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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多模态数据的智能驾驶车辆乘坐舒适性评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120363932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510872934.2，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种基于多模态数据的智能驾驶车辆乘坐舒适性评价方法是由钱堃;段继英;杜习康;刘珂;赵剑;厉濠阳设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的智能驾驶车辆乘坐舒适性评价方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶技术、人机交互领域，公开了一种基于多模态数据的智能驾驶车辆乘坐舒适性评价方法，通过传感器采集车辆动态性能数据、车辆驾驶行为信息及乘员人体生理指标，同时收集乘员的主观评分。对采集的数据进行预处理，剔除无效生理反应，并进行主观评分一致性校验，关联分析筛选有效数据后，进行图像转换形成最终训练样本。构建系统化的自动驾驶车辆舒适性评价模型，综合考虑车辆动态性能、生理反应及主观感受。该系统化的自动驾驶车辆乘坐舒适性评价模型将车辆行为、乘员的客观反应和主观感受融入评价体系，更具准确性和可靠性。

本发明授权一种基于多模态数据的智能驾驶车辆乘坐舒适性评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的智能驾驶车辆乘坐舒适性评价方法，其特征在于，步骤如下： S1、采集目标数据； S11、确定试验条件：明确试验的环境和条件，包括车辆类型、道路状况和驾驶速度； S12、布置传感器：在车辆和乘员人体上布置传感器，传感器包括三轴加速度传感器、皮电采集电极和皮电仪、心电采集电极和心电仪，计算机通过接口设备连接车辆接口；其中，三轴加速度传感器用于采集车辆动态性能数据，计算机通过接口设备连接车辆接口读取总线中的驾驶行为参数，皮电采集电极和皮电仪、心电采集电极和心电仪用于采集人体的生理指标； S13、采集所需信息：通过车辆记录的不同条件下的车辆动态性能数据和驾驶行为参数，用于评估车辆动态性能及其对舒适性的影响；同步记录乘员人体的生理指标，以量化人体对车辆运动的生理反应；收集乘员的主观评分，基于其实际感受对舒适性进行评价，评价范围为[1,10]分，并引入分间隔，分为极不舒适，分为非常舒适； S2、关联分析筛选有效数据； S21、数据预处理：对步骤S1采集到的原始数据进行系统化预处理，首先对主观评分进行区间过滤；其次对生理响应幅值进行判断，若心率变异性标准差＜2bpm或皮电幅度变化率5%，视为无效反应，剔除数据； S22、主观评分一致性校验：使用一致性分析系数分析预处理后的数据，剔除多个评价者对同一驾驶操作评分分歧较大的样本，以及单个评价者对多次相同驾驶操作下评分前后差异较大的样本；对主观评分进行分段均衡处理，避免训练集中样本偏倚； S23、数据的图像转换：将车辆动态性能数据、乘员人体的生理指标数据通过时窗提取、时频转换后生成频域图像，频域图像包括加速度图像和生理图像；将驾驶行为参数构建结构化驾驶行为向量；主观评分作为后续基于卷积神经网络的自动驾驶车辆乘坐舒适性评价模型训练目标值的标签；加速度图像、生理图像、结构化驾驶行为向量作为基于卷积神经网络的自动驾驶车辆乘坐舒适性评价模型的输入；用加速度图像、生理图像、结构化驾驶行为向量构建训练集并绑定主观评分作为标签，每个样本由{加速度图像、生理图像、结构化驾驶行为向量、主观评分标签}组成； 在筛选后对S22保留的样本数据进行图像转换，将车辆动态性能数据的X轴、Y轴、Z轴的动态加速度通过短时傅里叶变换和梅尔滤波转换为梅尔谱图，将X轴、Y轴、Z轴的梅尔谱图分别映射为R、G、B通道，组合为三通道彩色图像，构成加速度图像；乘员人体的生理指标数据的心电信号与皮电信号分别使用CWT与梅尔谱转换为频谱图，构成生理图像；驾驶行为参数不转为图像，构建结构化驾驶行为向量；加速度图像和生理图像尺寸统一为224×224×3，所有输入与主观评分标签绑定，形成最终训练样本： ； 其中，为加速度图像，为生理图像，为结构化驾驶行为向量，为主观评分标签值； S3、构建基于卷积神经网络的自动驾驶车辆乘坐舒适性评价模型：将车辆动态性能数据、乘员人体的生理指标和驾驶行为参数三通道信息输入到所构建的基于卷积神经网络的自动驾驶车辆乘坐舒适性评价模型中； S4、舒适性评价结果输出。

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