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申请/专利权人：易显智能科技有限责任公司

摘要：本发明提供驾驶培训中基于双向信息反馈的培训辅助方法及系统，涉及智驾技术领域，包括构建驾驶场景图结构，将驾驶员操作数据、车辆状态数据和环境感知数据输入到驾驶场景图结构中，通过消息传递和节点更新机制，得到驾驶场景的高维表示；将驾驶场景的高维表示在驾驶知识网络中进行子图匹配，找出与当前驾驶场景最相关的知识点和技能要求；根据匹配结果和驾驶员的历史表现，生成个性化的培训建议；采用协同过滤算法，基于相似驾驶员的学习经验，对生成的培训建议进行优化；将优化后的培训建议通过视觉提示、语音指令或触觉反馈的方式实时传递给驾驶员；记录驾驶员对培训建议的响应情况，包括是否执行建议、执行效果和执行后的驾驶表现变化。

主权项：1.驾驶培训中基于双向信息反馈的培训辅助方法，其特征在于，包括：构建驾驶场景图结构，将驾驶员、车辆、道路环境作为图中的节点，将它们之间的交互关系作为边，利用图神经网络对驾驶场景进行建模；采集驾驶员操作数据、车辆状态数据和环境感知数据，其中驾驶员操作数据包括方向盘转角、油门踏板位置、刹车踏板力度，车辆状态数据包括车速、加速度、横摆角速度，环境感知数据包括周围车辆位置、道路标志识别结果；将驾驶员操作数据、车辆状态数据和环境感知数据输入到驾驶场景图结构中，通过消息传递和节点更新机制，得到驾驶场景的高维表示；基于知识图谱构建驾驶规则和技能体系，将交通法规、安全驾驶技巧、车辆操控要领的知识以实体和关系的形式存储，形成结构化的驾驶知识网络；将驾驶场景的高维表示在驾驶知识网络中进行子图匹配，找出与当前驾驶场景最相关的知识点和技能要求；根据匹配结果和驾驶员的历史表现，生成个性化的培训建议，包括操作技能、应注意的安全事项和相关的理论知识；采用协同过滤算法，基于相似驾驶员的学习经验，对生成的培训建议进行优化；将优化后的培训建议通过视觉提示、语音指令或触觉反馈的方式实时传递给驾驶员；记录驾驶员对培训建议的响应情况，包括是否执行建议、执行效果和执行后的驾驶表现变化；根据响应情况动态调整图神经网络的参数、驾驶知识网络的知识结构，基于更新后的图神经网络和驾驶知识网络，对下一个驾驶场景进行分析和建议生成，形成持续优化的闭环反馈机制。

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