一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法和系统
阅读说明：本技术 一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法和系统 (Automatic driving automobile comfort level test evaluation method and system based on automatic driving robot ) 是由 杨智博 陈晓东 孙海鹏 吴向亮 王磊 于 2021-07-20 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法和系统,包括：通过自动驾驶机器人控制车辆进行预定的运动,同时记录受试驾驶员在整个预定车辆运动过程的心电数据和自动驾驶机器人控制的车辆状态客观信息；驾驶员根据主观评价标准进行主观舒适度感受评价；对心电信号进行R波提取,时域计算,得到表征心率变异性的时域指标SDNN和RMSSD,方差分析,得到显著差异性、能够表征舒适性的客观数据；根据客观数据和主观评价数据,进行交叉比对,得到符合驾驶员舒适度的最佳车辆运动状态参数。本发明对于车辆运动状态舒适度的控制具有很高的精度,具备很强的可重复性和易用性,并且对不同工况有很好的兼容性。(The invention discloses a method and a system for testing and evaluating the comfort level of an automatic driving automobile based on an automatic driving robot, wherein the method comprises the following steps: the automatic driving robot controls the vehicle to perform preset movement, and records the electrocardiogram data of the tested driver in the whole preset vehicle movement process and the vehicle state objective information controlled by the automatic driving robot; the driver carries out subjective comfort feeling evaluation according to subjective evaluation criteria; performing R wave extraction and time domain calculation on the electrocardiosignals to obtain time domain indexes SDNN and RMSSD representing heart rate variability, and performing variance analysis to obtain objective data with remarkable difference and capability of representing comfort; and performing cross comparison according to the objective data and the subjective evaluation data to obtain the optimal vehicle motion state parameter which accords with the comfort level of the driver. The method has high precision for controlling the comfort level of the vehicle motion state, strong repeatability and usability, and good compatibility to different working conditions.)
技术领域
本发明涉及L2级及以上级别自动驾驶汽车乘员舒适度的测试技术领域，尤其是涉及一种用于自动驾驶状态下车辆运动状态改变时，乘员舒适度的测试评价方法，特别涉及一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法和系统。
背景技术
目前自动驾驶技术已经成为汽车最前沿的技术之一，美国SAE(汽车工程学会)将自动驾驶技术分为6级：0级系统只有报警提醒功能或对车辆的瞬时控制功能，即系统只在有危险的情况下给驾驶员发出报警或瞬时的控制车辆，如FCW，AEB，LKA等功能，车辆控制、环境监测和系统回应的主体都是驾驶员；1级系统只对车辆的单一方向进行连续控制，如横向或纵向，如ACC，LCA，APA等功能。车辆控制的主体是人和驾驶员，环境监测和系统回应的主体都是驾驶员；2级系统可以同时对车辆进行横向和纵向的连续控制，车辆控制的主体是系统，环境监测和系统回应都是驾驶员；3级系统是有条件的自动驾驶，车辆控制和环境监测的主体都是系统；4级系统是高度自动驾驶，车辆控制、环境监测和系统回应的主体都是系统，但也有驾驶员控制车辆的模式；5级系统是完全自动驾驶，即实现无人驾驶，其中L2级及以上的自动驾驶系统会全盘控制车辆的运动状态而不再是人类驾驶员，这带来的一个问题就是自动驾驶系统控制的车辆在进行运动状态改变时，例如刹车、变道等，车内乘员是否舒适。
本专利申请中所指的乘员舒适性是指自动驾驶车辆运动状态改变时，人体生理、心理因素与行驶状态互动的一种综合体验。在车辆的运动状态改变时会产生不同程度的加速度和速度的突变，从而产生对乘员多方面的感官刺激，进而导致舒适度的改变。目前对驾驶员舒适性的评价多为主观评价的方式，欠缺精度、个体差异性大，实验可重复性差。目前，还没有基于客观生理信号和主观评价相结合的舒适度评价方法，因而无法将驾驶员的舒适感通过客观量化指标的形式表现。故如何在不脱离人体本身的生理心理感知，而又能客观精确地评判舒适性，建立定量的舒适度评价方法，是近年来国内外学者都纷纷尝试解决的关键问题。
此外，由于自动驾驶车辆的控制系统是根据交通环境状态不同进而做出相应的控制动作，且细微的交通环境变化都会导致控制动作不尽相同。因此纯粹基于自动驾驶汽车产品不便于进行重复的、多种特定场景下的定量研究。而传统采用人类驾驶员进行车辆控制的方法又难以做到可重复的精细化操作。因此，形成基于生理信号和主观评价的，且实验过程具有高精度、可重复的驾驶员舒适度测试评价方法有重要意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法和系统，克服了现有驾驶员舒适度测试评价方法的不足的问题，是一种基于自动驾驶机器人和心电数据的驾驶员舒适度测试评价方法。
本发明所要解决的技术问题是通过以下技术方案来实现的：
一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法，包括：
步骤一.选取若干受试驾驶员，预备采用心电信号生理测试记录仪进行心电信号采集；
步骤二.采集受试驾驶员心电信号的同时，通过自动驾驶机器人控制车辆进行预定的运动；同时记录受试驾驶员在整个预定车辆运动过程的心电数据和自动驾驶机器人控制的车辆状态信息；
步骤三.完成预定的车辆运动后，驾驶员根据主观评价表格进行主观舒适度感受评价；
步骤四.根据步骤二得到的心电信号，对受试驾驶员心电信号进行R波提取，并对处理结果进行时域计算，得到表征心率变异性的时域指标SDNN(心电图两个R波之间间期的标准差)和RMSSD(相邻两个RR间期差值的均方根)；所述SDNN为心电图两个R波之间间期的标准差；所述RMSSD为相邻两个RR间期差值的均方根。
步骤五.根据步骤四得到的生理数据SDNN和RMSSD，进行方差分析，得到具有显著差异性、能够表征舒适性的客观数据；
步骤六、根据所述步骤五的客观数据和步骤三得到的主观评价数据，进行交叉比对，得到符合驾驶员舒适度的最佳车辆运动状态参数。
优选地，所述步骤三的主观评价表格，评分准则可以通过贮存在电脑或移动端的表格，打的分直接输入电脑内。
主观评分基准如下表1，在完成每次实验后驾驶员根据主观感受进行细化评分，给出主观的舒适度评价：
表1评分基准
优选地，所述步骤三的客观数据的分析通过编程计算得到，分析从心电数据中提取出的心率变异性时域指标SDNN(心电图两个R波之间间期的标准差)及RMSSD(相邻两个RR间期差值的均方根)；通过将SDNN与RMSSD的变化情况与上述主观评价相结合分析，得到相应的舒适运动状态参数。
优选地，所述相应的舒适运动状态参数是指舒适状态下的最大纵向减速度、最大横向加速度参数。
优选地，步骤二所述车辆状态信息包含了目标加减速度、速度、换道时间；所述整个车辆运动过程中通过自动驾驶机器人模拟了车辆全自动驾驶操作状态。
优选地，所述自动驾驶汽车加速度重复测试精度控制在0.5m/s^2之内。
本发明还提供了一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试系统，包括：
一车辆，设有驾驶舱；
一自动驾驶机器人，所述自动驾驶机器人刚性固定连接在车辆内，用于感知、控制车辆按既定运动状态运动；
一生理数据采集设备，所述生理数据采集设备通过心电传感器固定在驾驶员身上，通过心电传感器采集心电信号。
优选地，所述自动驾驶机器人，还包括：
一自动驾驶机器人的位姿及运动感知系统，用于感知车辆运动状态及位置，通过对比实际运动状态与提前设置的目标运动状态，计算出控制指令信息；
一自动驾驶机器人控制系统，用于将所述控制指令信息发送至自动驾驶机器人执行系统；
一自动驾驶机器人执行系统，用于控制车辆油门、制动及转向，以使车辆按既定运动状态运动。
优选地，所述生理数据采集设备还包括数据采集分析系统；所述心电信号输入到所述数据采集分析系统，用于心电信号与自动驾驶机器人输出的车辆运动状态信息进行时间同步后输出，供分析。
优选地，所述生理数据采集设备为生理测试记录仪，使用Ⅱ导联法布置测试电极。
特别地，本发明中所述数据采集后的信息、信号、指令传输均可以通过已知的通信连接传输方式来实现；所述系统组成设备之间可以通过已知的电连接或机械连接方式来实现。
本发明所述一种基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法和系统通过上述技术方案，具有以下有益效果：
1.本发明的一种基于自动驾驶机器人及生理采集仪的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法将主客观数据进行同步高精度采集，交叉比对，获得相互印证的舒适度判断依据，以此确定最佳车辆运动状态。
2.本发明的一种基于自动驾驶机器人及生理采集仪的自动驾驶汽车舒适度测试评价系统，基于自动驾驶机器人的车辆控制方法，以此得到高精度、可重复强的模拟自动驾驶状态。
3.本发明的所述方法和系统，相比于现有技术中直接基于自动驾驶汽车的实车测试，该测试方法具有安更高的全性、精度以及可重复性。加速度重复测试精度可控制在0.5m/s^2之内，大大提高了实车测试的准确度和时间成本。此外，将客观数据与主观评价进行交叉比对分析的分析评价方法，对驾驶员的舒适度评价提供了较好的客观依据，能够提供定量化的数据支撑。
附图说明
下面结合附图对本发明进行详细的描述，以使得本发明的上述优点更加明确。
图1为本发明系统组成示意图
图2为本发明心电数据的R波识别示意图
图3为本发明心电数据的心率变异性分析结果示意图
图4为本发明测试过程中车辆运动状态记录示意图
图5为本发明主客观对比分析结果示意图
具体实施方式
如图1所示本发明系统组成图，如图2、图3、图4、图5所示的测试数据，如表1所示主观评价标准，本发明具体说明如下。
实施例1
一种基于自动驾驶机器人及生理采集仪的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法，包括以下步骤:
步骤一.选取若干受试驾驶员，采用心电信号生理测试记录仪为信号采集设备，使用Ⅱ导联法布置测试电极；
步骤二.在采集受试驾驶员心电信号的同时，通过自动驾驶机器人控制车辆进行预定的车辆运动，记录受试驾驶员在整个实验过程的心电数据和车辆状态信息；
步骤三.完成上述实验后，驾驶员根据主观评价表格进行主观感受评价；
步骤四.根据步骤二得到的心电信号，对受试驾驶员心电信号进行R波提取，并对处理结果进行时域计算得到表征心率变异性的时域指标SDNN和RMSSD；
步骤五.根据步骤四得到的生理数据，对其进行方差分析得到具有显著差异性、能够表征舒适性的客观数据；
步骤六.根据所述步骤五和步骤三得到的主客观数据，交叉比对得到符合驾驶员舒适度的最佳车辆运动状态参数，例如符合驾驶员舒适度的最大减速度、最大加速度等。
实施例2
一种基于自动驾驶机器人及生理采集仪的自动驾驶汽车舒适度测试评价方法，包括以下步骤:
步骤一.选取若干受试驾驶员，采用心电信号生理测试记录仪为信号采集设备，使用Ⅱ导联法布置测试电极；
步骤二.在采集受试驾驶员心电信号的同时，通过自动驾驶机器人控制车辆进行预定的车辆运动，记录受试驾驶员在整个实验过程的心电数据和车辆状态信息；
步骤三.完成上述实验后，驾驶员根据主观评价表格进行主观感受评价；主观感受评价标准如表1评分基准：
表1评分基准
步骤四.根据步骤二得到的心电信号，对受试驾驶员心电信号进行R波提取，并对处理结果进行时域计算得到表征心率变异性的时域指标SDNN和RMSSD；
步骤五.根据步骤四得到的生理数据，对其进行方差分析得到具有显著差异性、能够表征舒适性的客观数据；
步骤六.根据所述步骤五和步骤三得到的主客观数据，交叉比对得到符合驾驶员舒适度的最佳车辆运动状态参数，例如符合驾驶员舒适度的最大减速度、最大加速度等。
实施例3
如图1，本发明一种基于自动驾驶机器人及生理采集仪的自动驾驶汽车舒适度测试系统，左侧框图为现有技术中不具备自动驾驶功能的车辆，驾驶员在车辆路况发生各种变化，如刹车、急停、变道等，需要快速变换加速度和速度，驾驶员和车内乘员会出现不同程度的舒适感知，由于个体差异巨大，驾驶员往往因为舒适度的快速变化出现驾驶判断的偏差而面临危险。本发明不仅在现有车辆内设计了自动驾驶机器人及其操作控制系统，还进一步对机器人自动驾驶时车辆运动状态改变与驾驶员的主观感知进行对比研究舒适度，以寻找到自动驾驶舒适状态的不同车辆运行状态下的加速度和速度。
本发明中所指的乘员舒适性是指自动驾驶车辆运动状态改变时，人体生理、心理因素与行驶状态互动的一种综合体验。在车辆的运动状态改变时会产生不同程度的加速度和速度的突变，从而产生对乘员多方面的感官刺激，进而导致舒适度的改变。
本发明整体测试系统由车辆、自动驾驶机器人和生理数据采集仪组成，自动驾驶机器人刚性固定在车辆内，生理数据采集设备通过传感器固定在驾驶员身上。可通过自动驾驶机器人的位姿及运动感知系统感知车辆运动状态及位置，通过对比实际运动状态与提前设置的目标运动状态，例如目标加减速度、速度、换道时间等，计算出控制信息。控制系统将控制指令发送至自动驾驶机器人执行系统，自动驾驶机器人控制车辆油门、制动及转向，以使车辆按既定运动状态运动。整个运动过程中通过自动驾驶机器人模拟了车辆自动驾驶状态，驾驶员无需做任何操作。生理数据采集仪通过传感器采集心电信号，信号与自动驾驶机器人输出的车辆运动状态信息进行时间同步后输出，供分析。
该系统的分析方法主要由主、客观数据分析两部分组成，根据需求针对N名具备相应特征的被试驾驶员开展。在完成每次实验后驾驶员根据主观感受进行细化评分，如表1所示，给出主观的舒适度评价。客观数据的分析通过编程计算得到，主要分析从心电数据中提取出的心率变异性时域指标SDNN(心电图两个R波之间间期的标准差)及RMSSD(相邻两个RR间期差值的均方根)，如图1、图2所示。通过将SDNN与RMSSD的变化情况与主观评价相结合分析，得到相应的舒适运动状态参数，例如舒适状态下的最大纵向减速度、最大横向加速度等，如图4，图5所示。
本发明自动驾驶汽车加速度重复测试精度可以控制在0.5m/s^2之内。
数据结论：
图2中所示的心电数据R波识别，得出：设计的实验过程及实验环境可以保证在测试过程中能够获得可用于数据分析的稳定心电图。
图3所示的心电数据编程分析结果，是基于图2所示稳定的心电图数据，依托编制的程序能够计算出该次实验中的RMSSD和SDNN数值。所述程序根据C语言编写，运行环境在matlab中，得到图示的数据。不同状态可得到不同组数据用于分析。
图4所示车辆运动状态数据记录(纵向加速度、速度、位置)，图中从上至下三条曲线分别代表：测试车辆的速度、测试车辆距离位置参考点(测试过程中随机选定的一个位置点，作为参考点记录车辆位置)的相对距离、测试车辆的加速度。揭示了试验过程中能精确地记录车辆的速度、位置、减速度，基于此能够准确的将减速发生前、后时的SDNN RMSSD变化进行时间上的对应，避免了RMSSD和SDNN的变化无法找到对应的外部刺激(减速)。基于上述结果，最终可以开展关于舒适度的主客观分析。
图5所示评价分析结果，图5加速度是指图4的纵向加速度，结果显示：加速度变异性时域指标的具体正向关系：随着减速度的增强(从-2增强到-6)，心率变异性指标减小，呈负相关。
在加速度和心率在驾驶过程中与主观分数斜率一致分析得到：加速度变化、心率变异性的变化以及主观分数的变化呈强线性相关，但不是简单的线性相关。因此斜率在整个变化过程中不一致，不同减速度区间的斜率不一致，但整体趋势是一致的。
斜率变化节点在参数或时间或预见数值发生改变，相应的分数分析得到：从图可知，在加速度等于-4的时候斜率节点发生显著变化，相应的主观分数为4。
综上所述，本发明基于自动驾驶机器人的自动驾驶汽车舒适度测试评价系统具有以下优点：
通过自动驾驶机器人的位姿及运动感知系统感知车辆运动状态及位置，通过对比实际运动状态与提前设置的目标运动状态，例如目标加减速度、速度、换道时间等，整个运动过程中通过自动驾驶机器人模拟了车辆自动驾驶状态，驾驶员无需做任何操作。基于自动驾驶机器人的车辆控制方法，以此得到高精度、可重复强的模拟自动驾驶状态；克服了现有驾驶员舒适度测试评价方法的不足。
本发明针对不同工况，例如不同纵向加减速、制动、换道等工况，使用自动驾驶机器人对车辆进行精准的运动状态及位姿控制，对特定车辆运动状态下驾驶员的心电信号进行提取，结合主观评价对数据进行分析，从而形成基于心电信号和车辆运动状态的自动驾驶汽车驾驶员舒适度测试评价方法。
这种测试评价方法对于车辆运动状态的控制具有很高的精度，并且具备很强的可重复性和易用性，对不同工况都有很好的兼容性。此外该方法能将心电数据与主观评价进行交叉比对，对驾驶员的舒适度评价提供了较好的客观依据，有助于车企及检测机构研究自动驾驶车辆的控制策略以提高驾驶员乘坐舒适性。
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