1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
| """
军用AI座舱 vs 汽车DMS架构对比
Dassault Rafale F5 → IMS启发
关键差异:
- 军用: 高G力、夜视、多目标、EW环境、生死决策
- 汽车: 日常驾驶、疲劳/分心、城市/高速、民用安全
可迁移技术:
- 认知负荷估计
- 注意力分配
- 感知优先级排序
- AI辅助决策
"""
from dataclasses import dataclass
from typing import List
@dataclass
class CockpitAIConfig:
"""AI座舱配置"""
military = {
'platform': 'Dassault Rafale F5',
'timeline': '2033',
'sensors': ['RBE2-XG AESA雷达', 'OSF红外搜索跟踪',
'SPECTRA EW系统', 'IVDL数据链'],
'ai_functions': [
'目标检测预选(F4.3)',
'机组认知负荷降低',
'战术决策辅助',
'EW威胁识别',
'多平台协同(NAMIB EW)',
],
'latency_requirement_ms': 10,
'compute': 'MIL-SPEC GPU + ASIC',
}
automotive = {
'platform': 'IMS DMS/OMS',
'timeline': '2026-2028',
'sensors': ['IR摄像头', 'RGB摄像头',
'UWB雷达', '60GHz mmWave'],
'ai_functions': [
'疲劳检测',
'分心检测',
'酒驾检测',
'OOP检测',
'CPD儿童检测',
],
'latency_requirement_ms': 100,
'compute': 'QCS8255/8290 Hexagon NPU',
}
transferable = [
('认知负荷估计', '军用: 多目标→汽车: 多任务(导航+电话)'),
('注意力分配', '军用: 仪表扫视→汽车: 仪表盘扫视'),
('AI预选辅助', '军用: 目标预选→汽车: 安全事件预选'),
('感知优先级', '军用: EW威胁→汽车: 道路危险'),
('监督AI模式', '军用: 人机协同→汽车: DMS+ADAS协同'),
]
class CognitiveLoadEstimator:
"""
认知负荷估计器
从军用座舱迁移到汽车座舱:
军用指标 → 汽车指标
- 仪表扫视频率 → 仪表盘扫视频率
- 目标锁定延迟 → 道路事件响应延迟
- 通信负载 → 信息处理负载
- 战术决策延迟 → 驾驶决策延迟
"""
def __init__(self):
self.metrics = {
'gaze_entropy': '视线分布熵 (低=集中, 高=分散)',
'scan_pattern_reg': '扫视规律性 (低=混乱, 高=规律)',
'response_latency': '事件响应延迟 (ms)',
'pupil_diameter': '瞳孔直径 (mm)',
'blink_rate': '眨眼频率 (次/分)',
'head_pose_stability': '头部姿态稳定性',
}
def estimate_load(self, gaze_data, pupil_data, head_data, response_data):
"""
综合认知负荷估计
返回 0-1 分数: 0=低负荷, 1=高负荷
"""
score = 0
n_metrics = 0
if 'gaze_entropy' in gaze_data:
score += min(gaze_data['gaze_entropy'] / 4.0, 1.0) * 0.2
n_metrics += 1
if 'scan_regularity' in gaze_data:
score += (1 - gaze_data['scan_regularity']) * 0.2
n_metrics += 1
if 'latency_ms' in response_data:
score += min(response_data['latency_ms'] / 2000, 1.0) * 0.2
n_metrics += 1
if 'pupil_var' in pupil_data:
score += min(pupil_data['pupil_var'] / 0.5, 1.0) * 0.15
n_metrics += 1
if 'blink_rate' in pupil_data:
br = pupil_data['blink_rate']
if br > 25:
score += 0.15
elif br < 8:
score += 0.10
n_metrics += 1
if 'head_stability' in head_data:
score += (1 - head_data['head_stability']) * 0.10
n_metrics += 1
return min(score, 1.0)
if __name__ == "__main__":
config = CockpitAIConfig()
print("=" * 60)
print("Dassault Rafale AI座舱 → IMS DMS 技术迁移")
print("=" * 60)
print(f"\n军用 vs 汽车 对比:")
print(f" 延迟要求: {config.military['latency_requirement_ms']}ms vs {config.automotive['latency_requirement_ms']}ms")
print(f" 传感器数: {len(config.military['sensors'])} vs {len(config.automotive['sensors'])}")
print(f" AI功能数: {len(config.military['ai_functions'])} vs {len(config.automotive['ai_functions'])}")
print(f"\n可迁移技术 ({len(config.transferable)}项):")
for mil, auto in config.transferable:
print(f" ✅ {mil} → {auto}")
estimator = CognitiveLoadEstimator()
print(f"\n认知负荷估计指标 ({len(estimator.metrics)}项):")
for metric, desc in estimator.metrics.items():
print(f" {metric}: {desc}")
high_load = {
'gaze_data': {'gaze_entropy': 3.5, 'scan_regularity': 0.3},
'pupil_data': {'pupil_var': 0.4, 'blink_rate': 30},
'head_data': {'head_stability': 0.4},
'response_data': {'latency_ms': 1500},
}
low_load = {
'gaze_data': {'gaze_entropy': 1.5, 'scan_regularity': 0.9},
'pupil_data': {'pupil_var': 0.1, 'blink_rate': 15},
'head_data': {'head_stability': 0.95},
'response_data': {'latency_ms': 300},
}
print(f"\n认知负荷测试:")
print(f" 高负荷场景: {estimator.estimate_load(**high_load):.2f}")
print(f" 低负荷场景: {estimator.estimate_load(**low_load):.2f}")
|
