一种智能驾驶系统及控制方法

摘要

本发明提供了一种智能驾驶系统和控制方法，其中系统包括：车辆分析控制系统、以及疲劳感应系统、电子地图系统、自动驾驶系统、提醒系统；车辆分析控制系统：用于通过疲劳感应系统监测的驾驶员的人体生理指标监测结果获得驾驶员的人体综合疲劳指数I；同时用于根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境；然后根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统。本发明的智能驾驶系统根据驾驶员的人体综合疲劳状况和车辆所处的路况环境来智能地判断采用何种驾驶模式更合适，同时考虑内因和外因对驾驶过程的安全性的影响，大大提高了车辆驾驶的安全性，减轻了驾驶员的驾驶压力。

权利要求

1.一种智能驾驶系统，其特征在于，所述系统包括车辆分析控制系统、以及与车辆分析控制系统连接的疲劳感应系统、电子地图系统、自动驾驶系统、提醒系统；其中：车辆分析控制系统：

用于通过疲劳感应系统监测驾驶员的人体生理指标监测结果获得驾驶员的人体综合疲劳指数I；人体综合疲劳指数I由人体生理指标的监测结果得出，人体生理指标的监测结果包括大脑状态F、血氧饱和度SPO2、人体手腕部温度T、人体血压指数P和心率HR计算得出，人体综合疲劳指数I的计算公式如下所示：I＝A 1 F+A 2 SPO2+A 3 T+A 4 P+A 5 HR其中，A 1、A 2、A 3、A 4、A 5分别为各人体生理指标的影响因子；

同时用于根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境；然后根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统；

疲劳感应系统：用于监测驾驶员的各项人体生理指标，并将监测结果发送给车辆分析控制系统，包括：

脑电波信号采集模块：与驾驶员头皮连接，用于记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围，结合大脑节律性生理活动，得到大脑状态F；大脑状态F可以分为Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma5个波段，其中Delta波段对应深度睡眠状态，Theta波段对应睡意朦胧状态，Alpha波段对应闭眼清醒放松状态，Beta波段对应积极思考或者紧张的状态，Gamma波段对应躯体正常运动状态；

人体血氧检测模块：用于通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度；光电传感器的红光和红外光交替发光，红外和红外光对血液中的血红蛋白和还原血红蛋白具有独特的吸收特性，可决定每一种成分的百分含量即血氧饱和度SPO2；

血氧饱和度SPO2根据以下公式进行计算：a＝[(VIredmax+VIredmin)*(Vredmax‑Vredmmin)]/[(Vredmax+Vredmmin)*6(VIredmax‑VIredmin)]其中Vredmax、Vredmmin、VIredmax、VIredmin 为采集到的不同的红光和红外光的直流分量和交流分量，a为经验系数，通过a即可换算血氧饱和度SPO2；

人体温度检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；

人体血压检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；

人体心率检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR；

电子地图系统：用于判断车辆所处的路况环境；路况环境可分为仅有机动车行驶的高速公路、快速公路，机动车、非机动车、行人各行其道的道路，以及学校、城市商业中心路况较为复杂的道路；

自动驾驶系统：用于根据车辆分析控制系统的指令控制车辆的行驶；还用于获取车辆的位置信息并发送给电子地图系统；

提醒系统：用于根据车辆分析控制系统的指令发出声音和震动。

2.权利要求1所述系统的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.车辆分析控制系统通过疲劳感应系统监测的人体生理指标的监测结果获得人体综合疲劳指数I；

疲劳感应系统包括：

脑电波信号采集模块：与驾驶员头皮连接，记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围，结合大脑节律性生理活动，得到大脑状态F；大脑状态F可以分为Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma5个波段，其中Delta波段对应深度睡眠状态，Theta波段对应睡意朦胧状态，Alpha波段对应闭眼清醒放松状态，Beta波段对应积极思考或者紧张的状态，Gamma波段对应躯体正常运动状态；

人体血氧检测模块：通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度；

光电传感器的红光和红外光交替发光，红外和红外光对血液中的血红蛋白和还原血红蛋白具有独特的吸收特性，可绝对每一种成分的百分含量即血氧饱和度SPO2；

人体温度检测模块：与驾驶员手腕部位连接，进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；

人体血压检测模块：与驾驶员手腕部位连接，进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；

人体心率检测模块：与驾驶员手腕部位连接，实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR；

人体综合疲劳指数I由人体生理指标的监测结果得出，人体生理指标的监测结果包括大脑状态F、血氧饱和度SPO2、人体手腕部温度T、人体血压指数P和心率HR，人体综合疲劳指数I的计算公式如下所示：

I＝A 1 F+A 2 SPO2+A 3 T+A 4 P+A 5 HR其中，A 1、A 2、A 3、A 4、A 5分别为各人体生理指标的影响因子；

S2.车辆分析控制系统根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境；

路况环境分为仅有机动车行驶的高速公路、快速公路，机动车、非机动车、行人各行其道的道路，以及学校、城市商业中心路况较为复杂的道路；

S3.车辆分析控制系统根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统；

具体判断过程包括：

通过将人体综合疲劳指数I与人体综合疲劳指数的临界指数I c相比判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；

如果驾驶员处于疲劳驾驶状态，则进一步判断车辆所处的路况环境；

如果路况环境为仅有机动车行驶的高速、快速公路，则车辆分析控制系统发送“完全自主驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；

如果路况环境为机动车、非机动车、行人各行其道的道路，车辆分析控制系统发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入高级驾驶员辅助模式；

高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统；

如果路况环境为学校、城市商业中心路况较为复杂的道路时，则车辆分析控制系统发送“提醒”指令给提醒系统，提醒系统收到指令后发出声音和震动，直到驾驶员反馈收到危险信号为止；

如果驾驶员不处于疲劳驾驶状态，则车辆分析控制系统不发送指令给自动驾驶系统，驾驶员自行驾驶车辆。

说明书

一种智能驾驶系统及控制方法

[0001] 本案为原申请申请日为2019.04.01，申请号为201910258639.2，发明名称为一种智能驾驶方法的分案申请。

技术领域

[0002] 本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其是涉及一种智能驾驶系统及控制方法。

背景技术

[0003] 随着科技的发展，智能驾驶汽车渐渐被人们所熟知，而智能驾驶系统可以利用车载传感系统获取车辆和驾驶员的相关信息，智能选择更为合适和安全的驾驶方式。疲劳驾
驶是引起交通事故的主要原因之一，严重威胁着人们的生命和财产安全。驾驶员疲劳时判
断能力明显下降、反应迟钝、操作失误增加，如果仍勉强驾驶车辆，则可能导致交通事故的
发生。如果智能驾驶系统可以准确判断驾驶员的疲劳驾驶状态，就可以大大提高智能驾驶
的安全性。同时，路况情况也会影响车辆行驶的安全性。综合考虑不同程度的驾驶员疲劳情
况和复杂程度不一的路况情况，可以有效提高智能驾驶系统的智能性和安全性。

发明内容

[0004] 本发明的第一目的在于提供一种智能驾驶系统，该系统能够根据驾驶员的人体综合疲劳状况和车辆所处的路况环境来智能地判断采用何种驾驶模式更合适，大大提高了车
辆驾驶的安全性，减轻了驾驶员的驾驶压力；

[0005] 本发明的第二目的在于提供一种智能驾驶系统，该系统综合考虑来车辆车胎温度和驾驶环境的光线情况对自动驾驶系统和驾驶员驾驶安全的影响，提高了车辆驾驶的安全
性，减轻了驾驶员的驾驶压力。

[0006] 本发明提供一种智能驾驶系统，所述系统包括车辆分析控制系统、以及与车辆分析控制系统连接的疲劳感应系统、电子地图系统、自动驾驶系统、提醒系统；其中：

[0007] 车辆分析控制系统：

[0008] 用于通过疲劳感应系统监测驾驶员的人体生理指标监测结果获得驾驶员的人体综合疲劳指数I；人体综合疲劳指数I由人体生理指标的监测结果得出，人体生理指标的监
测结果包括大脑状态F、血氧饱和度SPO2、人体手腕部温度T、人体血压指数P和心率HR计算
得出，人体综合疲劳指数I的计算公式如下所示：

[0009] I＝A 1 F+A 2 SPO2+A 3 T+A 4 P+A 5 HR

[0010] 其中，A 1、A 2、A 3、A 4、A 5分别为各人体生理指标的影响因子；

[0011] 同时用于根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境；然后根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令
给自动驾驶系统；

[0012] 疲劳感应系统：用于监测驾驶员的各项人体生理指标，并将监测结果发送给车辆分析控制系统，包括：

[0013] 脑电波信号采集模块：与驾驶员头皮连接，用于记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围，结合大脑节律性生理活动，得到大脑状态F；大脑状态F可以
分为Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma5个波段，其中Delta波段对应深度睡眠状态，Theta波
段对应睡意朦胧状态，Alpha波段对应闭眼清醒放松状态，Beta波段对应积极思考或者紧张
的状态，Gamma波段对应躯体正常运动状态；

[0014] 人体血氧检测模块：用于通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度；光电传感器的红光和红外光交替发光，红外和红外光对血液中的血红蛋白和还原
血红蛋白具有独特的吸收特性，可决定每一种成分的百分含量即血氧饱和度SPO2；

[0015] 血氧饱和度SPO2根据以下公式进行计算：

[0016] a＝[(VIredmax+VIredmin)*(Vredmax‑Vredmmin)]/[(Vredmax+Vredmmin)*6(VIredmax‑VIredmin)]

[0017] 其中Vredmax、Vredmmin、VIredmax、VIredmi为采集到的不同的红光和红外光的直流分量和交流分量，a为经验系数，通过a即可换算血氧饱和度SPO2；

[0018] 人体温度检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；

[0019] 人体血压检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；

[0020] 人体心率检测模块：与驾驶员手腕部位连接，用于实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR；

[0021] 电子地图系统：用于判断车辆所处的路况环境；路况环境可分为高速公路、快速公路仅有机动车行驶的道路，机动车、非机动车、行人各行其道的道路，以及学校、城市商业中
心路况较为复杂的道路；

[0022] 自动驾驶系统：用于根据车辆分析控制系统的指令控制车辆的行驶；还用于获取车辆的位置信息并发送给电子地图系统；

[0023] 提醒系统：用于根据车辆分析控制系统1的指令发出声音和震动。

[0024] 本发明还提供了一种智能驾驶系统，所述系统包括车辆分析控制系统、自动驾驶系统、提醒系统、设置在车胎位置的车胎温度传感器和设置在车辆外部的光线传感器；车胎
温度传感器、光线传感器、自动驾驶系统、提醒系统分别与车辆分析控制系统连接；其中：

[0025] 车辆分析控制系统：用于根据实时车胎温度Ti和实时光线强度Ri来判断采取何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统或发送提醒指令给提醒系统；

[0026] 具体过程包括：

[0027] 若实时光线强度Ri在光线强度上限Rc高和光线强度下限Rc低之间；则进一步判断实时车胎温度Ti的情况，若实时车胎温度Ti在车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之
间，则车辆分析控制系统发送“完全自动驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接
收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；若实时车胎温度Ti高于车胎温度上限Tc高或低于
车胎温度下限Tc低时，则车辆分析控制系统发送“调低车胎温度”指令或“调高车胎温度”指
令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制温控系统降低或升高车胎温度；直至
实时车胎温度Ti到达车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之间，车辆分析控制系统再发
送“完全自动驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入无
人驾驶模式；

[0028] 若实时光线强度Ri高于光线强度上限Rc高，则进一步判断实时车胎温度Ti的情况，若实时车胎温度Ti在车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之间，则车辆分析控制系
统发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆
进入高级驾驶员辅助模式；高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应
行动时能够自动进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)
系统；若实时车胎温度Ti高于车胎温度上限Tc高或低于车胎温度下限Tc低时，则车辆分析
控制系统发送“调低车胎温度”指令或“调高车胎温度”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统
接收到指令后控制温控系统降低或升高车胎温度；直至实时车胎温度Ti到达车胎温度上限
Tc高和车胎温度下限Tc低之间，车辆分析控制系统再发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自
动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入高级驾驶员辅助模式；

[0029] 若实时光线强度Ri低于光线强度下限Rc低，车辆分析控制系统发送“开启车灯”指令给自动驾驶系统并发送“提醒”指令给提醒系统，自动驾驶系统开启车辆的车灯，提醒系
统收到指令后周期性发出声音和震动提醒驾驶员“光线过暗，注意驾驶安全”；并且进一步
判断实时车胎温度Ti的情况，若实时车胎温度Ti在车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低
之间，则车辆分析控制系统不再发送指令给自动驾驶系统；若实时车胎温度Ti高于车胎温
度上限Tc高或低于车胎温度下限Tc低时，则车辆分析控制系统1发送“调低车胎温度”指令
或“调高车胎温度”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制温控系统降低或
升高车胎温度，直至实时车胎温度Ti到达车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之间；

[0030] 自动驾驶系统：用于根据车辆分析控制系统的指令控制车辆的行驶以及车灯和温控系统的开关；

[0031] 自动驾驶系统包括驾驶控制部分、车灯控制部分和温控系统控制部分；其中，驾驶控制部分包括不利用或利用有限的来自驾驶员的输入来控制车辆的运动的系统，可以使车
辆处于完全自动驾驶状态(即无人驾驶状态)或高级驾驶员辅助状态(驾驶员仅进行有限操
作或输入)；车灯控制部分用于控制车辆车灯开闭；温控系统控制部分用于控制车辆车胎的
温控系统；

[0032] 提醒系统：用于根据车辆分析控制系统的指令发出声音和震动；

[0033] 车胎温度传感器：用于感应车辆车胎的实时车胎温度Ti并发送给车辆分析控制系统；

[0034] 光线传感器：用于感应车辆外的实时光线强度Ri并发送给车辆分析控制系统。

[0035] 本发明还公开了第一种智能驾驶系统的控制方法，包括如下步骤：

[0036] S1.车辆分析控制系统通过疲劳感应系统监测的人体生理指标的监测结果获得人体综合疲劳指数I；

[0037] 疲劳感应系统包括：

[0038] 脑电波信号采集模块：与驾驶员头皮连接，记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围，结合大脑节律性生理活动，得到大脑状态F；大脑状态F可以分为
Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma 5个波段，其中Delta波段对应深度睡眠状态，Theta波段
对应睡意朦胧状态，Alpha波段对应闭眼清醒放松状态，Beta波段对应积极思考或者紧张的
状态，Gamma波段对应躯体正常运动状态；

[0039] 人体血氧检测模块：通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度；光电传感器的红光和红外光交替发光，红外和红外光对血液中的血红蛋白和还原血红
蛋白具有独特的吸收特性，可决定每一种成分的百分含量即血氧饱和度SPO2；

[0040] 人体温度检测模块：与驾驶员手腕部位连接，进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；

[0041] 人体血压检测模块：与驾驶员手腕部位连接，进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；

[0042] 人体心率检测模块：与驾驶员手腕部位连接，实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR；

[0043] 人体综合疲劳指数I由人体生理指标的监测结果得出，人体生理指标的监测结果包括大脑状态F、血氧饱和度SPO2、人体手腕部温度T、人体血压指数P和心率HR，人体综合疲
劳指数I的计算公式如下所示：

[0044] I＝A1 F+A2 SPO2+A3 T+A4 P+A5 HR

[0045] 其中，A1、A2、A3、A4、A5分别为各人体生理指标的影响因子；

[0046] S2.车辆分析控制系统根据电子地图系统判断车辆所处的路况环境；

[0047] 路况环境分为高速公路、快速公路仅有机动车行驶的道路，机动车、非机动车、行人各行其道的道路，以及学校、城市商业中心路况较为复杂的道路；

[0048] S3.车辆分析控制系统1根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统4；

[0049] 具体判断过程包括：

[0050] 通过将人体综合疲劳指数I与人体综合疲劳指数的临界指数Ic相比判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；

[0051] 如果驾驶员处于疲劳驾驶状态，则进一步判断车辆所处的路况环境；

[0052] 如果路况环境为高速、快速公路仅有机动车行驶的道路，则车辆分析控制系统发送“完全自主驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入无
人驾驶模式；

[0053] 如果路况环境为机动车、非机动车、行人各行其道的道路，车辆分析控制系统发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入高
级驾驶员辅助模式；

[0054] 高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统；

[0055] 如果路况环境为学校、城市商业中心路况较为复杂的道路时，则车辆分析控制系统发送“提醒”指令给提醒系统，提醒系统收到指令后发出声音和震动，直到驾驶员反馈收
到危险信号为止；

[0056] 如果驾驶员不处于疲劳驾驶状态，则车辆分析控制系统不发送指令给自动驾驶系统，驾驶员自行驾驶车辆。

[0057] 与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

[0058] 本发明提供的智能驾驶系统和方法根据驾驶员的人体综合疲劳状况和车辆所处的路况环境来智能地判断采用何种驾驶模式更合适，同时考虑到内因(驾驶员状况)和外因
(道路环境)对驾驶过程的安全性的影响，大大提高了车辆驾驶的安全性，减轻了驾驶员的
驾驶压力。

附图说明

[0059] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的
附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前
提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0060] 图1为本发明实施例1智能驾驶系统的结构示意图；

[0061] 图2为本发明实施例2智能驾驶系统判断选择何种驾驶方式的流程图。

具体实施方式

[0062] 下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技
术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范
围。

[0063] 驾驶员人体综合疲劳指数、驾驶时间、车辆是否处于安全区域、实时车胎温度、实时光线强度、驾驶环境等都会对智能驾驶系统判断采用哪一种驾驶模式产生影响。智能驾
驶系统包含的驾驶模式一般包括三种：驾驶模式一是无人驾驶；驾驶模式二是高级驾驶员
辅助模式，高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自动
进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统；驾驶模式
三是驾驶员驾驶模式，其中在优选实施例中驾驶员驾驶车辆时还可以接收到智能驾驶系统
发送的“提醒信息”。具体见下列实施例。

[0064] 实施例1

[0065] 一种智能驾驶系统，如图1所示，包括：车辆分析控制系统1、以及与车辆分析控制系统1连接的疲劳感应系统2、电子地图系统3、自动驾驶系统4和提醒系统5；其中：

[0066] 车辆分析控制系统1：

[0067] 用于通过疲劳感应系统2监测的驾驶员的人体生理指标监测结果获得驾驶员的人体综合疲劳指数I；人体综合疲劳指数I由人体生理指标的监测结果得出，人体生理指标的
监测结果包括大脑状态F、血氧饱和度SPO2、人体手腕部温度T、人体血压指数P和心率HR计
算得出，人体综合疲劳指数I的计算公式如下所示：

[0068] I＝A1 F+A2 SPO2+A3 T+A4 P+A5 HR

[0069] 其中，A1、A2、A3、A4和A5分别为各人体生理指标的影响因子；

[0070] 同时用于根据电子地图系统3判断车辆所处的路况环境；然后根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指
令给自动驾驶系统4；

[0071] 疲劳感应系统2：用于监测驾驶员的各项人体生理指标，并将监测结果发送给车辆分析控制系统1，包括：

[0072] 脑电波信号采集模块201：与驾驶员头皮连接，用于记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围结合大脑节律性生理活动得到大脑状态F；大脑状态F可
以分为Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma5个波段，其中Delta波段对应深度睡眠状态，
Theta波段对应睡意朦胧状态，Alpha波段对应闭眼清醒放松状态，Beta波段对应积极思考
或者紧张的状态，Gamma波段对应躯体正常运动状态；

[0073] 人体血氧检测模块202：用于通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度；光电传感器的红光和红外光交替发光，红外和红外光对血液中的血红蛋白和
还原血红蛋白具有独特的吸收特性，可决定每一种成分的百分含量即血氧饱和度SPO2；

[0074] 人体温度检测模块203：与驾驶员手腕部位连接，用于进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；

[0075] 人体血压检测模块204：与驾驶员手腕部位连接，用于进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；

[0076] 人体心率检测模块205：与驾驶员手腕部位连接，用于实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR；

[0077] 电子地图系统3：用于判断车辆所处的路况环境；路况环境可分为高速公路和快速公路仅有机动车行驶的道路，机动车、非机动车和行人各行其道的道路，以及学校和城市商
业中心路况较为复杂的道路；

[0078] 自动驾驶系统4：用于根据车辆分析控制系统1的指令控制车辆的行驶；还用于获取车辆的位置信息并发送给电子地图系统3；

[0079] 在本实施例中，自动驾驶系统4为不利用或利用有限的来自驾驶员的输入来控制车辆10的运动的系统，可以使车辆处于完全自动驾驶状态(即无人驾驶状态)或高级驾驶员
辅助状态(驾驶员仅进行有限操作或输入)；

[0080] 提醒系统5：用于根据车辆分析控制系统1的指令发出声音和震动。

[0081] 本实施例提供的智能驾驶系统可以设置在车辆上，驾驶员驾驶车辆时，疲劳感应系统2监测驾驶员的各项人体生理指标并将监测结果发送给车辆分析控制系统1，车辆分析
控制系统1根据各项人体生理指标获得驾驶员的人体综合疲劳指数I；同时，车辆分析控制
系统1还会根据电子地图系统3判断车辆所处的路况环境；然后，车辆分析控制系统1通过将
人体综合疲劳指数I与人体综合疲劳指数的临界指数Ic相比判断驾驶员是否处于疲劳驾驶
状态；如果驾驶员处于疲劳驾驶状态，则进一步判断车辆所处的路况环境；如果路况环境为
高速公路和快速公路仅有机动车行驶的道路，则车辆分析控制系统1发送“完全自主驾驶模
式”指令给自动驾驶系统4，自动驾驶系统4接收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；如果
路况环境为机动车、非机动车和行人各行其道的道路，车辆分析控制系统1发送“高级驾驶
员辅助模式”指令给自动驾驶系统4，自动驾驶系统4接收到指令后控制车辆进入高级驾驶
员辅助模式；高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自
动进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统；如果路
况环境为学校和城市商业中心路况较为复杂的道路时，则车辆分析控制系统1发送“提醒”
指令给提醒系统5，提醒系统5收到指令后发出声音和震动，直到驾驶员反馈收到危险信号
为止；如果驾驶员不处于疲劳驾驶状态，则车辆分析控制系统1不发送指令给自动驾驶系统
4，驾驶员自行驾驶车辆。

[0082] 本实施例提供的智能驾驶系统根据驾驶员的人体综合疲劳状况和车辆所处的路况环境来智能地判断采用何种驾驶模式更合适，大大提高了车辆驾驶的安全性，减轻了驾
驶员的驾驶压力。

[0083] 在本实施例中，血氧饱和度SPO2可以根据以下公式进行计算：

[0084] a＝[(VIredmax+VIredmin)*(Vredmax‑Vredmmin)]/[(Vredmax+Vredmmin)*6(VIredmax‑VIredmin)]

[0085] 其中Vredmax、Vredmmin、VIredmax和VIredmin为采集到的不同的红光和红外光的直流分量和交流分量，a为经验系数，通过a即可换算血氧饱和度SPO2。

[0086] 实施例2

[0087] 一种智能驾驶控制方法，包括如下步骤：

[0088] S1.车辆分析控制系统1通过疲劳感应系统2监测的人体生理指标的监测结果获得人体综合疲劳指数I；

[0089] 疲劳感应系统2包括：

[0090] 脑电波信号采集模块201：与驾驶员头皮连接，记录脑细胞群的自发性、节律性活动，通过分析脑电波频率范围结合大脑节律性生理活动得到大脑状态F；大脑状态F可以分
为Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma 5个波段，其中Delta波段对应深度睡眠状态，Theta波
段对应睡意朦胧状态，Alpha波段对应闭眼清醒放松状态，Beta波段对应积极思考或者紧张
的状态，Gamma波段对应躯体正常运动状态；

[0091] 人体血氧检测模块202：通过设置在驾驶员手腕部的光电传感器实时检测人体血氧浓度；光电传感器的红光和红外光交替发光，红外和红外光对血液中的血红蛋白和还原
血红蛋白具有独特的吸收特性，可决定每一种成分的百分含量即血氧饱和度SPO2；

[0092] 人体温度检测模块203：与驾驶员手腕部位连接进行人体温度采样采集，通过采样算法得到人体手腕部温度T；

[0093] 人体血压检测模块204：与驾驶员手腕部位连接进行血压采集，通过收缩压和舒张压的均值得出人体血压指数P；

[0094] 人体心率检测模块205：与驾驶员手腕部位连接实时采集驾驶员手腕部位的脉搏波信号，经波形预处理后得到心率HR；

[0095] 人体综合疲劳指数I由人体生理指标的监测结果得出，人体生理指标的监测结果包括大脑状态F、血氧饱和度SPO2、人体手腕部温度T、人体血压指数P和心率HR，人体综合疲
劳指数I的计算公式如下所示：

[0096] I＝A1 F+A2 SPO2+A3 T+A4 P+A5 HR

[0097] 其中，A1、A2、A3、A4和A5分别为各人体生理指标的影响因子；

[0098] S2.车辆分析控制系统1根据电子地图系统3判断车辆所处的路况环境；

[0099] 路况环境分为高速公路和快速公路仅有机动车行驶的道路，机动车、非机动车和行人各行其道的道路，以及学校和城市商业中心路况较为复杂的道路；

[0100] S3.车辆分析控制系统1根据人体综合疲劳指数I和车辆所处的路况环境来判断需要选择何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统4；

[0101] 具体判断过程如图2所示，包括：

[0102] 通过将人体综合疲劳指数I与人体综合疲劳指数的临界指数I c相比判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；

[0103] 如果驾驶员处于疲劳驾驶状态，则进一步判断车辆所处的路况环境；如果路况环境为高速和快速公路仅有机动车行驶的道路，则车辆分析控制系统1发送“完全自主驾驶模
式”指令给自动驾驶系统4，自动驾驶系统4接收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；如果
路况环境为机动车、非机动车和行人各行其道的道路，车辆分析控制系统1发送“高级驾驶
员辅助模式”指令给自动驾驶系统4，自动驾驶系统4接收到指令后控制车辆进入高级驾驶
员辅助模式；高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应行动时能够自
动进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统；如果路
况环境为学校和城市商业中心路况较为复杂的道路时，则车辆分析控制系统1发送“提醒”
指令给提醒系统5，提醒系统5收到指令后发出声音和震动，直到驾驶员反馈收到危险信号
为止；

[0104] 如果驾驶员不处于疲劳驾驶状态，则车辆分析控制系统1不发送指令给自动驾驶系统4，驾驶员自行驾驶车辆。

[0105] 实施例3

[0106] 一种智能驾驶系统，包括：车辆分析控制系统、自动驾驶系统、提醒系统、设置在车胎位置的车胎温度传感器和设置在车辆外部的光线传感器；车胎温度传感器、光线传感器、
自动驾驶系统、提醒系统分别与车辆分析控制系统连接；其中：

[0107] 车辆分析控制系统：用于根据实时车胎温度Ti和实时光线强度Ri来判断采取何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统或发送提醒指令给提醒系统；具
体过程包括：

[0108] 若实时光线强度Ri在光线强度上限Rc高和光线强度下限Rc低之间；则进一步判断实时车胎温度Ti的情况，若实时车胎温度Ti在车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之
间，则车辆分析控制系统发送“完全自动驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接
收到指令后控制车辆进入无人驾驶模式；若实时车胎温度Ti高于车胎温度上限Tc高或低于
车胎温度下限Tc低时，则车辆分析控制系统发送“调低车胎温度”指令或“调高车胎温度”指
令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制温控系统降低或升高车胎温度；直至
实时车胎温度Ti到达车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之间，车辆分析控制系统再发
送“完全自动驾驶模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入无
人驾驶模式；

[0109] 若实时光线强度Ri高于光线强度上限Rc高，则进一步判断实时车胎温度Ti的情况，若实时车胎温度Ti在车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之间，则车辆分析控制系
统发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆
进入高级驾驶员辅助模式；高级驾驶员辅助模式是开启车辆中在驾驶者未能及时采取相应
行动时能够自动进行干预的系统，包括“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)
系统；若实时车胎温度Ti高于车胎温度上限Tc高或低于车胎温度下限Tc低时，则车辆分析
控制系统发送“调低车胎温度”指令或“调高车胎温度”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统
接收到指令后控制温控系统降低或升高车胎温度；直至实时车胎温度Ti到达车胎温度上限
Tc高和车胎温度下限Tc低之间，车辆分析控制系统再发送“高级驾驶员辅助模式”指令给自
动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制车辆进入高级驾驶员辅助模式；

[0110] 若实时光线强度Ri低于光线强度下限Rc低，车辆分析控制系统发送“开启车灯”指令给自动驾驶系统并发送“提醒”指令给提醒系统，自动驾驶系统开启车辆的车灯，提醒系
统收到指令后周期性发出声音和震动提醒驾驶员“光线过暗，注意驾驶安全”；并且进一步
判断实时车胎温度Ti的情况，若实时车胎温度Ti在车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低
之间，则车辆分析控制系统不再发送指令给自动驾驶系统；若实时车胎温度Ti高于车胎温
度上限Tc高或低于车胎温度下限Tc低时，则车辆分析控制系统1发送“调低车胎温度”指令
或“调高车胎温度”指令给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到指令后控制温控系统降低或
升高车胎温度，直至实时车胎温度Ti到达车胎温度上限Tc高和车胎温度下限Tc低之间；

[0111] 自动驾驶系统：用于根据车辆分析控制系统的指令控制车辆的行驶以及车灯和温控系统的开关；

[0112] 在本实施例中，自动驾驶系统包括驾驶控制部分、车灯控制部分和温控系统控制部分；其中驾驶控制部分包括不利用或利用有限的来自驾驶员的输入来控制车辆的运动的
系统，可以使车辆处于完全自动驾驶状态(即无人驾驶状态)或高级驾驶员辅助状态(驾驶
员仅进行有限操作或输入)；车灯控制部分用于控制车辆车灯开闭；温控系统控制部分用于
控制车辆车胎的温控系统；

[0113] 提醒系统：用于根据车辆分析控制系统的指令发出声音和震动；

[0114] 车胎温度传感器：用于感应车辆车胎的实时车胎温度Ti并发送给车辆分析控制系统；

[0115] 光线传感器：用于感应车辆外的实时光线强度Ri并发送给车辆分析控制系统。

[0116] 本实施例提供的智能驾驶系统可以设置在车辆上，驾驶员驾驶车辆时，车胎温度传感器感应实时车胎温度Ti发送给车辆分析控制系统，光线传感器感应车辆外的实时光线
强度Ri发送给车辆分析控制系统1；车辆分析控制系统根据实时车胎温度Ti和实时光线强
度Ri来判断采取何种驾驶方式，并根据判断结果发送控制指令给自动驾驶系统或发送提醒
指令给提醒系统；自动驾驶系统接收到车辆分析控制系统的指令后按照指令控制车辆的行
驶以及车灯和温控系统的开关；提醒系统接收到车辆分析控制系统的指令后发出声音和震
动提醒驾驶员。

[0117] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依
然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进
行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术
方案的范围。