【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及車載安全，尤其涉及一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法及系統。
技術介紹
1、駕駛員惡意沖撞是指由于生活受阻、遇到大的人和事的沖擊等，導致駕駛員心理出現大波動，進而采取開車惡意沖撞道路行人、其他交通人員的方式來報復社會的行為。這導致了大量的交通傷亡和社會不安全狀態，因此提出一種防止駕駛員主觀惡意沖撞的智能車輛控制系統，對于約束駕駛員的惡意沖撞，避免和減輕此類事故的發生具有重要的意義。
2、傳統的，當車輛發生緊急危險時，主要通過采用配置在車端的自動緊急制動(aeb，autonomous?emergency?braking)系統來提醒駕駛員或者緊急制動車輛。具體為，通過車輛四周的傳感器監測周圍環境，一旦發現潛在的碰撞風險，會在駕駛員還未做出反應之前自動啟動制動，從而降低碰撞的沖擊力。這種系統類似于雷達系統，通過先進的通訊技術和電子監測設備實時感知車輛周圍的動態，為駕駛者提供必要的安全輔助。
3、aeb系統的設計初衷是為了保護駕駛員和其他道路使用者免受傷害，而不是為了阻止惡意行為。因此，如果駕駛員故意以沖撞為目的駕駛，這種系統的自動制動功能可能會被觸發，但它的主要目的是減少碰撞的嚴重程度，而不是完全阻止碰撞。此外，如果駕駛員的惡意行為超出了系統的監測和處理能力范圍，如速度過快或采取了特定的躲避傳感器的操作，系統可能無法有效工作。同時，現在的智能輔助系統，均主要為高級駕駛輔助系統，當駕駛員在緊急情況下迅速轉動方向盤或采取其他操作，如點剎技術，這可能被系統解釋為駕駛員已經接管了駕駛任務，從而導致aeb
4、目前，也逐漸出現一些基于駕駛員的狀態對車輛進行智能控制的研究，例如公開號為cn?116872964?a的中國專利，公開了一種基于駕駛員狀態進行調整的智能駕駛系統及方法，通過在行車過程中識別到駕駛員處于異常狀態時，評估駕駛員的事件識別能力和事件響應能力，所述事件響應能力包括行動能力和反應時間，當所述駕駛員的行動能力低于預設的行動能力閾值時，將智能駕駛系統的控制權限調整為應急控制權限，當所述駕駛員的行動能力高于預設的行動能力閾值且所述駕駛員的事件識別能力低于預設的識別能力閾值，在駕駛員的反應時間處于下滑狀態的時候根據所述駕駛員的事件識別能力和事件響應能力調整智能駕駛系統的控制權限，進而確定所述智能駕駛系統的汽車控制策略，能夠結合駕駛員的實際狀態執行汽車的自適應控制，避免了直接接管汽車控制帶來的安全隱患。
5、上述專利的本質還是出于對駕駛員的安全考慮，因此在檢測到駕駛員具備正常的操控能力時，便會將車輛的控制權交回駕駛員；也沒有考慮到車輛周圍的道路使用者的安全。而當駕駛員為惡意沖撞時，其往往具備對車輛的正常操控能力，且目標基本就是車輛周圍人群。顯然，上述方法并不適用于惡意沖撞情況。
6、因此，目前無論是傳統車輛還是當前智能車輛，均以駕駛員的操作為最終決策意圖。當駕駛員出現心理波動，存在明顯不符合道路安全的操作時，并不會存在其他智能系統阻止駕駛員行為，這導致了車輛成為駕駛員主觀造成交通事故的工具，并為社會帶來巨大的傷亡影響。
技術實現思路
1、鑒于現有技術的上述不足，本專利技術的目的在于：提出一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法及系統，能夠在檢測到駕駛員有惡意沖撞的意圖時，主動控制汽車減速制動，降低因駕駛員惡意沖撞帶來的危害。
2、為達到上述目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，包括：
4、實時監測車輛前方的弱勢道路使用者(vulnerable?road?users，vru，包括行人、自行車騎車人、電動兩輪車騎車人等)信息，所述弱勢道路使用者信息包括弱勢道路使用者的人數；
5、若弱勢道路使用者的人數大于或等于人數閾值，則判斷弱勢道路使用者與車輛之間是否存在碰撞風險；
6、若弱勢道路使用者與車輛之間存在碰撞風險，則根據駕駛員的面部表情判斷駕駛員是否處于惡意沖撞情緒，以及根據車輛的實時速度信息判斷車輛是否處于惡意沖撞狀態；
7、若駕駛員處于惡意沖撞情緒且車輛處于惡意沖撞狀態，則判定駕駛員存在主觀惡意沖撞傾向，對車輛進行主動控制；所述主動控制具體包括：
8、切斷車輛的加速踏板功能，自動開啟緊急制動；監測駕駛員持續踩加速踏板的累計時間，若持續踩加速踏板的累計時間大于或等于緊急制動時間閾值，則判定駕駛員存在主觀惡意沖撞事實，以車輛的最大減速度進行制動，直至車輛完全停止；所述緊急制動的減速度小于所述最大減速度。
9、本專利技術采用的另一個技術方案為：
10、一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制系統，包括：
11、環境感知及碰撞風險判斷模塊，用于實時監測車輛前方的弱勢道路使用者信息，所述弱勢道路使用者信息包括弱勢道路使用者的人數；若弱勢道路使用者的人數大于或等于人數閾值，則判斷弱勢道路使用者與車輛之間是否存在碰撞風險；
12、狀態監測與預判模塊，用于若弱勢道路使用者與車輛之間存在碰撞風險，則根據駕駛員的面部表情判斷駕駛員是否處于惡意沖撞情緒，以及根據車輛的實時速度信息判斷車輛是否處于惡意沖撞狀態；若駕駛員處于惡意沖撞情緒且車輛處于惡意沖撞狀態，則判定駕駛員存在主觀惡意沖撞傾向；
13、主動控制模塊，用于在判定駕駛員存在主觀惡意沖撞傾向時對車輛進行主動控制；所述主動控制具體包括：切斷車輛的加速踏板功能，自動開啟緊急制動；監測駕駛員持續踩加速踏板的累計時間，若持續踩加速踏板的累計時間大于或等于緊急制動時間閾值，則判定駕駛員存在主觀惡意沖撞事實，以車輛的最大減速度進行制動，直至車輛完全停止；所述緊急制動的減速度小于所述最大減速度。
14、本專利技術的有益效果在于：
15、通過實時監測車輛前方的弱勢道路使用者信息，在弱勢道路使用者人數達到閾值時判斷弱勢道路使用者與車輛之間是否存在碰撞風險，提前預測危險場景；結合駕駛員的情緒、車輛行駛狀態以及場景危險情況預測駕駛員的惡意沖撞意圖；在判定駕駛員存在主觀惡意沖撞傾向時，便對車輛進行緊急制動，有效延長車輛緊急制動距離，降低車輛速度；并且監測持續踩加速踏板的累計時間以進一步確認駕駛員是否為惡意沖撞，防止誤判；在判定駕駛員為惡意沖撞后，以車輛的最大加速度制動，以迅速降低車輛速度，避免或者減輕事故危害。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，所述弱勢道路使用者信息還包括弱勢道路使用者與車輛之間的縱向相對距離、縱向相對速度、橫向相對距離和橫向相對速度；所述人數閾值大于2；判斷弱勢道路使用者與車輛之間是否存在碰撞風險具體包括：
3.根據權利要求2所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，所述橫向距離閾值為車輛寬度的一半與該弱勢道路使用者的俯視視角半徑之和。
4.根據權利要求2所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，碰撞剩余時間采用如下公式計算：
5.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，采用情緒判斷神經網絡模型判斷駕駛員是否處于惡意沖撞狀態；情緒判斷神經網絡模型的訓練數據通過以下方式獲得：
6.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，根據車輛的實時速度信息判斷車輛是否處于惡意沖撞狀態具體包括：
7.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制
8.一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制系統，其特征在于，包括：
9.根據權利要求8所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制系統，其特征在于，所述狀態監測與預判模塊包括駕駛員狀態監測子模塊和車輛狀態監測子模塊，所述駕駛員狀態監測子模塊用于實時監測駕駛員的面部表情，并通過面部表情識別出駕駛員的情緒；所述車輛狀態監測子模塊用于實時監測車輛的加速踏板開度和加速度，并根據加速踏板開度和加速度判斷當前車輛是否處于惡意沖撞狀態。
10.根據權利要求8所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制系統，其特征在于，狀態監測與預判模塊設有情緒判斷神經網絡模型，用于判斷駕駛員是否處于惡意沖撞狀態；情緒判斷神經網絡模型的訓練數據通過以下方式獲得：
...【技術特征摘要】
1.一種防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，所述弱勢道路使用者信息還包括弱勢道路使用者與車輛之間的縱向相對距離、縱向相對速度、橫向相對距離和橫向相對速度；所述人數閾值大于2；判斷弱勢道路使用者與車輛之間是否存在碰撞風險具體包括：
3.根據權利要求2所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，所述橫向距離閾值為車輛寬度的一半與該弱勢道路使用者的俯視視角半徑之和。
4.根據權利要求2所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，碰撞剩余時間采用如下公式計算：
5.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法，其特征在于，采用情緒判斷神經網絡模型判斷駕駛員是否處于惡意沖撞狀態；情緒判斷神經網絡模型的訓練數據通過以下方式獲得：
6.根據權利要求1所述的防止駕駛員惡意沖撞的車輛控制方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：潘迪，袁宗輝，韓勇，黃志山，段炎龍，
申請(專利權)人：廈門理工學院，
類型：發明
國別省市：
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