申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117727014A

主分类号：G06V20/59

分类号：G06V20/59;G06V20/70;G06F18/20;G06F18/213;G06F17/11

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及一种考虑认知‑物理约束的分心驾驶行为模拟方法及装置。该方法首先获取初始加速度、驾驶任务信息和分心任务信息，用刺激累积激活模型计算刺激累积激活效应值，在超出阈值时传递任务信息，否则保持加速度不变；其次，不同类任务信息同时到达单任务服务器时，用逻辑回归模型计算任务执行概率，确定先执行任务和后执行任务，并用反应时间模型计算驾驶任务反应时间和执行时间，用智能驾驶员模型更新加速度；最后，用执行时间模型计算驾驶任务执行最小时间，若执行时间小于最小执行时间，则重新更新加速度，反之则重新计算任务执行概率。与现有技术相比，本发明具有兼顾认知‑物理约束、显著提高分心驾驶行为模拟的真实度和可靠度等优点。

主权项：1.一种考虑认知-物理约束的分心驾驶行为模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取初始加速度、驾驶任务信息和分心任务信息，并利用刺激累积激活模型计算刺激累积激活效应值，所述分心任务包括视觉分心任务和语音分心任务；S2，当所述刺激累积激活效应值超出效应阈值时，传递所述驾驶任务信息和所述分心任务信息，否则保持当前的加速度不变，所述效应阈值是预先设置的；S3，当不同类任务信息同时到达单任务服务器时，利用逻辑回归模型计算当前的任务执行概率，根据所述当前的任务执行概率确定先执行任务和后执行任务，并利用反应时间模型计算当前的驾驶任务反应时间；S4，基于当前的驾驶任务反应时间，利用智能驾驶员模型更新加速度；S5，利用反应时间模型计算驾驶任务执行时间，利用执行时间模型计算当前的驾驶任务最小执行时间，若当前的驾驶任务执行时间小于当前的驾驶任务最小执行时间，则返回S4，反之，则返回S3。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 一种考虑认知-物理约束的分心驾驶行为模拟方法及装置

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