基于多指标测试的驾驶疲劳高发时段

基于前期已被验证为有效的研究方法,引入经典的评价指标,结合新的注意力测试方法,完善实验设计,绘制了模拟情况下连续驾驶的疲劳曲线并评估被试者注意力集中程度的变化情况.基于室内实验经验和结果,制定室外实时测试方案并予以实施,得到了真实驾驶情况下驾驶疲劳的高发时间段,对室内实验的结果作出进一步的修正,指出了室内、外实验的差别.     

基于脑电信号的高速公路驾驶疲劳检测研究

高速公路驾驶环境单调枯燥,容易使驾驶员产生驾驶疲劳,影响行车安全。通过检测高速公路模拟环境下驾驶员脑电信号特征,验证了采用脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。结果表明,β和(α+θ)β两项指标对驾驶疲劳反应最敏感,可作为表征高速公路驾驶疲劳的脑电指标;在80~100min时间段内,驾驶员驾驶疲劳状态趋势尤为明显,应采取适当措施来减缓疲劳,从而降低由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。实验结果可为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供理论支撑。     

基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型

国内外学者大多采用单一类型指标对驾驶疲劳程度进行判断。为克服单一指标检测的不稳定性,构建基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型。将驾驶环境属性、驾驶人个体属性和原始疲劳属性作为模型输入层变量。选择脑电指标、心电指标、眼动指标、驾驶绩效指标作为模型输出层变量。将清醒、轻度疲劳、重度疲劳三种驾驶疲劳程度作为隐含层变量。采用模拟驾驶方法进行实验,得到不同实验对象各个时刻不同疲劳程度的概率。将利用单一指标和贝叶斯网络模型得到的驾驶人疲劳程度与主观疲劳测评结果进行对照,证明贝叶斯网络模型不仅能消除单一指标失效时产生的误判和漏判,而且可提高识别的准确性。     

基于ROC曲线的驾驶疲劳脑电样本熵判定阈值研究

为了获得客观而准确的驾驶疲劳判别阈值,采用驾驶模拟实验研究方法,采集驾驶员在清醒及疲劳状态下的脑电信号,对比分析不同状态下脑电信号的时域特征,选取表征信号复杂程度的样本熵作为驾驶疲劳判别指标,并利用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析方法,确定基于脑电信号样本熵值的驾驶疲劳判别阈值.研究结果表明:脑电信号样本熵值处于区间(0.32,0.71)时,驾驶员处于疲劳过渡时期,可能出现疲劳特征;脑电信号样本熵值小于阈值0.605时,判定驾驶员处于驾驶疲劳状态,准确率为0.95,该值可作为基于脑电信号样本熵的驾驶疲劳判定阈值.      

疲劳与驾驶时间关系的实验心理学研究

在分析疲劳对行车安全影响的基础上,采用实验心理学测试与主观疲劳调查方法,研究连续驾驶时间对各项疲劳指标的影响.结果表明:驾驶员一次连续驾驶时间不应超过3.5 h,驾驶时间达到3.5 h后,应至少休息30 min.     

基于生理信号的驾驶疲劳分级检测研究

采用实验生理学测试与主观疲劳调查的方法,通过实车驾驶实验,以脑电信号和心电信号为基本指标,研究不同驾驶经验驾驶员在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00这3个驾驶过程中疲劳等级的变化。通过主成分分析法,建立脑电信号与心电信号之间的关系,确定驾驶疲劳综合评价指标。结果显示:上述疲劳综合指标在在不同疲劳等级状态下存在显著性差异,通过对不同指标的融合提高了对驾驶员不同疲劳等级的识别准确率。     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

基于生理信号的驾驶疲劳声音对策有效性实验

为了有效减轻驾驶疲劳、减少交通事故,研究了脑电信号(EEG)和心电信号(ECG)随驾驶时间的变化规律,分析EEG和ECG的原始数据与指标之间的相关性,用主成份分析法确定了驾驶疲劳综合评价指标.采用正交实验法,在驾驶模拟舱内验证声音刺激作为驾驶疲劳对策的有效性.研究结果表明:驾驶员在疲劳状态下,对单一声音刺激存在警觉反应;声强和刺激间隔时间影响显著,频率和刺激时间影响较小,且声强70 dB、频率5 800 Hz、刺激时间7 s和刺激间隔时间30 s的声音对策减轻疲劳的效果最好.     

工作模式对公共汽车驾驶员疲劳程度的影响

疲劳驾驶对公共汽车行车安全具有很高的风险。为制定合理的公共汽车驾驶员工作时间安排,采用对照试验的方法研究不同工作模式对驾驶员疲劳程度的影响。选择哈尔滨市1条公交线路开展驾驶实验研究,以14名公共汽车驾驶员为研究对象,根据工作模式的不同分为实验组和对照组。采用斯坦福嗜睡量表记录驾驶员的主观疲劳程度,选择反应时和PERCLOS表征驾驶员的警觉性水平。采用单因素方差分析法分析各个指标随驾驶时间变化的显著性。实验结果表明,连续驾驶时间对公共汽车驾驶员的疲劳程度和警觉性水平有显著影响,两种工作模式对驾驶员疲劳测评指标的影响显著不同。     

疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度分析

个体差异是影响疲劳驾驶识别的重要因素. 为研究基于转向行为的疲劳驾驶识别受个体差异的影响,本文对疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度进行分析. 通过实车试验获得自然驾驶数据,对正常和疲劳状态下的指标进行Kruskal-Wallis(KW)检验,以H 统计量表示指标有效性;以H 统计量最大的单被试为基础逐一与其他被试组成双被试组合,采用线性模型拟合双被试组合的H 统计量和指标个体差异度,以斜率绝对值表征指标个体差异敏感度. 研究获得9 个转向特征指标的个体差异敏感度,结果表明,敏感度越低,指标有效性受个体差异影响越小,其中方向盘转角标准差的个体差异敏感度最低为2.056. 本研究可为转向特征指标的性能评估及疲劳驾驶识别模型的特征选择提供参考.