车辆控制方法、装置、车辆、芯片和介质与流程

本申请涉及智能座舱，尤其涉及一种车辆控制方法、装置、车辆、芯片和介质。

背景技术：

1、相关技术中，通过座舱内布设的视觉摄像头持续采集车内图像，并对车内图像进行图像识别，以完成乘员状态判定与风险事件检测。然而，这种方式需要长期拍摄并存储座舱内的乘员影响，极易引发车内乘员的隐私信息泄露风险，多数乘员对这类无差别视觉采集行为存在明显的心理抵触，实际落地体验与接受度较差。

技术实现思路

1、本申请提出一种车辆控制方法、装置、车辆、芯片和介质，以至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、本申请一方面实施例提出了一种车辆控制方法，包括：获取车辆座舱内的至少一个wifi感知节点对所述座舱进行感知得到的csi信号；基于至少一种乘员风险事件关联的特征类型，从所述csi信号中，提取与所述特征类型关联的信号特征；根据所述信号特征进行所述乘员风险事件的检测，得到事件检测结果；其中，所述事件检测结果用于确定所述座舱内乘员在所述乘员风险事件中所处的乘员风险状态；控制所述车辆执行与所述事件检测结果适配的车辆控制策略。

3、本申请另一方面实施例提出了一种车辆控制装置，包括：获取模块，用于获取车辆座舱内的至少一个wifi感知节点对所述座舱进行感知得到的信道状态信息csi信号；提取模块，用于基于至少一种乘员风险事件关联的特征类型，从所述csi信号中，提取与所述特征类型关联的信号特征；检测模块，用于根据所述信号特征进行所述乘员风险事件的检测，得到事件检测结果；其中，所述事件检测结果用于确定所述座舱内乘员在所述乘员风险事件中所处的乘员风险状态；控制模块，用于控制所述车辆执行与所述事件检测结果适配的车辆控制策略。

4、本申请又一方面实施例提出了一种车辆，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：实现如前述一方面所述的车辆控制方法。

5、本申请再一方面实施例提出了一种芯片，该芯片包括相互耦合的接口电路和处理电路，所述接口电路用于输入或输出信号，所述处理电路被配置为执行如前述一方面所述的车辆控制方法。

6、本申请再一方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如前述一方面所述的车辆控制方法。

7、本申请又一方面实施例提出了一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的车辆控制方法。

8、本申请提出的车辆控制方法、装置、车辆、芯片和介质，通过从wifi感知节点对座舱内感知的csi信号中，针对性的提取与每种乘员风险事件关联的特征类型所适配的信号特征，并据此进行每种乘员风险事件的检测，可以提升事件检测结果的准确性和可靠性，从而根据准确的事件检测结果控制车辆执行适配的车辆控制策略，可以让车辆的控制动作/干预动作精准匹配乘员的实时状态，避免无效控制带来的体验打扰，由此，可以规避相关技术中的图像采集方案的隐私泄露风险，提升乘员对车载感知功能的接受度与使用意愿。

9、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件检测结果包括所述乘员风险事件下所述座舱内乘员处于各乘员风险状态的概率；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括舒适性类风险事件，所述信号特征包括所述座舱内多个座位区域对应的微动作特征，

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括舒适性类风险事件，所述信号特征包括所述座舱内多个座位区域对应的微动作特征，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述热舒适度预测模型的训练方式，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述乘员风险事件包括舒适性类风险事件，所述事件检测结果，用于指示所述座舱内的目标座位区域上的乘员在当前时段内发生所述多种热舒适度状态的概率，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标座位区域对应的目标热舒适度状态，生成温度控制策略，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标能源模式包括：第一能源模式、第二能源模式或第三能源模式，其中，

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，响应于所述目标能源模式为所述第一能源模式，所述根据所述目标能源模式和所述目标座位区域的目标热舒适度状态，生成所述温度控制策略，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述事件识别结果还包括：多个所述目标座位区域的置信度，其中，所述置信度用于指示对应目标座位区域上乘员的目标热舒适度状态的不确定性；

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标能源模式和所述目标座位区域的目标热舒适度状态，生成温度控制策略，包括：

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述温度控制策略满足下列中的任一项：

13.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员状态事件包括健康类风险事件和/或晕车事件，所述信号特征包括所述座舱内乘员的多维生理特征；

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述目标校正参数的确定方式，包括：

15.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括晕车事件，所述信号特征包括多维生理特征，所述多维生理特征包括心率、心率变异性hrv指标、呼吸频率、基于所述csi信号中的高频分量确定的皮肤与衣物之间的摩擦所导致的微动能量、头部姿态特征中的至少两项；

16.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括晕车事件，所述控制所述车辆执行与所述事件检测结果适配的车辆控制策略，包括：

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述多种晕车状态包括第一晕车状态和第二晕车状态，其中，所述第二晕车状态的晕车程度高于所述第一晕车状态，所述第一目标预警策略，满足下列中的任一项：

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述显示固定参照点，包括：

20.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述呼吸引导素材的显示形式为动画，所述显示呼吸引导素材，包括：

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，响应于所述第二晕车状态的概率高于第二概率阈值，所述第一目标预警策略，还用于指示所述车辆播报与所述呼吸引导素材关联的呼吸提示信息。

22.根据权利要求16-21中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

23.根据权利要求16-21中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

24.根据权利要求16-21中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

25.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括健康类风险事件，所述信号特征包括多维生理特征，所述多维生理特征包括心率、心率变异性hrv指标、呼吸频率和目标姿态特征中的至少两项；所述目标姿态特征包括头部姿态特征、手臂姿态特征和躯干姿态特征中的至少两项；

26.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括健康类风险事件，

27.根据权利要求26所述的方法，其特征在于，所述第三目标预警策略，满足下列中的任一项：

28.根据权利要求26所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

29.根据权利要求28所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

30.根据权利要求28或29所述的方法，其特征在于，所述乘员包括驾驶员，所述驾驶员未做出有效响应，包括下列中的至少一项：

31.根据权利要求26-29中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

32.一种车辆控制装置，其特征在于，包括：

33.根据权利要求32所述的装置，其特征在于，所述事件检测结果包括所述乘员风险事件下所述座舱内乘员处于各乘员风险状态的概率；

34.根据权利要求33所述的装置，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括舒适性类风险事件，所述信号特征包括所述座舱内多个座位区域对应的微动作特征，所述检测模块，用于：

35.根据权利要求33所述的装置，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括晕车事件，所述信号特征包括多维生理特征，所述多维生理特征包括心率、心率变异性hrv指标、呼吸频率、基于所述csi信号中的高频分量确定的皮肤与衣物之间的摩擦所导致的微动能量、头部姿态特征中的至少两项；所述检测模块，用于：

36.根据权利要求33所述的装置，其特征在于，响应于所述乘员风险事件包括健康类风险事件，所述信号特征包括多维生理特征，所述多维生理特征包括心率、心率变异性hrv指标、呼吸频率和目标姿态特征中的至少两项；所述目标姿态特征包括头部姿态特征、手臂姿态特征和躯干姿态特征中的至少一项；所述检测模块，用于：

37.一种车辆，其特征在于，包括：

38.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1至31中任一项所述方法的步骤。

39.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括相互耦合的接口电路和处理电路，所述接口电路用于输入或输出信号，所述处理电路用于实现权利要求1至31中任一项所述的方法。

40.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至31中任一项所述方法的步骤。