文档介绍：万方数据
提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法梁玮躅，廖章梁钕骀驾驶注意力与驾驶安全之间有着密切的关联．据世界卫生组织统计，每年有蛉嗽诮煌ㄊ鹿中死亡，其中有很大部分是由于驾驶人注意力不集中或者分心造成的，注意力分散已成为了继超速行驶虚拟场景中首先进行虚拟驾驶，驾驶过程中个体驾驶注意力数据将被记录与分析，系统将根据记录的个体驾驶注意力数据计算可代表用户的注意力水平的分数．此分数作为训练方案生成模块的输入，输入到路径优化算法中，通过优化算法生成针对不同个体的最优路径，形成个性化虚拟驾驶注意力训练方案．最终用户在优化生成的个性化训练路径中进行个性化虚拟驾驶注意力训练．此方法不仅有效降低了真实环境中注意力训练的危险性，提出了可行的训练方案，并可通过分析不同用户的驾驶注意力特点自动生成最优个性化训练方案．经实验证明，本文的方法相较于传统的训练方法效果更好．�为了渲染出的更逼真的驾驶场景，本文使用�游戏引擎进行场景搭建和交通事件的模拟仿真．����具有可跨平台的优点，可以渲染出接近照片级真实感的图像，并且内置了英伟达的���物理引擎，可以有效地模拟出逼真的刚体碰撞、车辆驾驶等物理效果，使搭建的场景互动更贴近于现实．本文构建的场景包括静态场景和动态场景两部分．��静态场景静态场景主要给用户提供一个沉浸式的驾驶环北京理工大学学报第�卷���个体驾驶注意力获取训练方案生成最优路径个性化驾驶注意力训练图�槟饧菔坏母鲂曰�⒁饬ρ盗贩椒�的框架图�����������������万方数据
耩豢．介一．夼一�逡�一个一．个�境，更贴近真实的驾驶场景．本文收集了多种驾驶场景元素，包括城市建筑物、城市道路、交通标志、多种类型的车辆、绿色植被、交通信号灯、路障、行人等．系统使用建筑物、道路、植被、交通信号灯�衷K卮�建出静态场景．搭建好的场景概况如图��荆�图��为场景概况，图��为搭建场景元素示例．��动态场景动态场景主要包括用户车辆、事件车辆、行人、交通标志等交通事件元素．目标事件指的是为获取和评估个体驾驶注意力水平所设置的特定事件．例如，当一辆车从交叉路口驶出，可能与主车辆发生碰撞．用户需在驾驶中注视到目标车辆，避免碰撞．动态场景使用�语言编写的脚本控制主车辆的行驶，使用���插件控制目标事件的行动路线．为更好地评估个体驾驶注意力水平，根据日常驾驶注意力事件的观察总结，抽象出了六类目标事件：规则行驶车辆、异常行驶车辆、规则行走行人、异常行走行人、限速标志、交通信号灯，如表��荆�职丛K鼐咛迕枋隽�嗄勘晔录�诔�景中的设置情况．�事件车辆．带有触发器的目标车辆．事件车辆分为规则行驶与异常行驶两类．规则行驶车辆主要设置为在道路上直行或在交通路口停止的车辆，在事件车辆后方�～��ι柚冒踩ùシ⑶�颍�当用户车辆驶入安全触发区域内，事件车辆的触发器将被触发，用户注视射线将被记录，在此区域内事件车辆被用户注视视为注视成功，如图��所示．异常行驶车辆主要设置为在路口处不按规则行驶的情形，在交通路口前��������柚冒踩ùシ�区域，触发方式同理，如图��所示．梁玮等：提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法表��嗄勘晔录�拿枋�第����【案趴���【霸K厥纠���嬖蛐惺怀盗���斐Ｐ惺怀盗�图�蔡�【案趴�������������序号目标事件名称情况描述规则行驶车辆直路行驶或