基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究

疲劳驾驶判别是危险驾驶行为研究的主要内容之一,基于驾驶行为的疲劳驾驶判别更加直接.文中选取疲劳状态下的驾驶行为指标作为研究对象,结合不同道路线形分析疲劳对于驾驶行为的影响,获得能在相应的道路条件下显著反映疲劳驾驶的驾驶行为指标.使用ROC曲线方法分别确定不同道路线形下各个驾驶行为指标判别疲劳驾驶的阈值.根据各个驾驶行为指标及阈值,建立疲劳驾驶综合判别模型,并通过对比分析说明基于驾驶行为指标进行疲劳驾驶判别考虑不同道路线形的必要性.研究结果表明,疲劳状态对驾驶行为的影响在不同道路线形上表现不同,基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法可应用于基于驾驶行为的疲劳检测,不同道路线形下平均识别率达75％,平均误判率为16.5％.     

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.      

基于小波熵的驾驶疲劳脑电信号特征提取EI北大核心CSCD

为寻找衡量驾驶疲劳的可靠的生理指标,通过实验采集了模拟驾驶前、模拟驾驶疲劳后和休息后的脑电信号,并对其进行预处理和特征提取。应用小波变换对脑电信号进行降噪;并求得降噪后的脑电信号H和R小波熵比值。结果表明,驾驶疲劳后脑电信号H和R值有增大的趋势;再经充分休息后,脑电信号的H和R值有下降趋势,两者均具有显著性差异(P<0.05),说明小波熵值是驾驶疲劳脑电特征提取的有效方法。     

基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析

为研究脑机接口（BCI）在交通运输中的应用，减少因疲劳驾驶导致的交通安全事故，提出基于前额脑电（EEG）信号多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测方法。首先，设计驾驶仿真模拟试验，利用脑电帽采集26名被试清醒驾驶和疲劳驾驶的前额EEG信号，试验过程中，使用主观检测方法每隔20 min对被试进行问询；其次，应用MATLAB对采集到的EEG数据进行预处理，基于2种驾驶状态形成被试初始样本数据集；进而，在该数据集基础上，利用多尺度熵的概念，提取EEG信号小波对数能量熵（WLE）特征，同时提取经典模糊熵（FE）特征进行比较分析；然后，运用极限学习机（ELM）对提取的特征数据集进行快速有效的精准分类，并使用留一交叉验证法进行验证评估；最后，对比经典FE分类表现，并结合多种性能指标对驾驶疲劳检测结果进行综合比较。研究结果表明：在本文试验条件下，基于多尺度WLE（MWLE）的前额EEG疲劳识别率显著高于基于多尺度FE（MFE）的识别率，其理论平均正确率达91.8%；基于多尺度熵的EEG信号特征提取方法能有效提高驾驶疲劳识别效果和算法效率；多种性能指标表明前额EEG的WLE可以作为衡量驾驶疲劳的有效生理指标；结果验证了采用基于ELM对MWLE的前额EEG信号进行驾驶疲劳检测方法的有效性和实用性，有助于促进可穿戴BCI在疲劳驾驶预警中的应用。     

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％.     

动力模块车组的驾驶真实感研究

为了使驾驶人在驾驶大型动力模块车组时获得力反馈真实感,提出基于伺服电机扭矩控制的转向盘力觉真实感系统.基于普通车辆的转向系特性,建立转弯时单个转向轮的转向力修正模型,据此利用动力模块车组同一轴线上2个悬挂转角与转向盘转角的数学关系,建立动力模块车组转向盘转向力模型,在此基础上构建伺服电机驱动的转向盘转向力模拟试验平台和虚拟车辆行驶环境.结果表明:数字转向盘的转向力矩曲线与普通车辆转向力矩特性相近,符合中国标准的规定,验证了所提方法的有效性.     

道路景观设计对驾驶行为的影响研究

道路景观对交通安全有重要影响.为解决当前道路景观设计工作过程中存在的设计方案表现形式落后、动态体验失真、无法定量评价等问题,将驾驶模拟实验与口头问答相结合,设计驾驶行为与道路景观因素水平相关性模拟驾驶实验.驾驶行为数据的方差分析结果表明,道路景观的色彩、株距、高度、冠幅、路边距因素的不同水平会影响驾驶员对道路景观的感受及其驾驶行为.通过主成分分析将速度、前向加速度、横向位置、横向加速度及转向盘操作量等参数的标准差综合成驾驶稳定性评价指标,定量比较了各因素的不同水平对驾驶人驾驶稳定性的影响程度.结果表明,当道路中央隔离带及路侧植株过高或色彩过多过艳时,驾驶人的驾驶稳定性最差,据此提取出了景观设计方案确定过程中应多加关注的问题.     

Hilbert-Huang变换结合近似熵在疲劳驾驶时脑电分析中的应用

研究疲劳驾驶状态下驾驶员脑电信号的特征。结合Hilbert-Huang Transform(HHT)方法和近似熵方法,提出了一种新的脑电信号处理方法:HHT近似熵方法,首先用HHT方法把脑电信号分解为多个内在的模式分量,然后求取各个模式分量的近似熵值,探讨疲劳驾驶时脑电信号的非线性特征。在汽车模拟驾驶仪上进行疲劳驾驶,同时用脑电测量仪器测量驾驶员脑电,用HHT近似熵方法对正常静坐、正常驾驶、疲劳静坐、疲劳驾驶4种脑电信号进行具体的分析处理,结果表明d_2、d_4近似熵比值可以区分4种脑电信号,可以作为疲劳驾驶时的脑电特征。为疲劳驾驶的预警系统研究提供了理论上的一些依据和参考。     

从驾驶员的心理角度分析道路线形对交通安全的影响

从驾驶员的心理角度出发,研究了道路线形设计对驾驶员驾驶行为的影响,并从道路的线形(直线、曲线、线形组合)、视距及道路景观的协调性方面阐述了公路线形设计因素对交通安全的影响,分析了不合理的道路线形设计造成交通事故的过程,并对道路设计中易忽视的细节作出了总结.     

个体差异对转向指标疲劳辨识能力的影响分析

驾驶人个体差异是影响疲劳驾驶辨识准确性的重要因素。为了探究个体差异与基于转向行为的疲劳辨识效果之间的关系，量化个体差异对转向特征指标疲劳辨识能力的影响程度，通过自然驾驶试验，采集被试在清醒状态和疲劳状态下的真实驾驶行为数据，结合观察员问询打分和被试面部视频得到疲劳水平信息。设置双层滑动时间窗对每位驾驶人的自然驾驶行为数据进行处理，挖掘出9个疲劳驾驶转向特征指标。对每位驾驶人清醒和疲劳状态下的指标样本进行Wilcoxon检验，用Wilcoxon检验的|Z|值表示指标对驾驶疲劳的分类性能。以清醒和疲劳状态下指标有显著差异的被试数目最多为优化目标，得到指标最优的双层时间窗设定值。将|Z|值最大的被试逐个与其他被试两两组合，对清醒和疲劳状态下混合两被试指标样本数据进行Wilcoxon检验，得到被试组合指标的|Z|值。计算两被试的综合个体差异值，基于线性模型拟合两被试组合Wilcoxon检验的|Z|值和个体差异值，以拟合直线的斜率绝对值|k|量化个体差异对指标疲劳辨识能力的影响。研究得到基于自然驾驶行为数据的9个疲劳驾驶转向特征指标的最优时间窗，发现指标对疲劳驾驶的分类性能存在个体差异，并且指标的疲劳辨识能力会随个体差异增加而降低，进而影响基于转向行为指标疲劳辨识的准确性，其中方向盘转角下四分位标准差（X_q1std）的斜率绝对值最大（1.17），方向盘转角标准差（X_jstd）的斜率绝对值最小（0.44），疲劳辨识能力受个体差异影响最大和最小的指标分别是X_q1std和X_jstd。研究结果可为利用自然驾驶行为数据的疲劳驾驶特征提取及考虑个体差异的疲劳驾驶建模提供参考。     

Fault detection of vehicle suspension system using wavelet analysis

This paper presents a method based on continuous wavelet transform to detect the faults of vehicle suspension systems. The Morlet wavelet functions are employed to approach the natural frequencies of the system and the frequency components of the signal with relative maximum energy. To evaluate our method, we use a full vehicle dynamic model which has been simulated in ADAMS/CAR and validated by laboratory test results. The suspension faults have been considered due to the damage of shock absorbers (dampers) and upper damper bushings (UDBs) and assumed as the decrease in damping force and loose joints, respectively. In this paper, the incapability of the spectral analysis by using fast Fourier transform in analysis of the signals is revealed through applying the inputs that include transient characteristics and then wavelet transform employed to achieve more proper results. A swept frequency is applied as an input to the wheels that simulates the road irregularities. After detection of faulty sections of the system using signal energy distribution, the defects of damper and UDBs are distinguished from each other through observing the changes of natural frequencies and corresponding energy amplitudes.     

环境激励下基于小波能量互熵的结构损伤诊断方法

环境激励下的结构响应是一个随机过程，结构发生破损时其响应将随之变化，可将描述随机过程特性的参数作为评判结构状况的指标。熵是测量随机过程不确定性的一个比较方便的方法，能够用于高斯及非高斯分布的情况。在小波分解的基础上建立了小波能量互熵的概念，提出了一种环境激励下用小波能量互熵诊断结构损伤的方法。用ANSYS建一个桥的模型，以此为对象进行研究，获取加速度响应信号。用小波进行分解，得出了不同损伤状态下模型的小波能量熵，分析结果验证了该方法的有效性。     

Haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性，指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分，并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化，仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。     

车辆工程中小波分析的应用综述

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科，由于它多分辨分析的特点，使得其在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力，成为处理非平稳信号的有力工具，在车辆工程领域受到越来越广泛的应用。简要介绍了小波分析的特点及其在车辆工程的典型应用。     

行驶车辆振动信号的小波分析

本文介绍了小波分析的理论方法，并上小波分析方法应用到了行驶车辆振动的分析中，即：通过二进离散小波变换，把实际振动信号进行多层小波分解，使异常信号和非平稳高频信号得到良好的时间定位和图形显示，并把信号的路面激励与本体振动分离开来。     

基于缸盖振动信号分析的柴油机失火故障检测

用小波软阈值降噪的方法提高了柴油机缸盖振动信号的信噪比。对降噪后的振动信号进行了功率谱分 析,通过比较单缸断油前后功率谱的变化,找到了缸盖燃烧冲击振动的频段。以频段内振动信号的能量与总能量 的比值为诊断参数,识别了柴油机的失火故障。用实测数据证明了该方法的有效性。     

隧道监控量测数据的小波去噪技术探讨

隧道监控量测过程中的数据含有误差和施工扰动,位移曲线出现异常点,不利于位移趋势的判别。运用小波变换和去噪技术,将吉怀高速的关冲隧道的拱顶下沉观测值作为样本,运用Daubech ies小波和Heursure软阈值进行消噪,结果表明可以有效的消除大部分施工扰动造成的异常,并可根据异常点和位移趋势了解噪声的产生原因。     

小波包和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机的故障特点,提出了一种基于小波包和支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法。利用信号能量在小波包空间的分布特性,采用基于能量的自适应去噪方法,提取反映故障的特征向量,并基于SVM理论构建了针对发动机的多故障分类器。试验结果表明,该方法具有故障分类与识别能力。     

基于小波变换的高速磁悬浮列车牵引供电系统谐波分析

半控双三相12脉冲整流器是一种谐波源，所产生的高频谐波对磁悬浮列车的安全稳定运行有很大的危害。将小波变换用于磁悬浮列车牵引供电系统的谐波分析，可将信号中的高频成分逐步分离，减少高频谐波成分对电力系统的污染，对实现磁悬浮列车牵引供电系统谐波信号的高分辨率检测具有很好的应用价值。     

小波分析在边坡深部水平位移监测数据降噪中的应用

边坡深部位移监测曲线中的波动现象既反映了自然活动和人工活动使边坡内部位移产生的突变;也反映了噪声对其造成的影响。为了提高边坡稳定性评价的准确性,有必要监测信号进行降噪处理。小波分析作为一种新兴的数学工具,具有多分辨分析的特性,在信号的噪声消除方面,已有了广泛应用。将小波分析应用在边坡水平位移监测曲线的降噪中,选用小波阈值法对西攀高速公路k132高边坡和318国道k2791高边坡监测数据进行降噪,结果证实,小波分析方法能有效处理边坡深部位移监测数据。