CN113212437B - 车辆弯道行驶时晕动症估计方法 - Google Patents

车辆弯道行驶时晕动症估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供车辆弯道行驶时乘员晕动症水平估计方法，涉及晕动症研究领域。本估计方法在车辆上设置加速度传感器，以用于采集车辆弯道行驶时的横向加速度α，导入倾斜角计算公式，分别计算驾驶员和乘客的头部倾斜角，然后根据半规管接收角速度的传递函数公式得到感知头部角速度，之后分别通过计算得到感知垂直和估计垂直，最后计算MSI。本发明既可以在实际运行过程中实时地进行数据收集，不会对乘员造成影响，又避免了在乘员头部安装传感器等设备来获取数据的复杂情况，更加容易操作，并且降低了操作成本，更容易设计基于头部倾斜运动策略的晕动症缓解方法。

Description

车辆弯道行驶时晕动症估计方法
技术领域
本发明涉及一种晕动症估计方法，具体为车辆弯道行驶时晕动症估计方法，属于晕动症研究技术领域。
背景技术
描述晕动症的主要理论是感觉冲突理论:前庭***感知到的运动信息、视觉***感知到的运动信息和根据以往经验建立的内部模型估计的运动信息之间的冲突积累导致了晕动症。主观垂直冲突(SVC)理论中，将感知到的垂直或重力方向和估计的垂直或重力方向之间的误差作为感觉冲突理论中的冲突。这种冲突欺骗了大脑，使身体开始它的防御策略，增加副交感神经活动，如果冲突刺激足够强和持续时间足够长的话，就会最终导致呕吐。
从另一个角度来看，当我们接触到不***加速度有关。
晕车显然会降低人在车里的舒适度。所以我们有必要研究并阐明其机理，并探索避免或减轻晕车的方法。
除了晕动症的主要理论感觉冲突理论，引发晕车的原因还有无法控制运动方向以及无法充分预测车辆未来运动轨迹。众所周知，同乘一辆车时，乘客往往比驾驶员更容易患晕动症。因为驾驶员可以操纵车辆，控制车辆运动方向，并且能够预测车辆的未来运动轨迹，而乘客在车内被动地跟随车辆移动，无法控制运动方向，由于前方视野的遮挡也无法充分地预测车辆的未来运动轨迹。
在通过弯道时，乘客也通常比驾驶员更容易患晕动症。这是因为通过弯道时，驾驶员与乘客会受到加速和旋转的刺激，驾驶员会适当地将头部向转弯方向即向心方向倾斜，以控制头部和身体的姿势。而需要注意的是，乘客的头部运动与驾驶员的头部运动相反，乘客的头部会被动地向离心方向倾斜。由于与乘客相比，驾驶员并没有晕车症状，因此认为驾驶员的头部运动与晕车症状的减少和乘坐舒适度的提高有关。因此，我们可以通过研究驾驶员的主动头部倾斜运动来了解减少晕动症以及提高乘坐舒适性的机理。
在对晕车机理以及减轻晕车方法的研究中，预测车辆乘员的晕车严重程度或乘坐舒适性水平对创造舒适的车辆运动具有重要意义。为了估计晕动症的严重程度，通过使用加速度的频率和大小来揭示晕动症的敏感性，从正弦垂直运动的实验中得到了晕动症发病率(Motion Sickness Incidence,MSI)，定义为呕吐对象所占的百分比。
许多研究人员通过使用问卷调查的方法来衡量车辆乘员的晕动症水平。问卷调查的主要缺点是不能在运动刺激的实际运行过程中收集数据，因为它可能会分散乘员的注意力，此外，问卷的长度也可能导致乘员在实验过程中无法回答问题。
除问卷调查外，使用脑电图(EEG)等技术也可以测量晕动症，从乘员大脑中获取数据用于测量，但这种方法依赖于设备，在乘员乘车过程中不易于实现，故需要设计一种晕动症的估计方法。
发明内容
(一)解决的技术问题
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供车辆弯道行驶时晕动症估计方法，以解决现有技术中对晕动症测量和研究不便的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：车辆弯道行驶时晕动症估计方法，包括以下步骤：S1、在车辆上设置加速度传感器，以用于采集车辆弯道行驶时的横向加速度α，导入倾斜角计算公式
Figure GDA0003142984710000031
S2、分别计算驾驶员和乘客的头部倾斜角
Figure GDA0003142984710000032
S3、根据半规管接收角速度的传递函数公式
Figure GDA0003142984710000033
头部角速度
Figure GDA0003142984710000034
得到感知头部角速度
Figure GDA0003142984710000035
S4、根据爱因斯坦等效原理，重力加速度g和惯性加速度即车辆横向加速度将同时作用于耳石，耳石所受力计作f，即f＝g+a，同时根据耳石-半规管相互作用，使用
Figure GDA0003142984710000036
的公式进行计算，其中τ是时间常数，取5[s]，得到感知垂直
Figure GDA0003142984710000037
S5、将由躯体感觉估计的惯性加速度
Figure GDA0003142984710000038
作用于耳石的内部模型，导入半规管的内部模型传递函数
Figure GDA0003142984710000039
将τd设定为时间常数,通过计算得到所预估的头部角速度
Figure GDA00031429847100000310
进而将数据导入耳石的内部模型-半规管的相互作用
Figure GDA00031429847100000311
中，其中τ是时间常数，计算得到估计垂直
Figure GDA00031429847100000312
S6、将得到前庭***感觉信息的惯性加速度、头部角速度以及垂直方向与内部模型估计信息的惯性加速度、头部角速度以及垂直方向之间的误差Δa、Δω、Δv，其中Δv通过二阶Hill函数和具有较长时间常数的二阶滞后，导入到公式
Figure GDA00031429847100000313
以及公式
Figure GDA00031429847100000314
计算得到MSI。
优选地，S1中，设定乘客中心点c1，驾驶员中心点c2，设定乘客扩散值σ1，设定驾驶员扩散值σ2，另外根据经验决定其中的乘客权重和驾驶员权重分别为w1和w2，对于乘客和驾驶员头部倾斜角取不同值，对于乘客：
Figure GDA0003142984710000041
对于驾驶员：
Figure GDA0003142984710000042
Figure GDA0003142984710000043
优选地，S3中，τd和τa是时间常数,τd取7[s]，τa取190[s]。
优选地，S5中，设定惯性加速度
Figure GDA0003142984710000044
角速度
Figure GDA0003142984710000045
τd取值7[s]，τ取5[s]。
优选地，S6中，b＝0.5m/s2；τI为时间常数，取12[min]；P＝85％。
本发明提供了车辆弯道行驶时晕动症估计方法，其具备的有益效果如下：
本发明既可以在实际运行过程中实时地进行数据收集，不会对乘员造成影响，又避免了在乘员头部安装传感器等设备来获取数据的复杂情况，更加容易操作，并且降低了操作成本，更容易设计基于头部倾斜运动策略的晕动症缓解方法。
附图说明
图1为本发明的模拟转弯情况下的乘员状态示意图；
图2为本发明的技术流程图。
具体实施方式
本发明实施例提供车辆弯道行驶时晕动症估计方法，包括以下步骤：S1、在车辆上设置加速度传感器，以用于采集车辆弯道行驶时的横向加速度α，导入倾斜角计算公式
Figure GDA0003142984710000046
S2、分别计算驾驶员和乘客的头部倾斜角
Figure GDA0003142984710000047
S3、根据半规管接收角速度的传递函数公式
Figure GDA0003142984710000048
头部角速度
Figure GDA0003142984710000051
得到感知头部角速度
Figure GDA0003142984710000052
S4、根据爱因斯坦等效原理，重力加速度g和惯性加速度即车辆横向加速度将同时作用于耳石，耳石所受力计作f，即f＝g+a，同时根据耳石-半规管相互作用，使用
Figure GDA0003142984710000053
的公式进行计算，其中τ是时间常数，取5[s]，得到感知垂直
Figure GDA0003142984710000054
S5、将由躯体感觉估计的惯性加速度
Figure GDA0003142984710000055
作用于耳石的内部模型，导入半规管的内部模型传递函数
Figure GDA0003142984710000056
将τd设定为时间常数,通过计算得到所预估的头部角速度
Figure GDA0003142984710000057
进而将数据导入耳石的内部模型-半规管的相互作用
Figure GDA0003142984710000058
中，其中τ是时间常数，计算得到估计垂直
Figure GDA0003142984710000059
S6、将得到前庭***感觉信息的惯性加速度、头部角速度以及垂直方向与内部模型估计信息的惯性加速度、头部角速度以及垂直方向之间的误差Δa、Δω、Δv，其中Δv通过二阶Hill函数和具有较长时间常数的二阶滞后，导入到公式
Figure GDA00031429847100000510
以及公式
Figure GDA00031429847100000511
计算得到MSI。
S1中，设定乘客中心点c1，驾驶员中心点c2，设定乘客扩散值σ1，设定驾驶员扩散值σ2，另外根据经验决定其中的乘客权重和驾驶员权重分别为w1和w2，对于乘客和驾驶员头部倾斜角取不同值，对于乘客：
Figure GDA00031429847100000512
Figure GDA00031429847100000513
对于驾驶员：
Figure GDA00031429847100000514
S3中，τd和τa是时间常数,τd取7[s]，τa取190[s]。
S5中，设定惯性加速度
Figure GDA0003142984710000061
角速度
Figure GDA0003142984710000062
τd取值7[s]，τ取5[s]。
S6中，b＝0.5m/s2；τI为时间常数，取12[min]；P＝85％。
请参阅图1和图2，根据获取得到的车辆横向加速度，通过数学方法预测得到乘员的头部倾斜运动情况。依据晕动症的产生机理感觉冲突理论与主观垂直冲突理论，分别得到乘员前庭***感觉信息获取的感知垂直以及内部模型估计信息获取的估计垂直，由此得到感知垂直与估计垂直之间的差异并进行计算，可以得到乘员晕动症水平即晕动症发病率(MSI)。
这种通过数学方法而不是直接测量来预测乘员的头部倾斜运动以及计算得到乘员的晕动症水平的方式，既可以在实际运行过程中实时地进行数据收集，不会对乘员造成影响，又避免了在乘员头部安装传感器等设备来获取数据的复杂情况，更加容易操作，并且降低了操作成本，更容易设计基于头部倾斜运动策略的晕动症缓解方法。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.车辆弯道行驶时晕动症估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在车辆上设置加速度传感器，以用于采集车辆弯道行驶时的横向加速度α，导入倾斜角计算公式
Figure FDA0003142984700000011
S2、分别计算驾驶员和乘客的头部倾斜角
Figure FDA0003142984700000012
S3、根据半规管接收角速度的传递函数公式
Figure FDA0003142984700000013
头部角速度
Figure FDA0003142984700000014
得到感知头部角速度
Figure FDA0003142984700000015
S4、根据爱因斯坦等效原理，重力加速度g和惯性加速度即车辆横向加速度将同时作用于耳石，耳石所受力计作f，即f＝g+a，同时根据耳石-半规管相互作用，使用
Figure FDA0003142984700000016
的公式进行计算，其中τ是时间常数，取5[s]，得到感知垂直
Figure FDA0003142984700000017
S5、将由躯体感觉估计的惯性加速度
Figure FDA0003142984700000018
作用于耳石的内部模型，导入半规管的内部模型传递函数
Figure FDA0003142984700000019
将τd设定为时间常数,通过计算得到所预估的头部角速度
Figure FDA00031429847000000110
进而将数据导入耳石的内部模型-半规管的相互作用
Figure FDA00031429847000000111
中，其中τ是时间常数，计算得到估计垂直
Figure FDA00031429847000000112
S6、将得到前庭***感觉信息的惯性加速度、头部角速度以及垂直方向与内部模型估计信息的惯性加速度、头部角速度以及垂直方向之间的误差Δa、Δω、Δv，其中Δv通过二阶Hill函数和具有较长时间常数的二阶滞后，导入到公式
Figure FDA00031429847000000113
以及公式
Figure FDA00031429847000000114
计算得到MSI。
2.根据权利要求1所述的车辆弯道行驶时晕动症估计方法，其特征在于：S1中，设定乘客中心点c1，驾驶员中心点c2，设定乘客扩散值σ1，设定驾驶员扩散值σ2，另外根据经验决定其中的乘客权重和驾驶员权重分别为w1和w2，对于乘客和驾驶员头部倾斜角取不同值，对于乘客：
Figure FDA0003142984700000021
Figure FDA0003142984700000022
对于驾驶员：
Figure FDA0003142984700000023
3.根据权利要求1所述的车辆弯道行驶时晕动症估计方法，其特征在于：S3中，τd和τa是时间常数,τd取7[s]，τa取190[s]。
4.根据权利要求1所述的车辆弯道行驶时晕动症估计方法，其特征在于：S5中，设定惯性加速度
Figure FDA0003142984700000024
角速度
Figure FDA0003142984700000025
τd取值7[s]，τ取5[s]。
5.根据权利要求1所述的车辆弯道行驶时晕动症估计方法，其特征在于:S6中，b＝0.5m/s2；τI为时间常数，取12[min]；P＝85％。
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Tomoya Uefune.Computation of the Vestibulo-Ocular Reflex for eye closure based on the 6DOF-SVC model.2017,第1285-1290页. *

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