电子电气架构 --- 智能座舱功能应用
我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：
屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力，任何消耗你的人和事，多看一眼都是你的不对。非必要不费力证明自己，无利益不试图说服别人，是精神上的节能减排。
无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的热情和定力。
时间不知不觉中，快要来到春末的六月。清晨起来，抬望眼处那份嫩绿，还是能让人心生欢喜。
本文主要分享电子电气架构 — 智能座舱功能应用，
正文如下：
1、身份认证
2、个性服务
3、健康监测
4、生物存在检测
智能座舱监测识别
生物识别技术从功能维度可以分为身份识别和状态监控两类。当前主流技术可参考下图：
身份识别技术主要包括但不限于人脸识别、 指纹识别、 声纹识别、 虹膜识别， 通过车机或控车 APP 进行身份注册后， 驾驶员可通过人脸/指纹/声纹/虹膜等方式对车辆进行解闭锁， 以及登录座舱账号系统等场景应用。
状态监测技术主要包括但不限于驾驶员监控系统（DMS） 、 乘客监控系统（OMS） 、 车外检测。
智能网联汽车设计的重点在于用户安全和用户体验， 因此大量车载应用程序都会收集用户的生物特征数据， 以下为几个典型的应用场景：
一、身份认证：
基于安装在方向盘、 B 柱、 后视镜等临近主驾驶位置的指纹、 面部、 声线等识别设备， 通过面部扫描、 虹膜扫描、 声纹识别、 指纹跟踪等手段， 确认驾驶员的身份， 身份确认后可解锁车门、 后备箱和车机系统。
-> 系统组成
生物识别设备：
指纹识别：安装在方向盘或车门把手等驾驶员易于接触的位置。
面部识别：通常安装在前挡风玻璃上方或仪表盘附近的摄像头。
虹膜扫描：高精度的摄像头，可能需要驾驶员在特定位置进行短暂注视。
声纹识别：车内的麦克风阵列，用于捕捉驾驶员的语音并进行识别。
中央处理单元：负责接收来自各生物识别设备的数据，进行比对、分析和决策。
执行机构：如车门锁、后备箱锁和车机系统的解锁机制。
-> 工作原理
启动验证：驾驶员接近车辆时，系统启动生物识别流程。
多模态生物识别：
指纹识别：驾驶员触摸方向盘或车门把手时，系统捕捉指纹信息。
面部识别：摄像头捕捉驾驶员的面部特征。
虹膜扫描：驾驶员在指定位置注视摄像头时，系统捕捉虹膜图像。
声纹识别：驾驶员发出语音指令或进行常规对话时，系统记录并分析语音特征。
信息比对：中央处理单元将捕捉到的生物特征信息与预先存储的驾驶员信息进行比对。
-> 决策与执行：
如果信息匹配成功，系统解锁车门、后备箱，并允许驾驶员访问车机系统。
如果信息不匹配或验证失败，系统可能采取进一步的安全措施，如报警或要求其他验证方式。
安全性与便利性
安全性：多种生物识别技术的结合使用可以大大提高系统的安全性，降低非法进入或操作的风险。
便利性：驾驶员无需携带额外的钥匙或设备，只需通过简单的生物特征即可访问车辆。
-> 潜在挑战
准确性：生物识别技术可能会受到光照、环境噪声、驾驶员佩戴的饰品或手套等因素的影响，从而降低识别准确性。
隐私保护：系统需要妥善处理和保护驾驶员的生物特征信息，避免泄露或被滥用。
成本：集成多种生物识别技术的系统可能会增加制造成本。
二、个性服务
在车辆识别出用户身份之后， 根据记忆功能对车辆进行个性化配置， 如车内座椅、 音乐、 空调、 导航等设备； 通过人脸识别技术判断脸部表情变化以识别情绪， 来播放不同的音乐。
-> 个性化配置
用户识别：当用户靠近车辆或通过特定的启动方式（如按下车门把手上的传感器或手机上的应用程序）时，车辆会启动身份识别流程。
记忆功能：一旦用户的身份被确认，车辆的记忆功能会检索与该用户相关联的个性化设置。这些设置可能包括：
座椅位置：自动调整驾驶员和乘客座椅到用户偏好的位置。
气候控制：设置车内温度和空调风向，以满足用户的舒适度需求。
娱乐系统：选择用户喜欢的音乐、电台或媒体播放列表。
导航系统：加载用户常用的目的地或路线。
自动配置：车辆会根据记忆功能中的设置，自动调整各项设备到用户的个性化状态。
-> 情绪识别与音乐播放
人脸识别技术：在车辆行驶过程中，通过前置摄像头持续捕捉驾驶员的面部图像。
情绪分析：利用先进的人脸识别算法和机器学习技术，分析驾驶员的面部表情变化来识别其情绪状态，如高兴、平静、紧张或愤怒等。
音乐播放：根据识别出的情绪状态，车辆会自动调整音乐播放列表或播放风格。例如，当驾驶员处于紧张状态时，可能会播放轻柔舒缓的音乐；而在高兴时，可能会播放节奏明快、充满活力的音乐。
-> 潜在优势
提升用户体验：个性化配置和情绪识别音乐播放功能可以根据用户的偏好和情绪状态来定制车内环境，从而提升用户的驾驶体验。
增加安全性：在识别到驾驶员紧张或愤怒时，车辆可以通过调整音乐或其他方式来帮助驾驶员平复情绪，减少因情绪波动导致的驾驶风险。
-> 潜在挑战
隐私保护：在使用面部识别和其他生物识别技术时，需要确保用户数据的隐私和安全，避免数据泄露和滥用。
准确性：情绪识别技术的准确性可能受到多种因素的影响，如光照条件、驾驶员佩戴的饰品或面部表情的细微变化等。因此，需要持续改进算法和技术来提高识别的准确性。
用户接受度：一些用户可能对车辆收集和使用他们的生物数据和情绪信息表示担忧或反感。因此，在推出这些功能时，需要充分考虑用户的接受度和隐私政策。
三、驾驶员监测
主要通过面部识别检测技术来检测车内驾驶员的疲劳程度和身体状况， 以及利用眼球追踪技术检测驾驶员是否分心，并判断其是否有能力从自动驾驶系统重新接管车辆， 从而确保驾驶的安全性。
面部识别检测技术
-> 1. 检测驾驶员的疲劳程度
原理：利用高精度摄像头捕捉驾驶员的面部图像，并通过图像处理技术识别出眼部和嘴部的特征。
分析：
眼睛闭合时间：长时间闭眼或频繁眨眼可能是疲劳的迹象。
嘴部状态：打哈欠是疲劳的明显表现。
应用：当系统检测到驾驶员的疲劳程度超过预设阈值时，会发出警报提醒驾驶员休息或采取其他措施。
->2. 检测驾驶员的身体状况
原理：通过面部识别技术观察驾驶员的面部表情和肤色变化。
分析：
面部表情：如痛苦、不适等表情可能表明驾驶员身体不适。
肤色变化：苍白、潮红等肤色变化可能与身体状况有关。
应用：在检测到异常的身体状况时，系统会发出警报并建议驾驶员停车检查或寻求帮助。
眼球追踪技术
-> 检测驾驶员是否分心
原理：利用眼球追踪技术实时监测驾驶员的视线方向。
分析：当驾驶员的视线长时间偏离前方道路或频繁看向其他方向时，可能表明其注意力已经分散。
应用：在检测到驾驶员分心时，系统会发出警告，提醒驾驶员集中注意力。
->. 判断驾驶员是否有能力从自动驾驶系统重新接管车辆
原理：结合眼球追踪和面部识别技术，系统可以判断驾驶员是否处于警觉状态，并能够迅速响应接管请求。
分析：
眼球运动：快速、准确的眼球运动表明驾驶员处于警觉状态。
面部表情：专注、冷静的面部表情也是驾驶员准备好接管车辆的标志。
应用：在自动驾驶系统需要驾驶员接管时，系统会评估驾驶员的状态，并在认为驾驶员有能力接管时发出请求。如果驾驶员未能及时响应或状态不佳，系统可能会采取紧急措施以确保安全。
总结
通过结合面部识别检测技术和眼球追踪技术，可以实现对驾驶员疲劳程度、身体状况以及分心情况的实时监测和评估。这不仅有助于提高驾驶安全性，还能为自动驾驶系统的顺利运行提供有力保障。
健康监测
利用方向盘和安全带上的一系列传感器来监测驾驶员的健康状态， 例如， 安全带上的压电传感器捕捉呼吸、 红外传感器测量体温、 导电传感器测量心率。 通过分析驾驶员心率、 血压等信息， 车辆可调整情绪照明系统， 帮助减少压力或实现健康提醒。当监测到驾驶员出现医疗紧急情况时， 车辆会发出语音提醒以提示驾驶员放慢车速， 或主动拨打紧急求助电话
传感器配置
压电传感器：安装在安全带上，用于捕捉驾驶员的呼吸模式。呼吸频率和深度是评估健康状态的重要指标，尤其是在疲劳或紧张状态下。
红外传感器：可能集成在安全带或方向盘附近，用于非接触式测量体温。体温的变化可以反映驾驶员是否处于不适或生病的状态。
导电传感器：这些传感器可以集成在方向盘的握把部分，或者通过安全带与驾驶员的皮肤接触来测量心率。心率数据是评估驾驶员健康状况和情绪状态的关键指标。
数据处理与分析
车辆内置的系统会实时收集这些传感器提供的数据，并通过算法进行处理和分析。系统可以监测驾驶员的心率、血压（虽然直接测量血压可能需要更复杂的设备，但心率数据可以用来间接估计血压变化）以及体温等生理参数。
情绪照明系统调整
基于驾驶员的生理数据，车辆可以调整内部的情绪照明系统。例如，如果系统检测到驾驶员心率加快或体温上升，可能会自动调整车内照明至更柔和、放松的色调，以帮助驾驶员减轻压力或焦虑。
医疗紧急情况响应
语音提醒：如果系统检测到驾驶员出现医疗紧急情况（如心率异常、体温过高或过低），车辆会立即发出语音提醒，建议驾驶员放慢车速或停车休息。
紧急求助电话：在更严重的情况下，车辆可能会主动拨打预设的紧急求助电话，将驾驶员的位置和健康状况信息发送给紧急服务中心，以便及时提供援助。
隐私与安全性
隐私保护：在收集和使用驾驶员的个人健康数据时，必须严格遵守隐私保护法规，确保驾驶员的数据安全。
数据准确性：传感器数据的准确性对于系统的有效运行至关重要。因此，需要定期校准和维护传感器，以确保其测量结果的准确性。
结论
通过集成多种传感器来监测驾驶员的健康状态，并根据这些数据调整车辆功能，可以显著提高驾驶的安全性和舒适性。这种技术不仅可以为驾驶员提供更好的驾驶体验，还能在紧急情况下提供及时的援助，减少潜在的健康风险。
四、生物存在检测
通过直接或间接感知技术， 检测车内生物存在的情况， 如检测车内是否有被遗留的儿童或宠物。 当检测出车内有被遗留的生物时， 系统将阻止车门上锁并发出警报以提醒驾驶员、乘客或者周围的人， 以防止生物在车内发生意外。
感知技术
直接感知技术：
摄像头与图像识别：利用车内安装的摄像头捕捉车内图像，并通过图像识别技术来检测是否存在儿童或宠物的特征。这种方法可以检测座椅、地板等区域，对于可见的生物非常有效。
重量传感器：在座椅下方安装重量传感器，以检测座椅上是否有额外的重量。虽然这种方法不能直接识别是儿童还是宠物，但可以作为存在生物的初步判断。
间接感知技术：
车内温度与湿度传感器：监测车内温度和湿度的变化。如果车内温度迅速上升或湿度增加，可能是由于生物呼吸和排汗导致的，这可以作为存在生物的间接指标。
声音传感器：通过麦克风捕捉车内的声音，如儿童的哭声或宠物的叫声，作为存在生物的另一个指标。
系统工作原理
检测阶段：系统启动后，会不断地使用上述感知技术进行车内检测。如果检测到存在生物的特征，系统会进入下一步。
确认阶段：系统可能会结合多种感知技术的数据来确认车内是否存在被遗留的生物。例如，如果摄像头检测到儿童的面孔，并且座椅下方的重量传感器也检测到额外的重量，那么系统可以更加确信车内存在被遗留的儿童。
响应阶段：一旦确认车内存在被遗留的生物，系统会立即阻止车门上锁，并通过多种方式发出警报。这可能包括车内的声音警报、车外的灯光闪烁、甚至发送通知到驾驶员的手机等。这些警报旨在提醒驾驶员、乘客或周围的人注意车内的情况，以便及时采取救援措施。
注意事项
隐私保护：在使用摄像头等直接感知技术时，必须确保驾驶员和乘客的隐私不被侵犯。系统应仅在需要时启动摄像头，并避免存储或传输敏感图像。
误报处理：由于感知技术可能受到各种因素的影响（如光线、噪声等），系统可能会产生误报。因此，系统需要设计合理的算法来减少误报率，并在必要时提供手动关闭警报的功能。
紧急救援：在发出警报的同时，系统还应考虑如何与紧急救援机构建立联系，以便在需要时提供及时的救援服务。这可能需要与当地的紧急救援中心建立合作关系，并确保在紧急情况下能够迅速获得帮助。
五、小结
未来汽车将逐渐实现多种生物识别技术融合的多模态生物识别功能， 识别方式和应用场景也将越来越多样化， 如行为测量（通过识别移动速度、 力度、 倾斜度等要素来预测车内乘员的进一步动作并进行验证） 、 DNA 识别、 生物识别防盗器等。 更人性化的车载交互功能也将随着技术的进步越来越多地应用到汽车。
摄像头成像： 采用摄像头的技术方案， 无论是何种摄像头， 外界光线等环境要素的变化， 都可能导致整体画面过暗、 过亮或阴阳脸等； 也会由于用户佩戴眼镜、 帽子、 口罩等配饰， 导致人脸的局部区域被遮挡， 并因此导致在最终成像时出现无法识别人脸或者人脸特征点不清晰的情况， 使得产品功能失效。
活体攻击： 人脸或者指纹识别应用于认证授权均面临着伪造、重放等被攻击的风险。 相比人脸识别， 指纹复刻和造假技术更简单、快捷。 为解决这一痛点， 除了建立相关技术保护机制外， 还应当通过针对性的测试来验证并最终提升相关产品的抗攻击能力。
构建测试集： 类似于产品抽样， 构建测试集的方法既希望测试集的样本量足够多以尽量覆盖所有使用场景、 又希望在构建测试集时能控制成本。 然而， 由于硬件原理、 生物识别算法计算原理不同，行业很难构建公用测试集。
乘客监控： 基于传统传感器的方案， 识别准确率高、 但痛点在于功能单一， 若实现更丰富功能就必然要求安装更多数量传感器、导致成本上升。
物存在检测： 间接检测技术的测评方法较为明确， 按照需要66报警和防止误报警的儿童遗留用车场景进行开关门、 放置儿童、 行车、 锁车等不同流程。
健康监测： 目前， 在乘员健康监测方面， 主要运用的传感器有视觉相机、 红外相机等， 同时基于超声波的非接触血流感应也处于研究阶段。
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