基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统

本发明属于道路车辆控制领域，具体地，涉及一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统。

背景技术：

1、愤怒是驾驶员在驾驶过程中最常产生的情绪之一，愤怒情绪一旦产生就可能影响驾驶员对车辆的操纵控制，进而可能会对交通秩序甚至交通参与者的人身安全产生威胁。因此，准确实时地对驾驶员愤怒情绪进行检测，为引入安全预警系统、情绪调节系统及车辆控制系统打下基础，可以有效避免由于愤怒驾驶造成的诸多交通问题，实现对人车较为精准的保护，并为驾驶群体提供可行的安全行车保障。

2、现阶段，针对驾驶员愤怒情绪检测主要因所使用的数据类型和愤怒检测方法而异。在数据类型方面，现有技术所使用的数据类型大多集中在驾驶员的面部数据、语音数据、肢体信息数据以及心电等生理数据，也有一些专利使用车辆速度、加速度、转向角等运动信息来进行驾驶员的愤怒情绪检测。例如，中国专利cn 116129405 a（申请号：202211500265.9）公开了一种基于多模态混合融合的驾驶员愤怒情绪识别方法，该方法使用驾驶员的面部信息、心电信号以及车辆行驶中的速度和加速度等汽车行驶参数进行愤怒情绪的检测；中国专利 cn 113191212 a（申请号：202110388686.6）公开了一种驾驶员路怒风险预警方法及系统，该方法使用驾驶员面部活动数据、头部姿态数据、肢体动作数据以及心率数据进行愤怒情绪的检测。以上数据类型，例如心电信号、脑电信号等收集难度较大，且会对驾驶员产生侵入性的影响，而面部、语音以及肢体等信息则会存在涉及个人隐私的问题，至于车辆速度、加速度、转向角等信息虽然能较好地反映运动状态，但没有考虑愤怒下超车、换道、塞车等驾驶行为信息，无法全面捕捉驾驶员的愤怒情绪表达，识别准确性存在优化空间。在检测方面，现阶段大多使用神经网络类模型进行愤怒情绪的检测，忽略了愤怒情绪的累积性与衰减性。具体来讲，愤怒情绪具有因为重复刺激而增强的特性，同样也具有随时间减弱或消失的特性。

3、综上所述，现阶段驾驶员愤怒情绪检测方法没有考虑驾驶行为信息，也忽略了情绪的累积性与衰减性。因此，在国家重点研发计划项目《道路运输车辆重大事故风险防范与应急避险技术》（2023yfc3009600）及吉林大学研究生创新基金资助项目的支撑下，亟需提供一种准确性较高的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法及系统。

技术实现思路

1、鉴于上述技术问题和缺陷，本发明的目的在于提供一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，该方法在驾驶员愤怒情绪程度检测中引入了驾驶行为信息，更全面地捕捉驾驶员的愤怒情绪表达；同时，通过检测与遗忘行驶状态时序变点来解决愤怒情绪的累积性与衰减性对愤怒指数的影响，保证愤怒情绪识别的准确性，并根据愤怒指数及时对车辆进行相应控制，避免交通事故和人身伤害等不良事件发生。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制方法，该方法包括以下步骤：

4、步骤s1.获取车辆行驶状态特征信息：

5、获取本车与周边车辆行驶状态信息，并提取时间窗长度内的特征值，所述特征值包括：表征驾驶行为的车辆换道频次、车辆超车频次、车辆被超车频次、车辆塞车频次和车辆被塞车频次，以及表征运动状态的车辆行驶间距均值、车辆平均速度、车辆平均加速度和车辆平均转向角速度，构建车辆行驶状态特征值矩阵；

6、步骤s2.行驶状态时序变点检测：

7、步骤s2.1.将车辆行驶状态特征值矩阵 s中表征驾驶行为的特征值进行处理，提取驾驶行为时序特征 b i；将车辆行驶状态特征值矩阵 s中表征运动状态的特征值进行处理，提取运动状态时序特征 m i；其中， i为车辆行驶状态特征值矩阵 s所处的时刻；

8、步骤s2.2.根据驾驶行为时序特征 b i与运动状态时序特征 m i计算时刻点 i为变点的后验概率；

9、步骤s2.3.将时刻点 i为变点的后验概率与概率阈值进行比较并赋值，然后对时序点进行遍历，得到所有变点的集合；

10、步骤s3.基于注意力机制的变点遗忘：

11、步骤s3.1.基于时间接近性给每个时刻点 i一个评分，得时间接近性评分；使用概率值对每个时刻点 i一个概率性评分；

12、步骤s3.2.根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，然后对综合评分进行归一化，得到每个时序点 i的注意力分数；

13、步骤s3.3.对于注意力分数低于阈值的变点进行遗忘，得到更新后的时序变点集合；

14、步骤s4.行驶愤怒指数计算：

15、将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；

16、步骤s5.根据驾驶员愤怒指数 dai判断驾驶员愤怒程度；

17、步骤s6.根据驾驶员愤怒程度进行愤怒抚慰及车辆控制。

18、作为本发明的优选，步骤s2.1中，驾驶行为时序特征 b i的计算公式为：

19、 ；

20、运动状态时序特征 m i的计算公式为：

21、 ；

22、其中， i为车辆行驶状态特征值矩阵 s所处的时刻， j为车辆行驶状态特征值矩阵 s的特征序列值。

23、作为本发明的优选，步骤s2.2中，时刻点 i为变点的后验概率的计算公式为：

24、；

25、其中，表示变点，，为驾驶行为时序特征在 i为变点的后验概率， 为运动状态时序特征在 i为变点的后验概率；

26、；

27、；

28、；

29、其中，为后验概率， 为似然， 为变点位置的先验概率，为边缘似然，为时序特征值的方差，为在历史时间内的均值；的计算方式与 相同；

30、步骤s2.3中，赋值的规则为：

31、；

32、其中，为所有变点的集合，为概率阈值。

33、作为本发明的优选，步骤s5中，设置三个行驶愤怒指数阈值t1、t2、t3，并相应地设置三个愤怒程度区间，若 dai＜t1，则为不愤怒；若t1≤ dai＜t2，则处于低愤怒程度区间；若t2≤ dai＜t3，则处于一般愤怒程度区间； dai≥t3，则处于严重愤怒程度区间；

34、步骤s6中，当愤怒程度处于低愤怒程度区间时，以20%的音量播放舒缓的轻音乐并释放香薰；

35、当愤怒程度处于一般愤怒程度区间时，以50%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰并减小油门开度为原来的；

36、当愤怒程度处于严重愤怒程度区间时，以70%的音量播放由家人提前录制的抚慰音频、释放香薰、减小油门开度为原来的，同时提高电子液压制动系统提供电子制动力为原来的倍，并打开车辆的危险报警闪光灯。

37、作为本发明的进一步优选，步骤s3.1中，时间接近性评分的计算公式为：

38、；

39、其中， t为当前时刻，为衰减率参数，控制时间的影响程度；

40、概率性评分等于时刻点 i为变点的后验概率；

41、步骤s3.2中，时间接近性评分与概率性评分相加得综合评分，然后使用 softmax函数对综合评分进行归一化，得到每个时序点 i的注意力分数。

42、作为本发明的进一步优选，步骤s4中，驾驶员愤怒指数 dai的计算公式为：

43、；

44、；

45、；

46、其中， rae为实时愤怒指数， aa为愤怒累计指数，和为调整实时愤怒与累计愤怒的权重值，为检测与遗忘后的变点，分别为特征值在实时愤怒指数中的权重值。

47、作为本发明的进一步优选，车辆行驶时，获取本车所处的驾驶环境信息，所述驾驶环境信息包括：城区驾驶环境、郊区驾驶环境和乡村驾驶环境，构建车辆驾驶环境集合；然后根据不同驾驶环境选择不同权重分配方案。

48、作为本发明的更进一步优选，所述权重分配方案具体如下：

49、；

50、；

51、；

52、其中，为在城区驾驶环境下的权重分配方案，为在郊区驾驶环境下的权重分配方案，为在乡村驾驶环境下的权重分配方案。

53、本发明还提供一种基于行驶状态的驾驶愤怒指数检测与车辆控制系统，所述系统包括信息采集模块、愤怒程度分析模块、油门控制模块、制动控制模块、语音及香薰系统控制模块、主控模块；

54、其中，所述信息采集模块，用于获取车辆行驶状态信息和驾驶环境信息；

55、所述愤怒程度分析模块，用于对车辆行驶状态数据进行特征提取、时序变点检测和遗忘以及行驶愤怒指标的计算，包括：行驶状态数据提取模块、时序变点检测模块、时序变点遗忘模块、行驶愤怒指标计算模块；

56、所述行驶状态数据提取模块，根据获取的车辆行驶状态信息提取表征驾驶行为的特征值及表征运动状态的特征值；

57、所述时序变点检测模块，用于根据驾驶行为时序特征 b i与运动状态时序特征 m i计算时刻点 i为变点的后验概率，通过与概率阈值进行比较并赋值，得到所有变点的集合；

58、所述时序变点遗忘模块，用于根据时间接近性评分、概率性评分为每个数据点进行综合评分，得到每个时序点 i的注意力分数，并将注意力分数低于阈值的变点进行遗忘；

59、所述行驶愤怒指标计算模块，用于将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合，计算出驾驶员愤怒指数；

60、所述油门控制模块，用于控制油门开度；

61、所述制动控制模块，用于控制电子液压制动系统提供的电子助力；

62、所述语音及香薰系统控制模块，控制车辆的语音系统及香薰系统，用于为驾驶员提供情绪抚慰；

63、所述主控模块，用于调整情绪抚慰及车辆控制参数。

64、作为本发明的优选，所述系统还包括驾驶环境分析模块，所述驾驶环境分析模块用于对车辆所处的驾驶环境信息进行提取，分析确定驾驶环境，根据不同驾驶环境为愤怒程度分析模块提供不同权重分配方案。

65、本发明的优点和有益效果：本发明在驾驶员愤怒情绪程度检测中，引入了驾驶行为信息，更全面地捕捉驾驶员的愤怒情绪表达，使实时识别的驾驶员愤怒情绪更加准确；此外，为解决现有方法忽略情绪的累积性与衰减性的技术问题，本发明通过计算 i为变点的后验概率，将其与概率阈值比较并赋值，确定所有变点集合，并基于注意力机制进行变点遗忘，最后将表征实时愤怒程度的时间窗内车辆行驶状态特征与表征愤怒情绪累计值的变点特征进行融合计算驾驶员愤怒指数，该方法综合考虑愤怒的实时性、累积性和衰减性，能够准确实时地对驾驶员愤怒情绪进行检测，并根据愤怒指数及时对车辆进行相应控制，避免交通事故和人身伤害等不良事件发生。