摘要
本发明公开了一种智能驾驶座舱的人体晕动等级评估方法及系统,系统包括数据获取模块、模型训练模块和等级评估模块。首先,数据获取模块可以获取多组不同驾乘人员、不同驾驶车辆的晕动测试数据,并以每组晕动测试数据作为样本构建起数据集。然后,模型训练模块可以基于构建起的数据集,采用LightGBM算法的建模框架,以最小化平方损失函数作为优化目标,构建起对驾乘人员晕动状态进行量化评估的晕动等级评估模型。最后,等级评估模块可以采集待评估智能驾驶座舱对应的姿态特征数据,并将姿态特征数据作为输入,通过迭代训练得到的晕动等级评估模型,输出待评估智能驾驶座舱中驾乘人员的人体晕动等级。从而实现快速有效地对人体晕动状态进行量化评估。