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      ErgoMR駕駛行為與智能座艙實車研究方案

      型號:

      產品時間:2022-11-28

      簡要描述:

      ErgoMR駕駛行為與智能座艙實車研究方案是北京津發科技股份有限公司基于“人-車-路環境"和“人-信息-物理"系統理論,自主創新配置的針對交通駕駛與智能座艙領域的科學性智能座艙實車研究方案。方案以ErgoLAB人車路環境同步云平臺為核心,通過實時同步采集人、車輛以及道路環境的數據,分析不同環境、不同任務下駕駛員及乘員的駕駛行為、認知負荷、情緒喚醒、疲勞性、舒適度等情況,以完成對駕駛行為、以及座艙設

      詳細介紹
      一、方案概述

      ErgoMR駕駛行為與智能座艙實車研究方案是北京津發科技股份有限公司基于“人-車-路環境"和“人-信息-物理"系統理論,自主創新配置的針對交通駕駛與智能座艙領域的科學性智能座艙實車研究方案。方案以ErgoLAB人車路環境同步云平臺為核心,通過實時同步采集人、車輛以及道路環境的數據,分析不同環境、不同任務下駕駛員及乘員的駕駛行為、認知負荷、情緒喚醒、疲勞性、舒適度等情況,以完成對駕駛行為、以及座艙設計、HMI設計、智能系統設計、交互方式等的設計評估與優化。

      二、方案組成
                         
      1.系統組成

      ErgoMR駕駛行為與智能座艙實車研究方案由Ve-HUB車輛信息采集系統、人車路環境多維度數據同步采集系統、人車路環境多維度數據分析與人工智能應用平臺等部分組成。人車路環境多維度數據同步采集系統包括ErgoLAB人車路環境同步云平臺、生理記錄系統、腦電測量系統、眼動追蹤系統、近紅外腦成像系統、生物力學測量系統、動作捕捉系統、時空行為采集系統、人體振動工效學分析系統、物理環境測試系統等。人車路環境多維度數據同步分析系統與人工智能應用平臺包括ErgoLAB人機工程分析系統、時空行為分析系統、交互行為分析系統、動作姿態工效學分析系統、EEG腦電分析模塊、眼動高級分析模塊、行為觀察分析模塊、面部表情追蹤與分析模塊、HRV心率變異性分析模塊、EDA皮電反應分析模塊、EMG肌電分析模塊、RESP呼吸分析模塊、General通用信號分析模塊等。

                         
      2.Ve-HUB車輛信息采集系統

      Ve-HUB車輛信息采集系統基于GPS定位,主機主要用于測量汽車移動時的速度和距離,并且能夠提供橫縱向加速度值,減速度,時間和制動、滑行、加速等距離的準確測量。外接各種模塊和傳感器可以采集油耗,溫度,加速度,角速度及角度,轉向角速度及角度,轉向力矩,制動踏板力,制動踏板位移,制動風管壓力,車輛CAN接口信息等其它許多數據。由于它的體積較小及安裝簡便,其非常適合汽車綜合測試時的使用。由于系統本身帶有標準的模擬及數字模式的CAN總線接口,整個系統的功能可以根據用戶的需要進行擴充。

      三、功能特點
                         
      1.多模態智能交互方式集成與測評

      適應未來座艙智能化趨勢,實驗室可將語音、手勢、眼控、情感、腦機等新型交互方式集成在駕駛模擬環境中,并完成對于多模態人機交互方式的測評和驗證。

                         
      2.基于HMI原型的人機交互測評

      采用自主研發技術,可直接對接HMI原型設計軟件,讀取原型源代碼,基于高保真交互原型進行人機交互數據采集與分析,將測評結果快速反饋到設計中,實現HMI設計的迭代優化。

                         
      3.HMI交互數據采集與定量化分析

      系統可采集HMI人機交互數據,如手指的點擊、滑動,語音、手勢、眼控交互的事件等,并結合眼動、生理、腦電等多維度數據進行定量化分析,從感知、決策、行為等不同階段對HMI進行測評。

                         
      4.主客觀測評方法結合

      ErgoLAB人機交互測評系統兼容傳統的問卷量表等主觀評價方法,并將主觀評估結果與眼動、生理、腦電、行為、交互、動作姿態等客觀數據同步,提供了全面的數據指標體系。

                         
      5.人機環境多維度數據同步采集

      可實現人、機、環境數據的實時同步采集與數據可視化,客觀定量化分析人-機-路-環境的交互影響機理及其內在因果關系。

                         
      6.多維度數據綜合分析與狀態識別

      ErgoLAB人機交互測評系統針對多維度數據源開發有專業的信號處理與數據分析模塊,實現數據的一鍵式批量化處理,并可結合機器學習算法實現人員的狀態識別。

       

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