申请/专利权人：深圳达普信科技有限公司

申请日：2023-09-19

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117104161B

主分类号：B60R16/023

分类号：B60R16/023

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开

摘要：本发明提供了基于车辆传感器的智能座舱环境感知及控制方法及系统，属于车辆控制技术领域，其方法包括：基于控制决策目的的大量驾驶状态记录实例，确定出驾驶状态的目标分析维度；基于目标分析维度对车辆的当前驾驶状态数据进行预分析确定出目标分析维度下的当前驾驶状态；基于当前驾驶状态确定出车辆传感器的数据获取策略；基于数据获取策略获得目标环境感知信息；基于目标环境感知信息和控制决策目的的决策策略获得智能座舱的优化控制计划；基于优化控制计划对智能座舱进行优化控制获得优化控制结果；用以提高车辆传感器的数据获取效率、智能座舱的智能控制决策过程的决策准确度、智能座舱的优化控制的准确度。

主权项：1.基于车辆传感器的智能座舱环境感知及控制方法，其特征在于，包括：S1：基于控制决策目的的大量驾驶状态记录实例，确定出控制决策目的对应的驾驶状态的目标分析维度；S2：基于目标分析维度对车辆的当前驾驶状态数据进行预分析，确定出目标分析维度下的当前驾驶状态；S3：基于当前驾驶状态确定出车辆传感器的数据获取策略；S4：控制车辆传感器基于数据获取策略对智能座舱的环境信息进行感知，获得目标环境感知信息；S5：基于目标环境感知信息和控制决策目的的决策策略，获得智能座舱的优化控制计划；S6：基于优化控制计划对智能座舱进行优化控制，获得优化控制结果；其中，步骤S1：基于控制决策目的的大量驾驶状态记录实例，确定出控制决策目的对应的驾驶状态的目标分析维度，包括：S101：获取控制决策目的的大量驾驶状态记录实例，确定出驾驶状态记录实例中的所有驾驶状态变量，并确定出每个驾驶状态变量在驾驶状态记录实例中的时序变化记录数据；S102：将驾驶状态变量在单个决策过程记录实例中的时序变化记录数据在驾驶状态变量的所有时序变化记录数据的特异度，当作驾驶状态变量在当前计算的决策过程记录实例中的状态表征度；S103：将在当前计算的决策过程记录实例中的状态表征度超出表征度阈值的所有驾驶状态变量汇总，当作当前计算的决策过程记录实例的驾驶状态表征变量集合；S104：基于每个驾驶状态表征变量集合在控制决策目的下的综合表征度，在所有驾驶状态表征变量集合中筛选出驾驶状态的目标分析维度；其中，目标分析维度由筛选出的驾驶状态表征变量集合中的所有驾驶状态表征变量表示；其中，步骤S102：将驾驶状态变量在单个决策过程记录实例中的时序变化记录数据在驾驶状态变量的所有时序变化记录数据的特异度，当作驾驶状态变量在当前计算的决策过程记录实例中的状态表征度，包括：确定出驾驶状态变量在单个决策过程记录实例中的时序变化记录数据中每个时刻的具体数值与驾驶状态变量的所有时序变化记录数据中相同时刻的具体数值的均值之间的差值与对应均值的比值，当作驾驶状态变量在当前时序变化记录数据中对应时刻的局部特异度；将驾驶状态变量在当前时序变化记录数据中所有时刻的局部特异度的均值，当作驾驶状态变量在当前计算的决策过程记录实例中的状态表征度。

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