CN109887373A - 基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法、测评方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法、测评方法及装置，该数据采集方法包括：接收利用压力采集垫采集的被试足底至少一个位置的压力数据，该压力采集垫上分布有至少一个压力传感器；接收利用加速度传感器感测的被试脚部的加速度数据；通过所述无线通信模块向外部装置传输所接收的压力数据和加速度数据，并接收来自外部装置的交互指令。本发明的方法可以采集体现脚部加速度的加速度传感器数据和体现脚底压力的压力传感器数据，并基于采集的数据来更精确地分析驾驶员行为。

Description

基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法、测评方法及装置

技术领域

本发明涉及一种人体参数检测技术领域，尤其涉及一种基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法、测评方法及装置。

背景技术

模拟驾驶***是指在模拟驾驶室内搭建起来的模拟的驾驶环境，如图1所示，模拟驾驶***包括驾驶场景模拟器，其具有正前方的全包围显示屏2，用于驾驶场景的模拟、驾驶室的环境模拟，模拟驾驶***还包括模拟汽车的操作台3，方向盘6、油门踏板4、刹车踏板5、离合踏板8(手动挡车型)、左脚休息踏板9、换挡装置等和真实车辆相似的一些模拟场景。模拟驾驶室内还设置有3个场景摄像头1、7、10，分别拍摄录制车辆前方、后方和驾驶员的位置，其中用于拍摄车辆前方、后方的摄像头1、7可以拍摄车辆的驾驶场景，用于拍摄驾驶员位置的摄像头10可以拍摄驾驶员的面部表情，从而可以分析驾驶员的反应，基于驾驶员的反应来产生相应的交互场景。此外，模拟驾驶室内还设置有安装在操纵装置上的传感器，用于采集驾驶员的汽车驾驶操作。利用模拟驾驶器结合虚拟现实仿真技术可以营造一个虚拟的驾驶训练环境，人们通过模拟驾驶器的操作部件与虚拟的环境进行交互，从而进行驾驶训练。

现有的模拟驾驶器虽然可以模拟出训练场景并通过与驾驶员的交互进行驾驶训练，但目前的模拟驾驶器仅通过判断用户面部表情和操纵传感器的操作往往并不能很精确、快速地找出驾驶员驾驶问题的根源，也无法更好地分析驾驶员行为与心理对驾驶训练的影响，从而难以更有针对性的进行训练和纠正。

因而，如何提高模拟驾驶训练的驾驶行为的测评精度，提升训练效果，是一个有待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明设计了一种基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法和测评方法，以解决现有技术中存在的至少一个缺陷。

本发明所采用的技术方案是：

一方面，本发明提供一种基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法，该方法包括以下步骤：

接收利用足底压力采集垫采集的被试足底至少一个位置的压力数据，该压力采集垫上分布有至少一个压力传感器；

接收利用加速度传感器感测的被试脚部的加速度数据；

通过所述无线通信模块向外部装置传输所接收的压力数据和加速度数据，并接收来自外部装置的交互指令。

优选地，该方法还包括：接收第一摄像头拍摄的被试面部图像，基于被试面部图像识别面部表情，以在识别出特定表情的情况下，生成表情事件标签并传送给所述外部装置。

优选地，该方法还包括：接收第二摄像头拍摄的车辆环境图像，基于车辆环境图像识别车辆行驶场景，以在识别出特定驾驶场景的情况下，生成场景事件标签并传送给所述外部装置。

优选地，该方法还包括：计算接收的加速度的变化，在加速度的变化率达到预定值时生成被试脚动事件标签并传送给所述外部装置。

优选地，该方法还包括：基于接收到的接收的压力数据和加速度数据生成交互提示信息并向交互装置传送生成的信息。

另一方面，本发明提供一种基于车辆驾驶的驾驶行为测评方法，该方法包括以下步骤：接收包含被试足底至少一个位置的压力的足底压力数据和被试脚部加速度数据；以及基于所述足底压力数据生成脚部压力热点图，并根据预定的驾驶行为判定模型来基于所述足底压力数据和脚部加速度数据测评被试驾驶行为。

优选地，该测评方法还包括：接收被试面部图像数据以及基于被试面部图像数据生成的表情事件标签；及/或接收成被试脚动事件标签和/或场景事件标签。

优选地，该测评方法还包括：基于接收的事件标签确定驾驶行为要素权重，并基于驾驶行为要素权重进行被试驾驶行为测评。

优选地，该测评方法还包括：基于测评结果生成驾驶交互指令，并向外部装置发送生成的交互指令。

根据本发明的另一方面，还提供一种基于车辆驾驶的驾驶行为的数据采集装置，该装置包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，在计算机程序被处理器执行时实现如前所述的基于车辆驾驶的驾驶行为的数据采集方法。

根据本发明的另一方面，还提供一种基于车辆驾驶的驾驶行为测评装置，该装置包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，在计算机程序被处理器执行时实现如前所述的基于车辆驾驶的驾驶行为测评方法。

根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如钱所述方法的步骤。

本发明可以采集体现脚部加速度的加速度传感器数据和体现脚底压力的压力传感器数据，并基于采集的数据来更精确地分析驾驶员行为。

进一步地，本发明的实施例还可以采集面部表情数据，并在特定表情下生成事件标签，以基于事件标签分析驾驶员心理对驾驶行为的影响，从而更有针对性的进行训练和纠正。

进一步地，针对加速度传感器的数据，也可以在加速度变化率大于预定阈值时产生事件标签，以便于分析该事件标签对应的时间点驾驶员的各个行为数据(如脚底压力、面部表情、加速度传感器对提现出的脚部动作)，从而找出驾驶员驾驶问题的根源，提高训练效果。

本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。

说明书附图

图1为现有模拟驾驶***的示意图；

图2为本发明一实施例中驾驶行为数据采集方法的示意性流程图。

图3为本发明一实施例中驾驶行为测评方法的示意性流程图。

图4为本发明一实施例中驾驶行为数据采集***的框图示意图。

图5为本发明另一实施例中驾驶行为数据采集***的框图示意图。

图6为本发明一实施例中足底压力采集装置的压力采集区的示意图。

图7为本发明一实施例中足底压力采集装置的压力采集鞋垫的示意图。

图8为本发明一实施例中足底压力采集装置未连接上位机时的显示状态图。

图9为本发明一实施例中足底压力采集装置连接上位机时的显示状态图。

图10至图11为本发明一实施例中足底压力采集装置连接上位机并且在不同受力状态下的示意图。

具体实施方式

下面，对本发明的优选实施方式进行详细说明。这些优选实施方式的示例在附图中进行了例示。附图中所示和根据附图描述的本发明的实施方式仅仅是示例性的，并且本发明的技术精神及其主要操作不限于这些实施方式。

在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

在此，还需要说明的是，如果没有特殊说明，术语“连接”在本文不仅可以指直接连接，也可以表示存在中间物的间接连接。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

在现有的模拟驾驶***应用中，没有人将脚部动作引起的加速度数据用于模拟驾驶者(被试者，简称被试)的模拟驾驶行为的更精确的分析，没有人将模拟驾驶者的模拟驾驶行为与模拟驾驶者的心理学因素相关联，并且也没有人将足底压力分析用于驾驶者的不当驾驶行为。即，现有技术没有将足底压力、脚部加速度和/或被试者心理学等因素用于被试者驾驶行为的测试、评价或训练。为此，在本发明实施例中，将加速度传感器的加速度数据和被试者脚底的、体现用户脚部受到的压力数据进行采集，并应用于用户驾驶行为的测评分析，从而更精确地分析影响被使者驾驶行为的因素，从而可以更有针对性地进行训练，提高训练效果。更进一步地，还考虑被试者的心理学因素，来找出心里因素造成的驾驶行为问题。

图2所示为本发明一实施例中驾驶行为数据采集方法的示意性流程图，如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤S210，接收利用足底压力采集垫采集的被试足底至少一个位置的压力数据，该压力采集垫上分布有至少一个压力传感器。

即在本发明实施例中，可通过足底压力采集垫来采集被试者施加在油门踏板、刹车踏板、离合踏板(手动挡车型)、左脚休息踏板等各个踏板上的压力数据，以便通过压力数据的分析判断被试者脚部踩踏踏板的动作是否准确。

步骤S220，接收利用加速度传感器感测的被试脚部的加速度数据。

在本发明实施例中，可通过固定在被试者脚踝部或附近其他部位的加速度传感器来感测被试脚部的加速度数据，以便通过加速度数据的分析判断被试者是否存在猛烈驾驶等行为。

步骤S230，通过无线通信模块向外部装置传输所接收的足底压力数据和加速度数据。

进一步地，还可以接收来自外部装置的交互指令，以基于交互指令进行交互训练。

在本发明实施例中，可将采集的足底压力数据和加速度数据传送给上位机，由上位机基于接收的传感器数据进行被试驾驶行为的测评。

优选地，本发明实施例还可包括以下步骤：

计算接收的加速度的变化，在加速度的变化率达到预定值时生成被试脚动事件标签并传送给所述外部装置。

由于加速度的变化太快时可能会存在猛烈驾驶的情况，为了便于更精准的分析加速度变化和驾驶行为的关系，本发明实施例中，在加速度值变化太快时生成事件标签，并记录下当时场景下所有数据的采集情况，以便于后期分析中是否存在激烈驾驶或者是否在处理突发事件，从而可以有针对性的对被试提出训练方案。

优选地，本发明还可包括以下步骤：接收第一摄像头拍摄的被试面部图像，基于被试面部图像识别面部表情，以在识别出特定表情的情况下，生成表情事件标签并传送给所述外部装置。

本步骤同样便于后期分析面部表情与驾驶行为的关系，从而可以有针对性的对被试提出训练方案。

优选地，本发明还可包括以下步骤：接收第二摄像头拍摄的车辆环境图像，基于车辆环境图像识别车辆行驶场景，以在识别出特定驾驶场景的情况下，生成场景事件标签并传送给所述外部装置。

该车辆环境图像可以是动态的视频，也可以是静态的图像。本步骤同样便于后期分析车辆行驶场景与驾驶行为的关系，从而可以有针对性的对被试提出训练方案。

如上的驾驶行为数据采集方法可以由下位机来实现，下位机可具有处理器和存储器，通过在存储器中存储计算机程序并在处理器中执行计算机程序来实现。作为示例，下位机可以由单片机、PLC或其他具有数据处理功能的数据处理器件来实现。下位机可以与足底压力采集垫、加速度传感器、摄像头和无线通信模块连接，以接收来自传感器和摄像头的数据，并与上位机进行数据传输。

相应地，上位机接收来自下位机的数据后可基于接收的数据对被试驾驶行为进行测评，图3所示为本发明一实施例中驾驶行为测评方法的示意性流程图，如图3所示，该方法包括以下步骤：

步骤S310，接收包含被试足底至少一个位置的压力的足底压力数据和被试脚部加速度数据。

步骤S320，基于足底压力数据生成脚部压力热点图。

基于热点图可以直观地看出被试者在哪个位置压力最大，从而可以判断被试者脚部用力部位是否准确。

步骤S330，根据预定的驾驶行为判定模型来基于足底压力数据和脚部加速度数据测评被试驾驶行为。

通过测评可以发现用户驾驶行为的问题所在，从而可以提供更精准的训练方案。

优选地，上位机还接收被试面部图像数据以及基于被试面部图像数据生成的表情事件标签，并还可以进接收成被试脚动事件标签，车辆环境图像和/或场景事件标签。

本步骤便于分析被试者心理状态、被试者脚部动作、车辆行驶场景与驾驶行为的关系，从而可以有针对性的对被试提出训练方案。

优选地，上位机还基于接收的事件标签确定驾驶行为要素权重，并基于驾驶行为要素权重进行被试驾驶行为测评。

驾驶行为要素可包括足底踩压踏板的踏板踩压操作要素、脚部移动的移动要素、车辆场景要素以及被试面部表情要素等。通过综合分析这些要素和驾驶行为的关系，可以更精确地对被试的驾驶行为进行测评，并给出更有效的训练方案。

优选地，上位机还基于测评结果生成驾驶交互指令，并向外部装置(如下位机)发送生成的交互指令，以实现交互式驾驶训练。

上位机执行的操作也可以由计算机程序来实现，上位机可具有处理器和存储器，通过在存储器中存储计算机程序并在处理器中执行计算机程序来实现。

图4为本发明一实施例中驾驶行为数据采集***的框图示意图。如图4所示，该数据采集***包括：压力采集垫110、加速度传感器120、无线通信模块130和处理器100。其中，压力采集垫110上分布有至少一个压力传感器，用于采集被试足底至少一个位置的压力；加速度传感器120用于感测被试脚部的加速度；无线通信模块130用于与外部装置进行无线通信；处理器100连接压力采集垫110、加速度传感器120和无线通信模块130，用于接收来自压力采集垫和加速度传感器的数据，并通过无线通信模块向外部装置传输数据。

在本发明一实施例中，压力采集垫110可以是足底压力采集鞋垫。在图7所示的示例中，足底压力采集鞋垫为矩阵式压力采集鞋垫，所谓矩阵式压力采集鞋垫是指鞋垫上布置有多个压力传感器，用于采集足底不同位置处受到的压力，鞋垫上布置的压力传感器可以是规则或不规则排布的。在图7中，足底压力采集鞋垫设置有16个压力传感器，能读取足底16个位置受到的压力，即矩阵式压力采集鞋垫具有由16个压力采集点构成的压力传感器矩阵，但本发明并不限于此，还可以设置更多或更少的压力采集点。图7中的6.1，6.2，6.3，6.4代表足趾部位的压力受力情况，1.1，1.2，1.3，1.4，5.4代表前脚掌部位的压力受力情况，2.2，2.3，2.4代表足掌中部的压力受力情况，4.2，4.3，3.2，3.3代表后跟部的压力受力情况。本发明采用了矩阵式的压力测量方式，保证了足底压力测试点数量的充足，保证足底压力的各个位置(测试点)都进行监测。对两只脚的足底压力的采集主要是在模拟车辆行驶过程中，被试者在控制车辆加速、减速、紧急情况处理时对各个踏板(油门踏板、刹车踏板、离合踏板、左脚休息踏板)的足底压力的数据采集，基于采集的压力数据，可以生成热点图，这将在后面进行示例性描述。

在本发明一实施例中，加速度传感器120可置于被测试者的脚踝部位或其他能体现脚部运动状态的位置。加速度传感器优选为三轴加速度传感器，用于从相互垂直的三个方向上(如相互垂直的X、Y、Z轴方向上)测量脚部加速度，其中X、Y、Z轴的方向可以通过初始定义来确定，例如，可以将垂直于脚掌面的方向、平行于脚掌面指向脚趾的方向以及平行于脚掌面指向脚侧部的方向作为相互垂直的X、Y、Z轴方向，但本发明并不限于此。此外，在本发明一实施例中，利用加速度传感器120对加速度的采集主要采集的是两个方面的数据：X、Y、Z轴上的原始数据和通过原始数据计算出来的角度值，X、Y、Z轴上的原始数据主要用于判断在驾驶中，被试对各个踏板的控制激烈程度，判断被试是否有激烈驾驶的行为，计算出来的角度值主要测量被试者每一次踩各个踏板的深度值。加速度传感器120采集的数据传输到处理器100，由处理器100进行数据处理并上传至上位机。

在本发明一些实施例中，无线通信模块130可以是远程或短程无线通信模块，如蓝牙无线通信模块，Wi-Fi无线通信模块等，但本发明并不限于此。在本发明其他实施例中，无线通信模块也可以由有线通信模块来代替，以通过有线方式进行通信。

在本发明一些实施例中，处理器100(第一处理器)可以由单片机或PLC等来实现，也可以有其他类型的处理器或微处理器来实现。处理器100可以作为下位机与上位机相连，向上位机传输采集的数据，以在上位机侧的显示界面上显示采集的数据，或者显示采集的数据形成的直观示意图，如热点图。进一步地，在本发明优选实施例中，处理器100还可以对采集的数据进行数据处理，以基于采集的数据确定达到预定条件的情况下生成携带时间信息的事件标签，并将事件标签连同采集的数据发送给上位机。

在本发明实施例中，如图6所示，足底压力采集鞋垫110、用于处理数据的主控盒(即处理器)100以及足底压力采集鞋垫110和主控盒100之间的数据连接线102可组成足底压力采集装置，来采集足底的压力并向上位机上传。主控盒100可以是单片机或PLC，但本发明并不限于此。加速度传感器也可连接到主控盒100，使得主控盒100与加速度传感器一起组成加速度采集装置。

在压力采集装置未与上位机连接的情况下，上位机的显示界面显示的足底压力鞋垫的受力情况如图8所示，未连接时鞋垫对应的压力检测区域均为呈现黑色。在压力采集装置与上位机已经连接的情况下，上位机的显示界面显示的足底压力鞋垫的受力情况如图9所示，或者如图10或图11所示，颜色越深的区域受力越大。其中，图9所示为压力鞋垫基本未受到压力时的状态。图10和图11表示的是压力采集装置与上位机已经连接，并且因被试者施加的不同的用力情况而采集得到的压力传感器数据以及基于来自压力传感器的原始数据生成的热点图。如图10-图11所示，可以基于各个压力测试点检测到的压力数据生成热点图，基于热点图可以直观地看出被试者在哪个位置压力最大，从而可以判断被试者脚部用力部位是否准确。此外，如图8-图11所示，显示界面左侧有柱状进度条显示每一个压力检测点的受力情况，进度条满时说明压力已达到最大值状态。此外，还可以在显示界面上实时显示足底压力对应的数据，如图9-图11中显示的接收到的电压值数据，该电压值数据与压力成正比。

在本发明示例性实施例中，矩阵压力的采集可采用高精度的模数转换器(ADC)进行采集。ADC可采用24bit进行数据采集，采样频率例如在1024Hz，这样的高采样率保证了数据采集的准确性和对数据的可还原性。如上ADC的精度即采样频率仅为示例，本发明并不限于此，而是还可以基于实际检测需求进行合理的改变。

足底压力采集鞋垫上电后，鞋垫上各传感器输出的信号可经过跟随器进行第一级放大，然后通过50Hz的工频陷波器将工频干扰滤除掉，并进行二级放大，再经过0.1Hz的高通，然后经过1024Hz的低通之后进行模数数据转换，将转换后的离散信号的数据传送给单片机(第一处理器)，然后单片机将数据通过蓝牙或Wi-Fi等方式传送给上位机。由于足底压力采集鞋垫包括矩阵式排布的压力传感器，单片机可采用分时扫描的方式采集各个压力传感器的值。然后将数据存储并发送给上位机。

单片机在采集足底压力采集鞋垫的数据的同时，也采集来自加速度传感器的加速度值，并进一步基于采集的加速度数据计算加速度值的变化。根据加速度的值的变化速率判断被试者是否处于激烈驾驶状态中，如果加速度变化率大于预定阈值，加速度快速变化的瞬间单片机会给录制当中的数据添加一个事件标签，即生成一个事件标签添加到采集的数据中，以记录当时场景下的各个数据的值并通过事件标签进行标识，以在后期分析中基于事件标签所记录的时间点附近的数据确定是否存在激烈驾驶或者是否在处理突发事件。如上描述的加速度值的变化可以是加速度值在各个方向(X、Y、Z轴)上的某一分量的变化，也可以是总的加速度值的变化。

单片机得到加速度数据的原始数值之后，根据原始数据可以算出加速度矢量与各个轴之间的夹角，如下公式：

加速度传感器的Z轴与自然系坐标Z轴夹角，

加速度传感器的X轴与自然系坐标X轴夹角，

加速度传感器的Y轴与自然系坐标Y轴夹角，

其中,A_x,A_yA_z是从加速度传感器读出来的原始数据；代表加速度传感器的XYZ轴测量得到的加速度数据。

通过计算出来的角度值可判断被试者踩的脚踏板的深度和角度的变化率，并存储数据。并基于加速度值的变化实时产生体现脚步运动状况的事件标签，称为被试脚动事件标签。在真实的情况下，通过测量加速度的突然变化，软件层面可生成一个事件标签，并记录下当时场景所有数据的采集情况，以便更有针对性地进行驾驶行为分析。

上位机可包括处理器(第二处理器)、通信模块和显示单元，用于通过无线通信模块接收来自下位机的数据，将接收的数据存储在本地或云端，以进行驾驶行为分析。接收的数据还可以在显示单元上进行显示。上位机基于图4所示的采集装置采集的足底压力数据和加速度数据可对被试者在交通领域做出一个综合性的测评和训练。上位机还可以对众多被试者的驾驶行为及其相应的足底压力数据和脚部加速度数据进行大数据分析，以更加精确地分析被试的驾驶操作(如驾驶习惯)和驾驶行为之间的关联，从而更有针对性地进行训练，提高训练效果。本发明实施例中，第二处理器主要用于基于采集的数据进行驾驶行为测评处理，因此也称为测评处理单元。

例如，基于绘制的热点图能直观的看到被试脚部的压力大小情况以及压力的分布情况。颜色越深表示使用的力越大。通过压力数据的采集和加速度数据的采集，可以判断出此被试的驾驶行为的异常并提示针对该异常的训练。例如，采集对被试的驾驶行为过程中对足底压力数据和脚部加速度数据之后，根据加速度数据陪判定被试为激烈驾驶，根据足底压力的数据判断出油门脚位经常用脚掌心踩踏，脚尖并没有数据，根据预建立的判断模型或通过大数据分析可判断为驾驶行为异常，错误点在激烈驾驶，脚掌心踩踏。并提出训练点在于平稳驾驶，脚尖踩踏等。

如上描述的是对足底压力数据和脚部加速度数据的采集，以及基于足底压力数据和脚部加速度数据进行驾驶行为的测评。图5给出了本发明另一实施例中驾驶行为数据采集***的框图示意图。如图5所示，驾驶行为数据采集***除了包括图4中示出的压力采集垫110、加速度传感器120、无线通信模块130和处理器100之外，还可包括多个摄像头140。该多个摄像头例如可以包括：用于拍摄被试者面部图像的第一摄像装置，以及拍摄车辆环境视频的一个或多个第二摄像装置，该第二摄像装置优选地为用于分别拍摄模拟车辆前方和后方的两个摄像头，即前后摄像头，但本发明并不限于此，而还可以是更多或更少的摄像头。

前后摄像头负责正常的录制车辆环境视频并通过单片机(第一处理器)将视频传送至上位机以留作后续驾驶行为分析，是判断驾驶行为的一个依据。在本发明优选实施例中，单片机还可以基于车辆环境视频识别车辆所处的车辆行驶场景并根据场景决定是否主动发送场景事件标记(或称标签)，以在识别出特定驾驶场景的情况下生成场景事件标签。作为示例，模拟场景的情况下，当场景画面出现复杂情况时，比如过收费站、路面有障碍物时，单片机会基于前后摄像头拍摄的视频识别出相应的场景，并在识别出的场景为预定的需要设置事件标签的场景(如经过收费站、有路障、前方有行人等场景)下，单片机可从软件层面生成一个事件标签，并记录下当时场景下所有采集数据的情况。

驾驶位的摄像头(第一摄像头)用于拍摄驾驶员(被试)的面部表情并通过单片机(第一处理器)上传至上位机。在本发明优选实施例中，单片机还可以识别面部表情并根据面部表情的实时识别结果来决定是否主动发送事件标记。当面部表情识别结果为预定的需要重点关注的面部表情(如愤怒、恐慌、紧张等)时，单片机会从软件层面生成一个用于标识特定表情的、携带时间信息的表情事件标签，连同当前采集的面部图像数据一起传送至上位机。上位机可以根据是否有事件标签决定面部表情权重对驾驶行为影响的权重。例如，当面部表情出现愤怒表情的时候，单片机***会根据这个愤怒的结果生成一个标签事件标记并同采集的表情数据一起发送至上位机，目的是为了给后续数据分析的人员一个提示，是哪些情况导致了驾驶员或者被试的愤怒的表情，分析人员可以结合足底压力数据和加速度数据，还有前后摄像头的数据进行分析并找出原因。

在本发明实施例中，上位机的测评处理单可基于足底压力数据生成脚部压力热点图，并根据预定的驾驶行为判定模型来基于足底压力数据和脚部加速度数据确定被试驾驶行为。还可以根据预定的驾驶行为判定模型来基于足底压力数据、脚部加速度数据和被试面部表情来测评被试驾驶行为。

测评处理单元还通过无线通信模块接收来自驾驶行为数据采集装置的被试面部图像数据以及基于特定表情的表情事件标签。进一步地，测评处理单元还可通过无线通信模块接收来自驾驶行为数据采集装置的被试脚动事件标签和/或场景事件标签。测评处理单元基于接收的事件标签可确定驾驶行为要素权重，并基于驾驶行为要素权重进行被试驾驶行为测评。在此，驾驶行为要素可包括足底踩压踏板的踏板踩压操作要素、脚部移动的移动要素、车辆场景要素以及被试面部表情要素等。通过综合分析这些要素和驾驶行为的关系，可以更精确地对被试的驾驶行为进行测评，并给出更有效的训练方案。

更进一步地，在本发明实施例中，上位机的测评处理单元或下位机的处理器还可以基于对采集的数据的识别生成针对特定行为要素的反馈信息，并在模拟驾驶室内的模拟驾驶显示屏上显示提示信息或播放提示语音信息。例如，如果被试出现紧张表情，测评处理单元可向下位机发送紧张提示指令，以通过语音或显示界面提示被试要放松，不要过于紧张，等等，从而可以大大提高训练体验。

本发明实施例不仅适用于交通领域被试者的驾驶训练，还可用于大数据的驾驶行为分析。

综上所述，本发明可以采集体现脚部加速度的加速度传感器数据和体现脚底压力的压力传感器数据，并基于采集的数据来更精确地分析驾驶员行为。

进一步地，本发明的实施例还可以采集面部表情数据，并在特定表情下生成事件标签，以基于事件标签分析驾驶员心理对驾驶行为的影响，从而更有针对性的进行训练和纠正。

进一步地，针对加速度传感器的数据，也可以在加速度变化率大于预定阈值时产生事件标签，以便于分析该事件标签对应的时间点驾驶员的各个行为数据(如脚底压力、面部表情、加速度传感器对提现出的脚部动作)，从而找出驾驶员驾驶问题的根源，提高训练效果。

此外，本发明还可以基于被试数据进行大数据分析，以更精确地分析出各驾驶行为要素对驾驶行为的影响，可以更精确地对被试的驾驶行为进行测评，并给出更有效的训练方案。

此外，本发明还具有其他的明显或不明显的优点，在此不一一赘述。

本公开还涉及存储介质，其上可以存储有计算机程序代码，当程序代码被执行时可以实现本发明的方法的各种实施例，该存储介质可以是有形存储介质，诸如光盘、U盘、软盘、硬盘等，但并不限于此。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、装置和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

本发明中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。

需要说明的是，上述实施例仅为说明本发明而非限制本发明的专利范围，任何基于本发明的等同变换技术，均应在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于车辆驾驶的驾驶行为数据采集方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

接收利用足底压力采集垫采集的被试足底至少一个位置的压力数据，该压力采集垫上分布有至少一个压力传感器；

接收利用加速度传感器感测的被试脚部的加速度数据；

通过所述无线通信模块向外部装置传输所接收的压力数据和加速度数据，并接收来自外部装置的交互指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

接收第一摄像头拍摄的被试面部图像，基于被试面部图像识别面部表情，以在识别出特定表情的情况下，生成表情事件标签并传送给所述外部装置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

接收第二摄像头拍摄的车辆环境图像，基于车辆环境图像识别车辆行驶场景，以在识别出特定驾驶场景的情况下，生成场景事件标签并传送给所述外部装置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

计算接收的加速度的变化，在加速度的变化率达到预定值时生成被试脚动事件标签并传送给所述外部装置。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于接收到的接收的压力数据和加速度数据生成交互提示信息并向交互装置传送生成的信息。

6.一种基于车辆驾驶的驾驶行为测评方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

接收包含被试足底至少一个位置的压力的足底压力数据和被试脚部加速度数据；以及

基于所述足底压力数据生成脚部压力热点图；

根据预定的驾驶行为判定模型来基于所述足底压力数据和脚部加速度数据测评被试驾驶行为。

7.根据权利要求6所述的测评方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收被试面部图像数据以及基于被试面部图像数据生成的表情事件标签；及/或

接收成被试脚动事件标签和/或场景事件标签；

基于接收的事件标签确定驾驶行为要素权重，并基于驾驶行为要素权重进行被试驾驶行为测评。

8.根据权利要求6所述的测评方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于测评结果生成驾驶交互指令，并向外部装置发送生成的交互指令。

9.一种基于车辆驾驶的驾驶行为的数据采集装置，其特征在于，该装置包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，在计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5所述的基于车辆驾驶的驾驶行为的数据采集方法。

10.一种基于车辆驾驶的驾驶行为测评装置，其特征在于，该装置包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，在计算机程序被处理器执行时实现如权利要求6-9所述的基于车辆驾驶的驾驶行为测评方法。