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摘要：本发明公开了一种适用于人机共驾车辆驾驶人接管培训的方法，具体涉及人机共驾技术领域；建立数据库，情境生成，建立教学模型，接管培训，接管能力评价分析；本发明通过对人机共驾车辆驾驶人进行接管培训，将接管行为拆分为一个个小的操作动作，定义了驾驶人在接管提醒出现时，眼睛需要观察哪里，手部和脚部需要怎样操作，以及这些操作的先后顺序，解决了驾驶人在目前突如其来的接管提醒会出现紧张、手忙脚乱的问题；此外，还通过对接管能力评价分析，可以解决现有技术无法客观地评价驾驶人的接管能力水平的问题。

主权项：1.一种适用于人机共驾车辆驾驶人接管培训的方法，其特征在于：包括以下步骤：1建立数据库生成接管场景库，建立虚拟仿真培训场景模型及虚拟仿真设备模型；2情境生成根据步骤1中所述接管场景库，利用所述虚拟仿真培训场景模型和虚拟仿真设备模型模拟车辆在不同场景不同道路事件下的接管情况；3建立教学模型根据步骤2中模拟的车辆在不同场景不同道路事件下的接管情况，建立教学模型；4接管培训根据车辆在不同场景不同道路事件下的接管情况，通过教学模型进行人机共驾车辆驾驶人接管培训；5接管能力评价分析，具体包括，5.1采集参照指标数据采集m名人机共驾车辆驾驶人的接管评价的指标数据作为参照指标数据，包括驾驶人的眼动特性指标、生理特性指标、车辆操纵指标和接管行为方面指标的多项指标数据；所述眼动特性指标包括注视时间百分比、平均注视时间；所述生理特性指标包括RR间期、心率；所述车辆操纵指标包括制动踏板力、车道偏移量；所述接管行为指标包括第一次注视道路时间；5.2采集培训驾驶人的指标数据在人机共驾车辆驾驶人接管培训过程中，获取驾驶人的注视时间百分比、平均注视时间、RR间期、心率、制动踏板力、车道偏移量、第一次注视道路的指标数据，作为待评价指标数据；5.3数据标准化处理培训驾驶人作为第m+1个驾驶人，将前述m+1个驾驶人Pii＝1，2，…，m+1，m为自然数的n个评价指标Xij，j＝1，2，…，n，n为自然数进行标准化处理，转换到[0-1]的范围，得到标准化的无量纲值Xi′j，数据标准化处理公式如下所示：正向指标：负向指标：适中型指标：式5.1、5.2、5.3中，Xi′j指标准化后的无量纲数据，Xij指原始数据，X0指原始数据集中规定的适中值；5.4计算第i个人第j项指标值的比重： 5.5计算指标信息熵： 5.6计算信息熵冗余度：dj＝1-ej5.65.7计算指标权重： 5.8计算接管能力评价输出将待评价指标数据标准化后的无量纲数据Xj′输入到式5.8中， 计算出第m+1个驾驶人的接管能力评价指标数值S，S越接近于1，说明该驾驶人的接管能力越强。

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