СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ВОДИТЕЛЯ АВТОТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА

1. Способ обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства при помощи кибернетической модели, образованной первым вектором (U) измерения, связанным по меньшей мере с одним входом, соединенным с измерительным инструментом, для количественного определения сенсомоторных данных, относящихся к водителю, вектором (Y) выхода, содержащим по меньшей мере один выход, для оценки данных действия, производимого водителем; вектором (П) параметризации, содержащим по меньшей мере один параметр для количественного определения физиологических данных водителя; и вектором (Х) временного состояния, содержащим по меньшей мере одно временное состояние указанной модели; отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
a
a
k
a
- вычисляют (130) по меньшей мере одно оптимальное текущее значение () увеличенного вектора (X) состояния в данный момент (k) в зависимости от по меньшей мере одного ранее оцененного значения () указанного увеличенного вектора (X) состояния и от второго вектора (z) измерения, связанного с указанным вектором (Y) выхода, при этом указанный увеличенный вектор (X) состояния содержит по меньшей мере одну составляющую, воспроизводящую составляющую вектора (X) временного состояния, и по меньшей мере одну составляющую, воспроизводящую составляющую вектора (П) параметризации;
a
- оценивают (140) степень стабильности C(k) по меньшей мере одной составляющей текущего значения () увеличенного вектора (X) состояния, которая воспроизводит указанную по меньшей мере одну составляющую вектора (П) параметризации;
- сигнализируют (150) об изменении поведения водителя, если указанная степень стабильности C(k) свидетельствует о нестабильности.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что содержит следующие этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
k
a
k
a
- вычисляют (120) коэффициент (K) усиления байесовского фильтра на основании ранее оцененного значения () указанного увеличенного вектора (X) состояния и указанного первого вектора (U) измерения, при этом коэффициент (K) усиления байесовского фильтра представляет собой техническое средство для вычисления текущего значения () вектора (X).
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
a
a
a,k
- генерируют (110) первую прогнозируемую совокупность сигма-точек (), связанных с увеличенным вектором (X) состояния и сосредоточенных вокруг ранее оцененного значения () указанного увеличенного вектора (X) состояния, при помощи ковариационной матрицы (P) прогнозирования статистически возможных состояний;
k
- вычисляют (122) вторую прогнозируемую совокупность сигма-точек (), связанных с вектором (Y) выхода в данный момент (k), в зависимости от первой прогнозируемой совокупности сигма-точек () и от указанного вектора (U) измерения;
k
- вычисляют (126) коэффициент усиления (К) байесовского фильтра на основании второй прогнозируемой совокупности сигма-точек ().
4. Способ по одному из пп. 1-3, отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, для:
a
a
- вычисления (170) будущего оценочного значения () указанного увеличенного вектора (X) состояния в следующий момент (k+1) на основании оптимального текущего значения () указанного увеличенного вектора (X) состояния и указанного первого вектора (U) измерения.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что содержит этапы, осуществляемые в реальном времени, на которых:
a
a
- генерируют (160) первую оптимальную совокупность сигма-точек (), связанных с увеличенным вектором (X) состояния и сосредоточенных вокруг оптимального текущего значения () указанного увеличенного вектора (X) состояния, при помощи оптимальной ковариационной матрицы () статистически возможных состояний;
a
k
- вычисляют (172) вторую оптимальную совокупность сигма-точек (), связанных с увеличенным вектором (X) состояния в следующий момент (k+1), в зависимости от первой оптимальной совокупности сигма-точек () и от указанного вектора (U) измерения;
a
- вычисляют (173) будущее оценочное значение () указанного вектора (X) на основании второй оптимальной совокупности сигма-точек ().
6. Способ по одному из пп. 1-5, отличающийся тем, что этап оценки (140) указанной степени стабильности С(k) включает в себя этапы, на которых:
k
a
- получают (142) значение (П) вектора параметризации на основании увеличенного вектора (X) состояния в данный момент;
k
k
k-1
- вычисляют (144) изменение (ΔΠ) параметров на основании значения (Π) в данный момент и значения (Π) в предыдущий момент вектора параметризации;
k
- в сдвиговом регистре сохраняют (146) указанное изменение (ΔΠ) параметров таким образом, чтобы получить количество (N) предшествующих изменений параметров;
ΔΠ
- вычисляют (145) стандартное отклонение (C) на указанном количестве (N) изменений;
ΔΠ
- отмечают (147) нестабильность указанной степени стабильности C(k), если указанное стандартное отклонение (C) не находится ниже заранее определенного порога.
7. Компьютерная программа, содержащая командные коды программы для осуществления этапов способа по одному из пп. 1-6, когда указанную программу исполняет компьютер.
8. Устройство обнаружения изменения поведения водителя автотранспортного средства, содержащее блок (10) пост-обработки, соединенный с одним или несколькими измерительными инструментами (6, 8), для количественного определения одного или нескольких сенсомоторных данных, относящихся к водителю, блок (11) вычисления, соединенный с блоком (10) пост-обработки и находящийся в бортовом компьютере, который содержит записанную в памяти кибернетическую модель, образованную: вектором (U) измерения, содержащим по меньшей мере один вход; вектором (Y) выхода, содержащим по меньшей мере один выход, для оценки данных действия, производимого водителем; вектором (П) параметризации, содержащим по меньшей мере один параметр для количественного определения физиологических данных водителя; и временным вектором (Х) состояния, содержащим по меньшей мере одно временное состояние указанной модели, отличающееся тем, что содержит в памяти программу по п. 7 и процессор для исполнения в реальном времени указанной программы.
9. Транспортное средство, содержащее устройство по п. 8.