一种基于乘员健康状态的车内环境调控方法、系统及车辆与流程

本发明涉及车辆智能控制，特别涉及一种基于乘员健康状态的车内环境调控方法、系统及车辆。

背景技术：

1、随着汽车座舱智能化水平的不断提升，已有现有技术通过摄像头检测驾驶员面部状态来识别疲劳驾驶，也有方案通过红外传感器检测乘员体表温度来调节空调参数。

2、然而，上述现有技术普遍采用统一的固定阈值（如将37.3℃统一设为发热阈值）来判断乘员健康状态，忽略了不同个体之间生理基线的显著差异，某些人的正常体温在36.2℃-36.5℃之间，而另一些人则在36.8℃-37.1℃之间。这种一刀切的判断方式导致系统难以准确识别每位乘员的真实健康状态变化，误判率较高，无法实现真正意义上的乘员健康个性化关怀。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于乘员健康状态的车内环境调控方法、系统及车辆。

2、为实现以上目的，本发明的第一个方面提供了一种基于乘员健康状态的车内环境调控方法，包括：

3、获取乘员的多模态感知数据，所述多模态感知数据包括乘员健康状态数据和车内环境数据，所述乘员健康状态数据包括以下任意一种或几种：体表温度、心率、呼吸频率、音频事件数据；

4、调取预先存储的与该乘员身份关联的个体生理基线，计算当前生理指标与所述个体生理基线的相对偏差，并结合时序异常检测算法判断乘员的健康状态，生成健康状态标签；

5、根据所述健康状态标签生成调控指令；

6、根据所述调控指令控制车内执行机构执行环境调节操作；

7、在执行所述环境调节操作后启动效果评估窗口，监测目标乘员的生理指标变化趋势，计算调控效果评分；

8、根据所述调控效果评分优化后续的调控策略。

9、进一步，所述个体生理基线的建立包括：在乘员首次使用或距上次建立基线超过预设时间间隔后，启动静息采集期；

10、在所述静息采集期内，以固定时间间隔采集所述乘员的生理数据，得到多个生理数据样本；

11、采用3σ准则对所述多个生理数据样本进行异常值剔除，得到有效样本；

12、对所述有效样本采用加权滑动平均方法计算所述个体生理基线，所述加权滑动平均方法采用时间衰减权重，距离当前时刻越近的样本权重越大，所述个体生理基线包括基础体温、基础心率和基础呼吸频率；

13、将所述个体生理基线与所述乘员身份绑定存储，所述乘员身份通过人脸识别确定。

14、进一步，所述方法还包括：在所述乘员每次乘车后，建立本次乘车的新基线；

15、采用指数平滑方法将所述新基线与历史累积基线进行融合更新，得到更新后的全局个体生理基线，所述指数平滑方法的更新公式为：

16、

17、其中，为第次乘车后更新得到的全局个体生理基线，为第次乘车的静息采集期内计算得到的新基线，为第次乘车后的历史累积基线，为平滑系数，为乘车次数索引，使所述个体生理基线能够适应所述乘员生理状态的长期变化。

18、进一步，所述时序异常检测算法采用滑动窗口cusum算法，包括：计算当前时刻的健康偏差指数，所述健康偏差的计算公式为：

19、

20、其中，为时刻的健康偏差指数，为时刻的体表温度测量值，为该乘员体温的个体基线值，为时刻的心率测量值，为该乘员心率的个体基线值，为时刻的呼吸频率测量值，为该乘员呼吸频率的个体基线值，、、分别为体温偏差、心率偏差和呼吸频率偏差的权重系数，满足归一化约束；计算上行累积统计量和下行累积统计量，所述上行累积统计量用于检测健康偏差指数异常升高，所述下行累积统计量用于检测健康偏差指数异常降低；当所述上行累积统计量或所述下行累积统计量超过预设决策限时，触发健康预警，生成对应的健康状态标签。

21、进一步，所述音频事件数据的获取包括：通过麦克风阵列采集车内声音数据；

22、对所述声音数据进行时频域特征提取；

23、通过预训练的声纹识别模型识别咳嗽声音事件和喷嚏声音事件；

24、将所述咳嗽声音事件和所述喷嚏声音事件的识别结果作为健康状态判断的辅助依据。

25、进一步，所述健康状态标签包括正常、疑似感冒、疑似疲劳和疑似应激；

26、当所述健康状态标签为正常时，维持当前车内环境参数不变；

27、当所述健康状态标签为疑似感冒时，执行感冒关怀模式，所述感冒关怀模式包括：调高对应乘员区域空调温度、关闭骤冷出风、释放舒缓呼吸道的香氛；

28、当所述健康状态标签为疑似应激时，执行减压模式，所述减压模式包括：调节氛围灯为舒缓色调、播放舒缓音乐、启动座椅按摩；

29、当所述健康状态标签为疑似疲劳且所述乘员处于入睡状态时，执行舒睡模式，所述舒睡模式包括：微升对应区域温度、降低风量、调整风向避免直吹所述乘员。

30、进一步，当多位乘员的健康需求存在冲突时，所述方法还包括：为每位乘员计算综合优先级权重，所述综合优先级权重综合考虑乘员角色权重、健康严重度权重和年龄易感性权重，且对驾驶员叠加安全加权系数；

31、当驾驶员健康状态已影响驾驶安全时，强制优先满足驾驶员需求，并通过中控屏向其他乘员显示提示信息；

32、以各分区温度和风量为优化变量，以全车乘员加权舒适度总和最大化为目标函数，在各分区温度差不超过预设温差阈值、系统总能耗不超过预设上限、各乘员最低舒适度得到保障的约束条件下，采用多目标优化算法求解优化方案。

33、进一步，所述计算调控效果评分包括：

34、对所述效果评估窗口内的生理指标时序数据采用最小二乘线性回归方法估计变化趋势斜率；

35、根据所述健康状态标签和执行的干预模式确定期望变化方向；

36、将各生理指标的变化趋势斜率与所述期望变化方向相乘，得到各指标的有符号贡献值；

37、对各指标的有符号贡献值进行加权求和，得到综合调控效果评分；

38、当所述调控效果评分低于预设阈值时，触发策略回滚或升级干预。

39、进一步，所述根据所述调控效果评分优化后续的调控策略包括：将乘员健康状态标签作为状态、执行的调控策略作为动作、所述调控效果评分作为即时奖励，构建状态-动作-奖励三元组；

40、采用q-learning算法更新状态-动作价值函数，所述q-learning算法的更新公式为：

41、

42、其中，为在状态下执行动作的价值估计，为学习率，为本次调控的即时奖励即调控效果评分，为折扣因子，为当前健康状态标签，为当前执行的调控策略，为执行调控后的新健康状态标签，为在新状态s'下所有可选调控策略中价值估计的最大值；当所述调控效果评分为正时强化对应策略，包括增加该策略在未来相似场景下的选择概率，当所述调控效果评分为负时惩罚对应策略，包括降低该策略在未来相似场景下的选择概率。

43、进一步，所述方法还包括：对历史策略评分引入时间指数衰减机制，以预设的时间衰减系数对历史累积评分进行指数衰减更新，所述指数衰减更新通过以下两式联合实现：

44、

45、

46、其中，为状态-动作对的累积加权评分，为状态-动作对的累积权重，为时间衰减系数，为距上次更新的时间间隔，为本次调控的即时奖励即调控效果评分，策略的有效评分由与的比值得到，使调控策略优化更倾向于信任近期评估结果，以适应所述乘员生理特征的长期变化和季节性因素。

47、本发明的第二个方面提供了一种基于乘员健康状态的车内环境调控系统，包括：

48、传感器模块，用于获取乘员的多模态感知数据；所述传感器模块包括红外热成像摄像头、毫米波雷达、麦克风阵列、面向乘员的摄像头、智能座椅传感器和环境传感器；

49、个体基线存储模块，用于存储与乘员身份关联的个体生理基线；

50、健康状态识别模块，用于调取所述个体生理基线，计算当前生理指标与所述个体生理基线的相对偏差，结合时序异常检测算法判断乘员健康状态，生成健康状态标签；

51、策略生成模块，用于根据所述健康状态标签生成调控指令；

52、执行机构，用于根据所述调控指令执行环境调节操作，所述执行机构包括多分区独立空调、空气净化装置、香氛释放装置和座椅联动系统；

53、效果评估模块，用于在执行所述环境调节操作后启动效果评估窗口，监测目标乘员的生理指标变化趋势，计算调控效果评分，并根据所述调控效果评分优化后续的调控策略。

54、进一步，所述多分区独立空调包括可调叶片，所述可调叶片根据所述调控指令调节角度，实现避人吹或对人吹的风向控制；

55、所述空气净化装置包括过滤模块和杀菌模块；

56、所述座椅联动系统包括温度调节模块和按摩模块；

57、所述效果评估模块还用于：采用q-learning算法维护状态-动作价值函数，并对历史策略评分引入时间指数衰减机制，实现调控策略的持续自我优化。

58、本发明的第三个方面提供了一种车辆，包括本发明的第二个方面提供的基于乘员健康状态的车内环境调控系统。

59、与现有技术相比，本发明提供的一种基于乘员健康状态的车内环境调控方法、系统及车辆，通过在乘员首次使用时建立专属的个体生理基线（包括基础体温、基础心率、基础呼吸频率），并在后续使用中以当前生理指标相对于自身基线的偏离程度而非固定阈值来判断健康状态，从而实现了对每位乘员健康状态的精准个性化识别，有效避免了因个体生理差异导致的误判，显著提升了健康状态判断的准确性。