车辆搭载状况感应装置及其方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及车辆搭载状况感应装置及方法，更详细地说涉及利用驾驶员的驾驶负荷及车辆周边信息的车辆搭载状况感应装置及方法，不仅是车辆行驶模式还综合分析驾驶员的行动来防止意外事故。
【背景技术】
[0002]一般地说，汽车给人们提供移动便利及时间效率性，但是因为驾驶员的不注意，不仅给驾驶员还给周边的人带来很大的伤害，因此需注意使用。尤其是，在最近因为汽车与ITC (Informat1n&Communicat1n Technology，信息与通信技术)的技术融合车辆逐渐变得智能化、先进化。据此，在汽车内实现的安全驾驶支援系统识别危险状况，并执行将其通知驾驶员的操作。如同韩国注册专利公报第10-0282903号(发明名称:防止脱离行驶道路车道的装置)的记载，现有的汽车安全驾驶支援系统识别危险状况的方法主要由通过外部传感器(雷达、摄像头等)收集信息来判断是否危险(脱离车道、预测碰撞等)形态构成。另外，将其告知驾驶员的方法有将危险状况显示于显示装置(例如闪烁警告灯等)或语音引导的方法。但是，利用开关显示装置或语音提醒等警告驾驶员的系统，在被高速行驶的噪音埋没，或注视前方集中于驾驶，或疲劳驾驶的情况，存在很难用视听觉来识别的情况较多。另外，为了安全驾驶，了解驾驶员的精神及身体状态也是重要的要素，但是用现有技术无法了解驾驶员发作、感情异常状态、呼吸困难、注意力不集中、瞌睡、焦急等驾驶员的精神及身体状态是否有问题，就算产生这种问题也没有应对方法，因此无法很好的保护驾驶员。
[0003](现有技术文献)
[0004](专利文献)
[0005]韩国注册专利公报第10-0282903 (2000.12.02)
【发明内容】
[0006](要解决的问题)
[0007]本发明是为了解除上述问题而提出的，本发明的目的在于，了解驾驶员的精神及身体状态来判断驾驶员是否在安全驾驶，在不是安全驾驶状态的情况，可利用各种方法诱导安全驾驶来保护驾驶员。另外，本发明的目的在于，根据技术发展从多个传感器收集大量的数据来感应状况时需要相当长的时间，因此通过迅速计算实时感应状况。另外，本发明的目的在于，若要感应驾驶员状况来更好的诱导安全行驶，应该有准确的判断结果，因此为了删除错误而检查判断结果。
[0008](解决问题的手段)
[0009]根据本发明一实施例，车辆搭载状况感应装置，包括:感应部10，识别驾驶员，并且获取驾驶员状态数据、车辆行驶信息或对车辆周边障碍物的数据；驾驶模式学习部，以在所述感应部10获取的数据为基础，学习并保存驾驶员的驾驶模式；加重值决定部30，以在所述驾驶模式学习部20学习的驾驶模式为基础，决定赋予在所述感应部20获取的数据的加重值；判断部40，以赋予在所述加重值决定部30决定的加重值的数据为基础，判断驾驶员是否为安全驾驶；及警告部50，在所述判断部40判断不是安全驾驶状态的情况警告驾驶员。
[0010]所述状况感应装置包括保存数据的储存部60。
[0011]所述感应部10，包括:驾驶员状态感应部11，在红外线LED影像装置、在转向盘的速度感应传感器、转向盘的角度感应传感器、悬架的动作感应传感器、各个踏板操作传感器、是否进行多功能操作的感应传感器、语音识别传感器、是否操作AVN的感应传感器、是否操作空调装置的感应传感器、齿轮箱传感器、是否操作控制台箱的感应传感器、是否操作手套箱的感应传感器中包括一个以上；及车辆周围状况感应部12，在智能巡航控制系统、车道保持辅助系统、智能泊车辅助系统、全景监视系统、摄像头、雷达中包括一个以上。
[0012]所述判断部40，包括:计算学习部70，在所述加重值决定部30赋予加重值的数据中，以成为合计危险指数超出已设定的基准危险指数原因的数据的顺序进行排序，只选定多个上级数据；计算部80，在所述计算学习部70选定的数据，加上乘以在所述加重值决定部赋予的各个数据分别的加重值的各个危险指数，来计算驾驶员的合计危险指数；检查部90，判断所述计算部80的计算结果是否有效；及控制部100，在所述检查部90判断计算的结果为有效的情况，其判断所述合计危险指数是否超出已设定的基准危险指数。
[0013]所述警告部50，在警告音输出装置51、驾驶负荷量显示装置52、车辆控制装置53中包括一个以上。
[0014]根据本发明一实施例，车辆搭载状况感应方法，包括:驾驶员识别步骤S100，呼叫已保存的驾驶员信息，来比较是否与现在的驾驶员一致；驾驶模式呼叫步骤S200，在储存部60呼叫在所述驾驶员识别步骤S100识别的驾驶员的已保存的驾驶模式；感应步骤S300，收集驾驶员状态信息、车辆行驶信息或对车辆周边障碍物的信息；驾驶模式学习步骤S400，在所述驾驶模式呼叫步骤S200呼叫的已保存的驾驶模式，学习在所述感应步骤S300导出的驾驶模式来保存在储存部60 ;加重值决定步骤S500，以在所述驾驶模式学习步骤S400学习的驾驶模式为基础，决定赋予所述感应步骤S300的各个数据的加重值；判断步骤S600，以赋予在所述加重值决定步骤S500决定的加重值的数据为基础，判断驾驶员是否为安全驾驶；及警告步骤S700，在所述判断步骤S600判断不是安全驾驶的情况警告驾驶员。
[0015]所述驾驶员识别步骤S100，包括:驾驶员数据获取步骤S110，通过影像装置获取瞳孔或脸部图像数据；及驾驶员识别步骤S120，比较在所述驾驶员数据获取步骤S110获取的瞳孔或脸部图像数据与已保存在储存部60的驾驶员信息来识别驾驶员。
[0016]所述驾驶模式呼叫步骤时S200，在所述驾驶员识别步骤S100不存在与已保存的驾驶员信息的一致的驾驶员的情况，呼叫已保存的DEFAULT (默认)驾驶模式。
[0017]所述感应步骤S300，包括:驾驶员状态感应步骤S310，在驾驶员的眼皮、驾驶员的瞳孔、转向盘速度、转向盘角度、悬架动作、是否操作加速度踏板、是否操作刹车踏板、是否进行多功能操作、驾驶员是否对话、是否操作AVN、是否操作空调装置、是否操作齿轮箱、是否操作控制台箱、是否操作手套箱中感应一个以上；车辆周围状况感应步骤S320，SCC(Smart Cruise Control，在智能巡航控制系统)、LKAS (Lane Keeping AssistantSystem，车道保持辅助系统)、SPAS (Smart Parking Assistant System，智能泊车辅助系统)、AVM(Around View Monitoring，全景监视系统)、摄像头、雷达中利用一个以上来感应车辆周围状况。
[0018]所述驾驶模式学习步骤S400，包括:驾驶模式比较步骤S410，比较在所述驾驶模式呼叫步骤S200呼叫的驾驶员的已保存的驾驶模式与基于在所述感应步骤S300获取的数据的现在驾驶模式；驾驶模式判断步骤S420，判断在所述驾驶模式比较步骤S410中的两者差异是否为已设定的噪音范围以内；驾驶模式保存步骤S430，在所述驾驶模式判断步骤S420中两者差异为已设定的噪音范围以下的情况，所述驾驶模式学习步骤S400学习现在的驾驶模式来保存在所述储存部60 ;及噪音消除步骤S440，在所述驾驶模式判断步骤S420中两者差异超出已设定的噪音范围的情况，在学习目标中将现在的驾驶模式除外。
[0019]所述加重值决定步骤S500，在所述感应步骤S300获取的数据，赋予根据影响驾驶员合计危险指数而决定的加重值。
[0020]所述加重值决定步骤S500，反馈所述警告步骤S700的结果，将获取的信息数据及计算的合计危险指数与信息数据基准值及合计危险指数基准值比较来变化加重值。
[0021]所述加重值决定步骤S500，根据以下的数学式来变化加重值:
[0022]α (η+1) = α (n)if ff < dwand R ^ dR
[0023]a (n+1) = a (n) + δif ff dw
[0024]a (n+1) = a (n) - δif ff < dwand R < dR
[0025]R =合计危险指数
[0026]α =加重值
[0027]α (n+1)=根据反馈变化的加重值
[0028]α (η)=变化前加重值
[0029]W =获取的信息数据
[0030]dR =合计危险指数基准值
[0031]dw=信息数据基准值
[0032]δ = a (n)/R0
[0033]所述判断步骤S600包括计算学习步骤S610，在所述加重值决定步骤S500赋予加重值的多个数据中，以成为合计危险指数超出已设定的基准危险指数的原因的数据顺序进行排序，只选定多个上级数据。
[0034]所述判断步骤S600包括计算步骤S620，在所述加重值决定步骤S500赋予加重值的数据中，在所述计算学习步骤S610选定的数据，加上乘以在所述加重值决定步骤S500赋予的各个数据分别的加重值的各个危险指数，来计算驾驶员的合计危险指数。所述判断步骤S600包括检查步骤S630，比较在所述计算步骤计算的合计危险指数与以已保存的驾驶模式为基础计算的检查危险指数，判断两个指数的差异是否为已设定的误差范围以内。所述判断步骤S600包括控制步骤S640，在所述检查步骤S630中合计危险指数与检查危险指数的差异在已设定的范围以内的情况，比较合计危险指数与已设定的基准危险指