基于駕駛員腦電信號警覺度檢測的車輛速度控制研究.pdf

1、隨著疲勞駕駛引發(fā)的交通事故越來越多，以駕駛員為中心的汽車安全問題已經(jīng)成為影響我國乃至世界道路交通安全的重要問題。開展以駕駛員為中心的汽車主動安全技術已經(jīng)成為汽車行業(yè)一個研究熱點，駕駛員警覺度檢測設備將會逐漸成為高級駕駛輔助系統(tǒng)的一部分。故論文展開了對以駕駛員為中心的汽車主動安全技術的研究，提出了一種基于駕駛員腦電信號警覺度檢測的車輛速度控制方法。學位論文的主要內(nèi)容和研究工作如下:
　　首先，完成無線可穿戴腦電信號采集器的制作。分析

2、駕駛員腦電信號與疲勞之間的關系，包括腦電信號節(jié)律、不同腦區(qū)、不同腦電特征與疲勞之間的關系。在此基礎上選擇合適的腦區(qū)，傳感器和信號處理設備，完成無線可穿戴腦電信號采集器的制作。然后設計實驗完成對駕駛員處于清醒和疲勞狀態(tài)下的腦電信號的采集。
　　其次，分析腦電信號的干擾類型，采用小波濾波、去噪算法對腦電信號進行去噪預處理。提取腦電信號功率譜密度作為腦電特征用于腦電信號的分類。分析不同數(shù)據(jù)長度對于腦電特征的影響。
　　而后，提出基

3、于低秩矩陣分解技術的字典學習方法，將原始字典與訓練數(shù)據(jù)集中的元素依次組成新的字典，進行低秩矩陣分解，然后提取出原始字典對應的低秩矩陣作為新的字典，迭代完成之后得到能夠表示該類腦電信號的字典。提高了字典對元素的表示能力，減少了對訓練數(shù)據(jù)的敏感性。然后再使用低秩矩陣分解技術進行警覺度的分類。
　　最后，提出基于警覺度的車輛速度控制策略，用于決定什么時候、怎樣對車輛進行速度控制（減速、剎車等）。提出基于車輛最小安全距離模型的車輛安全減速