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专利号: 2021104654635
申请人: 三峡大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 一般车辆
更新日期:2024-11-28
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种脑波智能驾驶系统,其特征在于:它包括智能驾驶计算机(300),智能驾驶计算机(300)的输入端与传感系统(100)、脑波仪(200)的输出端连接,智能驾驶计算机(300)的输出端接入驾驶系统(400),将计算出的驾驶控制信号传递给驾驶系统(400),以控制交通工具的驾驶操作;

传感系统(100)用于获取交通工具各个传感器的数据,并将采集的数据传输给智能驾驶计算机(300);传感系统(100)包括采集交通工具不同部件工作状态的传感器、采集交通工具周围环境状态的传感器、以及采集驾驶员工作状态的传感器;

脑波仪(200)用于对驾驶员脑波信号进行采集,并将采集的数据传输给智能驾驶计算机(300);

智能驾驶计算机(300)用于解析所述传感系统(100)获取的传感器信号和脑波仪(200)捕捉的脑波信号,并转换成对应的控制信号控制交通工具的驾驶;

在驾驶前,进行驾驶员脑波信号的匹配,只有匹配成功的驾驶员才可以启动和驾驶交通工具,包括以下步骤:

步骤1,脑波仪采集驾驶员的脑波信号,滤除干扰信号和无效脑波信号,并发送给智能驾驶计算机;

步骤2,智能驾驶计算机从脑波信号中提取驾驶员的脑波信号特征,并与智能驾驶计算机中保存的历史脑波信号特征进行比较和匹配;

步骤3,脑波信号特征匹配合格的驾驶员允许驾驶交通工具,智能驾驶计算机向驾驶系统发送使能信号,开启驾驶系统工作,以便驾驶员通过脑波信号控制驾驶系统;脑波信号特征匹配不合格的驾驶员被禁止驾驶交通工具,驾驶系统保持关闭。

2.根据权利要求1所述的脑波智能驾驶系统,其特征在于:所述传感系统(100)中的传感器,可随时检测交通工具的传感器信号,采集交通工具不同部件的工作状态参数,采集交通工具周围环境的信号,采集驾驶员的工作状态信号,为驾驶员提供全方位的精准感知。

3.根据权利要求1所述的脑波智能驾驶系统,其特征在于:在驾驶过程中,通过聚类分析判断驾驶员的脑波操作指令码属于何种分类,包括方向控制脑波操作指令码、速度控制脑波操作指令码;进一步地,方向控制脑波操作指令码用于识别驾驶员对交通工具的方向控制操作,包括向前、向后、向左、向右、向上、向下的脑波指令;速度控制脑波操作指令码用于识别驾驶员对交通工具的速度控制操作,包括加速、减速、启动、停止的脑波指令。

4.根据权利要求1所述的脑波智能驾驶系统,其特征在于:脑波仪(200)在驾驶过程中不断检测驾驶员产生的脑波信号,并传送给智能驾驶计算机(300),判断驾驶员驾驶操作是否可以正常完成,以及确定所需的驾驶模式;智能驾驶计算机(300)首先分析各种传感器在交通工具中不同部件所采集的数据,对采集的数据进行必要的清洗和数据整理;其次,智能驾驶计算机(300)分析不同传感器在空间和时间上的互补与冗余信息,将按预先定义的准则将所有数据组合起来,产生对交通工具、驾驶员、周围环境的三维解释或完整描述;再次,智能驾驶计算机(300)分析驾驶员的脑波指令和信号,并预先推断和仿真指令在实施完成后是否可以保证交通工具安全,如果可以保证安全,则智能驾驶计算机(300)根据脑波指令控制交通工具的不同部件协同工作,确保交通工具符合驾驶员发出的脑波控制指令。

5.根据权利要求1所述的脑波智能驾驶系统,其特征在于:所述脑波仪(200)用于捕捉驾驶员的脑波信号,在驾驶前,判断该驾驶员的脑波信号是否与交通工具中预存的合法脑波信号匹配,匹配合法的驾驶员能够启动交通工具,匹配失败的驾驶员将无法启动交通工具,确保交通工具只能由合法的驾驶员驾驶。

6.根据权利要求1或5所述的脑波智能驾驶系统,其特征在于:所述脑波仪(200)采集的驾驶员脑波信号以图形文件压缩方式存储在智能驾驶计算机(300)中,并根据驾驶员的不同驾驶预期进行聚类分析和分类存储,为智能驾驶计算机(300)提供驾驶员的预期操作指令码;进一步地,脑波信号根据驾驶员的操作指令可分为方向控制脑波操作指令码、速度控制脑波操作指令码。

7.根据权利要求1所述的脑波智能驾驶系统,其特征在于:所述智能驾驶计算机(300)将传感系统(100)获取的传感器信号以图形化方式展示出来,通过交通工具的形状、传感器布置情况、传感器参数和性能指标,精确计算交通工具的工作状态信息和周围环境信息,并与传感器平时工作的历史数据比较,为驾驶系统工作提供精准的工作参考;进一步地,智能驾驶计算机(300)将传感系统(100)采集的传感器信号进行深入分析,挖掘驾驶员的工作状态是否正常,将驾驶员平时的工作历史数据和工作习惯与当前的交通工具驾驶状态进行对比分析;智能驾驶计算机(300)将脑波仪(200)捕捉的脑波信号进行聚类分析和分类计算,精确计算驾驶员的脑波信号是否与驾驶员的工作状态信息和周围环境信息一致,并根据脑波仪获取的驾驶员操作指令预先评估和仿真操作成功后的交通工具是否安全;如果评估操作结束后的交通工具处于安全状态,则智能驾驶计算机(300)控制相应的驾驶系统工作。