结合使用的程序的任何有形介质。

上文参考根据本公开的实施方案的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图图解和/或框图来描述本公开的各方面。将理解，流程图图解和/或框图的每个方框以及流程图图解和/或框图中的方框的组合可以由计算机程序指令实现。可以将这些计算机可读程序指令提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器以便产生机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令实现在流程图和/或框图的一个或多个方框中所指定的功能/动作的实现方式。此类处理器可以是但不限于通用处理器、特定用途处理器、专用处理器或现场可编程门阵列。

附图中的流程图和框图示出根据本公开的各种实施方案的系统、方法和计算机程序产品的可能实现方式的体系结构、功能性和操作。在这方面，流程图或框图中的每个方框可以表示代码的模块、区段或部分，其包括用于实现所指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。也应注意到，在一些替代性实现方式中，方框中提到的功能可以不按附图中提到的顺序出现。例如，连续展示的两个方框实际上可以大致上同时执行，或者这些方框有时可以按相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。也应指出的是，框图和/或流程图图解的每个方框以及框图和/或流程图图解中的方框的组合可由执行指定功能或动作的基于特定用途硬件的系统或者特定用途硬件和计算机指令的组合来实现。

虽然前述内容涉及本公开的实施方案，但在不脱离本公开的基本范围的情况下可设想本公开的其他和另外的实施方案，并且本公开的范围由随附权利要求书加以确定。