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

1、隨著我國經(jīng)濟和社會的發(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,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)交通事故的重要因為之一,而且疲勞駕駛往往會導(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,提出有效的檢測疲勞駕駛的技術(shù)和方法,實現(xiàn)駕駛疲勞提前預(yù)警具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文做的研究工作主要有:
　　 對目前的疲勞駕駛檢測方法進行了概述,分析了目前疲勞駕駛檢測方法的技術(shù)

2、關(guān)鍵和問題。在對多種方法進行分析研究的基礎(chǔ)上,提出了把駕駛員的心電信號指標和轉(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)計了有效的試驗方案,采集了20名駕駛員在特定的路段上進行駕駛的試驗數(shù)據(jù)。
　　 研究了醫(yī)學(xué)上對心電信號進行分析的方法。以心率變異性為切入點,在總結(jié)了時域、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)缺點后,對心電信號的心率(HR)、相鄰兩個RR間期差值的均方根(RMSSD)、低頻段功率標化值(LFNU

3、)和低頻功率與高頻功率比值(LF／HF)等四個指標進行了統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)隨著駕駛時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的值會下降,LFNU的值會變大,LF／HF的值會增大,這也反映了駕駛疲勞與心電信號之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,采用主成分分析方法,以RMSSD、LFNU和LF／HF指標為基礎(chǔ)建立了綜合的心電信號評價指標,從而實現(xiàn)了對駕駛疲勞的評價。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,運用轉(zhuǎn)向熵方法對轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角的變化進行了定量分析。
　　 在對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行分析的基礎(chǔ)上,選取駕駛員在清醒時期和疲勞時期的轉(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,然后對試驗數(shù)據(jù)進行了訓(xùn)練和測試。通過對比模型輸出數(shù)據(jù)與試驗的真實數(shù)據(jù),可以得知該模型對駕駛