建模装置、辅助系统、车辆、方法和存储介质

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，更具体而言，涉及一种用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模装置、用于车辆的辅助系统、相应的车辆、方法、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术中，工作负荷-意识度曲线可用于确定车辆用户在驾驶过程中的意识度，根据所述意识度采取相应的措施可确保行驶安全。但是由于不同的车辆用户具有不同工作负荷-意识度曲线，因此如何针对不同车辆用户提供对应私人化的工作负荷-意识度曲线成为当前亟需解决的技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出了一种能够针对不同车辆用户提供对应私人化的工作负荷-意识度关系模型的技术方案，从而基于所述关系模型响应于用户意识度在预设范围外进行提醒，旨在提高行车安全性。

作为本发明第一方面，提供一种用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模装置，其中，所述建模装置包括：

第一身份识别单元，被配置为识别所述车辆用户的身份信息；

第一数据获取和处理单元，被配置为获取所述车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据和意识度数据；

模型建立单元，被配置为根据所述工作负荷数据和所述意识度数据训练工作负荷与意识度之间的关系模型。

作为本发明第二方面，提供一种用于车辆的辅助系统，包括：

第二身份识别单元，被配置为识别车辆用户的身份信息；

模型调取单元，被配置为：响应于所识别的车辆用户的身份信息，调取该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，其中所述工作负荷与意识度关系模型由本发明所述的建模装置建立；

第二数据获取和处理单元，被配置为获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度；

第一判断单元，被配置为判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外；

第一执行单元，被配置为：响应于第一判断单元判断所确定的该车辆用户的意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

作为本发明第三方面，提供一种用于车辆的辅助系统，包括：

本发明第一方面所述的建模装置，用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，其中所述建模装置所包括的第一数据获取和处理单元被进一步配置为：响应于所述建模装置建立的针对该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度；

第二判断单元，被配置为判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外；

第二执行单元，被配置为：响应于第二判断单元判断所确定的该车辆用户的实时意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

作为本发明第四方面，提供一种车辆，其中，所述车辆包括本发明第一方面所述的建模装置和/或本发明第二方面所述的用于车辆的辅助系统，或者包括本发明第三方面所述的用于车辆的辅助系统。

作为本发明第五方面，提供一种用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模方法，其中，所述建模方法包括：

识别所述车辆用户的身份信息；

获取所述车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据和意识度数据；

根据所述工作负荷数据和所述意识度数据训练工作负荷与意识度之间的关系模型。

作为本发明第六方面，提供一种用于车辆的辅助方法，包括：

识别车辆用户的身份信息；

响应于所识别的车辆用户的身份信息，调取该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，其中所述工作负荷与意识度关系模型由本发明第五方面所述的建模方法建立；

获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度；

判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外；

响应于判断所确定的该车辆用户的意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

作为本发明第七方面，提供一种用于车辆的辅助方法，包括：

通过本发明第五方面所述的建模方法建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型；

响应于建立的针对该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度；

判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外；

响应于判断所确定的该车辆用户的实时意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

作为本发明第八方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现本发明第五方面的建模方法、本发明第六方面的辅助方法或者本发明第七方面的辅助方法。

作为本发明第九方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明第五方面的建模方法、本发明第六方面的辅助方法或者本发明第七方面的辅助方法。

本发明有益技术效果：

利用本发明的技术方案，建模装置可以获取车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息和驾驶表现，然后根据所述操作相关信息和所述驾驶表现可以得到工作负荷数据和意识度数据，进而根据所述工作负荷数据和意识度数据训练得到对应该车辆用户的工作负荷与意识度之间的关系模型。即，该工作负荷与意识度之间的关系模型，由于是针对某个车辆用户实时训练得到的，可以较为客观准确地反映该车辆用户的驾驶状态，更具有针对性。进一步地，所述辅助系统可以获取某个车辆用户的实时工作负荷数据及其所述工作负荷与意识度之间的关系模型，从而可以确定出该车辆用户对应实时工作负荷数据的实时意识度，并响应于得到的实时意识度在预设范围(即，安全意识度范围)外，向该车辆用户发送相应的提示和/或请求，以确保行车安全。

附图说明

以示例的方式参考以下附图描述本发明的非限制性且非穷举性实施例，其中：

图1是示出根据本发明的第一方面的一个实施例的用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模装置的示意图；

图2是示出根据本发明的第二方面的一个实施例的用于车辆的辅助系统的示意图；

图3是示出根据本发明的第三方面的一个实施例的用于车辆的辅助系统的示意图；

图4是示出根据本发明的第五方面的一个实施例的用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模方法的流程图；

图5是示出根据本发明的第六方面的一个实施例的用于车辆的辅助方法的流程图；

图6是示出根据本发明的第七方面的一个实施例的用于车辆的辅助方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本发明。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。

作为本发明第一方面，提供用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模装置。图1示意性示出根据本发明的第一方面的一个实施例的用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模装置100。

建模装置100包括第一身份识别单元110、第一数据获取和处理单元120和模型建立单元130，并且各单元之间通信地耦合。建模装置100可设置在车辆端，或者也可设置在服务器端——例如，设置在可与所述车辆通信的服务器上。

第一身份识别单元110可以被配置为识别车辆用户的身份信息。

如能理解的，第一身份识别单元100可以在车辆用户进入车辆时和/或进入车辆后借助安装在所述车辆上的传感器获取该车辆用户的身份信息。所述传感器可以包括摄像头、指纹传感器、虹膜扫描装置、视网膜扫描装置、以及音频采集器或任何其他合适的传感器，或其合适组合。

在一个实施例中，第一身份识别单元100通过以下方式识别所述车辆用户的身份信息：

I、对所述车辆用户进行生物识别。

生物识别技术是一种依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，其因为具有不会丢失、不会遗忘、唯一性、不变性、防伪性能好和使用方便的特点，被广泛用于门禁、考勤、金融、公共安全和终端电子设备中。常用的生物识别包括八大类，即人脸识别、指纹识别、眼纹识别、虹膜识别、视网膜识别、声纹识别。这些技术已经日臻成熟，在此不再对其进行赘述。

对于人脸识别，例如，某个车辆用户进入驾驶座位后，可以借助安装于车辆前方的摄像头拍摄车辆用户的面部图像并将其发送给第一身份识别单元110，第一身份识别单元100可以根据接收到的车辆用户的面部图像在预设的身份信息数据库中比对，从而可以确定所述车辆用户的身份。对于眼纹识别、虹膜识别、视网膜识别，类似地，可以先通过摄像头拍摄车辆用户的面部图像，再由第一身份识别单元100来确定车辆用户的身份。

对于指纹识别，例如，可以在车辆的车门把手位置或者方向盘上设置指纹传感器，用以采集车辆用户的指纹，第一身份识别单元110可以根据所述指纹传感器所采集的指纹在预设的身份信息数据库中比对，从而可以确定所述车辆用户的身份。

对于声纹识别，例如，可以在车辆内安装音频采集器，以采集车辆用户的声音，第一身份识别单元110可以根据所述音频采集器所采集的声纹在预设的身份信息数据库中比对，从而可以确定所述车辆用户的身份。

II、通过所述车辆用户的账号登陆进行识别。

例如，所述车辆用户通过输入账号密码登录所述车辆的车载系统，第一身份识别单元110可根据所述账号密码在服务端检索该账号的注册信息，从而确定该车辆用户的身份。

第一数据获取和处理单元120可以被配置为获取所述车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据和意识度数据。

在一个实施例中，所述第一数据获取和处理单元120可以被进一步配置为：获取并量化所述车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息，以量化结果作为所述工作负荷数据，其中，所述操作相关信息包括车辆驾驶操作相关信息、车载系统操作相关信息和个人行为相关信息。

这里，所述操作相关信息可以为车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息。其中，所述车辆驾驶操作例如可以为控制方向盘、控制离合器踏板和/或控制油门踏板/加速踏板等；所述车载系统操作例如可以为使用/操作车载娱乐系统；所述个人行为例如可以为接打电话、吃东西、喝水、拾取物品等。所述量化例如可以为对车辆用户在驾驶过程中的上述操作进行统计/测量，进而所述工作负荷数据例如可以为车辆用户的油门踏板/加速踏板的使用频率、车载信息娱乐系统的使用次数和/或接打电话的时长和/或次数。可以理解，上文给出的操作仅为示例之目的，任何其他与工作负荷相关的操作均可以考虑在内。

如能理解的，第一数据获取和处理单元120可以通过安装于车辆上的合适的传感器和/或借助车辆的中央控制系统获取车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息。例如，第一数据获取和处理单元120可借助摄像头拍摄驾驶位置的车辆用户的图像，进而分析所述图像即可获知该车辆用户的操作相关信息——例如，吃东西和/或接打电话的次数、时长等。其中，所述图像例如可以为实时监控视频图像。或者，第一数据获取和处理单元120还可以被配置成适于连接至所述车辆的中央控制系统，由此通过所述中央控制系统实时获取车辆用户的操作相关信息，例如方向盘的转动方向和转动幅度、油门踏板/加速踏板的使用频率以及信息娱乐系统的使用次数等。

在另一个实施例中，所述第一数据获取和处理单元120被进一步配置为：获取并量化该车辆用户的驾驶表现，基于所述驾驶表现的量化结果计算平均值作为所述车辆用户的基准驾驶表现的量化结果，并计算该车辆用户的当前驾驶表现的量化结果与所述车辆用户的基准驾驶表现的量化结果之间的差值作为所述车辆用户的当前意识度数据，其中，所述驾驶表现的量化结果和所述当前驾驶表现的量化结果包括所述车辆用户的反应时间和/或安全意识方面的数据，但不限于此。

如能理解的，第一数据获取和处理单元120可借助车辆的中央控制系统和安装于车辆上的传感器获取并量化该车辆用户的驾驶表现。这里所述传感器可以包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器或任何其他合适的传感器，或其合适组合。例如，以车辆用户驾驶的车辆为当前车辆，以在所述当前车辆前方行驶的车辆作为前方车辆，所述当前车辆上安装的摄像头或者激光雷达可以检测所述前方车辆的行驶状态。所述当前车辆的中央控制系统可以借助其他合适的传感器检测或感知到车辆用户对应前方车辆的行驶状态的改变而执行的操作——例如，前方车辆刹车时，当前车辆也要刹车。所述当前车辆的中央控制系统可以调取计时单元从检测到所述前方车辆刹车的时刻开始计时直至检测到车辆用户踩刹车为止，计算得出的时间即可作为车辆用户的反应时间。

需要说明的是，车辆用户的驾驶表现也可以为实时驾驶表现，并且可以与上述的所述车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息同步获取，即，实现所述车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据和意识度数据的实时同步获取。其中，车辆用户的驾驶表现可以持续累积，驾驶表现累计越多，计算的平均值所得结果越准确，从而可以优化基准驾驶表现的量化结果。

在一个实施例中，第一数据获取和处理单元120可以响应于获取到车辆用户的第一组驾驶表现时就开始计算所述意识度数据，从而为车辆用户提供即时反馈，提升用户体验。

在一个优选地实施例中，第一数据获取和处理单元120可以被进一步配置为：将在预定时间阈值后获取的该车辆用户的驾驶表现作为所述当前驾驶表现。如能理解的，可以在获取到车辆用户的第一组驾驶表现的预定时间阈值后再开始计算所述意识度数据，在所述预定时间阈值之前暂不计算所述意识度数据。在所述预设时间阈值内，累积的车辆用户的驾驶表现仅用于计算所述基准驾驶表现的量化结果，经过所述预设时间阈值后基准驾驶表现的量化结果可以趋于稳定，进一步地，基于该趋于稳定的基准驾驶表现的量化结果以及车辆用户的当前驾驶表现(在所述预设时间阈值后获取到的实时驾驶表现)计算所述车辆用户的当前意识度数据，有利于提高计算所述意识度数据的准确性。

需要说明的是，本发明对所述预定时间阈值不作限定，例如，可以为1分钟、5分钟、10分钟或者也可根据用户的实际情况调整。

模型建立单元130可以被配置为根据所述工作负荷数据和所述意识度数据训练工作负荷与意识度之间的关系模型。

在一个实施例中，所述模型建立单元130可以被进一步配置为：以所述工作负荷数据作为横坐标数据、所述意识度数据作为纵坐标数据进行回归分析，获取表征所述车辆用户的工作负荷与意识度关系的拟合曲线。这里，本发明对回归分析和拟合曲线的具体实施方式不作限定，可根据实际的情况或者需求调整，从而选择合适的实施方式执行。

在一个实施例中，建模装置100还可以包括存储单元，该存储单元可以被配置为存储模型建立单元130训练得到的所述工作负荷与意识度之间的关系模型以及对应的车辆用户的身份信息。所述存储单元可以全部地或部分地是所述建模装置100的组成部分，所述存储单元也可以是可与建模装置100通信的用于提供数据存储服务的服务器的组成部分。

作为本发明第二方面，提供用于车辆的辅助系统。图2示意性示出根据本发明的第二方面的一个实施例的用于车辆的辅助系统200。

辅助系统200包括第二身份识别单元210、模型调取单元220、第二数据获取和处理单元230、第一判断单元240以及第一执行单元250，并且各单元之间通信地耦合。辅助系统200可以设置在车辆端。

第二身份识别单元210可以被配置为识别车辆用户的身份信息。

这里，该第二身份识别单元210是为辅助系统200另外配置的，其可与所述建模装置100中的第一身份识别单元110具有相同的功能，也即本文中上述关于所述第一身份识别单元110所进行的扩展也适用于该第二身份识别单元210，为简化起见，这里不再赘述。

模型调取单元220被配置为：响应于所识别的车辆用户的身份信息，调取该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，其中所述工作负荷与意识度关系模型由本发明第一方面所述的建模装置100建立。

例如，建模装置100建立的车辆用户的工作负荷与意识度关系模型可以存储于单独的存储单元或者合适的服务器上，并且同时可对应存储该车辆用户的身份信息(该身份信息由第一身份识别单元110识别而得到)。模型调取单元220可根据第二身份识别单元210识别的车辆用户的身份信息作为标识到所述存储单元或者服务器中检索，如果该作为标识的身份信息与所述存储单元或者服务器中存储的身份信息匹配，即表明是同一个车辆用户，则可调取该车辆用户的对应的工作负荷与意识度关系模型。

第二数据获取和处理单元230可以被配置为获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度。这里，第二数据获取和处理单元230可以实时获取并量化车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息，以量化结果作为所述工作负荷数据。所述工作负荷与意识度关系模型例如可以为二维坐标平面曲线，其中，工作负荷数据作为X-轴的坐标数据，意识度作为Y-轴的坐标数据。基于该曲线可以确定意识度与工作负荷之间函数关系y＝f(x)，从而将第二数据获取和处理单元230得到的所述工作负荷数据作为自变量x的取值(X-轴的坐标数据)输入所述函数关系，即可确定出该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度。

第一判断单元240可以被配置为判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外。这里需要说明的是，本发明对所述意识度的预设范围不作特殊限定，例如，可以根据经验值设定。

第一执行单元250可以被配置为：响应于第一判断单元240判断所确定的该车辆用户的意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉提示和/或自动驾驶接管请求。

例如，可通过在所述车辆用户的视界内显示警示标识和/或文字，或者，可通过车载的音频设备输出音频警示信息，或者，可通过座椅震动等方式提示该车辆用户其当前意识度低于安全阈值，以确保行车安全。或者，所述车辆为自动驾驶车辆，响应于该车辆用户的实时意识度在预设范围外时，第一执行单元240可在车辆用户的视界范围内显示车辆申请切换至自动驾驶模式的自动驾驶接管请求，或者，可通过车载音频设备向车辆用户提示车辆申请切换至自动驾驶模式的自动驾驶接管请求。任选地，还可震动座椅以增强对车辆用户的提示。

作为本发明第三方面，提供用于车辆的辅助系统。图3示意性示出根据本发明的第三方面的一个实施例的用于车辆的辅助系统300。需注意，辅助系统300实质上是组合模型建立和模型应用的一个系统。

辅助系统300包括本发明第一方面所述的建模装置100，以用于直接地建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型。可以理解，建模装置100所包括的第一数据获取和处理单元120可以被进一步配置为：响应于所述建模装置100建立的针对该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度。

辅助系统300还包括第二判断单元310和第二执行单元320，并且各单元之间以及与建模装置100之间通信地耦合。

第二判断单元310可以被配置为判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外。

第二执行单元320可以被配置为：响应于第二判断单元判断所确定的该车辆用户的实时意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

本文中上述第二方面关于所述第一判断单元240以及所述第一执行单元250所进行的扩展也分别适用于第二判断单元310以及第二执行单元320，为简化起见，这里不再赘述。

这里需要说明的是，在上述第二方面所述的辅助系统200和第三方面所述的辅助系统300运行的同时，所述建模装置100也可以同步持续运行。例如，所述建模装置100可持续获取用户的实时驾驶表现，用于优化所述车辆用户的基准驾驶表现，从而提高所述车辆用户的当前意识度数据的准确度，进而优化基于该意识度数据而训练的所述工作负荷与意识度之间的关系模型。所述辅助系统200,300可以实时获取最新的关系模型，从而可以提高所确定的车辆用户的意识度的准确性。

作为本发明第四方面，提供一种车辆，其中，所述车辆包括根据本发明第一方面所述的建模装置和/或根据本发明第二方面所述的辅助系统，或者包括根据本发明第三方面所述的辅助系统。其中，所述车辆可以是自动驾驶车辆，也可以是人类驾驶车辆。

作为本发明第五方面，提供了一种用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模方法。图4示意性示出根据本发明的第五方面的一个实施例的用于建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型的建模方法400，该建模方法可利用如上文描述的本发明第一方面的建模装置100实施。

如图4所示，所述建模方法包括：

S410：识别所述车辆用户的身份信息；

S420：获取所述车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据和意识度数据；

S430：根据所述工作负荷数据和所述意识度数据训练工作负荷与意识度之间的关系模型。

在一个实施例中，所述获取所述车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，包括：获取并量化所述车辆用户在驾驶过程中的操作相关信息，以量化结果作为所述工作负荷数据，其中，所述操作相关信息包括车辆驾驶操作相关信息、车载系统操作相关信息和个人行为相关信息。

在一个实施例中，所述获取所述车辆用户在驾驶过程中的意识度数据，包括：获取并量化该车辆用户的驾驶表现，基于所述驾驶表现的量化结果计算平均值作为所述车辆用户的基准驾驶表现的量化结果，计算该车辆用户的当前驾驶表现的量化结果与所述车辆用户的基准驾驶表现的量化结果之间的差值作为所述车辆用户的当前意识度数据，其中，所述驾驶表现的量化结果和所述当前驾驶表现的量化结果包括所述车辆用户的反应时间和/或安全意识方面的数据。

在一个实施例中，所述获取所述车辆用户在驾驶过程中的意识度数据，还包括：将在预定时间阈值后获取的该车辆用户的驾驶表现作为所述当前驾驶表现。

在一个实施例中，所述根据所述工作负荷数据和所述意识度数据训练工作负荷与意识度之间的关系模型，包括：以所述工作负荷数据作为横坐标数据、所述意识度数据作为纵坐标数据进行回归分析，获取表征所述车辆用户的工作负荷与意识度关系的拟合曲线。

在一个实施例中，通过以下方式识别所述车辆用户的身份信息：对所述车辆用户进行生物识别，例如人脸识别、指纹识别、眼纹识别、虹膜识别、视网膜识别、或声纹识别；和/或通过所述车辆用户的账号登陆进行识别。

作为本发明第六方面，提供了一种用于车辆的辅助方法。图5示意性示出根据本发明的第六方面的一个实施例的用于车辆的辅助方法500，该辅助方法可利用如上文描述的本发明第二方面的辅助系统200实施。

如图5所示，所述辅助方法包括：

S510：识别车辆用户的身份信息；

S520：响应于所识别的车辆用户的身份信息，调取该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，其中所述工作负荷与意识度关系模型由本发明第五方面所述的建模方法建立；

S530：获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度；

S540：判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外；

S550：响应于判断所确定的该车辆用户的意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

作为本发明第七方面，提供了一种用于车辆的辅助方法。图6示意性示出根据本发明的第七方面的一个实施例的用于车辆的辅助方法600，该辅助方法可利用如上文描述的本发明第三方面的辅助系统300实施。

如图6所示，所述辅助方法包括：

S610：通过本发明第五方面所述的建模方法建立车辆用户的工作负荷与意识度关系模型；

S620：响应于建立的针对该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型，获取该车辆用户在驾驶过程中的工作负荷数据，并根据该车辆用户的工作负荷与意识度关系模型确定该车辆用户对应所述工作负荷数据的意识度；

S630：判断所确定的该车辆用户的意识度是否在预设范围外；

S640：响应于判断所确定的该车辆用户的实时意识度在预设范围外，向所述车辆用户发出视觉、听觉和/或触觉的安全提示和/或自动驾驶接管请求。

应理解，本文中前述第一方面关于建模装置所描述的具体特征也可类似地应用于第五方面的建模方法中进行类似扩展、前述第二方面关于辅助系统所描述的具体特征也可类似地应用于第六方面的辅助方法中进行类似扩展、以及前述第三方面关于辅助系统所描述的具体特征也可类似地应用于第七方面的辅助方法中进行类似扩展。为简化起见，未对其进行详细描述。

应理解，本发明的建模装置100、辅助系统200以及辅助系统300的各个单元可全部或部分地通过软件、硬件、固件或其组合来实现。所述各单元各自可以硬件或固件形式内嵌于计算机设备的处理器中或独立于所述处理器，也可以软件形式存储于计算机设备的存储器中以供处理器调用来执行所述各单元的操作。所述各单元各自可以实现为独立的部件或模块，或者两个或更多个单元可实现为单个部件或模块。

本领域普通技术人员应理解，图1中示出的建模装置100的示意图、图2示出的辅助系统200的示意图以及图3示出的辅助系统300的示意图仅仅是与本发明的方案相关的部分结构的示例性说明框图，并不构成对体现本发明的方案的计算机设备、处理器或计算机程序的限定。具体的计算机设备、处理器或计算机程序可以包括比图中所示更多或更少的部件或模块，或者组合或拆分某些部件或模块，或者可具有不同的部件或模块布置。

作为本发明第八方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时实现本发明第五方面、第六方面或第七方面的方法的步骤。在一个实施例中，所述计算机程序被分布在网络耦合的多个计算机设备或处理器上，以使得所述计算机程序由一个或多个计算机设备或处理器以分布式方式存储、访问和执行。单个方法步骤/操作，或者两个或更多个方法步骤/操作，可以由单个计算机设备或处理器或由两个或更多个计算机设备或处理器执行。一个或多个方法步骤/操作可以由一个或多个计算机设备或处理器执行，并且一个或多个其他方法步骤/操作可以由一个或多个其他计算机设备或处理器执行。一个或多个计算机设备或处理器可以执行单个方法步骤/操作，或执行两个或更多个方法步骤/操作。

作为本发明第九方面，提供了一种计算机设备，其包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可由处理器执行的计算机指令，所述计算机指令在由所述处理器执行时指示所述处理器执行本发明第五方面的建模方法、本发明第六方面的辅助方法或本发明第七方面的辅助方法的各步骤。该计算机设备可以广义地为服务器、车载终端，或任何其他具有必要的计算和/或处理能力的电子设备。在一个实施例中，该计算机设备可包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、通信接口等。该计算机设备的处理器可用于提供必要的计算、处理和/或控制能力。该计算机设备的存储器可包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质中或上可存储有操作系统、计算机程序等。该内存储器可为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口和通信接口可用于与外部的设备通过网络连接和通信。该计算机程序被处理器执行时执行本发明的建模方法或辅助方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解，本发明的建模方法、辅助方法的全部或部分步骤可以通过计算机程序来指示相关的硬件如计算机设备或处理器完成，所述的计算机程序可存储于非暂时性计算机可读存储介质中，该计算机程序被执行时实现本发明的建模方法以及辅助方法的步骤。根据情况，本文中对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器的示例包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘等。易失性存储器的示例包括随机存取存储器(RAM)、外部高速缓冲存储器等。

以上描述的各技术特征可以任意地组合。尽管未对这些技术特征的所有可能组合进行描述，但这些技术特征的任何组合都应当被认为由本说明书涵盖，只要这样的组合不存在矛盾。

尽管结合实施例对本发明进行了描述，但本领域技术人员应理解，上文的描述和附图仅是示例性而非限制性的，本发明不限于所公开的实施例。在不偏离本发明的精神的情况下，各种改型和变体是可能的。