CN106056094A - 车辆驾驶习惯记忆控制***及方法 - Google Patents

车辆驾驶习惯记忆控制***及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106056094A
CN106056094A CN201610411325.8A CN201610411325A CN106056094A CN 106056094 A CN106056094 A CN 106056094A CN 201610411325 A CN201610411325 A CN 201610411325A CN 106056094 A CN106056094 A CN 106056094A
Authority
CN
China
Prior art keywords
characteristic information
face
driver
user
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN201610411325.8A
Other languages
English (en)
Inventor
许永华
陈静
梅炜炜
曹新民
佟泊萱
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
HEFEI SOFTEC AUTO-ELECTRONIC Co Ltd
Original Assignee
HEFEI SOFTEC AUTO-ELECTRONIC Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by HEFEI SOFTEC AUTO-ELECTRONIC Co Ltd filed Critical HEFEI SOFTEC AUTO-ELECTRONIC Co Ltd
Priority to CN201610411325.8A priority Critical patent/CN106056094A/zh
Publication of CN106056094A publication Critical patent/CN106056094A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/169—Holistic features and representations, i.e. based on the facial image taken as a whole
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
    • B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
    • B60R16/037—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for occupant comfort, e.g. for automatic adjustment of appliances according to personal settings, e.g. seats, mirrors, steering wheel
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/164—Detection; Localisation; Normalisation using holistic features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Fittings On The Vehicle Exterior For Carrying Loads, And Devices For Holding Or Mounting Articles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆驾驶习惯记忆控制***及方法，属于车辆安全技术领域，包括：采集模块、处理模块和执行机构；所述采集模块，用于采集用户的特征信息并将用户的特征信息发送给所述处理模块；所述处理模块，用于将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息依次进行比较分析，并根据分析结果输出控制信号以驱动所述执行机构执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。使操作面板的功能设置方便、合理，而且不限制使存储的驾驶员数量，提高了车辆使用的便利性和智能性。

Description

车辆驾驶习惯记忆控制***及方法
技术领域
本发明涉及车辆安全技术领域，特别涉及一种车辆驾驶习惯记忆控制***及方法。
背景技术
随着经济社会的发展和人们生活水平的提高，汽车以其出行便利的优势被越来越多的人购置使用，同时，人们对汽车舒适性、便利性的要求也越来越高。因此，更多舒适性、便利性的配置被使用，其中，驾驶员驾驶习惯记忆功能被广泛的使用。驾驶习惯记忆功能可以根据驾驶员的驾驶习惯调节后视镜角度、座椅位置、方向盘的高度等信息，以提高驾驶员的驾驶时的舒适性。
现有的驾驶习惯记忆功能依靠记忆开关实现，但是通过记忆开关实现记忆功能至少需要三个开关，会影响驾驶室的简洁美观，而且，现有的记忆功能能存储的驾驶员的数量有限，一般只能存储两个驾驶员的驾驶习惯，驾驶员的数量受到限制，降低了汽车使用的便利性和舒适性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车辆驾驶习惯记忆控制***及方法，以解决现有技术中记忆开关设计复杂，存储的驾驶员数量受到限制的问题。
为实现以上目的，第一方面，本发明提供一种车辆驾驶习惯记忆控制***，包括：采集模块、处理模块和执行机构；
所述采集模块，用于采集用户的特征信息并将用户的特征信息发送给所述处理模块；
所述处理模块，用于将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息进行比较分析，并根据分析结果输出控制信号以驱动所述执行机构执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。
第二方面，本发明提供一种车辆驾驶习惯记忆控制方法，包括：
S1、采集用户的特征信息；
S2、将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息进行对比分析，并根据分析结果输出控制信号以驱动执行机构执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。
与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：本发明中不需要通过设置记忆开关来实现记忆功能，使操作面板的功能设置方便、合理；同时，本发明中的驾驶习惯记忆控制***能记忆多个驾驶员的驾驶习惯，不限制驾驶员的存储数量，提高了汽车使用的便利性和舒适性。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种车辆驾驶习惯记忆控制***的结构示意图；
图2是本发明一实施例中的处理模块的结构示意图；
图3是本发明一实施例提供的一种车辆驾驶习惯记忆控制***的结构示意图；
图4是本发明另一实施例提供的一种车辆驾驶习惯记忆控制方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合图1至图4，对本发明做进一步详细叙述。
如图1所示，本实施例提供了一种车辆驾驶习惯记忆控制***，包括：采集模块10、处理模块20和执行机构30；
采集模块10，用于采集用户的特征信息并将用户的特征信息发送给所述处理模块；
处理模块20，用于将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息进行比对分析，并根据对比分析的结果输出控制信号以驱动执行机构30执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。
具体地，本实施例中的采集模块10包括摄像机、视频采集器、图像采集器等器件。
具体地，将采集模块10安装在车内方向盘上方位置处。
需要说明的是，在用户首次驾驶车辆时，该***会记忆该用户的驾驶习惯，并通过采集模块采集该用户的特征信息，将该用户的特征信息和其驾驶习惯建立对应关系，并提醒该用户进行保存，以便于在该用户下次驾驶车辆时，根据特征信息比对结果，根据该用户的驾驶习惯进行相应调整，提高了车辆使用的便利性和舒适性。
具体地，本实施例中的采集模块10具体用于：采集用户的面部特征信息，所述面部特征信息包括面部轮廓特征信息和面部细节特征信息。
需要说明的是，该处的面部轮廓特征信息是指用户的面部几何特征，该处的面部细节特征信息是指用户的五官特征，如人眼特征，鼻子特征等特征。
具体地，如图2所示，本实施例中的处理模块20包括：比较单元21和控制单元22；
比较单元21，用于将所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的面部轮廓特征信息依次进行比较分析；
控制单元22，用于在所述用户的面部特征信息与预先存储的一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，输出控制信号以驱动所述执行机构执行相应的驾驶习惯。
具体地，比较单元21，还用于在所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，将所述用户的面部细节信息与所述面部轮廓特征信息相符的驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析。
需要说明的是，本实施例中通过一个预设的标准来判断用户的面部特征信息与预先存储的驾驶员的面部特征信息是否相符，该预设的标准是技术人员经过多次实验验证得到的一个与比较结果进行比较的标准。
具体地，该处的预设的标准为采集的用户面部特征信息与预先存储的驾驶员的面部特征信息的吻合度。
具体地，如图3所示，本实施例提供的一种车辆驾驶习惯记忆控制***还包括：提示模块40；
提示模块40，用于在所述分析结果与所述预设的标准不相符时，提示所述用户是否保存驾驶习惯。
具体地，本实施例中的执行机构30包括后视镜角度调节电机及传动机构、座椅位置调节电机及传动机构、方向盘高度调节电机及传动机构中的至少一项。
在实际应用中，如果当前用户的面部特征信息比对通过，则处理模块输出控制信号驱动视镜角度调节电机、座椅位置调节电机以及方向盘高度调节电机，调节后视镜的角度、座椅的位置以及方向盘的高度至适合当前用户的位置。
具体地，本实施例提供的一种车辆驾驶习惯记忆***的工作流程是：
(1)在用户进入车内时，摄像头采集用户的面部特征信息，并将采集到的用户面部特征信息传输给处理模块；
(2)将所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的面部轮廓特征信息依次进行比较分析；
(3)如果所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符，则将所述用户的面部细节特征信息与所述面部轮廓特征信息相符的驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析；
(4)如果所述用户的面部细节特征信息与所述面部轮廓特征信息相符的驾驶员的面部细节特征信息相符，则确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与该驾驶员的相应的驾驶习惯；
(5)如果所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的至少两个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，将所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的至少两个驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析；
(6)如果所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的一个驾驶员的面部细节特征信息相符，则确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与该驾驶员的相应的驾驶习惯。
本实施例通过先将用户的面部轮廓特征信息与预先存储的驾驶员的面部轮廓特征信息进行比较分析，在面部轮廓特征信息相符时，再将用户的面部细节特征与预先存储的驾驶员的面部细节特征进行比较分析，提高了比对的正确性，避免了因为脸部轮廓相似而出现驾驶习惯调节错误的现象。
如图4所示，本实施例提供了一种车辆及时习惯记忆控制方法的流程示意图，包括步骤S1至S2：
S1、采集用户的特征信息；
S2、将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息进行对比分析，并根据分析结果输出控制信号以驱动执行机构执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。
具体地，所述用户的特征信息包括面部轮廓特征信息和面部细节特征信息。
需要说明的是，该处的面部轮廓特征信息是指用户的面部几何特征，该处的面部细节特征信息是指用户的五官特征，如人眼特征，鼻子特征等特征。
具体地，上述实施例中的步骤S2包括图中未示出的如下细分步骤S21至S22：
S21、将所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的面部轮廓特征信息依次进行比较分析；
S22、在所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与该驾驶员的相应的驾驶习惯。
具体地，上述实施例的步骤S2还包括图中未示出的如下细分步骤S23至S24：
S23、在所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的至少两个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，将所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的至少两个驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析；
S24、如果所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的一个驾驶员的面部细节特征信息相符，则确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与该驾驶员的相应的驾驶习惯。
具体地，上述实施例中的步骤S22，包括图中未示出的如下细分步骤S221至S222：
S221、在所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符，将所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析；
S222、如果所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部细节特征信息相符，则确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与所述该驾驶员的相应的驾驶习惯。
本实施中通过先将将用户的面部轮廓特征信息与预先存储的驾驶员的面部轮廓特征信息进行比较分析，在面部轮廓特征信息相符时，再将用户的面部细节特征与预先存储的驾驶员的面部细节特征进行比较分析，提高了比对的正确性，避免了因为脸部轮廓相似而出现驾驶习惯调节错误的现象。

Claims (10)

1.一种车辆驾驶习惯记忆控制***，其特征在于，包括：采集模块、处理模块和执行机构；
所述采集模块，用于采集用户的特征信息并将用户的特征信息发送给所述处理模块；
所述处理模块，用于将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息依次进行比较分析，并根据分析结果输出控制信号以驱动所述执行机构执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述采集模块具体用于：
采集用户的面部特征信息，所述面部特征信息包括面部轮廓特征信息和面部细节特征信息。
3.如权利要求2所述的***，其特征在于，所述处理模块包括：比较单元和控制单元；
所述比较单元，用于将所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的面部轮廓特征信息依次进行比较分析；
所述控制单元，用于在所述用户的面部特征信息与预先存储的一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，输出控制信号以驱动所述执行机构执行相应的驾驶习惯。
4.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述比较单元还用于：
在所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，将所述用户的面部细节信息与所述面部轮廓特征信息相符的驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析。
5.如权利要求4所述的***，其特征在于，还包括：提示模块；
所述提示模块，用于在所述分析结果与所述预设的标准不相符时，提示所述用户是否保存驾驶习惯。
6.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述执行机构包括后视镜角度调节电机及传动机构、座椅位置调节电机及传动机构、方向盘高度调节电机及传动机构中的至少一项。
7.一种车辆驾驶习惯记忆控制方法，其特征在于，包括：
S1、采集用户的特征信息；
S2、将所述用户的特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的特征信息进行对比分析，并根据分析结果输出控制信号以驱动执行机构执行相应的驾驶习惯，所述驾驶习惯与所述预先存储的至少三个驾驶员的特征信息对应。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述用户的特征信息包括面部轮廓特征信息和面部细节特征信息；
所述步骤S2包括：
S21、将所述用户的面部轮廓特征信息与预先存储的至少三个驾驶员的面部轮廓特征信息依次进行比较分析；
S22、在所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与该驾驶员的相应的驾驶习惯。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
S23、在所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的至少两个驾驶员的面部轮廓特征信息相符时，将所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的至少两个驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析；
S24、如果所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的一个驾驶员的面部细节特征信息相符，则确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与该驾驶员的相应的驾驶习惯。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤S22，包括：
S221、在所述用户的面部轮廓特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部轮廓特征信息相符，将所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部细节特征信息进行比较分析；
S222、如果所述用户的面部细节特征信息与所述预先存储的其中一个驾驶员的面部细节特征信息相符，则确定输出控制信号以驱动所述执行机构执行与所述该驾驶员的相应的驾驶习惯。
CN201610411325.8A 2016-06-03 2016-06-03 车辆驾驶习惯记忆控制***及方法 Withdrawn CN106056094A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610411325.8A CN106056094A (zh) 2016-06-03 2016-06-03 车辆驾驶习惯记忆控制***及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610411325.8A CN106056094A (zh) 2016-06-03 2016-06-03 车辆驾驶习惯记忆控制***及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106056094A true CN106056094A (zh) 2016-10-26

Family

ID=57171036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610411325.8A Withdrawn CN106056094A (zh) 2016-06-03 2016-06-03 车辆驾驶习惯记忆控制***及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106056094A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107963080A (zh) * 2017-12-05 2018-04-27 李国强 一种车辆自动调节方法及***
CN109823389A (zh) * 2019-02-25 2019-05-31 南京航空航天大学 一种汽车智能转向***四向可调转向操纵装置及控制方法
CN111199071A (zh) * 2018-10-31 2020-05-26 宝沃汽车（中国）有限公司 数据处理方法、数据处理装置、数据处理***和车辆
CN112307813A (zh) * 2019-07-26 2021-02-02 浙江吉智新能源汽车科技有限公司 一种智能虚拟管家***及车辆

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN202279070U (zh) * 2011-11-09 2012-06-20 向德勤 一种后视镜和座椅自适应驾驶员控制装置
CN103958290A (zh) * 2011-10-13 2014-07-30 松下北美公司美国分部松下汽车***公司 Rf生物特征点火控制***
CN104252615A (zh) * 2013-06-30 2014-12-31 贵州大学 基于人脸识别的驾驶员座椅调整方法
CN104554017A (zh) * 2013-12-20 2015-04-29 浙江吉利控股集团有限公司 一种汽车中央后视镜智能调节***及其控制方法
CN104590130A (zh) * 2015-01-06 2015-05-06 上海交通大学 基于图像识别的后视镜自适应调节方法
CN104766052A (zh) * 2015-03-24 2015-07-08 广州视源电子科技股份有限公司 一种人脸识别方法、***及用户终端、服务器
CN105235615A (zh) * 2015-10-27 2016-01-13 浙江吉利控股集团有限公司 一种基于人脸识别的车辆控制***
CN105522970A (zh) * 2014-10-15 2016-04-27 大陆汽车***公司 选择调节镜的方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103958290A (zh) * 2011-10-13 2014-07-30 松下北美公司美国分部松下汽车***公司 Rf生物特征点火控制***
CN202279070U (zh) * 2011-11-09 2012-06-20 向德勤 一种后视镜和座椅自适应驾驶员控制装置
CN104252615A (zh) * 2013-06-30 2014-12-31 贵州大学 基于人脸识别的驾驶员座椅调整方法
CN104554017A (zh) * 2013-12-20 2015-04-29 浙江吉利控股集团有限公司 一种汽车中央后视镜智能调节***及其控制方法
CN105522970A (zh) * 2014-10-15 2016-04-27 大陆汽车***公司 选择调节镜的方法
CN104590130A (zh) * 2015-01-06 2015-05-06 上海交通大学 基于图像识别的后视镜自适应调节方法
CN104766052A (zh) * 2015-03-24 2015-07-08 广州视源电子科技股份有限公司 一种人脸识别方法、***及用户终端、服务器
CN105235615A (zh) * 2015-10-27 2016-01-13 浙江吉利控股集团有限公司 一种基于人脸识别的车辆控制***

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
凌旭峰等: "基于轮廓线曲率特征的人脸分类及识别", 《红外与激光工程》 *
王俊艳等: "用于人脸识别的下颌轮廓线分类方法", 《光电子·激光》 *
赵薇: "用于大库人脸识别的脸型分类研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107963080A (zh) * 2017-12-05 2018-04-27 李国强 一种车辆自动调节方法及***
CN111199071A (zh) * 2018-10-31 2020-05-26 宝沃汽车（中国）有限公司 数据处理方法、数据处理装置、数据处理***和车辆
CN109823389A (zh) * 2019-02-25 2019-05-31 南京航空航天大学 一种汽车智能转向***四向可调转向操纵装置及控制方法
CN112307813A (zh) * 2019-07-26 2021-02-02 浙江吉智新能源汽车科技有限公司 一种智能虚拟管家***及车辆

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109515361A (zh) 一种座舱调节***及车辆
CN106056094A (zh) 车辆驾驶习惯记忆控制***及方法
EP3737579B1 (en) Autonomous vehicles and methods of using same
CN104816694B (zh) 一种驾车状态智能调整装置和方法
US8106783B2 (en) Input apparatus, remote controller and operating device for vehicle
CN106257486A (zh) 用于调节车辆的部件的方法
CN203402103U (zh) 一种车辆指纹自适应调节装置及车辆
CN109334573A (zh) 汽车外后视镜的调节方法、装置及汽车
CN108454517A (zh) 一种车辆后视镜调节***和具有其的车辆
CN107585201A (zh) 一种多功能方向盘及汽车
CN107963080A (zh) 一种车辆自动调节方法及***
CN208774693U (zh) 驾驶姿势调整装置及包括其的汽车
JP2012196998A (ja) 車両の運転動作設定システム
CN107139724A (zh) 用于车辆的车载屏幕动态显示方法及其车载中控***
CN208469718U (zh) 联动调节汽车座椅和后视镜位置的装置
CN107585063A (zh) 一种基于云服务的汽车视角调整方法
CN108297797A (zh) 一种车辆后视镜调节***及调节方法
CN111605479A (zh) 感知情绪并自调节的内饰氛围灯***及控制方法
CN116279131A (zh) 一种汽车后视镜控制方法及***
CN112297842A (zh) 具有多种显示模式的自动驾驶车辆
US20220219717A1 (en) Vehicle interactive system and method, storage medium, and vehicle
CN115257564A (zh) 车载显示屏角度自调节***及方法
CN106710309A (zh) 一种gps车辆管理***
EP3798059B1 (en) Control device and control method for vehicle-mounted equipment
CN218750657U (zh) 一种汽车智能人机调节***及汽车

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 230601 No. 27, Taoyuan Road, Hefei economic and Technological Development Zone, Anhui, China

Applicant after: Hefei hi tech automotive electronic Limited by Share Ltd

Address before: 230601 No. 27, Taoyuan Road, Hefei economic and Technological Development Zone, Anhui, China

Applicant before: Hefei Softec Auto-Electronic Co., Ltd.

WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20161026