基于驾驶人疲劳特征的疲劳驾驶监测系统研究

<正>由于长时间驾驶、睡眠不足、过度劳累、长期缺乏运动等因素会造成驾驶人的注意力、反应能力、判断力等下降,进而导致疲劳驾驶,疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一,因此疲劳驾驶检测技术得到了广泛关注和研究。目前,疲劳驾驶检测技术已广泛应用于汽车制造业、交通管理、物流行业等领域,一些汽车厂商已开始将疲劳驾驶检测技术纳入车辆的智能安全系统中,以提高车辆驾驶的安全性。如日本三菱汽车公司开发了利用车辆横向位移量、驾驶人操作量等复合参数识别驾驶人疲劳状态,     

基于脉搏波特征融合的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一，精确检测驾驶人的疲劳程度是主动预防疲劳驾驶事故的核心内容之一。通过开展自然驾驶试验，以驾驶人的生物信号脉搏波（Blood Pressure Waveform，BPW）为数据源，使用脉搏波波形分析方法从中提取有效表征驾驶疲劳的特征指标，构建用于检测驾驶疲劳等级的BPW特征指标集，在此基础上引入D-S证据理论建立了基于BPW特征融合的驾驶疲劳检测模型。结果表明：该模型对测试数据的疲劳驾驶理论检测精度达到了91.8%，优于贝叶斯网络模型的81.4%和支持向量机模型的84.3%，能够满足实际应用的需求，但与决策回归树检测模型99.7%的精度相比较还有差距。研究获得的基于生物信息融合的驾驶疲劳检查模型和方法在驾驶疲劳检测与监测中具有很好的应用前景，可为辅助安全驾驶和疲劳预警及主动干预提供新的技术方案。     

基于主成分分析法和支持向量机算法的驾驶人疲劳检测方法

汽车驾驶人的疲劳程度识别对于预防交通事故具有十分重要的意义。设计了实车驾驶实验，采集了20名汽车驾驶人在疲劳驾驶状态下的眼动特征参数，将汽车驾驶人的疲劳等级分为警觉、轻度疲劳、深度疲劳和嗜睡四个级别。利用主成分分析法（PCA）预处理了所采集的眼动特征数据，并利用支持向量机（SVM）算法建立了PCA-SVM疲劳检测模型。实验结果表明，该模型能够高精度地识别驾驶人的四种疲劳状态。     

基于脑电信号分析的不同年龄驾驶人疲劳特性

为研究不同年龄驾驶人驾驶过程中疲劳情况及疲劳累积速度,对比其疲劳产生与变化的差异性,获取不同年龄驾驶人的最优驾驶时间,设计自然驾驶试验,利用Physio生理多导仪采集脑电数据,并采用主观检测方法对驾驶人进行问询。应用MATLAB对采集到的脑电数据进行降噪处理,通过积分获取各时段α波、β波和θ波的平均功率谱密度,进而求得脑电指标R_（α/β）,R_（θ/β）,R_{（α+θ）/β}。利用SPSS将其与驾驶时间进行单因素方差分析,并通过敏感性判断,选取R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标。对各年龄段驾驶人的R_{（α+θ）/β}进行均值化处理,并将其与驾驶时间进行线性拟合,分析驾驶人年龄对驾驶疲劳累积速度的影响。对驾驶过程中各时段的R_{（α+θ）/β}进行配对样本t检验,并结合主观问询结果确定不同年龄驾驶人的最优驾驶时间。研究结果表明：青年和中年驾驶人在0~1.5 h内疲劳累积速度相对缓慢,老年驾驶人较快;在1.5~3 h内,青年驾驶人疲劳累积速度最快,中年驾驶人最慢;老、中、青年驾驶人的最优驾驶时间分别为60~75,120~135,105~120 min;不同年龄驾驶人其驾驶经验、体力和精力及外界环境干扰是影响疲劳累积速度的重要因素;试验结果验证了采用R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标的有效性,有助于为不同年龄驾驶人安全驾驶时长的确定提供科学依据。     

疲劳驾驶与年龄、驾龄的关系

对北京出租车驾驶人的疲劳驾驶状况进行了调查,旨在发现疲劳驾驶与驾驶人年龄、驾龄的关系,以及疲劳驾驶事故与驾驶人年龄、驾龄之间的关系。调查方法采用问卷法。通过分析,得出以下结论:1.不同年龄、驾龄的驾驶人疲劳驾驶状况不同;2.因疲劳驾驶引发的事故与年龄没有直接关系;3.疲劳驾驶引发的事故与出租车驾驶员的驾龄有关,驾龄越小,越容易发生交通事故。     

疲劳驾驶研究与预防最新进展

疲劳驾驶影响驾驶人的驾驶能力,为道路交通安全带来严重威胁。研究表明,疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,且驾驶人的驾驶能力会随着疲劳程度的增加而下降。本文从疲劳驾驶状态判别、疲劳驾驶致因因素研究、疲劳驾驶安全影响分析及疲劳驾驶干预研究这四个方面对国际最新研究进行总结,介绍目前疲劳驾驶领域的研究现状。     

基于转向盘操作的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶是引发道路交通事故的主要原因之一,研究利用转向盘操作行为特征检测驾驶人疲劳的方法对改善交通安全具有重要意义.研究通过分析基于驾驶模拟器的疲劳状态下的实验数据,提取了描述疲劳状态的不同特征参数,运用方差分析方法量化了不同驾驶状态下特征参数的差异性水平,优化出转向盘转角标准差、转向盘角速度标准差、转向盘转角变异系数、转向盘转角熵和零速百分比5个参数作为疲劳驾驶的有效特征参数组.建立了基于支持向量机的驾驶人疲劳状态检测模型,并采用测试集样本对搭建的模型进一步验证,结果表明该模型对驾驶人疲劳的模型检测准确率为81.33％,灵敏度为85.33％,特异度为77.33％.     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险，即驾驶风险，通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策，明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展，对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发，探究了驾驶风险领域目前的研究现状，并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献，共涵盖8 684位作者及6 018个关键词，基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入，重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比，中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富，而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一，研究不够全面；在研究对象的选取上，有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究，包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训，以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面，国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等，而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用；未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

基于结构方程模型的疲劳驾驶行为影响因素间量化关系研究

导致疲劳驾驶的影响因素众多,量化相互间的关系是疲劳驾驶行为研究的理论基础.通过实车试验采集了32名驾驶人在疲劳状态下的驾驶行为数据,观测变量包括车速、加速度、车道位置、车头时距、血流量脉冲、皮电、闭眼周期等,并对数据进行了预处理以及利用Bootstrap法对样本容量进行扩充来满足结构方程模型对样本的需求.建立结构方程模型分析了疲劳程度、身体状况和驾驶经验之间的关系以及对疲劳驾驶行为的影响.结果表明,疲劳程度对驾驶行为的影响程度最大,达到0.944;其次是驾驶经验,相关系数为0.447,说明在驾驶过程中驾驶人应时刻注意自身的疲劳状况,因其会直接影响驾驶安全.     

货运驾驶人心理与行为调查分析

随着社会经济的发展,公路货运量及公路营运载货汽车拥有量的持续增长,货运交通安全及货运行业安全管理问题面临巨大挑战。与此同时,货运驾驶人在驾驶过程中使用手机、疲劳驾驶等现象突出。本文针对长途货运驾驶人心理特征、驾驶愤怒、职业健康、驾驶行为理论分析、企业安全管理展开了问卷调查及分析,并基于问卷数据分析了货运驾驶人心理特征对驾驶行为的作用机制、企业安全氛围与驾驶人职业健康的相互作用关系。得到货运驾驶人存在的安全问题,并提出企业安全教育改善对策。分析结果可为货物运输企业的安全文化提升提供指导性意见,具有重要的理论与实践意义。     

交警提示

疲劳驾驶冲出高速公路护栏2011年11月9日,一辆装满货物的半挂车,因驾驶人过度疲劳驾驶,导致车辆一直行至二广高速南往北2238KM处与护栏相撞,冲出高速公路。据了解,货车是由广西开往邵阳,车上装满了木板,驾驶人因连续驾驶而过度疲劳导致睡着了,以致车辆一直直行至路肩与护栏相撞,冲出高速公路,所幸的是车上司机及乘客都未受伤。交警提示:湖南高速交警提示,疲劳驾驶容易引发交通事故,特别     

营运车辆驾驶人驾驶适宜性检测与分析

本文从交通事故的最主要因素--驾驶人着手,通过研究驾驶人心理、生理因素对驾驶适宜性的影响,得出驾驶适宜性评价指标,并进行检测设备的初选与检测方法的介绍。通过对苏州市汽车运输公司驾驶人的数据采集与筛选得出能反映驾驶人基本信息的样本,然后对样本进行初步统计分析,以供当地管理者参考。     

疲劳开车,害人害己

<正>我们都知道开车需要驾驶人较高的专注力,才能确保交通顺畅及公共安全,然而"疲劳驾驶"所发生的交通意外却层出不穷。驾驶人在嗜睡程度较高时,专注力还有应变能力都会受到影响,这时候如果发生紧急状况,驾驶人可能无法迅速反应,也往往因此造成事故。下面是近期发生的因疲劳驾驶遭遇车祸的案例,惨烈的现实足以引起驾驶员朋友的警醒。     

基于多源数据的单调道路环境与驾驶疲劳关系模型

为了研究单调道路环境对驾驶疲劳的影响,采用眼动仪、脑电仪等仪器设备在G109格尔木-西藏沿线开展实车驾驶试验,获取19名被试驾驶过程中的生理和驾驶行为等多源数据以及驾驶疲劳主观KSS量表,分析不同时间窗下各特征参数随疲劳程度的变化规律。采用不同海拔对应的植被等级作为单调道路环境的量化指标,将驾驶疲劳程度划分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳3个等级,根据皮尔逊相关性和自变量共线性检验结果,选取脑电（α+θ）/β、平均眨眼持续时间、血氧含量和植被等级为自变量,驾驶人疲劳程度为因变量,建立基于有序多分类Logistic的单调道路环境与驾驶疲劳的关系模型,并分析单调环境下驾驶疲劳生成机理。研究结果表明：在高海拔单调道路环境下,短时驾驶疲劳主要与环境单调程度有关,驾驶时间并不是引起短时驾驶疲劳的主要因素;脑电α/β和心率与驾驶疲劳程度无显著相关性,脑电（α+θ）/β、平均眨眼时间与疲劳程度呈正相关,血氧含量与疲劳程度呈负相关。当植被覆盖率从较稀疏变为稀疏时,驾驶人警觉性较高,疲劳程度增加5.9%;随着植被覆盖率下降至非常稀疏状态,驾驶人会出现克服自身疲劳的情况,疲劳程度增加5.8%;当环境单调性进一步加剧,植被覆盖率降低至严重稀疏状态时,驾驶人疲劳程度明显增加,进入重度疲劳状态。研究成果可为单调道路环境下驾驶疲劳的预防奠定理论基础。     

自动驾驶感知系统的未来之路

<正>随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术逐渐走入大众视野，其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用，自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶，减少驾驶人的驾驶疲劳，提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作，其中，自动驾驶感知系统是非常重要的一环，承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务，其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。     

驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析

基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。     

图话安全

正4月10日晚21时许,广西南宁市绕城高速公路一辆重型货车驾驶人涉嫌疲劳驾驶导致多车相撞,造成严重死伤。交警提示:货车运输劳动强度大,长时间驾车易疲劳,驾驶途中困倦时请选择安全地点及时停车休息,恢复精力后再驾驶。4月14日凌晨5时许,四川南充市南部县204省道一辆中型货车驾驶人涉嫌疲劳驾驶导致失控冲入出殡的人群,造成4人死亡、8人受伤。     

汽车技术事故分析与责任界定（一）

汽车事故可以分为非车辆技术原因造成的交通事故和汽车本身的技术原因造成的损毁事故,两者的后果都给当事人造成了不应有的损害。非车辆技术原因造成的交通事故是驾驶人自身的原因造成。如疲劳驾驶、酒后驾驶、处理不当、违章驾驶、超载运输等。汽车本身的     

基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价方法

为解决网联环境下重型车驾驶人驾驶安全绩效评价在指标多样性、模型可靠性、评价完整性和结果可溯性等方面的问题，提出一种基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价框架，包括驾驶行为指标提取方法、包含零值的超效率数据包络分析方法和基于效率前沿分析的驾驶安全绩效提升方案。基于网联环境下重型车自然驾驶数据特征，提取6个行程级的危险驾驶行为指标作为模型输入项，包括：表征激进驾驶的超速行为、急加速行为和急减速行为；表征分心驾驶和疲劳驾驶的打哈欠行为、使用手机行为和吸烟行为。表征驾驶风险暴露因素的行驶时间和行驶里程作为模型输出项。将每个驾驶人视为独立的决策单元，构建3种驾驶绩效评价模型，分别从激进驾驶、分心和疲劳驾驶以及综合驾驶风险3个维度对驾驶绩效进行评价。进一步利用效率前沿分析准确识别低绩效驾驶人，并量化其达到最佳驾驶绩效所需提升的驾驶行为指标。将该框架应用于南京某重型车车队的34名驾驶人，使用连续3个月的网联数据开展驾驶绩效评价。结果表明：该框架能够准确计算驾驶绩效得分，不同驾驶绩效等级驾驶人之间的驾驶行为特征存在显著差异，超速行为和打哈欠行为是影响驾驶绩效评价结果的关键因素，针对低绩效...     

考虑道路平曲线设计的驾驶疲劳对车道保持能力影响研究

不同的道路平面线形几何设计对于驾驶人车道保持能力的需求是有差异的,驾驶人受疲劳程度影响也会呈现车道保持能力下降的趋势,当前的研究未综合考虑以上2个因素:线形和疲劳程度对驾驶横向表现的交互影响.邀请41位被试者分别开展550 km的实车实验,获取车辆位置信息GPS以匹配道路线形类型,基于问卷调查方法获取驾驶过程疲劳等级.分析不同疲劳程度、不同平面线形类型以及弯道半径条件下的车道偏离标准差参数,构建了多元线性回归模型.数据分析结果表明,相同疲劳程度下驾驶人在圆曲线段驾驶的偏离值要超过直线段以及缓和曲线段;当弯道半径超过5 500 m时,曲线段弯道半径越大,车道偏离差值越高.同时,考虑了线形影响的多元线性回归模型对疲劳程度的预测精度要高于未考虑线形因素的模型,进一步说明在针对驾驶疲劳行为表现开展研究时,有必要对道路设计参数加以考虑以提高疲劳辨识精度.