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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及一种基于多模态生理信号的智能驾驶汽车舒适性评价方法，属于智能驾驶与人机交互技术领域，包括步骤：设计试验工况；采集包括心电、肌电、加速度和体压信号的多模态生理信号，并利用主观舒适性评价量表获得主观舒适性评分；对心电、肌电、加速度和体压信号分别进行特征提取，根据提取的特征值与主观舒适性评分建立训练集；利用训练集对搭建的BP神经网络模型进行训练，得到舒适性评价模型；采集待评价乘员的多模态生理信号并进行特征提取，将提取到的特征值输入到舒适性评价模型中，模型输出舒适性评价结果。本发明可通过测量得到的多模态生理信号得出乘员任意工况下的舒适性评分，具有评价误差小、准确性高、可以实时获取评分的优点。
主权项：1.一种基于多模态生理信号的智能驾驶汽车舒适性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：让被试所乘坐的车辆以不同的车速和加速度在规定路面行驶，所述规定路面包括直道、弯道和带减速带的直道中的任意一种或者任意几种；步骤二：被试事先佩戴好与多功能无线生理测量仪连接的生理信号采集设备，在每组试验中，所述多功能无线生理测量仪采集车辆行驶过程中被试的心电信号、肌电信号及加速度信号，通过安置在座椅表面的体压垫采集车辆行驶过程中被试的体压信号，并且在每组试验结束后通过被试填写的主观舒适性评价量表获得该组试验对应的主观舒适性评分；步骤三：对多组试验所采集的心电信号、肌电信号、加速度信号和体压信号分别进行特征提取，再根据提取到的各个特征值与对应的主观舒适性评分建立训练集；步骤四：搭建BP神经网络模型，并以各个特征值作为模型输入，以主观舒适性评分作为模型输出，利用所述训练集对所述BP神经网络模型进行训练，训练后得到舒适性评价模型；步骤五：采集待评价乘员的心电信号、肌电信号、加速度信号和体压信号并进行特征提取，将提取到的特征值输入到所述舒适性评价模型中，所述舒适性评价模型输出舒适性评价结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于多模态生理信号的智能驾驶汽车舒适性评价方法
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