一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法及系統(tǒng)技術方案

本發(fā)明專利技術提出一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取駕乘人員的基本數據、生理數據和行為數據；根據基本數據從物聯(lián)網服務器獲取駕乘人員的智能終端交互數據；根據基本數據和智能終端交互數據生成駕乘人員的交互模型；獲取當前所處環(huán)境的第一環(huán)境數據、第一汽車狀態(tài)數據以及第一行程數據；根據生理數據、行為數據、第一環(huán)境數據、第一汽車狀態(tài)數據、第一行程數據和交互模型生成交互指令，并執(zhí)行交互指令；接收所述駕乘人員對所述交互指令的執(zhí)行結果的反饋指令；根據所述反饋指令對所述交互模型進行調整。本發(fā)明專利技術方案，不僅能通過智能安全服實現(xiàn)智能座艙內的交互與聯(lián)動智能高效，還能保證交互和聯(lián)動的準確性。性。性。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法及系統(tǒng)


[0001]本專利技術涉及新能源汽車
，具體涉及一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法及系統(tǒng)。

技術介紹

[0002]隨著電子信息技術逐步應用在汽車行業(yè)，汽車智能化、網聯(lián)化、電動化、共享化“新四化”的發(fā)展呈現(xiàn)新趨勢，其中，智能座艙作為汽車智能化和網聯(lián)化發(fā)展的重要表現(xiàn)，構建了一種人與汽車智能交互的空間。近年來，智能座艙的發(fā)展日趨復雜，從智能觸控替代物理按鈕，從機械表盤升級到多屏大屏顯示，隨著智能座艙系統(tǒng)不斷豐富，將人機交互做到更加智能是座艙發(fā)展的大勢所趨。智能座艙中人機接口不僅需要實現(xiàn)人與汽車之間的智能交互，同時要實現(xiàn)駕駛員與乘客之間的交互，但現(xiàn)有的智能座艙聯(lián)動方案還不夠智能化、聯(lián)動不夠準確。

技術實現(xiàn)思路

[0003]本專利技術正是基于上述問題，提出了一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法及系統(tǒng)，通過本專利技術方案不僅能通過智能安全服實現(xiàn)智能座艙內的交互與聯(lián)動智能高效，還能保證交互和聯(lián)動的準確性。
[0004]有鑒于此，本專利技術的一方面提出了一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法，應用于一種智能座艙聯(lián)動系統(tǒng)，所述智能座艙聯(lián)動系統(tǒng)包括設置于第一新能源汽車艙內座位上的多個智能安全服；所述智能安全服包括本體和智能頭盔；所述本體和所述智能頭盔均設置有通信模塊，二者通過有線形式或無線形式通信連接；所述本體設置有第一控制處理模塊、智能安全帶和智能感知傳感器；所述智能頭盔包括聲音采集模塊、腦電信號采集模塊和聲音播放模塊；所述用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法包括：
[0005]獲取駕乘人員的基本數據、生理數據和行為數據；
[0006]所述第一新能源汽車根據所述基本數據從物聯(lián)網服務器獲取所述駕乘人員的智能終端交互數據；
[0007]根據所述基本數據和所述智能終端交互數據生成所述駕乘人員的交互模型；
[0008]獲取所述第一新能源汽車當前所處環(huán)境的第一環(huán)境數據、所述第一新能源汽車的第一汽車狀態(tài)數據以及第一行程數據；
[0009]根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令；
[0010]接收所述駕乘人員對所述交互指令的執(zhí)行結果的反饋指令；
[0011]根據所述反饋指令對所述交互模型進行調整。
[0012]進一步地，還包括：
[0013]確定所有所述駕乘人員之間的社會角色關系和車載角色關系；
[0014]根據所述第一行程數據、所述社會角色關系和所述車載角色關系確定所有所述駕
乘人員的對應座位、所有所述駕乘人員間的交互關系與交互方式以及所述多個智能安全服間的第一聯(lián)動方式、所述多個智能安全服與其他車載終端間的第二聯(lián)動方式。
[0015]進一步地，所述根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令的步驟，包括：
[0016]根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據及所述交互模型生成第一聯(lián)動交互模型；
[0017]根據所述第一聯(lián)動交互模型、所述第一聯(lián)動方式生成所述交互指令；
[0018]將所述交互指令發(fā)送至所述多個智能安全服；
[0019]所述多個智能安全服解析出由各自執(zhí)行的對應的第一指令并分別執(zhí)行對應的第一操作。
[0020]進一步地，所述根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令的步驟，包括：
[0021]根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據及所述交互模型生成第二聯(lián)動交互模型；
[0022]根據所述第二聯(lián)動交互模型、所述第二聯(lián)動方式生成所述交互指令；
[0023]將所述交互指令發(fā)送至所述多個智能安全服和所述其他車載終端中的對應終端；
[0024]所述多個智能安全服和所述對應終端解析出由各自執(zhí)行的對應的第二指令并分別執(zhí)行對應的第二操作。
[0025]進一步地，所述根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令的步驟，包括：
[0026]從所述生理數據中提取腦電信號數據、心率數據、呼吸頻率數據、眼動和瞳孔大小數據、皮膚電反應數據、肌電信號數據、血糖和血壓數據；
[0027]從所述行為數據中提取表情數據、動作數據、姿態(tài)數據；
[0028]從所述第一環(huán)境數據中提取第一環(huán)境音頻數據、第一環(huán)境圖像數據、第一天氣數據、第一路況數據；
[0029]從所述第一汽車狀態(tài)數據中提取車速數據、發(fā)動機轉速數據、油耗數據、電池電量數據、車身姿態(tài)數據、車輪轉角數據、車輛位置數據、車輛故障碼、車內環(huán)境數據、座椅及駕駛位置數據、懸架及駕駛動力學數據、車內噪音數據、各娛樂系統(tǒng)狀態(tài)數據；
[0030]從所述第一行程數據中提取第一中途?？奎c數據、第一目的地數據和第一途經路段數據；
[0031]根據所述腦電信號數據、所述心率數據、所述呼吸頻率數據、所述眼動和瞳孔大小數據、所述皮膚電反應數據、所述肌電信號數據、所述血糖和血壓數據、所述表情數據、所述動作數據、所述姿態(tài)數據、所述第一環(huán)境音頻數據、所述第一環(huán)境圖像數據、所述第一天氣數據、所述第一路況數據、所述車速數據、所述發(fā)動機轉速數據、所述油耗數據、所述電池電量數據、所述車身姿態(tài)數據、所述車輪轉角數據、所述車輛位置數據、所述車輛故障碼、所述車內環(huán)境數據、所述座椅及駕駛位置數據、所述懸架及駕駛動力學數據、所述車內噪音數
據、所述各娛樂系統(tǒng)狀態(tài)數據、所述第一中途停靠點數據、所述第一目的地數據、所述第一途經路段數據，對所述交互模型進行修改得到修改后的修正交互模型；
[0032]根據所述修正交互模型生成所述交互指令，并執(zhí)行所述交互指令。
[0033]進一步地，所述獲取駕乘人員的基本數據、生理數據和行為數據的步驟，包括：
[0034]通過車載攝像裝置獲取所述駕乘人員的視頻數據；
[0035]對所述視頻數據進行第一預處理操作得到第一圖像數據；
[0036]對所述第一圖像數據進行表情特征點檢測和跟蹤以分析不同表情下面部特征點的變化,得到面部特征點變化數據；
[0037]從所述面部特征點變化數據中提取出變化值超過第一閾值的數據作為第一面部特征點變化數據；
[0038]使用第一表情編碼方法來對所述第一面部特征點變化數據進行具體表情判斷以得到第一表情數據；
[0039]從所述面部特征點變化數據中提取出變化值超過第二閾值的數據作為第二面部特征點變化數據；
[0040]使用第二表情編碼方法來對所述第二面部特征點變化數據進行具體表情判斷以得到第二表情數據；
[0041]將所述第一表情數據本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法，其特征在于，應用于一種智能座艙聯(lián)動系統(tǒng)，所述智能座艙聯(lián)動系統(tǒng)包括設置于第一新能源汽車艙內座位上的多個智能安全服；所述智能安全服包括本體和智能頭盔；所述本體和所述智能頭盔均設置有通信模塊，二者通過有線形式或無線形式通信連接；所述本體設置有第一控制處理模塊、智能安全帶和智能感知傳感器；所述智能頭盔包括聲音采集模塊、腦電信號采集模塊和聲音播放模塊；所述用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法包括：獲取駕乘人員的基本數據、生理數據和行為數據；所述第一新能源汽車根據所述基本數據從物聯(lián)網服務器獲取所述駕乘人員的智能終端交互數據；根據所述基本數據和所述智能終端交互數據生成所述駕乘人員的交互模型；獲取所述第一新能源汽車當前所處環(huán)境的第一環(huán)境數據、所述第一新能源汽車的第一汽車狀態(tài)數據以及第一行程數據；根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令；接收所述駕乘人員對所述交互指令的執(zhí)行結果的反饋指令；根據所述反饋指令對所述交互模型進行調整。2.根據權利要求1所述的用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法，其特征在于，還包括：確定所有所述駕乘人員之間的社會角色關系和車載角色關系；根據所述第一行程數據、所述社會角色關系和所述車載角色關系確定所有所述駕乘人員的對應座位、所有所述駕乘人員間的交互關系與交互方式以及所述多個智能安全服間的第一聯(lián)動方式、所述多個智能安全服與其他車載終端間的第二聯(lián)動方式。3.根據權利要求2所述的用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法，其特征在于，所述根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令的步驟，包括：根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據及所述交互模型生成第一聯(lián)動交互模型；根據所述第一聯(lián)動交互模型、所述第一聯(lián)動方式生成所述交互指令；將所述交互指令發(fā)送至所述多個智能安全服；所述多個智能安全服解析出由各自執(zhí)行的對應的第一指令并分別執(zhí)行對應的第一操作。4.根據權利要求3所述的用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法，其特征在于，所述根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令的步驟，包括：根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據及所述交互模型生成第二聯(lián)動交互模型；根據所述第二聯(lián)動交互模型、所述第二聯(lián)動方式生成所述交互指令；將所述交互指令發(fā)送至所述多個智能安全服和所述其他車載終端中的對應終端；所述多個智能安全服和所述對應終端解析出由各自執(zhí)行的對應的第二指令并分別執(zhí)行對應的第二操作。
5.根據權利要求1
?
4任一所述的用于新能源汽車的智能座艙聯(lián)動方法，其特征在于，所述根據所述生理數據、所述行為數據、所述第一環(huán)境數據、所述第一汽車狀態(tài)數據、所述第一行程數據和所述交互模型生成交互指令，并執(zhí)行所述交互指令的步驟，包括：從所述生理數據中提取腦電信號數據、心率數據、呼吸頻率數據、眼動和瞳孔大小數據、皮膚電反應數據、肌電信號數據、血糖和血壓數據；從所述行為數據中提取表情數據、動作數據、姿態(tài)數據；從所述第一環(huán)境數據中提取第一環(huán)境音頻數據、第一環(huán)境圖像數據、第一天氣數據、第一路況數據；從所述第一汽車狀態(tài)數據中提取車速數據、發(fā)動機轉速數據、油耗數據、電池電量數據、車身姿態(tài)數據、車輪轉角數據、車輛位置數據、車輛故障碼、車內環(huán)境數據、座椅及駕駛位置數據、懸架及駕駛動力學數據、車內噪音數據、各娛樂系統(tǒng)狀態(tài)數據；從所述第一行程數據中提取第一中途?？奎c數據、第一目的地數據和第一途經路段數據；根據所述腦電信號數據、所述心率數據、所述呼吸頻率數據、所述眼動和瞳孔大小數據、所述皮膚電反應數據、所述肌電信號數據、所述血糖和血壓數據、所述表情數據、所述動作數據、所述姿態(tài)數據、所述第一環(huán)境音頻數據、所述第一環(huán)境圖像數據、所述第一天氣數據、所述第一路況數據、所述車速數據、所述發(fā)動機轉速數據、所述油耗數據、所述電池電量數據、所述車身姿態(tài)數據、所述車輪轉角數據、所述車輛位置數據、所述車輛故障碼、所述車內環(huán)境數據、所述座椅及駕駛位置數據、所述懸架及駕駛動力學數據、所述車內噪音數據、所述各娛樂系統(tǒng)狀態(tài)數據、所述第一中途停靠點數據...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：常靜，劉海清，劉偉，陳泳宏，
申請(專利權)人：深圳市哲思特科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：