基于心電信號(hào)和轉(zhuǎn)向參數(shù)的駕駛員疲勞檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展,在國家公路網(wǎng)越來越密集,汽車保有量持續(xù)增加的同時(shí),交通事故的發(fā)生頻率也在不斷提高。通過分析交通事故的成因可以發(fā)現(xiàn),疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的重要因?yàn)橹?而且疲勞駕駛往往會(huì)導(dǎo)致重大交通事故。因此,為了降低疲勞駕駛引發(fā)的交通事故,提出有效的檢測(cè)疲勞駕駛的技術(shù)和方法,實(shí)現(xiàn)駕駛疲勞提前預(yù)警具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文做的研究工作主要有:
　　 對(duì)目前的疲勞駕駛檢測(cè)方法進(jìn)行了概述,分析了目前疲勞駕駛檢測(cè)方法的技術(shù)

2、關(guān)鍵和問題。在對(duì)多種方法進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上,提出了把駕駛員的心電信號(hào)指標(biāo)和轉(zhuǎn)向行為特征結(jié)合起來判斷駕駛員是否疲勞的方法。設(shè)計(jì)了有效的試驗(yàn)方案,采集了20名駕駛員在特定的路段上進(jìn)行駕駛的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。
　　 研究了醫(yī)學(xué)上對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行分析的方法。以心率變異性為切入點(diǎn),在總結(jié)了時(shí)域、頻域及非線性分析方法的基本原理,比較了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)后,對(duì)心電信號(hào)的心率(HR)、相鄰兩個(gè)RR間期差值的均方根(RMSSD)、低頻段功率標(biāo)化值(LFNU

3、)和低頻功率與高頻功率比值(LF／HF)等四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)隨著駕駛時(shí)間的延長和駕駛員的精神狀態(tài)的下降,駕駛員的心率變異性發(fā)生了變化:RMSSD的值會(huì)下降,LFNU的值會(huì)變大,LF／HF的值會(huì)增大,這也反映了駕駛疲勞與心電信號(hào)之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,采用主成分分析方法,以RMSSD、LFNU和LF／HF指標(biāo)為基礎(chǔ)建立了綜合的心電信號(hào)評(píng)價(jià)指標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)駕駛疲勞的評(píng)價(jià)。在判斷出駕駛員的疲勞狀態(tài)后,分析了駕駛員在不同狀態(tài),不同道

4、路線形下的轉(zhuǎn)向特征,運(yùn)用轉(zhuǎn)向熵方法對(duì)轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角的變化進(jìn)行了定量分析。
　　 在對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,選取駕駛員在清醒時(shí)期和疲勞時(shí)期的轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員疲勞檢測(cè)模型。討論了數(shù)據(jù)的預(yù)處理和離散化,BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層神經(jīng)元的確定,隱含層層數(shù)和神經(jīng)元的選擇,訓(xùn)練函數(shù)的確定等,然后對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試。通過對(duì)比模型輸出數(shù)據(jù)與試驗(yàn)的真實(shí)數(shù)據(jù),可以得知該模型對(duì)駕駛