本發(fā)明涉及車(chē)輛安全，具體為防酒駕防中毒方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著社會(huì)對(duì)交通安全關(guān)注度的不斷提高，尤其是在防范酒駕和車(chē)內(nèi)空氣污染引發(fā)的事故方面，智能車(chē)載監(jiān)控技術(shù)得到了迅速發(fā)展，并在保障行車(chē)安全中發(fā)揮了重要作用。當(dāng)前市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些初步的車(chē)載酒精檢測(cè)系統(tǒng)，能夠在一定程度上監(jiān)測(cè)駕駛員是否存在酒駕行為。

2、然而，現(xiàn)有的車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)仍然存在一些顯著問(wèn)題：首先，檢測(cè)精度較低，容易受到外界環(huán)境的干擾，導(dǎo)致誤報(bào)和漏報(bào)的情況；其次，這些系統(tǒng)的響應(yīng)速度較慢，在緊急情況下未能及時(shí)采取有效措施；此外，功能較為單一，多數(shù)系統(tǒng)僅限于監(jiān)測(cè)酒精含量，忽視了車(chē)內(nèi)一氧化碳等有毒氣體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，導(dǎo)致安全防護(hù)體系的不足，無(wú)法全面保障駕駛員和乘客的安全。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了防酒駕防中毒方法及系統(tǒng)，解決了檢測(cè)精度低、容易受外界干擾、響應(yīng)速度慢以及僅限于酒精濃度監(jiān)測(cè)而忽視車(chē)內(nèi)其他有害氣體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：防酒駕防中毒方法，包括以下步驟：

3、實(shí)時(shí)采集車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)；

4、對(duì)車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合，得到綜合狀態(tài)值；

5、基于綜合狀態(tài)值，使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法生成動(dòng)態(tài)估計(jì)值；

6、對(duì)動(dòng)態(tài)估計(jì)值進(jìn)行非線性動(dòng)力學(xué)建模，結(jié)合最優(yōu)控制理論優(yōu)化酒駕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；

7、根據(jù)酒駕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，實(shí)時(shí)評(píng)估駕駛員的酒駕風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋。

8、優(yōu)選的，所述車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)包括酒精濃度和一氧化碳濃度，所述駕駛員數(shù)據(jù)包括駕駛員面部生理特征以及駕駛行為數(shù)據(jù)，所述駕駛員面部生理特征包括瞳孔反射數(shù)據(jù)。

9、優(yōu)選的，所述瞳孔反射數(shù)據(jù)用于建立眼動(dòng)學(xué)模型，基于眼動(dòng)學(xué)模型和駕駛行為數(shù)據(jù)，判定酒駕風(fēng)險(xiǎn)。

10、優(yōu)選的，所述擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的狀態(tài)方程為：

11、；

12、其中，表示時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值；表示時(shí)刻基于時(shí)刻狀態(tài)的預(yù)測(cè)值；為卡爾曼增益，用于平衡預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值之間的權(quán)重；表示實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)；表示預(yù)測(cè)值與觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系函數(shù)。

13、優(yōu)選的，所述最優(yōu)控制理論的目標(biāo)函數(shù)為：

14、；

15、其中，為目標(biāo)函數(shù)，表示在控制過(guò)程中所要最小化的代價(jià)或損失；為系統(tǒng)狀態(tài)變量，表示在時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)；為控制輸入，表示在時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)施加的控制；為代價(jià)函數(shù)，表示系統(tǒng)狀態(tài)變量和控制輸入在時(shí)刻的變量損失；為時(shí)間區(qū)間的終止時(shí)刻，是控制過(guò)程的總時(shí)長(zhǎng)；為表示在控制過(guò)程中對(duì)整個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的代價(jià)進(jìn)行積分求和，從而得到總體的代價(jià)。

16、優(yōu)選的，所述眼動(dòng)學(xué)模型通過(guò)瞳孔反射的非線性變化來(lái)檢測(cè)酒駕風(fēng)險(xiǎn)，所述瞳孔反射變化方程包括：

17、；

18、其中，為瞳孔直徑；為初始瞳孔直徑；為變化幅度；反射衰減速率常數(shù)，表示瞳孔反應(yīng)恢復(fù)到正常狀態(tài)的速率；為反射恢復(fù)的指數(shù)衰減函數(shù)，表示瞳孔直徑隨時(shí)間的變化。

19、優(yōu)選的，所述實(shí)時(shí)反饋包括車(chē)載顯示屏顯示警告信息、語(yǔ)音提示和車(chē)輛速度限制。

20、優(yōu)選的，所述車(chē)輛速度限制包括啟動(dòng)緊急剎車(chē)系統(tǒng)、限制車(chē)速和自動(dòng)鎖車(chē)。

21、防酒駕防中毒系統(tǒng)，包括：

22、多傳感器模塊，用于實(shí)時(shí)采集車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)；

23、數(shù)據(jù)融合模塊，用于將車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)融合，輸出綜合狀態(tài)估計(jì)；

24、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，基于綜合狀態(tài)估計(jì)，使用非線性動(dòng)力學(xué)建模和最優(yōu)控制算法評(píng)估酒駕風(fēng)險(xiǎn)；

25、反饋模塊，根據(jù)酒駕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，提供實(shí)時(shí)反饋，包括車(chē)載顯示屏顯示警告信息、語(yǔ)音提示和車(chē)輛速度限制。

26、優(yōu)選的，所述多傳感器模塊包括：

27、酒精濃度傳感器：用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)內(nèi)空氣中的酒精濃度；

28、一氧化碳濃度傳感器：用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)內(nèi)空氣中的一氧化碳濃度；

29、攝像頭：用于采集駕駛員瞳孔反射數(shù)據(jù)。

30、本發(fā)明提供了防酒駕防中毒方法及系統(tǒng)。具備以下有益效果：

31、1、本發(fā)明通過(guò)對(duì)車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員瞳孔反射數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，隨后使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法生成動(dòng)態(tài)估計(jì)值，能夠精確結(jié)合酒精濃度，并且基于瞳孔反射和駕駛行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)估計(jì)駕駛員的狀態(tài)。相較于現(xiàn)有酒駕檢測(cè)系統(tǒng)中僅依靠單一傳感器的方案，本發(fā)明大大提高了檢測(cè)精度，避免了外界環(huán)境干擾導(dǎo)致的誤報(bào)和漏報(bào)問(wèn)題。

32、?2、本發(fā)明通過(guò)眼動(dòng)學(xué)模型，通過(guò)瞳孔反射數(shù)據(jù)與駕駛行為結(jié)合，準(zhǔn)確分析駕駛員是否酒駕。相比現(xiàn)有技術(shù)中只檢測(cè)酒精濃度的方法，本發(fā)明解決了僅依賴(lài)酒精濃度可能忽視其他影響因素的問(wèn)題，提升了風(fēng)險(xiǎn)判定的全面性和準(zhǔn)確度。

33、?3、本發(fā)明通過(guò)非線性動(dòng)力學(xué)建模與最優(yōu)控制理論，對(duì)酒駕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，確保系統(tǒng)在不同環(huán)境和駕駛行為下始終作出最優(yōu)反應(yīng)。與傳統(tǒng)的酒駕監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比，現(xiàn)有系統(tǒng)的響應(yīng)速度較慢且缺乏靈活性，本發(fā)明能在緊急情況下快速作出反應(yīng)，減少潛在事故的風(fēng)險(xiǎn)。

34、?4、本發(fā)明通過(guò)語(yǔ)音提示、車(chē)速限制和自動(dòng)剎車(chē)功能，在判定駕駛員存在酒駕風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可對(duì)駕駛員提醒并進(jìn)行緊急制動(dòng)，因此解決了現(xiàn)有技術(shù)中過(guò)于單一的干預(yù)手段問(wèn)題，確保在不同酒駕風(fēng)險(xiǎn)情況下都能得到及時(shí)有效的響應(yīng)，提升了行車(chē)安全性。

技術(shù)特征：

1.防酒駕防中毒方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)包括酒精濃度和一氧化碳濃度，所述駕駛員數(shù)據(jù)包括駕駛員面部生理特征以及駕駛行為數(shù)據(jù)，所述駕駛員面部生理特征包括瞳孔反射數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述瞳孔反射數(shù)據(jù)用于建立眼動(dòng)學(xué)模型，基于眼動(dòng)學(xué)模型和駕駛行為數(shù)據(jù)，判定酒駕風(fēng)險(xiǎn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的狀態(tài)方程為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述最優(yōu)控制理論的目標(biāo)函數(shù)為：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述眼動(dòng)學(xué)模型通過(guò)瞳孔反射的非線性變化來(lái)檢測(cè)酒駕風(fēng)險(xiǎn)，所述瞳孔反射變化方程包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)反饋包括車(chē)載顯示屏顯示警告信息、語(yǔ)音提示和車(chē)輛速度限制。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，所述車(chē)輛速度限制包括啟動(dòng)緊急剎車(chē)系統(tǒng)、限制車(chē)速和自動(dòng)鎖車(chē)。

9.防酒駕防中毒系統(tǒng)，基于權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的防酒駕防中毒方法，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的防酒駕防中毒系統(tǒng)，其特征在于，所述多傳感器模塊包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及車(chē)輛安全技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了防酒駕防中毒方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：實(shí)時(shí)采集車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)；對(duì)車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合，得到綜合狀態(tài)值；基于綜合狀態(tài)值，使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法生成動(dòng)態(tài)估計(jì)值；對(duì)動(dòng)態(tài)估計(jì)值進(jìn)行非線性動(dòng)力學(xué)建模，結(jié)合最優(yōu)控制理論優(yōu)化酒駕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；根據(jù)酒駕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，實(shí)時(shí)評(píng)估駕駛員的酒駕風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋。本發(fā)明通過(guò)對(duì)車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員瞳孔反射數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，隨后使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法生成動(dòng)態(tài)估計(jì)值，能夠精確結(jié)合酒精濃度，并且基于瞳孔反射和駕駛行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)估計(jì)駕駛員的狀態(tài)，大大提高了檢測(cè)精度，避免了外界環(huán)境干擾導(dǎo)致的誤報(bào)和漏報(bào)問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：陳世培,趙展峰,張明,劉金玉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京和峰科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28