CN103802837A - 一种主动舒适性人机交互*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种主动舒适性人机交互***，其主要包括由4类功能模块：车辆已有传感器模块、人体交互传感器、核心控制策略模块和输入及反馈模块，其中所述车辆已有传感器和人体交互传感器作为获取源连接到核心控制策略模块，同时将所述核心控制策略模块与所述输入及反馈模块相连接，其输出的指令转化为相应的信息进行输出，本发明的各个功能模块设计独立，购车消费者可以根据消费需要选择增加或去除相应模块，并可以融合相应的车辆已有信息输入模块、动作执行模块，从而可以控制成本，可以实现低成本完成高显示的交互功能。

Description

一种主动舒适性人机交互***
技术领域
本发明涉及汽车车载电子技术领域，具体涉及一种主动舒适性人机交互***。
背景技术
现有车载人机交互***的典型代表有奥迪的MMI、宝马的iDrive以及奔驰的COMAND，主要针对高档车型研发，成本较高，通过手工输入或语音输入等方式获取和掌握车辆状态信息，实现的功能有：把握车辆状态信息（车速、里程、当前位置、车辆保养信息等）、路况信息、定速巡航设置、蓝牙免提设置、空调及音响的设置，更多考虑的是车载信息***、娱乐***及智能管理***，在人机互动过程的操作上均未采用主动交互模式。然而目前人机交互***的缺点是：交互***获取的车辆状态信息是通过人工输入（语音或图形界面），且信息量有限；交互***反馈给驾乘人员的模式有限，仅固定在几种车辆出厂前设置好的模式，驾乘人员的选择性比较小，甚至需要驾乘人员调整习惯来适应交互***的要求；成本较高，低端车型没有更好的用户体验。
发明内容
基于上述问题，本发明提供一种主动舒适性人机交互***，本申请的技术方案通过车辆已有传感器、人机交互传感器来获取车辆、驾驶员、乘客的状态信息，适时的以语音、图像或机械调整的方式主动地反馈给驾驶员和乘客，从而实现人与车之间的对话功能，通过人机交互***可以设置或显示车辆、定速巡航、蓝牙免提、空调及音响的状态信息；该专利通过核心控制策略模块主动学习驾驶员和乘客对于舒适性、车辆状态等的设置习惯，从而可以根据驾驶员和乘客的习惯结合驾驶环境及当时车辆状态主动提示相关信息，提升驾驶员和乘客的乘车体验；本发明的各个功能模块设计独立，购车消费者可以根据消费需要选择增加或去除相应模块，并可以融合相应的车辆已有信息输入模块、动作执行模块，从而可以控制成本，可以实现低成本完成高显示的交互功能。
解决上述技术问题采取的技术构思为，
一种主动舒适性人机交互***，其主要包括由4类功能模块：车辆已有传感器模块、人体交互传感器、核心控制策略模块和输入及反馈模块，其中所述车辆已有传感器和人体交互传感器作为获取源连接到核心控制策略模块，同时将所述核心控制策略模块与所述输入及反馈模块相连接，其输出的指令转化为相应的信息进行输出。
根据本发明，所述车辆已有传感器采用车辆上已安装的传感器接入，包括车辆速度传感器、温度传感器、空调状态传感器、发动机传感信息接口；所述人体交互传感器主要是安装感应驾驶员或乘客身体温度的身体温度传感器，座椅状态的座椅传感器；所述核心控制策略模块主要是由类似于工控机的硬件装置实现，软件部分包含主动舒适性自学习算法；所述输入及反馈模块主要是借助现有车载的语音输入、图形界面交互输入、座椅坐姿的机械调整实现，并将核心控制策略模块的反馈信息进行相应的反馈实现。
所述模块各个功能模块设计独立，可以根据消费需要选择增加或去除相应模块，并可以融合相应的车辆已有信息输入模块、动作执行模块。
根据本发明上述的主动舒适性人机交互***的核心控制策略模块的工作流程包括以下步骤：
步骤1.***初始化设置：根据人群的特征对应设置几种典型的人群驾驶习惯状态到状态模式档案库中，自学习控制策略算法会对应提取习惯状态的特征参数一同存放到档案库中；
步骤2.当车辆驾驶员或乘客在乘车过程中做相关信息设置时，模块会实时进行设置的状态信息特征提取，并与状态模式档案库中的模式进行匹配；
步骤3.如果状态模式库中有对应的习惯状态模式，由状态模式档案库记录反馈信息，转到步骤5；
步骤4.如果状态模式库中没有对应的习惯状态模式存储，则模块的自学习控制策略算法会作为新的状态模式存储到状态模式档案库中；
步骤5.结合车内环境状态控制反馈模块主动进行相关设置；
步骤6.如果车辆驾驶员或乘客多次设置的习惯状态模式均有反馈信息记录，则进行相应习惯状态模式更新。
采用本发明的技术方案所带来的技术效果是：
1、主动性，主动检测与提示车辆运行状态，主动建议驾驶员操作；
2、自学习驾驶员操作习惯，按照驾驶员的舒适性习惯提示相关操作，提升驾驶员和乘客的乘车体验；
3、模块化设计及配置可以降低成本，满足驾乘人员满足感的心理需求，完全可应用于低端车车型。
附图说明
现在将描述如本发明的优选但非限制性的实施例，本发明的这些和其他特征、方面和优点在参考附图阅读如下详细描述时将变得显而易见，其中：
图1是根据本发明的结构原理图；
图2是根据本发明的主动舒适自学习算法图；
具体实施方式
以下的说明本质上仅仅是示例性的而并不是为了限制本公开、应用或用途。
如图1所示，本发明的主动舒适性人机交互***主要由4类功能模块组成，这4类功能模块包括：车辆已有传感器模块、人体交互传感器、核心控制策略模块和输入及反馈模块，其中车辆已有传感器和人体交互传感器作为获取源连接到核心控制策略模块，语音信息、图形界面信息、座椅坐姿等机械调整也可作为获取源连接到核心控制策略模块，同时将核心控制策略模块与输入及反馈模块相连接，其输出的指令转化为相应的信息进行输出。
所述车辆已有传感器采用车辆上目前已安装的传感器接入，包括车辆速度传感器、温度传感器、空调状态传感器、发动机传感信息接口；所述人体交互传感器主要是安装感应驾驶员或乘客身体温度的身体温度传感器，座椅状态的座椅传感器；所述核心控制策略模块主要是由类似于工控机的硬件装置实现，软件部分包含主动舒适性自学习算法；所述输入及反馈模块主要是借助现有车载的语音输入、图形界面交互输入、座椅坐姿等的机械调整实现，并将核心控制策略模块的反馈信息进行相应的反馈实现。
本发明的主动舒适性人机交互***的信息输入主要由3类途径实现，包括车辆已有传感器，如车辆速度传感器、温度传感器、空调状态传感器、发动机传感信息接口等，获取车辆相关的行车状态信息；人体交互传感器，如驾驶员和乘客身体温度传感器、驾驶员座椅传感器，以获取驾驶员和乘客在行车时调整的最佳舒适状态信息；驾驶员和乘客通过语音信息、图形界面信息及座椅坐姿等机械调整类的动作，获取的由驾驶员或乘客自行设置的相关状态信息。
本发明的主动舒适性人机交互***的信息输出主要以语音信息、图形界面信息和相关影响舒适度的座椅坐姿等机械调整完成。
本发明的主动舒适性人机交互***的核心控制策略模块作为信息处理中心，采用自学习控制策略算法设计，可以实现对驾驶员或乘客的驾驶习惯的自学习，并能依据车辆及周边环境实时状态主动做出信息输出或其它形式的反馈。
如图2所示，本发明的主动舒适性人机交互***的核心控制策略模块的整个工作流程如下：
步骤1.***初始化设置：根据人群的特征对应设置几种典型的人群驾驶习惯状态到状态模式档案库中，自学习控制策略算法会对应提取习惯状态的特征参数一同存放到档案库中；
步骤2.当车辆驾驶员或乘客在乘车过程中做相关信息设置时，模块会实时进行设置的状态信息特征提取，并与状态模式档案库中的模式进行匹配；
步骤3.如果状态模式库中有对应的习惯状态模式，由状态模式档案库记录反馈信息，转到步骤5；
步骤4.如果状态模式库中没有对应的习惯状态模式存储，则模块的自学习控制策略算法会作为新的状态模式存储到状态模式档案库中；
步骤5.结合车内环境状态控制反馈模块主动进行相关设置；
步骤6.如果车辆驾驶员或乘客多次设置的习惯状态模式均有反馈信息记录，则进行相应习惯状态模式更新。
举例来说，当车内外温度差大的时候，本发明的主动舒适性人机交互***是如何控制空调使得前挡风玻璃不起霜：
1.由温度传感器获取到车内外的实时温度；
2.核心控制策略模块根据车内外的实时温度差，迅速检索状态模式档案库；
3.如果档案库中有类似的状态模式；
4.核心控制策略模块根据模式识别结果，反馈信息到输入及反馈模块，提示用户操作。
5.如果档案库中没有类似的状态模式，则核心控制策略模块作为新的状态模式实时学习此状态模式。

Claims (4)

1.一种主动舒适性人机交互***，其主要包括由4类功能模块：车辆已有传感器模块、人体交互传感器、核心控制策略模块和输入及反馈模块，其中所述车辆已有传感器和人体交互传感器作为获取源连接到核心控制策略模块，同时将所述核心控制策略模块与所述输入及反馈模块相连接，其输出的指令转化为相应的信息进行输出。
2.如权利要求1所述的主动舒适性人机交互***，其特征在于，所述车辆已有传感器采用车辆上已安装的传感器接入，包括车辆速度传感器、温度传感器、空调状态传感器、发动机传感信息接口；所述人体交互传感器主要是安装感应驾驶员或乘客身体温度的身体温度传感器，座椅状态的座椅传感器；所述核心控制策略模块主要是由类似于工控机的硬件装置实现，软件部分包含主动舒适性自学习算法；所述输入及反馈模块主要是借助现有车载的语音输入、图形界面交互输入、座椅坐姿的机械调整实现，并将核心控制策略模块的反馈信息进行相应的反馈实现。
3.如权利要求1或2所述的主动舒适性人机交互***，其特征在于，所述模块各个功能模块设计独立，可以根据消费需要选择增加或去除相应模块，并可以融合相应的车辆已有信息输入模块、动作执行模块。
4.一种如权利要求1或2中主动舒适性人机交互***的核心控制策略模块的工作流程包括以下步骤：
步骤1.***初始化设置：根据人群的特征对应设置几种典型的人群驾驶习惯状态到状态模式档案库中，自学习控制策略算法会对应提取习惯状态的特征参数一同存放到档案库中；
步骤2.当车辆驾驶员或乘客在乘车过程中做相关信息设置时，模块会实时进行设置的状态信息特征提取，并与状态模式档案库中的模式进行匹配；
步骤3.如果状态模式库中有对应的习惯状态模式，由状态模式档案库记录反馈信息，转到步骤5；
步骤4.如果状态模式库中没有对应的习惯状态模式存储，则模块的自学习控制策略算法会作为新的状态模式存储到状态模式档案库中；
步骤5.结合车内环境状态控制反馈模块主动进行相关设置；
步骤6.如果车辆驾驶员或乘客多次设置的习惯状态模式均有反馈信息记录，则进行相应习惯状态模式更新。
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