基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定

为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计方法分析生理参数在整个实验过程中的动态变化规律。结果表明,相对于单一驾驶任务,双任务工况下驾驶员感受的主观压力随着任务难度的增加而上升;心率变异性功率谱密度、皮电水平和呼吸频率等生理指标与驾驶员的认知状态具有较强的关联性,因而可以有效区分不同认知负荷的两种状态。     

驾乘舱非均匀热环境中人体热生理响应与主观热感觉相关性分析

明确乘员生理热响应与热感觉相关性是实现舱内热环境智能化控制的迫切需求.为探究人体热感觉与其生理热调节的关系,搭建了非均匀热流耦合的乘员舱气候试验平台,进行主观热感觉评分,通过热感觉和热舒适试验建立双标尺的人体热感觉评价体系,接着,通过受试者穿戴传感器,测得脉率、血氧饱和度、血压和皮肤温度等生理热响应.对试验数据进行处理...     

高速公路隧道群内隧道纵向间距对驾驶人生理负荷的影响规律研究

为研究隧道群内隧道间纵向间距对行车安全的影响，采用驾驶人实车试验方案，借助眼动仪和MP150生理仪采集了10名驾驶人的瞳孔面积以及心电信号数据，并采用模糊综合评价法表征不同隧道间纵向间距下隧道群中各相邻区段的生理负荷。结果表明：驾驶人的瞳孔面积变化率、窦性心搏间标准差(SDNN)在隧道群中各区段均具有显著性差异。驾驶人在第二隧道入口段瞳孔面积变化率最大，第一隧道中间段SDNN最大；在隧道群的第二隧道入口段和第一隧道出口段的生理负荷最大，其次是纵向间距段；第一隧道中间段的综合负荷较低。隧道群纵向间距在0～110 m驾驶人的综合生理负荷增加并达到最大，隧道群纵向间距在110～200 m,驾驶人的综合生理负荷降低，在150 m后变化趋近平缓。建议对于纵向间距小于150 m的隧道群，在隧道之间设置遮光棚，以减小驾驶人明暗适应带来的综合生理负荷。     

驾驶员身心疲劳潜在危险因素

疲劳是指驾驶员在操作过程中.由于连续工作不断消耗能量产生的机体内生理、心理变化,从而引起工作能力下降的一种现象.疲劳按其产生的性质,可分为生理疲劳和心理疲劳两种.生理疲劳是由于人体连续不断地活动,吏肌肉产生超负荷能力而引起的:心理疲劳是个体心理系统发生一定变化,从而引起工作能力下降的现象.引起心理疲劳的因素很多,如情绪动机水平等,单调、乏味的工作也特别容易引起心理疲劳.……     

迎接生物识别时代

高科技手段使鉴别人的身份越来越容易 所谓生物特征识别,是指通过计算机将人体所固有的生理特征或行为特征收集并进行处理,来进行个人身份鉴定的技术.生理特征与生俱来,多为先天性的;行为特征则是习惯使然,多为后天形成.科学家将生理和行为特征统称为生物特征,常见的生物特征包括指纹、掌纹、虹膜、脸像、声音、笔迹等.     

基于随机森林的疲劳驾驶检测识别模型的优化研究

与传统基于驾驶员行为的疲劳检测手段相比,基于驾驶员生理指标的驾驶疲劳检测是一种更加客观准确的检测方法,但由于生理信息复杂度高,传统生理指标疲劳检测模型效果不佳且实时性差。随机森林是一种收敛速度快,可处理复杂特征向量样本,高效精准的分类算法。文章在驾驶员生理指标检测基础上,提出一种应用随机森林模型进行疲劳驾驶检测识别的方法,并通过粒子群优化算法和设置阈值修剪错误决策树方式对随机森林模型进行优化,以提高精度和效率。仿真实验结果表明,优化后检测精准确度高达98%,运行效率提高50%。     

生理负荷在公路线形设计评价中的应用研究

系统的提出了生理负荷在公路线形设计评价中的理论和操作的具体方法,利用计算机仿真技术将道路交通环境进行可视化,然后让驾驶员使用驾驶模拟器在虚拟交通环境中驾驶,通过眼动仪和生理测试仪实时采集驾驶员的注视点、注视持续时间、瞳孔面积、脉搏、皮电、体温、轨迹、速度等生理数据,同时采集车辆的速度和行车轨迹等数据,通过模糊综合评价找出人、车、路不协调的突变点,认为是事故易发路段,分析其原因并且在设计中加以改进,通过设置循环和判定可以有效提高道路的行车安全性。     

人体信息技术在道路交通环境与安全性评价中的应用

通过驾驶员的脉搏数和血压的变动规律,研究道路线形构造对其形成的心理上和生理上的负担程度.以单曲线部行车视距为研究对象,用实验和数理统计的方法建立驾驶员心理生理上负担程度的评价指标,评价现有公路的行车安全性和舒适性,并提出改进方案.     

光源及照明器的选择心理研究

照明作为附着于建筑内部空间的客观实体，对人的生理感受及心理效应不容忽视。电器照明性能及质量的评估是通过人的视觉感知，对居住者产生的生理感受、心理效应来衡量的。因此，照明设计必须从使用者的生理和心理需要出发，对光源和照明器做到合理选用，科学布置。     

驾驶疲劳的产生原因与防范措施

<正>疲劳是指由于持续地进行体力或脑力劳动而造成的生理机能和心理机能的失调。驾驶疲劳是指驾驶员在驾车过程中,由于种种原因造成生理机能和心理机能失调而导致驾驶机能失调的总称。驾驶疲劳是安全行车的大敌,这是因为,在疲劳状态下操纵车辆,人     

高速公路驾驶疲劳影响因素分析

研究和总结驾驶疲劳的产生机理,从人、车、路和环境的角度出发分析驾驶疲劳的影响因素,并分析了高速公路更容易产生驾驶疲劳的原因。建立模拟驾驶台,设计试验,用生理反馈仪记录驾驶员的相关生理参数,选取脑电波中的θ波进行研究,验证了温度、路况、声音等驾驶疲劳影响因素。     

考虑生理特性的驾驶行为险态辨识研究

生理指标是驾驶过程中驾驶人状态最直观的体现,探讨生理指标与驾驶行为险态之间的关联关系对实现危险驾驶行为的辨识具有重要现实意义.以驾驶人生物反馈系统采集的3项生理特性指标为特征向量,采用皮尔逊(Pearson)相关系数法对不同生理指标与险态等级之间的关系进行深入分析,并在此基础上采用K-均值聚类方法构建驾驶行为险态辨识模型.通过对30组模拟驾驶实验数据的分析,最终得出驾驶人的血流量脉冲值(BVP)和皮肤表面电位(SC)与驾驶行为险态等级间存在显著正相关性(p<0.05),呼吸率(RESP)与驾驶行为险态间存在一定相关性,但是规律性不强.采用BVP和SC作为特征向量构建模型对驾驶行为险态辨识精度最高达到96%,对可忽略、可容忍和不可容忍3种状态的识别准确率分别达到97.33%,98.16%和88.16%.      

典型行人事故场景搭建及驾驶人应激反应试验研究

为研究驾驶人在应激状态下的生理变化和心理负荷特性,选取心率增长率和低频段心率变异性频率值(心率变异性LF值)作为驾驶人应激生理变化的评价指标,根据中国交通事故深入研究(CIDAS)数据库中的中国典型交通事故情况,筛选出典型行人事故场景,在驾驶模拟器上实现动态仿真.结果表明,在车速和应激反应距离条件变化时,驾驶人的心率增...     

基于坐垫体压分布的驾驶员生理状态识别方法

提出一种基于坐垫体压分布识别长途驾驶过程中驾驶员生理状态的方法.开展长途驾驶模拟试验,采集9名被试者在驾驶过程中的坐垫体压分布数据,提取82维分类特征,再采用序列浮动前向选择算法从中选出55维最优特征子空间.试验结果表明,该方法能准确识别驾驶员生理状态,贝叶斯分类正确率可达93.37％.     

长隧道入口对驾驶人心理及车速的影响

为减少高速公路长隧道入口交通事故,提高道路交通安全水平,通过实际道路试验,研究了驾驶人在长隧道入口段的心理和生理变化规律.试验采用多导生理记录仪实时记录行车过程中驾驶人心率、微波速度传感器测量记录车速变化,运用BP神经网络建立驾驶人在隧道入口段心率和速度变化的模型.结果表明长隧道入口环境中行车时驾驶人心率增加,心理紧张...     

公路隧道照明中的环境体验设计

隧道照明设计除了应满足照明需求外,还需要考虑照明环境对驾驶员的心理调节及生理刺激需求。本文探讨了隧道照明的环境体验设计流程与方法,并介绍了针对驾驶员心理和生理调节的环境体验设计理念,提出了结合气候条件的隧道照明色温变化设计方案应用于隧道入口段和过渡段,以及适用于长隧道中间段的人工仿蓝天照明灯具方案。     

水上交通事故中人为因素研究综述

75%~96%水上交通事故是由人为因素引起,探寻船员在工作环境下的生理和心理状态与水上交通事故之间存在内在的联系,对降低船员失误率、保障航行安全具有重要意义.通过阐述水上交通事故人为因素研究内容,介绍水上交通人为因素研究手段(如脑电图EEG、近红外反射光谱NIRS技术等),对生理信号检测与人为因素的相关研究进行综述,阐述船员的工作负荷、注意力、情绪、压力、疲劳与神经生理特征数据变化的关联.讨论了人为因素研究趋势,利用新型测量技术研究船舶驾驶员行为特征、预警船舶航行人为差错、优化船员培训体系、改进值班制度,为减少海事领域人为失误、保障船舶航行安全提供帮助.      

考虑初始情绪的个性化驾驶负荷状态评价

利用驾驶人生理数据对驾驶人的负荷状态进行评价已成为交通心理学的研究热点,该方法通常需要采集驾驶人在静息状态的生理信号特征作为其负荷基准,因此负荷基准的提取将影响驾驶人状态评价结果的准确性.基于此,研究搭建驾驶模拟试验平台,招募15名志愿者开展驾驶模拟试验,设计不同任务诱导其产生3种程度的精神负荷,采集志愿者在不同负荷状...     

整车人机工程设计本地化方面的研究

整车人机工程设计是一门多学科交叉学科,其重点是"以人为本",且人机工程本身包含了一定的主观因素,如行为习惯、生理及心理需求等,所以整车人机工程设计时,通过人-机-环境的综合分析,研究操作性、舒适性等为主的人机要素,最大限度地满足人的生理及心理需求.而在汽车行业本地化研发的大趋势下,人机工程设计的本地化应基于本地人群,了...     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。