本技术公开了一种基于风险预估与人机信任度的仪表盘灯光控制方法及系统,方法包括以下步骤:采集并提取驾驶人的行为信息,包括驾驶人的眼部、手部、脚部状态信息;采集道路交通环境图像,获取驾驶环境和交通事件信息;将驾驶人的行为信息作为输入预先构建的信任度评估模型,输出当前时刻驾驶人对自动驾驶系统的信任度评估值;根据驾驶环境和交通事件信息对当前自动驾驶风险做出评估,得到自动驾驶系统风险评估结果;根据当前时刻驾驶人的信任度评估值和自动驾驶风险评估结果计算信任度与自动驾驶系统风险之间的适配度,判断适配度的阈值区间,根据不同的阈值区间相应控制不同颜色的灯光提示。本发明可优化人机共驾配合的协调性,提高交通安全性。
背景技术
人机交互系统作为驾驶人和车辆之间信息交互的媒介,在驾驶过程中,能够向驾驶人提供车辆状态、环境感知、操作意图等重要信息,这是驾驶人对于风险事态感知和驾驶行为决策的重要基础,直接关联驾驶安全问题。当前,人机交互朝着多模态方向发展,不仅能提供更丰富的信息内容,也能从更多的感官通道及其组合传递信息,但是也带来了驾驶人认知负荷增加和驾驶分心等负面问题。因此,人机交互显著影响驾驶安全,需要探讨如何优化人机交互系统能够提高驾驶人对于人机共驾汽车的信任度。
现阶段人机交互界面关于自动驾驶的信息提示比较单一,无法使驾驶人快速对自动驾驶系统风险应对能力产生准确的认知,造成信任过度或信任不足,进而影响安全行使;一方面,目前智能网联汽车大都采用液晶仪表盘显示自动驾驶信息的方式,需要驾驶员主动识别信息,这种方式不够醒目且缺乏直观性,将额外增加驾驶员的认知负荷。
实现思路