一种提供驾驶适宜性检测的头戴式显示设备的制作方法

本实用新型涉及一种能够提供驾驶适宜性检测的头戴式显示设备，属于虚拟现实技术领域。

背景技术：

驾驶适宜性(automobile driving suitability)是指驾驶员具备圆满、不出差错地完成驾驶工作的素质，以及经过驾驶培训可获得从事驾驶工作潜能的特性。即驾驶员操纵车辆在道路上行驶时，其心理和生理功能能够适应道路可能出现的各种情况，并做出及时、正确、安全反应的特性。从安全角度考虑，对于职业驾驶员存在一个驾驶适宜性的问题。

驾驶员适宜性检测内容通常有：身高、体重、听力、视野、视力、血压、动视力、夜间视力、心电图、色觉功能、暗适应时间、深度知觉能力、速度估计、复杂反应判断、动视力检测、间视力检测、处置判断、场依存性等。

驾驶员驾驶适宜性是全国乃至全世界对交通安全研究中不可或缺的研究内容，由于不同的驾驶员对车体周边危险信息的分析和反应能力存在差异，因而会产生同样交通要素时，驾驶员对风险感知的广度、深度等千差万别，从而映射了不同的安全状态。驾驶员队伍中某些驾驶员具有“事故倾向性”，通过驾驶适宜性检测，可以检测一个驾驶员对驾驶职业的适宜程度以及驾驶过程中应该注意的问题。国内外对于适宜性中多指标的检测大多是采用多台检测仪器进行，每一项指标都对应一个检测仪器；而这些检测仪器一般尺寸很大，均为专业仪器，且这些检测仪器制造成本高，无法很好地普及到每个用户中。

技术实现要素：

为了克服现有技术中存在的不足，本实用新型提供一种头戴式显示设备，以解决现有技术中进行驾驶适宜性检测时只能分离检测的问题，以及检测过程中需要的检测设备多、体积大等问题。此外，头戴式显示设备能够实现立体成像，正好符合真实人眼实景测试要求。头戴式显示设备在驾驶员适应性测试方面可以替代实物、实景检测，同时头戴式显示设备还可以模拟多种测试场景，减小测试成本的同时还提高了测试的普适性。

目前，虚拟现实技术日益普及，成为当今社会研究的一个重要课题，应用于各个领域，其主要包含：VR、AR及MR。

虚拟现实技术(Vitual Reality,简称VR)是一种可以创建和体验的虚拟世界，用户通过仿真系统生成一种模拟环境，该环境具有多资源信息融合技术如计算图形系统和硬件系统生成的可交换的三维环境如虚拟环境。

增强现实技术(Augmented Reality，简称AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

混合现实(Mixed Reality,简称MR)它制造的虚拟景象可以进入现实的生活同时能够认识你，比如通过设备，你在眼睛当中看到一个景象可以测量出现实生活中物体的尺度和方位，其最大的特点在于虚拟世界和现实世界可以互动。

为实现上述目的，本实用新型采用的技术方案如下：

一种头戴式显示设备，包括：设备本体及手柄，其中，该设备本体包含：透镜组、处理器及分别与处理器连接的存储器、显示部件、通信部件、接近传感器、惯性测量部件、生物特征采集器；

存储器，其内存储不同驾驶适宜性能力项检测过程中所需要的程序数据；

接近传感器，其感知用户是否佩戴所述设备本体；

惯性测量部件，其感知设备本体的运动姿态；

生物特征采集器，其采集用户生物特征信息；

处理器，其接收上述各部件传送的数据信息，构建相应的驾驶适宜性能力项检测的虚拟场景，并发送给显示部件进行显示；

通信部件，其连接监管平台服务器，将驾驶适宜性能力项检测的结果数据传输给监管平台服务器；

手柄，其与上述处理器连接，进行人机交互。

优选地，所述的显示部件包含：显示屏，该显示屏为设备本体内设有的屏幕或者与设备本体连接的外部电子设备的屏幕。

优选地，所述的设备本体还设有用于调节透镜组和显示屏之间距离的位置调节部件。

优选地，所述的设备本体还设有用于调节透镜组中两个透镜片左右之间距离的瞳距调节部件。

优选地，所述的设备本体还设有用于调节透镜组与用户眼球之间距离的焦点调节部件。

优选地，所述的惯性测量部件包含：加速计、陀螺仪及磁力计。

优选地，所述的生物特征采集器采集用户的虹膜和/或视网膜生物特征信息。

优选地，所述的设备本体还设有多个按键，通过按键完成对头戴式显示设备各功能选项的操作选择。

优选地，所述的设备本体还设有眼电位传感器，其采集用户的眼电位差，确定用户眨眼动作和/或眼球转动动作及次数。

优选地，所述的设备本体还设有报警器，其接收处理器发送的疲劳预警提示指令，发出报警提示。

优选地，所述的设备本体还设有采集用户的手势动作的摄像头。

优选地，所述的设备本体还设有跟踪用户眼睛视线的眼球追踪器，解决用户眼镜容易疲劳的问题。

本实用新型的头戴式显示设备，用户通过手柄进行各功能选项的操作选择，当进行驾驶适宜性能力项检测时，处理器提取存储器内存储的图形元素数据并构建不同驾驶适宜性能力项需要的物体逻辑模型，能够按照一定规则对上述部分物体逻辑模型进行动态控制；用户通过手柄上的按键产生关联驾驶适宜性能力项检测的虚拟场景中的部分物体逻辑模型的指令，并将指令数据传送给处理器；处理器将接收到的上述指令的正确性及各指令产生的对应时间与存储器内存储的不同驾驶适宜性能力项的考核等级分数对照表进行比对计算，得到用户的驾驶适宜性能力的单项等级分数以及驾驶适宜性的综合评价分数。此外，处理器将生物特征采集器采集用户生物特征信息及上述驾驶适宜性能力项检测的结果数据一并通过通信部件发送给监管平台服务器，便于考核监管人员查阅。

本实用新型的有益优点：

1、本实用新型将驾驶适宜性能力项检测项目集成于一个头戴式显示设备上进行检测，大大缩短了各适宜性能力项的检测时间，方便、快捷；整个设备的体积大为缩小，有利于降低产品的开发成本和制造成本，有效地提高品质可靠性。

2、本实用新型将虚拟现实技术很好地应用于驾驶适宜性检测技术领域，简化了现有的驾驶适宜性能力项检测的繁琐方法，并能够将检测结果自动传送至监管平台服务器，便于考核人员或相关人员远程查阅。

3、本实用新型能够自动识别用户的身份信息，与检测得到的驾驶适宜性能力项的考核分数相关联，便于考核人员统计。

4、本实用新型的设备由于体积小、成本低，能够普及到每个用户，提升了商品市场的竞争力，添补了驾驶适宜性检测领域运用的空白。

附图说明

图1为本实用新型的结构原理框图。

图2为惯性测量部件的结构原理框图。

图3为实施例中设备本体的结构图。

图4为实施例中手柄的结构图。

图5为深度知觉能力检测的示意图。

图6为使用头戴式显示设备进行驾驶适应性能力项检测的流程图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本实用新型作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本实用新型的限定。

参照图1至图4所示，本实用新型的一种头戴式显示设备，具体为一个VR眼镜、AR眼镜或MR眼镜；可用于对速度估计能力、选择反应能力、深度知觉、动体视力、暗适应能力、处置判断能力、夜间视力、紧急反应能力、周边风险感知能力等驾驶适宜性进行检测；其包括：设备本体1及手柄2，其中，该设备本体1包含：

透镜组(图中未作示意)；

处理器11及分别与处理器连接的显示部件12、存储器13、通信部件14、接近传感器151、惯性测量部件152、生物特征采集器153；

存储器13，其内存储进行驾驶适宜性检测中所需要的程序数据信息，该数据信息包括检测过程中不同驾驶适宜性能力项的考核等级分数对照表及构建虚拟场景需要的图形元素数据。

接近传感器151，用于检测用户是否佩戴设备本体1；若判断用户未佩戴设备本体1，则由处理器11控制设备本体1进入待机或电源关闭模式。

惯性测量部件152，其感知设备本体1的运动姿态，采用微电子机械系统(MEMS)惯性器件，主要包括加速计1521、陀螺仪1522及磁力计153，其中，加速计1521通过测量设备本体1的受力情况，对设备本体1的空间三轴运动进行判断；陀螺仪1522通过测量自身的旋转状态，判断出设备本体1当前的运动状态，是向前、向后、向上、向下、向左还是向右，是加速(角速度)还是减速(角速度)；磁力计1523相当于电子罗盘，用于判断设备本体1的当前朝向；为了降低惯性定位误差，需要采用多种MEMS惯性器件的组合来实现较高的定位精度。基于上述的惯性测量部件152，用户转动头部即可实现预检测驾驶适宜性能力项的选择，以及各功能项的配置；惯性测量部件152感测设备本体1转动，将其转换为电信号输出至处理器，处理器11转换为控制信号并输出控制指令；如：主界面时，感测到用户头部向左转动时，则输出向左选项指令；感测到用户头部向右转动时，则输出向右选项指令；感测到用户头部向下运动时，则输出确认指令。通过惯性测量部件感测用户头部转动后，还可由处理器11构建相应的虚拟场景，如：模拟车辆直线行驶时，用户头部向左微转动，此时，处理器11构建左后视镜显示的场景画面；用户头部向右微转动，此时，处理器11构建右后视镜显示的场景画面。而上述惯性测量部件152的感知功能，可通过设备本体1上设有的触控按键或手柄2上的按键进行设置，决定是否启用。

生物特征采集器153，其置于设备本体1内位于用户的眼部附近，能够读取到用户眼睛闭合与张开的状态参数，用于提取用户的虹膜和/或视网膜生物特征信息，由处理器控制通过通信部件发送至监管平台服务器，监管平台服务器将接收到的用户的虹膜和/或视网膜生物特征信息与用户身份信息数据库进行比对，识别用户身份，并与检测得到的驾驶适宜性能力项的考核分数相关联。上述的用户身份信息数据库可为公安交通相关部门对驾驶员预先采集的生物特征数据库。本实用新型将身份识别技术应用于驾驶适宜性能力项检测中，能够实现驾驶适宜性能力项考核分数及用户身份信息的同步传输，考核人员远程即可完成对检测人员的分数考核，无需检测人员前往指定的检测场所。整个检测过程高效、快捷、无需第三方人力、物力辅助。此外，通过采用了虹膜和/或视网膜识别技术使得整个驾驶适宜性能力项的考核过程中更加安全，生物特征采集器153可实时采集用户的身份信息，确保了用户身份信息与考核数据一一准确对应，杜绝了“替考”现象的发生。

下面具体介绍获取用户虹膜特征数据：

获取用户注视显示部件时的眼部图像，从采集的眼部图像中提取用户的虹膜特征及眼动特征，用户的虹膜特征包括但不限于斑点、细丝、条纹及隐窝等特征；上述眼动特征为用户注视显示部件某一点位时获取的眼部特征，包括但不限于用户的眼睛角点、瞳孔中心位置、瞳孔半径大小、角膜发射所形成的普尔钦斑等眼部特征。因为虹膜身份识别技术为现有的技术，故具体的采集、识别过程在此不予赘述。

此外，通过上述的生物特征采集器还可实现对设备本体1功能权限的管控，具体为：生物特征采集器将采集到的用户的虹膜和/或视网膜生物特征信息交由处理器11与授权用户的生物特征信息进行比对或检测，当对比或检测成功，则开启设备本体1的业务使用权限，用户可以正常使用设备本体1。

处理器11，其提取存储器13中存储的构建虚拟场景需要的图形元素数据来构建不同驾驶适宜性能力项考核的虚拟场景，及对不同驾驶适宜性能力项检测过程中获取的数据进行考核和评估，得到相应的成绩信息；并控制显示部件12进行虚拟场景显示；

处理器11接收手柄2发出的检测指令，根据检测指令构建对应的驾驶适宜性能力项的虚拟场景；在进行驾驶适宜性能力项检测过程中接收手柄2发送的反馈指令，并将接收到的上述反馈指令(包含对该反馈指令的正确性判断)及各反馈指令产生的对应时间与存储器内存储的不同驾驶适宜性能力项的考核等级分数对照表进行比对计算，得到用户的驾驶适宜性能力的单项等级分数以及驾驶适宜性的综合评价分数。

处理器11能够按照一定规则对驾驶适宜性能力项的虚拟场景中部分物体逻辑模型进行动态控制；该物体逻辑模型包含受控的车辆模型、受控的标记物模型及行驶路段环境模型等，所述的一定规则是指在不同的驾驶适宜性能力项检测过程中各物体逻辑模型的运动轨迹、运动方向、运动速度等不同，处理器根据各驾驶适宜性能力项的检测标准来对各物体逻辑模型进行控制。此外，处理器11还能对各场景的环境亮度进行调节，根据不同驾驶适宜性能力项的检测需求，选择调至不同的环境亮度。

具体地，在进行不同驾驶适宜性能力项检测时，该虚拟场景包含：直线路段、隧道路段、弯曲路段、动态/静态标记物、动态/静态障碍物等，并于显示部件12中进行各驾驶适宜性能力项的虚拟场景显示。

显示部件12，其包含：显示屏，该显示屏为设备本体内设有的屏幕或者与设备连接的外部电子设备的屏幕；其为设备本体上设有的显示屏时，显示屏与透镜组相配合实现虚拟现实成像，对设备本体的功能菜单界面进行显示，以及显示构建的不同驾驶适宜性能力项考核的虚拟场景；其为外部电子设备的屏幕时，外部电子设备通过诸如Micro-USB、Type-C等接口方式与设备本体连接，通过设备本体上设有的固定卡扣来固定外部电子设备，与透镜组相配合实现虚拟场景显示。

此外，该设备本体1上还设有位置调节部件30，用于调节透镜组和显示屏之间距离，使得用户可以观看适合他/她的视敏度的视频或最佳显示的视频。

该设备本体1上还设有瞳距调节部件，用于调节透镜组中两个头镜片左右之间距离，便于不同瞳距的用户观看。

该设备本体1上还设有焦点调节部件40，用于调节透镜组与用户眼球之间距离，使得用户可以观看适合他/她的视敏度的视频。

通信部件14，采用有线或无线的通信方式连接监管平台服务器，将用户检测得到的不同驾驶适宜性能力项的考核分数数据(包括单项等级分数以及综合评价分数)传输给监管平台服务器，便于考核监管人员查阅。优选实施例中，上述的无线通信方式可以为WIFI、蓝牙、ZigBee、UWB、Z-wave、3G、4G或5G。通过上述的技术方案，使得在进行驾驶适宜性能力检测时，无需考核人员现场监管，实现了现场检测零监管的目的，大大节省了考核人力。

优选实施例中，所述的设备本体1还设有摄像头154，其连接上述处理器11，能够采集到用户的手势动作，利用图像信息计算出人体手指或手心的特征点空间分布，综合各时刻特征点的空间分布，计算手指或手心特征点的运动方向、速度与加速度，与其预存的手势进行匹配，判断出用户的目标动作。通过摄像头154识别的手势动作来完成相应的操作指令，包括：系统各功能项的配置(包括：系统音量、对比度、图像、操作敏感度、时间、语言等)及各驾驶适宜性能力项检测过程中对虚拟场景中标记物模型的方向指向或对标记物模型相关联、控制等。

优选实施例中，所述的设备本体1还设有眼球追踪器155，其可以使用例如摄像装置、光线感应装置、红外设备等中的至少一种，检测用户双眼的转动角度以判断双眼的聚焦位置，进而针对聚焦位置处理器自动调整头戴式显示设备的光学元件，使成像位置移至聚焦位置，避免用户长期聚焦在同一位置所造成眼睛的疲劳，提升使用的舒适度。

优选实施例中，所述的设备本体1还设有眼电位传感器157，其采集用户的眼电位差，确定用户眨眼动作和/眼球转动动作及次数，并将采集到的数据传送给上述的处理器11，处理器11将采集到的指定时间内用户的眨眼次数和/眼球转动次数，与存储的基准的眨眼次数和/眼球转动次数相比较，来判断用户眼睛的疲劳状态。当判断用户处于疲劳状态时，则处理器11发出疲劳预警提示指令，控制设备本体1的显示部件12进行报警提示；还可通过设备本体1设有的报警器156发出报警提示，报警器156可以为蜂鸣器。

此外，上述的通信部件14还可通过无线的方式与智能手机、平板电脑等电子产品相连接，将检测得到的驾驶适宜性能力项考核分数发送至用户授权连接的智能手机或平板电脑上，便于用户自身查阅。

手柄2，其接收用户的操作动作指令，用于产生关联上述虚拟场景中的部分物体逻辑模型的指令，并将这些操作动作指令数据传送给处理器11；

其中，该手柄2通过有线或无线的连接方式将数据传给处理器11；优选实施例中采用无线的方式，可以为蓝牙、ZigBee、Z-wave无线方式等；手柄2上设有多个按键21及摇杆22，通过按键21可进行预检测驾驶适宜性能力项的选择，以及系统各功能项的配置(包括：系统音量、对比度、图像、操作敏感度、时间、语言等)；在选择后的驾驶适宜性能力项界面通过按键21可进行对虚拟场景中标记物模型的方向指向或对标记物模型相关联、控制等，以及通过摇杆22也可完成可进行对虚拟场景中标记物模型的方向指向或对标记物模型相关联、控制等；不同的驾驶适宜性能力项的虚拟场景中按键21及摇杆22对应的功能不同，驾驶适宜性能力项检测开始前会有按键21及摇杆22的对应功能提示，该提示可为文字提示或声音提示其中之一或二者组合；该手柄上还可设有方向传感器，通过转动手柄的方向实现对场景中的部分物理逻辑模型的方向控制。

头戴式显示设备为VR眼镜的应用：

实施例1：动体视力检测

用户佩戴VR眼镜，通过手柄选择动体视力能力项检测，处理器接收手柄发出的指令信息，并根据指令信息构建动体视力能力项所需的虚拟场景，控制虚拟场景中的物体逻辑模型按照一定规则动作，实施例中，物体逻辑模型包含：标记物模型“C形环”及直线行驶路段环境，背景光照度为自然光柔和照度，于VR眼镜的显示屏上显示，标记物模型“C形环”以一定的速度由远及近直线移动，当看清标记物模型“C形环”的开口方向(随机设置开口方向)时，用户按下手柄上的按键，该按键分为上、下、左、右四个按键，分别对应“C形环”的开口方向。通过记录“C形环”开始移动至用户按下按键的时间t1来计算用户的动体视力等级分数。为了保证检测结果等级分数的准确性，重复上述计时操作，并分别记录“C形环”开始移动至用户按下按键的时间t2及t3，最终动体视力能力项检测成绩为T1＝(t1+t2+t3)/3。

需要说明的是，上述“C形环”开口方向判断的过程中，按下按键的方向与“C形环”的开口方向一致才能记录时间t1、t2、t3，若不一致则时间数据无效，需重新检测记录。用户按下手柄的按键时处理器会接收到该指令信息，用于时间的记录，从而完成时间t1、t2、t3的计算；处理器将动体视力能力项检测成绩T1与存储器内等级分数对照表进行比对，得到用户本次动体视力能力项检测的等级分数M1。

于其他实施例中，对于“C形环”开口方向的判断也可通过摄像头获取用户手势行为动作来实现，即：获取到用户手指向上、手指向下、手指向左、手指向右分别对应“C形环”的开口方向向上、向下、向左、向右。

上述的动体视力能力项检测过程中，生物特征采集器实时对用户的身份进行检测，以确保整个检测过程中用户为同一人，通信部件可将检测得到的动体视力能力项的等级分数M1及用户的生物特征数据一同传至监管平台服务器(包含但不限于电脑终端、智能手机或平板电脑)，便于考核监管人员或相关人员查阅。上述的检测过程无需指定的场地，局限性小，克服了现有动体视力能力项检测的部分缺陷，成本低，易普及。

实施例2：选择反应能力检测

用户佩戴VR眼镜，通过手柄选取选择反应能力项检测，处理器接收手柄发出的指令信息，并根据指令信息来构建选择反应能力项检测所需的虚拟场景，控制虚拟场景中的物体逻辑模型按照一定规则动作，虚拟场景出现标记物模型“红绿灯”，即三个信号灯，红灯、黄灯、绿灯，分别与手柄上的1/2/3按键相对应，此外该选择反应能力项检测还需配合设备内设有的蜂鸣器(也可以为设备的喇叭)使用；检测时，红、黄、绿灯以一定的时间间隔随机点亮，当红灯亮时，随即按下手柄上的按键1；当黄灯亮时，随即按下手柄上的按键2；当绿灯亮时，随即按下手柄上的按键3；当蜂鸣器响起时，不管哪个灯亮，均不执行按下按键动作；处理器接收每次动作指令，并记录每一反应的反应时间及反应错误次数，与存储器内等级分数对照表进行比对，得到用户本次选择反应能力项检测的等级分数M2。

同上述实施例1通信部件可将检测得到的选择反应能力项的等级分数M2及用户的身份数据一同传至监管平台服务器，便于考核监管人员或相关人员查阅。

实施例3：深度知觉能力检测

用户佩戴VR眼镜，通过手柄选择深度知觉能力项检测，处理器接收手柄发出的指令信息，并根据指令信息来构建深度知觉能力项检测所需的虚拟场景，控制虚拟场景中的物体逻辑模型按照一定规则动作，参照图5，实施例中，物体逻辑模型包含：标记物模型“立杆”、及直线行驶路段环境，背景光照度为自然光柔和照度，其中，模拟车辆视野两侧始终设立两根立杆(即两根立杆与车辆同步前进，并始终保持一定的距离)，在车道中心线，距离检测起始线垂直距离为200m、300m和400m处设立一根与上述两根立杆同样尺寸的立杆；检测时，车辆匀速沿车道中心线行驶，车速不低于60km/h，当用户判断，认为三个立杆在一条线上时，立即手柄的指定按键，处理器接收到按键指令并测算中间立杆和左侧立杆连线与两侧移动立杆连线的角度，在200m、300m和400m处各得到一个角度，分别即为a1、a2和a3，得到综合角度a＝(a1+a2+a3)/3，将综合角度a与存储器内等级分数对照表进行比对，得到用户本次选择反应能力项检测的等级分数M3。

同上述实施例1通信部件可将检测得到的深度知觉能力项的等级分数M3及用户的身份数据一同传至监管平台服务器，便于考核监管人员或相关人员查阅。

此外，本实用新型的头戴式显示设备还可以进行用户视力的检测，具体表现为：

处理器提取存储器中存储的视力测试所需的“E”字信号，并建立模拟视力测试的场景，使视力测试字母“E”呈现在远离用户眼睛的5米位置处，字母“E”的大小、亮度、对比度以及背景亮度均符合卫生部门颁布的标准，每次出现的“E”字均在显示部件的同一位置上，保证视角的一致。用户通过选择手柄上的按键方向来对应“E”字的开口方向，二者一致则认为用户判断正确。

处理器控制“E”字于显示部件进行显示的顺序是“E”字大小依次减小，方向随机；同一级大小的“E”字随机的开口方向显示两次，两次均判断正确，则判定用户对该级“E”字可识别。前一次所测的“E”字判断正确，而小一级的“E”字判断错误时，则更改该小一级的“E”字的开口方向再次显示，若再次判断错误，则取前一次的“E”字所对应的视力度数；若判断再次判断正确，则更改该小一级的“E”字的开口方向第三次进行显示，以这次的结果来判定用户是否能够识别该级“E”字。存储器中存储有每级“E”字大小所对应的视力度数。

以及，所述存储器内还存储有色盲色弱测试图，处理器可控制显示部件对其进行显示，且显示部件上还显示有对应测试图的结果信息，该结果信息包含多个选项，分为：正常色觉看到的信息选项、红色盲看到的信息选项、绿色盲看到的信息选项、全色盲看到的信息选项及色弱看到的信息选项，用户可通过操作手柄选择结果信息选项；还可通过设备本体或手柄上设有的话筒采集用户发出的语音结果信息选项，处理器对接收到的语音信息进行识别，判断用户的色觉情况。

参照图6所示，使用头戴式显示设备进行驾驶适应性能力项检测，步骤如下：

步骤1：处理器发出驾驶适应性能力项的检测指令；

根据用户的检测需求，通过手柄、设备本体上的按键或手势识别等方式进行选择，产生相应的驾驶适应性能力项的检测指令，该驾驶适应性能力项检测包含速度估计能力、选择反应能力、深度知觉、动体视力、暗适应能力、处置判断能力、夜间视力、紧急反应能力、周边风险感知能力等。

在上述步骤1前还包括：头戴式显示设备的生物特征采集器采集用户生物特征信息，并将用户的生物信息发送给处理器。

在上述步骤1前还包括：头戴式显示设备对用户视力的检测，处理器提取存储器中存储的视力测试所需的“E”字信号，并建立模拟视力测试的场景，进行用户视力的检测。

步骤2：处理器根据上述检测指令构建对应驾驶适应性能力项检测的虚拟场景，显示部件进行相关显示；

处理器接收到上述步骤1产生的驾驶适应性能力项的检测指令，进行分析，并提取存储器中存储的图形元素数据构建相对应该驾驶适应性能力项的虚拟场景。

步骤3：处理器接收手柄发出的对应驾驶适应性能力项检测的反馈指令；

处理器根据各驾驶适宜性能力项的检测标准对驾驶适应性能力项检测的虚拟场景中的物体逻辑模型按照进行控制，该物体逻辑模型包含受控的车辆模型、受控的标记物模型及行驶路段环境模型等；在不同的驾驶适宜性能力项检测过程中各物体逻辑模型的运动轨迹、运动方向、运动速度等不同，用户通过操作手柄上的按键对应驾驶适应性能力项检测的虚拟场景中的部分物体逻辑模型，来实现驾驶适应性能力项的检测；处理器对产生反馈指令的正确性或/及产生反馈指令所需的时间进行记录；

此外，处理器还对各场景的环境亮度进行调节，根据不同驾驶适宜性能力项的检测需求，选择调至不同的环境亮度；

在选定检测的驾驶适应性能力项后，检测开始前于显示部件上对该选定的驾驶适应性能力项对应的操作说明进行显示，告知用户如何进行检测操作；

处理器控制物体逻辑模型开始动作后，开始记录每次产生反馈指令的时间点，计算出每次产生反馈指令所需的时间；上述的时间仅在产生的反馈指令正确时才有效，若产生的反馈指令错误则对应的所需的时间无效，重复步骤3；上述的产生的反馈指令正确具体指代某一时间点产生的反馈指令是否与当时对应的虚拟场景中的物体逻辑模型相对应；

检测过程中，用户根据显示部件上显示的实时场景，在某一个或几个时间点发出反馈指令。

步骤4：处理器判断出驾驶适应性能力项检测的检测结果；头戴式显示设备通过语音、文字或者图片的方式告知用户是否通过检测；

将步骤3中记录的产生反馈指令的正确性及所需的时间与存储器内存储的不同驾驶适宜性能力项的考核等级分数对照表进行比对，得到用户的驾驶适宜性能力的等级分数；通信部件采用有线或无线的通信方式将检测得到的不同驾驶适宜性能力项的考核分数数据(包括单项等级分数以及综合评价分数)传输给监管平台服务器，便于考核监管人员查阅。优选实施例中，上述的无线通信方式可以为WIFI、蓝牙、ZigBee、UWB、Z-wave、3G、4G或5G。通过上述的技术方案，使得在进行驾驶适宜性能力检测时，无需考核人员现场监管，实现了现场检测零监管的目的，大大节省了考核人力。

此外，通信部件还可将生物特征采集器采集用户生物特征信息发送至监管平台服务器，监管平台服务器将接收到的用户生物特征信息与用户身份信息数据库进行比对，识别用户身份，并与检测得到的驾驶适宜性能力项的考核分数相关联。上述的用户身份信息数据库可为公安交通相关部门对驾驶员预先采集的生物特征数据库。本实用新型将身份识别技术应用于驾驶适宜性能力项检测中，能够实现驾驶适宜性能力项考核分数及用户身份信息的同步传输，考核人员远程即可完成对检测人员的分数考核，无需检测人员前往指定的检测场所。整个检测过程高效、快捷、无需第三方人力、物力辅助。

尽管以上本实用新型的实施方案进行了描述，但本实用新型并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下，在不脱离本实用新型权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本实用新型保护之列。