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系统的基于体验模式的控制的制作方法

  • 国知局
  • 2024-08-02 17:06:26

背景技术:

技术实现思路

1、本文描述的自动化解决方案共同涉及改进具有一个或多个机器-用户接口的自动化系统的用户的总体体验,自动化系统在本文中被示例为部分自动化(级别1、2)、自动化(级别3、4)或全自动化(级别5)交通工具。代表性交通工具的用户包括一个或多个乘客。本教导可以应用于各种交通工具类型,所述交通工具类型诸如是机动交通工具、飞行器、船只/船艇、轨道交通工具等,以及应用于非交通工具/静止的系统,不管它们是自动化的、自主的还是以完全手动方式控制的。

2、在本公开的范围内,用心理分析方法训练车载控制系统(“控制器”),以帮助捕捉和评估乘客的当前心理处境或“体验模式(mode of experience)”,如本文详细描述的。通过应用瞄准乘客的“体验”的潜意识部分的有效心理分析过程,控制器能够更好地理解、评估并在必要时干预以支持或修改乘客的体验模式。

3、特别地,根据一个或多个公开的实施例的系统包括具有一个或多个计算机可控制的功能的设备、传感器套件和控制器。传感器套件(sensor suit)定位在用户附近,并被配置为收集描述人类用户的当前情绪状态的用户数据。与传感器套件的组成传感器远程或直接通信的控制器被配置为接收用户数据。响应于用户数据,控制器将用户的当前情绪状态分类为标识的“体验模式”。控制器然后从可能干预的评级排序列表选择一个或多个干预控制动作或“干预(intervention)”。干预就它们本身而言被配置为支持或可能修改体验模式。此后,控制器控制(一个或多个)设备的输出状态以实现(一个或多个)干预并且从而影响用户的体验模式,诸如通过支持或改变体验模式。

4、在一个或多个实施例中,该系统可以是自主交通工具。在这样的实现中,用户是自主交通工具的乘客并且设备是自主交通工具的子系统或部件。一个或多个干预可以包括修改自主交通工具的自主驾驶风格。

5、根据本公开的标识的体验模式可以是感觉(sensory)模式、二分(dichotomous)模式或复杂模式。

6、该示例性系统中的控制器可以被配置为当所标识的体验模式保持不改变持续校准的持续时间时通过改变一个或多个干预来控制设备的输出状态。附加地,控制器可以确定改变一个或多个干预是否成功地将所标识的体验模式改变为新的体验模式。控制器然后可以使用一个或多个附加干预来支持新的体验模式。

7、如本文设想的干预可以包括与用户的听觉、视觉、出于本能的(visceral)和/或触觉交互。

8、本公开的方面包括传感器套件,该传感器套件具有可操作用于收集用户图像的一个或多个传感器。控制器然后可以通过面部识别软件和参考图像库来处理用户的图像,以将用户的当前情绪状态分类为所标识的体验模式。

9、本公开的另一方面包括一种用于控制系统的方法,所述系统例如如上面总结的自主交通工具。在一个或多个实施例中,该方法包括使用定位在系统的人类用户附近的传感器套件收集用户数据,其中用户数据描述了人类用户的当前情绪状态。该方法还可以包括经由控制器接收用户数据。响应于用户数据,该方法进一步包括将用户的当前情绪状态分类为所标识的体验模式,基于所标识的体验模式从可能干预的列表选择一个或多个干预,以及控制系统的计算机可控制设备的输出状态。这通过实现一个或多个干预来发生,包括选择性地支持或修改用户的所标识的体验模式。

10、本文还公开了一种自主交通工具,其具有交通工具本体、配置为产生驱动扭矩的动力系统、以及连接到交通工具本体和动力系统的道路车轮。道路车轮中的至少一个被配置为通过来自动力系统的驱动扭矩旋转。自主交通工具还包括传感器套件,其被配置为收集指示自主交通工具的乘客的当前情绪状态的用户数据,以及具有一个或多个计算机可控制的功能的设备。与传感器套件通信的控制器接收用户数据。响应于用户数据,该实施例中的控制器被配置为将乘客的当前情绪状态分类为所标识的体验模式,即,感觉模式、二分模式或复杂模式,并且基于所标识的体验模式从可能干预的列表选择一个或多个干预。控制器最终控制设备的输出状态以实现(一个或多个)干预,并且从而选择性地支持或修改乘客的所标识的体验模式。

11、本文公开了一种系统,包括:具有计算机可控制功能的设备;传感器套件,被配置为收集用户数据,其中用户数据描述所述系统的用户的当前情绪状态;和与传感器套件通信的控制器,其中控制器被配置为接收用户数据,并且响应于用户数据来:将用户的当前情绪状态分类为所标识的体验模式,其中所标识的体验模式是多个不同体验模式中的一个;基于所标识的体验模式,从可能的干预的列表选择一个或多个干预控制动作(“干预”);和控制设备的输出状态,从而实现一个或多个干预,并且从而选择性地支持或修改用户的所标识的体验模式。

12、在一个或多个实施例中,系统是自主交通工具,用户是自主交通工具的乘客,并且设备是自主交通工具的子系统或部件。

13、在一个或多个实施例中,一个或多个干预包括自主交通工具的自主驾驶风格。

14、在一个或多个实施例中,所标识的体验模式从由以下各项组成的组中选择:感觉模式、二分模式和复杂模式。

15、在一个或多个实施例中,控制器被配置为当所标识的体验模式保持不改变持续校准的持续时间时通过改变一个或多个干预来控制设备的输出状态。

16、在一个或多个实施例中,控制器被配置为:确定改变一个或多个干预是否成功地将所标识的体验模式改变为新的体验模式;和使用一个或多个附加干预来支持新的体验模式,其中新的体验模式是不同体验模式中的另一个。

17、在一个或多个实施例中,一个或多个干预包括与用户的听觉、视觉、出于本能的和/或触觉交互。

18、在一个或多个实施例中,传感器套件包括可操作用于收集用户的图像的一个或多个传感器,并且其中控制器被配置为通过面部识别软件和参考图像库来处理用户的图像,从而将用户的当前情绪状态分类为所标识的体验模式。

19、本文公开了一种用于控制系统的方法,包括:使用定位在系统的人类用户附近的传感器套件收集用户数据,其中用户数据描述人类用户的当前情绪状态;经由控制器接收用户数据;和响应于用户数据:将用户的当前情绪状态分类为所标识的体验模式,其中所标识的体验模式是多个不同体验模式中的一个;基于所标识的体验模式,从可能的干预的列表选择一个或多个干预控制动作(“干预”);和通过实现一个或多个干预来控制系统的设备的输出状态,包括选择性地支持或修改用户的所标识的体验模式。

20、在一个或多个实施例中,根据权利要求9所述的方法,其中,系统是自主交通工具,并且其中选择一个或多个干预包括选择自主交通工具的自主驾驶风格。

21、在一个或多个实施例中,将用户的情绪状态分类为所标识的体验模式包括从由以下各项组成的组中选择所标识的体验模式:感觉模式、二分模式和复杂模式。

22、在一个或多个实施例中,进一步包括:确定所标识的体验模式是否保持不改变持续校准的持续时间;和当所标识的体验模式保持不改变持续校准的持续时间时,通过改变一个或多个干预来控制设备的输出状态。

23、在一个或多个实施例中,进一步包括:确定改变一个或多个干预是否成功地将所标识的体验模式改变为新的体验模式;和响应于一个或多个干预已经成功改变了所标识的体验模式,使用一个或多个附加干预来支持新的体验模式,其中新的体验模式是不同体验模式中的另一个。

24、在一个或多个实施例中,可能的干预的列表是评级排序列表,其中,可能的干预中的每个相应干预具有对应的评级,方法进一步包括:响应于可能的干预中的至少一个分别成功或失败地改变所标识的体验模式,增加或减少可能的干预中的至少一个的对应评级。

25、在一个或多个实施例中,通过实现一个或多个干预来控制设备的输出状态包括经由控制器提供与用户的听觉、视觉、出于本能的和/或触觉交互。

26、在一个或多个实施例中,进一步包括:经由传感器套件收集用户的图像;和经由控制器处理用户的图像,从而将用户的情绪状态分类为所标识的体验模式。

27、在一个或多个实施例中,从可能的干预的列表选择一个或多个干预包括使用多臂强盗公式。

28、本文还公开了一种自主交通工具,包括:交通工具本体;被配置为产生驱动扭矩的动力系统;连接到交通工具本体和动力系统的道路车轮,其中道路车轮中的至少一个被配置为由来自动力系统的驱动扭矩旋转;布置的传感器套件,被配置为收集指示自主交通工具的乘客的当前情绪状态的用户数据;具有计算机可控制功能的设备;和与传感器套件通信的控制器,其中控制器被配置为接收用户数据,并且响应于用户数据来:将乘客的当前情绪状态分类为所标识的体验模式,其中所标识的体验模式从由以下各项组成的组中选择:感觉模式、二分模式和复杂模式;基于所标识的体验模式,从可能的干预的列表选择一个或多个干预控制动作(“干预”);和控制设备的输出状态,从而实现一个或多个干预,并且从而选择性地支持或修改乘客的所标识的体验模式。

29、在一个或多个实施例中,乘客是自主交通工具的多个潜在乘客中的一个,并且其中,控制器被配置为维持和周期性地更新潜在乘客的对应用户简档,用户简档包括过去干预和与其对应的过去体验模式的用户特定记录。

30、在一个或多个实施例中,控制器被配置为:当所标识的体验模式保持不改变持续校准的持续时间时,通过改变一个或多个干预来控制设备的输出状态;确定改变一个或多个干预是否成功地将所标识的体验模式改变为新的体验模式;和使用一个或多个附加干预来支持新的体验模式,其中新的体验模式是组中的另一模式,其中一个或多个干预包括动力系控制动作、转向控制动作、制动控制动作或与乘客的听觉、视觉、出于本能的和/或触觉交互中的一个或多个。

31、当结合附图考虑时,本教导的上述特征和优势以及其他特征和优势从下面对如所附权利要求书中限定的用于实行本教导的一些最佳模式和其他实施例的详细描述中是容易地清楚的。

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