f ff ^ dw
[0078]a (n+1) = a (n) - δ if ff < dwand R < dR
[0079]R =合计危险指数
[0080]α =加重值
[0081]α (η+1)=根据反馈变化的加重值
[0082]α (η)=变化前加重值
[0083]ff =获取的信息数据
[0084]dR =合计危险指数基准值
[0085]dff =信息数据基准值
[0086]δ = a (n) /R
[0087]在所述数学式中，dw意味着信息数据的基准值，d R意味着合计危险指数的基准值。在加重值决定部30比较对各个基准值的现在R、W值大小，如图8及上述数学式变化加重值。α (η+1)意味着根据反馈而变化的加重值，α (η)意味着变化前加重值。δ意味着在合计危险指数中各个信息数据的变化前加重值占据的比例，并且各个信息数据的加重值可减少或增加S值程度。
[0088]判断部40，作为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安全驾驶的构成，包括计算学习部70、计算部80、检查部90、控制部100。
[0089]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，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顺序进行排列，只选定多个上级数据。根据本发明的状况感应装置，从车辆内外部的多个传感器收集大量的数据来精密地感应状况。但是，在处理大量数据时若需要过长的时间，则这违背了本发明的预防事故并且为了诱导安全驾驶的旨意。因此在行驶中要求瞬间判断，有必要在大量数据中只选定一部分数据来谋求迅速计算。因此，在计算学习部70进行为了迅速计算的学习及数据选定。计算学习部70的选定功能不在初期激活，并且保存在控制部100得出的结果。之后，若保存预定次数以上的数据，则在所述计算部80计算的合计危险指数超出已设定的基准危险指数中，以成为超出最大原因的数据顺序进行排序，只选定上级的多个数据来利用于计算，忽视剩余数据，进而进行迅速的计算。
[0090]由一示例，若产生5000以上的危险警告来保存5000次以上的危险指数数据，则这时筛选成为计算的合计危险指数超出已设定的基准危险指数原因的数据。即，分析是因为刹车踏板操作次数，或是因为转向盘的各个变化量，或是因为驾驶员注意力不集中，或是因为周围车辆的轨迹等，在反应加重值的数据中选定最大的3个数据。
[0091]之后，只将选定的数据反映于合计危险指数计算，并且剩余数据不反映于合计危险指数，进而可提高计算速度。在计算学习部70选定的数据传达于计算部80。
[0092]计算部80，在所述加重值决定部30赋予加重值的数据中，根据已设定的计算公式计算在所述计算学习部70选定的一部分数据来计算合计危险指数，由一示例，如下数学式在所述计算学习部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，可计算驾驶员的合计危险指数。
[0093]R = α Α X ffA+ α Β X ffB+ α c X ffc
[0094]R =合计危险指数
[0095]α =选定的信息数据各个加重值
[0096]W =选定的信息数据
[0097]检查部90判断所述计算部80的计算结果是否有效。为了在所述计算学习部70迅速计算而选定一部分数据，以此为基础进行计算的情况，在计算结果上存在产生错误的可能性。本发明的目的是诱导安全驾驶，因此为了驾驶员安全驾驶需要去除错误的检查过程。在检查部90比较基于现在驾驶员已保存的驾驶模式计算的危险指数(以下，检查危险指数)与基于学习现在驾驶员现在驾驶模式的驾驶模式计算的合计危险指数，在检查危险指数与计算的合计危险指数的差异在已设定的误差范围以内的情况，判断计算的危险指数值是有效的。并且，将所述合计危险指数传达到控制部100。已设定的误差范围可以是根据被实验者条件的实验值。并且，检查危险指数已在驾驶员在现在行驶之前计算保存在储存部60。
[0098]控制部100，比较在所述检查部90传达的合计危险指数与已设定的基准危险指数，起到根据比较结果激活警告部50的作用。
[0099]警告部50，作为为了告知驾驶员不是安全驾驶状态来诱导安全驾驶的构成，包括警告音输出装置51、驾驶负荷量显示装置52、车辆控制装置53。警告音输出装置51在判断不是安全驾驶状态的情况，可给驾驶员发出警告音，或播放语音引导来提醒不是安全驾驶状态。警告音输出装置51可灵活应用设置在车辆的音响。驾驶负荷量显示装置52也可通过车辆的仪表板、AVN或HUD(Head Up Display，平视显示器)显示驾驶负荷量。车辆控制装置53作为在判断不是安全驾驶状态的情况安全停车的装置，可包括控制设置在车辆的转向盘、变速器、刹车的装置。
[0100]储存部60可保存并呼叫驾驶员信息、驾驶员的驾驶模式信息、已设定的加重值、已设定的误差范围、已保存的检查危险指数、已设定的基准危险指数等的信息。储存部60作为为了保存数据的保存手段，可以是非挥发性储存器。由一示例，在储存部60注册驾驶员A、驾驶员B、驾驶员C……等的驾驶员信息，对应于各个驾驶员的驾驶模式信息以“驾驶员A-驾驶模式A”、“驾驶员B-驾驶模式B”、“驾驶员C-驾驶模式C”、……等的形式注册。这时，在各个驾驶模式包括每单位时间的加速度踏板操作次数、每单位时间刹车踏板操作次数等，包括所述感应部10获取的数据。
[0101]图6是根据本发明其它实施例的状况感应方法的概略性流程图。图7是驾驶模式学习步骤的流程图。图8是加重值决定步骤的状态图。图9是计算学习步骤的流程图。图10是检查步骤的流程图。图11是警告步骤的流程图。图12至图14是状况感应方法的详细流程图。参照图6至图13，根据本发明另一实施例的车辆搭载状况感应方法，包括驾驶员识别步骤S100、驾驶模式呼叫步骤S200、感应步骤S300、驾驶模式学习步骤S400、加重值决定步骤S500、判断步骤S600及警告步骤S700。
[0102]驾驶员识别步骤S100，作为呼叫已保存的驾驶员信息，来比较是否与现在驾驶员一致的步骤，包括驾驶员数据获取步骤S110及驾驶员识别步骤S120。驾驶员数据获取步骤S110是通过影像装置获取瞳孔或脸部图像数据的步骤，驾驶员识别步骤S120是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的步骤。
[0103]驾驶模式呼叫步骤S200是在所述储存部60呼叫在所述驾驶员识别步骤S100识别的驾驶员的已保存驾驶模式的步骤。如果，作为新驾驶员不存在与已保存的驾驶员信息一致的驾驶员的情况，呼叫已保存的DEFAULT (默认)驾驶模式。已保存的DEFAULT驾驶模式可以是通过实验的多个驾驶员的平均驾驶模式。据此，与现有技术不同在新驾驶员的情况也可对应于驾驶员行驶来诱导安全行驶。
[0104]感应步骤S300，作为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的步骤，包括驾驶员状态感应步骤S310及车辆周围状况感应步骤S320。
[0105]驾驶员状态感应步骤S310作为收集驾驶员状态信息的步骤，作为为了获取车辆行驶信息、车辆操作信息及驾驶员状态信息的构成，车辆行驶信息意味着例如驾驶员是否经常踩踏加速度踏板、驾驶员是否经常踩踏刹车踏板、驾驶员是否经常操作转向盘、驾驶员是否经常操作多功能开关等信息。另外，在手动变速车辆的情况，除了上述信息以外也可包括驾驶员是否经常踩踏离合器踏板、驾驶员是否经常操作变速器等信息。所述多功能开关意味着雨刮器、方向指示灯、照明灯等的开关，这是在车辆行驶中需要的要素，因此多功能开关的操作信息可包括在车辆行驶信息。
[0106]车辆的操作信息可包括例如驾驶员是否经常操作AVN (AUD1 VIDEO NAVIGAT1N,音频、视频、导航)、驾驶员是否经常操作空调装置、驾驶员是否经常操作齿轮箱、控制台箱及手套箱等周边机器等信息。驾驶员状态信息，可包括例如驾驶员是否长时间对话(包括通话)、驾驶员是否在瞌睡、驾驶员是否注视前方、驾驶员的心电图或脑波是否产生异常状态等ο
[0107]为此，所述驾驶员状态感应步骤S310，在驾驶员双眼皮、驾驶员瞳孔、转向盘的速度、转向盘的角度、悬架的动作、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、是否操作手套箱中可感应一个以上。
[0108]车辆周围状况感应步骤S320，作为为了获取在自身车辆行驶信息、周围车辆行驶信息及车辆周边的障碍物信息等的构成，自身车辆的行驶信息意味着例如自身车辆速度、偏航率、转向角、加速度、转向盘的角度变化量及角速度等信息。周围车辆行驶信息，意味着例如周围车辆的速度、偏航率、转向角、加速度、转向盘的角度变化量及角速度等信息。车辆周边障碍物信息，意味着例如前方道路的交通状况、道路形态、道路的路面状态。车辆周围状况感应步骤S320的特征是，在SCC(Smart Cruise Control)、LKAS(LaneKeeping Assistant System)、SPAS(Smart Parking Assistant System)、AVM(Around ViewMonitoring)、摄像头、雷达中利用其中一个以上感应车辆周围状况。据此，车辆周围状况感应步骤S320收集自身车辆的行驶信息、对