一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法
阅读说明：本技术 一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法 (Simulation driving judgment method based on multi-dimensional continuous signal analysis ) 是由 赵行健 吴子宇 于 2021-07-26 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法,属于信号分析领域,旨在解决驾驶模拟器上缺少判断学员巽寮效果的评判算法,不能对学员的操作数据进行记录计算分析并展示评判结果的问题；本发明提供的算法能够匹配评判学员在驾驶模拟器上的实时传感器操作数据与预先录入到本地的传感器信号数据,得出一个匹配度相似度,并对评判结果进行展示；同时采用了标量公示接收多维连续信号,可以对不同维度和不同播放时间戳的多维连续传感器信号数据进行详细传递和记录；通过对比评判误差的方式,可以对多维连续信号数据进行详细对比分析,提高匹配度和评判结果的准确性,并可对学员的操作习惯进行分析,给出学员应当着重改进或必须改正的问题。(The invention discloses a simulated driving judging method based on multi-dimensional continuous signal analysis, which belongs to the field of signal analysis and aims to solve the problems that a driving simulator lacks a judging algorithm for judging the effect of a student's son house, and the operation data of the student cannot be recorded, calculated and analyzed, and the judging result can not be displayed; the algorithm provided by the invention can match the real-time sensor operation data of the judge student on the driving simulator with the sensor signal data which is pre-recorded to the local, so as to obtain a matching degree similarity, and display the judging result; meanwhile, a scalar public display is adopted to receive multi-dimensional continuous signals, and multi-dimensional continuous sensor signal data with different dimensions and different playing time stamps can be transmitted and recorded in detail; by means of comparing and judging errors, detailed comparison and analysis can be carried out on multi-dimensional continuous signal data, the matching degree and the accuracy of judging results are improved, the operation habits of students can be analyzed, and the problems that the students should focus on improvement or need to correct are given.)
技术领域
本发明涉及信号分析领域，具体为一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法。
背景技术
驾驶模拟器是一种驾驶训练的教学设备，它利用虚拟现实仿真技术营造虚拟驾驶训练环境，学员通过驾驶模拟器的操作部件与驾驶模拟软件进行交互，从而进行驾驶训练。广义上的驾驶模拟器包括汽车驾驶模拟器、飞机驾驶模拟器、船舶驾驶模拟器等等。凡是用来“驾驶”的模拟设备，通通可以称之为驾驶模拟器。当然，相对于其他驾驶模拟器，汽车驾驶模拟器是应用最为广泛的。现代社会，汽车已经是一种非常普通的代步和运输工具，因为汽车驾驶模拟器应用面更加广泛。汽车驾驶模拟器座舱由驾驶舱座，视景计算机，视屏(19寸显示器)，操作传感器，数据采集卡，耳机和话筒等组成。座舱包含了与真实车辆相同的操作部件，“五大”操纵机构：方向盘、离合器，脚刹，油门和手刹。真车变速器：倒档、一档、二档、三档、四档、五档和空挡(自动档只含前进档、倒车档和驻车档)。真车操作开关：左转向灯、右转向灯、应急灯、喇叭、点火开关、总电开关、安全带、车门、雨刷、远光灯、近光灯、远近光交替。座舱汽车既可以进行联网训练，也可以进行单机训练。驾驶模拟器教学，是指通过一种类似机动车驾驶的设备，采用电脑设置相应程序，模拟出各种路况场景，以达到培训的目的。具体安排是，学开车的市民在完成理论考试之后，要首先玩玩这个“电子游戏”——驾驶模拟器，才能在现实中开车上路练习驾驶技能。模拟器的工作原理为：驾驶员操纵操作部件，使得与操作部件直接相连的传感器发生变化，从而引起电信号的变化。信号采集及处理子系统按照一定的精度定期采集传感器上的电信号，并进行滤波等处理。处理后的信号作为车辆动力学模型子系统的输入，经过车辆动力学模型模拟运算，计算出车辆的当前状态，例如发动机转速、发动机输出扭矩、车速、车辆当前的位置等信息。车辆动力学模型计算出的结果送入显示系统进行图形显示、送入音响系统进行声音模拟以及送入仪表系统进行仪表显示。汽车驾驶模拟器几乎完全“克隆”真实学车环境，能够消除驾驶初学者的恐惧心理，适时规范驾驶者的操作，为驾校驾驶培训提供有力帮助。利用驾驶模拟技术对新学员进行培训，不仅可以安全、高效地训练新学员，且具有成本低、零排放、绿色环保的特点；若充分利用驾驶模拟训练方法，将可以带来显著地经济效益和社会效益。驾驶模拟信号处理系统是驾驶模拟器的电信号系统，驾驶模拟信号处理系统的结构与组成直接影响驾驶模拟器的成本和仿真体验。利用驾驶模拟器进行各种试验与实车试验相比，有以下优点：(1)安全性高：可安全地进行危险性驾驶状态的试验和极限状态下的试验、训练等；(2)再现性高：容易保证相同的试验条件，并目能够反复进行相同条件下的试验；(3)容易设定试验条件：容易进行汽车特性、路面状况、道路、障碍物等环境设定及设定变更，不需要制作大量试验设备节省费用；(4)容易测定数据和分析：用计算机能够容易地存储实车试验测定困难的参数，并立即显示所需的数据，高效率地处理。基于单向视频交互的模拟驾驶训练课程，我们需要一种能够判断学员训练效果的评判算法。此算法能够匹配评判学员在驾驶模拟器上的实时传感器操作数据与预先录入到本地的传感器信号数据，得出一个匹配度相似度，从而得出一个可供展示的评判结果。
发明内容
鉴于现有技术中所存在的问题，本发明公开了一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法，采用的技术方案是，包括以下步骤，步骤(1)加载本地数据：本地数据是预先通过一系列操作保存在模拟器电脑本地的json格式文件，微处理器内程序根据名称加载对应的json数据文件，通过这种方式，可以方便后续将多维连续信号与预先保存在本地的多维连续信号数据进行匹配，更加方便快捷；
步骤(2)接收传感器信号：程序接收来自模拟器传感器的多维连续信号，形如以下标量：Fn(t)＝(f1(t)，f2(t)，f3(t)，f4(t),……，fn(t))，(t≥0，n∈N*)，其中fn(t)代表不同的传感器信号数据，n表示维度，t表示视频当前播放的时间戳，通过标量公式的使用，可以对不同维度和不同播放时间戳的多维连续传感器信号数据进行详细传递；
步骤(3)分析传感器信号：在每个分析时间点t(i)，得到当前传感器的多维连续信号数据Fn(t(i))，以t(i)为基准点，截取与t(i)最接近的时间点的c条数据为评判数据组：Fn(ti-2)，Fn(ti-1)，Fn(ti)，Fn(ti+1)，Fn(ti+2)，c取值范围暂定为1～5。比较当前数据Fn(t(i))中的所有信号f1(t(i))～fn(t(i))与评判数据组中的相应数据的误差，当float值类型的信号误差在误差值δ范围内时，表示匹配通过，bool值类型与int值类型的信号则需完全匹配通过。目前传感器信号大致可分为bool值类型的信号、int值类型的信号和float值类型的信号3种，通过这种对比评判误差的方式，可以对驾驶模拟器上不同传感器传递给程序的多维连续信号数据进行详细分析，评判他们之间的匹配度，并得出一个准确的评判结果；
步骤(4)生成评判数据：在每个分析时间点t(i)，每个连续信号匹配结果存在两种状态匹配通过与匹配不通过。当匹配通过时，根据不同信号的权重计算得分，并结合总接收信号数据数量得到总匹配度，更进一步可根据学员的操作习惯，结合通用误操作记录库进行大数据分析，判断出学员在哪一方面更加不足，给出学员应当着重改进或必须改正的问题，通过这种评判匹配度的方式，可以对学员的操作习惯进行对比计算分析，从而给出学员需要改进的地方，提高教学效率；
步骤(5)结果展示：微处理器进行程序分析匹配得到评判结果，并上传相应结果数据到后台，最终通过多媒体设备进行展示，通过对评判结果的展示，可以将学员的评判结果储存到数据库，并可进行详细分析展示，方便后续学员进行对比练习；
步骤(6)其他设置：对于多维连续信号，不像离散信号，在训练数据录入时，额外设置一个可自动配置也可手动设置的bool参数C1，C2，C3，……，Cn。当Cn为true时，表示系统评判时，要将该信号纳入评判范围；而当Cn为false时，则在评判过程当中，将会忽略对应信号fn。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中的传感器具体包括电源传感器、点火传感器、左转灯传感器、右转灯传感器、近光灯传感器、远光灯传感器、交换远近灯传感器、安全带传感器、手刹传感器、应急灯(双闪)传感器、喇叭传感器、雨刮器传感器、方向盘转向传感器、离合器踏板传感器、制动踏板传感器、加速踏板传感器和驻车制动器传感器，通过多种传感器的设置，方便学员练习驾驶模拟器时，可以将传感器的多维连续信号持续传递给传感器信号处理模块。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中传感器的传感器信号处理模块至少分为一个传感器集合，通过传感器集合的设置，能够将驾驶模拟系统操作部件的物理操作转换为电信号。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中传感器集合与传感器信号处理模块可以是分立的，也可以是一体化集成的，通过传感器集合与传感器信号处理模块的设置，传感器集合能够将传感器的电信号传输给传感器信号处理模块进行实时处理。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(3)中bool值类型的信号包括电源、点火、左转灯、右转灯、近光灯、远光灯、交换远近灯、安全带、手刹、应急灯(双闪)、喇叭、雨刮器；int值类型的信号包括车辆档位值0～6；float值类型的信号包括方向盘轴(-1～1)、离合轴(0～1)、刹车轴(0～1)、油门轴(0～1)，通过bool值类型的信号、int值类型的信号和float值类型的信号的设置，能够在将驾驶模拟系统操作部件的物理操作转换为电信号时，对电信号的类型进行归属分类。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(5)中多媒体设备的通信接口选择以下接口中的至少一种：USB接口、WIFI接口、RJ45接口、IIC接口、RS232接口、RS422接口、RS485接口或蓝牙接口，通过通信接口的设置，能够方便微处理器利用多媒体设备通信接口与外部设备进行信号交互。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(5)中多媒体设备通信接口与微处理器连接，微处理器与传感器信息处理模块连接，通过微处理器的设置，可以对多维连续信号进行实时处理分析。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(5)中多媒体设备可以模拟显示天气信息、道路状况信息和交通密度信息等，并可以进行语音提示，通过多媒体设备的设置，能够在学员驾驶模拟器时语音提供不同的天气信息、道路状况信息和交通密度信息等，提高练习的真实性，并且可以对最终的评判结果进行分析评估显示。
本发明的有益效果：本发明提供了一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法，具有以下优点：(1)此算法能够匹配评判学员在驾驶模拟器上的实时传感器操作数据与预先录入到本地的传感器信号数据，得出一个匹配度相似度，从而得出一个可供展示的评判结果，并对评判结果进行展示；(2)采用了标量公示接收多维连续信号，可以对不同维度和不同播放时间戳的多维连续传感器信号数据进行详细传递，并方便查看各个维度和播放时间戳的物理操作；(3)通过对比评判误差的方式，可以对驾驶模拟器上不同传感器传递给程序的多维连续信号数据进行详细对比分析，提高匹配度和评判结果的准确性，更进一步可根据学员的操作习惯，结合通用误操作记录库进行大数据分析，判断出学员在哪一方面更加不足，给出学员应当着重改进或必须改正的问题。
附图说明
图1为本发明工作流程示意图；
图2为本发明传感器信号类型示意图；
图3为本发明bool值类型信号示意图；
图4为本发明int值类型信号示意图；
图5为本发明float值类型信号示意图；
图6为本发明连续信号曲线示意图。
具体实施方式
实施例1
如图1至图6所示，本发明公开了一种基于多维连续信号分析的模拟驾驶评判方法，采用的技术方案是，包括以下步骤，步骤(1)加载本地数据：本地数据是预先通过一系列操作保存在模拟器电脑本地的json格式文件，程序根据名称加载对应的json数据文件，这种加载方式可以方便后续将多维连续信号与预先保存在本地的多维连续信号数据进行匹配，加快分析速度；
步骤(2)接收传感器信号：程序接收来自模拟器传感器的多维连续信号，形如以下标量：Fn(t)＝(f1(t)，f2(t)，f3(t)，f4(t),……，fn(t))，(t≥0，n∈N*)，其中fn(t)代表不同的传感器信号数据，n表示维度，t表示视频当前播放的时间戳，标量公式可以详细传递不同维度和不同播放时间戳的多维连续传感器信号数据；
步骤(3)分析传感器信号：在每个分析时间点t(i)，得到当前传感器的多维连续信号数据Fn(t(i))，以t(i)为基准点，截取与t(i)最接近的时间点的c条数据为评判数据组：Fn(ti-2)，Fn(ti-1)，Fn(ti)，Fn(ti+1)，Fn(ti+2)，c取值范围暂定为1～5。比较当前数据Fn(t(i))中的所有信号f1(t(i))～fn(t(i))与评判数据组中的相应数据的误差，当float值类型的信号误差在误差值δ范围内时，表示匹配通过，bool值类型与int值类型的信号则需完全匹配通过。目前传感器信号大致可分为bool值类型的信号、int值类型的信号和float值类型的信号3种，对比评判误差可以对多维连续信号数据进行详细对比分析，评判他们之间的匹配度，并得出一个准确的评判结果；
步骤(4)生成评判数据：在每个分析时间点t(i)，每个连续信号匹配结果存在两种状态匹配通过与匹配不通过。当匹配通过时，根据不同信号的权重计算得分，并结合总接收信号数据数量得到总匹配度，更进一步可根据学员的操作习惯，结合通用误操作记录库进行大数据分析，判断出学员在哪一方面更加不足，给出学员应当着重改进或必须改正的问题，对比计算分析学员的操作习惯可以大大提高教学效率；
步骤(5)结果展示：微处理器进行程序分析匹配得到评判结果，并上传相应结果数据到后台，最终通过多媒体设备进行展示，对评判结果的展示可以方便学员进行对比练习；
步骤(6)其他设置：对于多维连续信号，不像离散信号，在训练数据录入时，额外设置一个可自动配置也可手动设置的bool参数C1，C2，C3，……，Cn。当Cn为true时，表示系统评判时，要将该信号纳入评判范围；而当Cn为false时，则在评判过程当中，将会忽略对应信号fn。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中的传感器具体包括电源传感器、点火传感器、左转灯传感器、右转灯传感器、近光灯传感器、远光灯传感器、交换远近灯传感器、安全带传感器、手刹传感器、应急灯(双闪)传感器、喇叭传感器、雨刮器传感器、方向盘转向传感器、离合器踏板传感器、制动踏板传感器、加速踏板传感器和驻车制动器传感器，多种传感器方便学员练习驾驶模拟器时，可以将传感器的多维连续信号持续传递给传感器信号处理模块。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中传感器的传感器信号处理模块至少分为一个传感器集合，感器集合可以将驾驶模拟系统操作部件的物理操作转换为电信号。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中传感器集合与传感器信号处理模块可以是分立的，也可以是一体化集成的，传感器集合能够将传感器的电信号传输给传感器信号处理模块进行实时处理。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(3)中bool值类型的信号包括电源、点火、左转灯、右转灯、近光灯、远光灯、交换远近灯、安全带、手刹、应急灯(双闪)、喇叭、雨刮器；int值类型的信号包括车辆档位值0～6；float值类型的信号包括方向盘轴(-1～1)、离合轴(0～1)、刹车轴(0～1)、油门轴(0～1)，多种信号类型可以方便对传感器电信号的类型进行归属分类。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(5)中多媒体设备的通信接口选择以下接口中的至少一种：USB接口、WIFI接口、RJ45接口、IIC接口、RS232接口、RS422接口、RS485接口或蓝牙接口，通信接口方便微处理器利用多媒体设备通信接口与外部设备进行信号交互。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(5)中多媒体设备通信接口与微处理器连接，微处理器与传感器信息处理模块连接，微处理器可以对多维连续信号进行实时处理分析。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(5)中多媒体设备可以模拟显示天气信息、道路状况信息和交通密度信息等，并可以进行语音提示，多媒体设备可以在学员驾驶模拟器时语音提供不同的天气信息、道路状况信息和交通密度信息等，提高练习的真实性，并且可以对最终的评判结果进行分析评估显示。
微处理器采用STM32芯片，用来控制传感器，STM32的管脚及连接方式本领域技术人员可参考教材或厂商出版的技术手册获得技术启示；本发明涉及的电路连接为本领域技术人员采用的惯用手段，可通过有限次试验得到技术启示，属于公知常识。
本文中未详细说明的部件为现有技术。
上述虽然对本发明的具体实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化，而不具备创造性劳动的修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
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