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  • DSM驾驶员疲劳预警系统是通过什么来检测到的?

    2023-08-02 16:09:15

    驾驶员疲劳预警系统是驾驶员状态监控系统的重要组成部分。驾驶员疲劳预警系统可以监测并提醒驾驶员自身的疲劳状态,减少驾驶员疲劳驾驶的潜在危害。当司机 的精神状态下降或进入浅睡眠时,系统会根据驾驶员 的精神状态指数、震动提醒、电脉冲报警等,以警告驾驶员已经进入疲劳状态,需要休息。

    1、系统构成

    疲劳预警系统一般由信息采集单元组成、电子控制单元和预警显示单元。

    信息获取单元通过传感器获取驾驶员信息和车辆状态信息。驾驶员信息包括驾驶员的面部特征、眼部信号、头部运动性等。车辆状态信息包括方向盘角度和行驶速度、行驶轨迹等。

    电子控制单元,即ECU,接收信息采集单元发送的信号,进行操作分析,判断驾驶员 s疲劳状态。如果分析后发现驾驶员处于一定程度的疲劳状态,就会向预警显示单元发出信号,预警显示单元会根据ECU传来的信息进行语音提示、智能提醒、电脉冲报警等,以警告司机。

    2、检测原理

    驾驶员疲劳检测的原理主要基于驾驶员 自身特点,包括生理指标的检测和生理反应、车辆运行状态的检测方法和多特征信息融合的检测方法等。

    2.1基于生理指标的检测

    疲劳状态下驾驶员的一些生理指标,比如大脑、电、心、电、脉搏、呼吸等,会偏离正常状态,所以可以通过生理传感器检测驾驶员的这些生理指标来判断驾驶员是否处于疲劳状态。

    第一、对脑电图的检测,是人脑技能的宏观反应利用脑电可以客观准确地反映人体的疲劳状态。脑电图被誉为疲劳检测的金标准。当人疲劳时,慢波增加,快波减少利用脑电信号检测驾驶疲劳具有较高的准确性,但操作复杂,不适合车载实时检测。

    第二、心电信号检测。心电指标主要包括心率和心率变异性。其中,心率信号综合反映了人体的疲劳程度和任务与情绪的关系,心率变异性是心脏神经活动紧张与平衡的综合体现。心电图是判断驾驶疲劳的有效特征,准确率高。然而,通过心电信号检测人体疲劳,需要电极与人体接触,这给驾驶员带来不便正常驾驶。

    第三、肌电信号检测。通过对肌电信号的分析,反映人体的疲劳程度。随着疲劳的发展和疲劳的加深,肌电的频率呈下降趋势,而肌电振幅的增加则表明疲劳的加重该方法测试简单,结论明确。

    第四、脉搏信号检测。根据人体精神状态的不同,心脏活动和血液循环会有所不同,而脉搏实际上反映了心脏和血液的循环。因此,利用脉搏波检测驾驶员是可行的疲劳状态。

    第五、呼吸信号的检测。人体疲劳的一个重要表现就是呼吸频率的降低和呼吸的平稳。在正常行驶过程中,驾驶员浓度和呼吸频率都比较高;如果你在开车的时候和别人说话,呼吸波的频率会变高。当驾驶员疲劳驾驶时,注意力的集中程度也会降低,此时呼吸会变得平缓。因此,通过检测驾驶员的疲劳状态来研究疲劳驾驶预警系统已经成为一个重要的方面呼吸状况。

    基于驱动程序的检测方法s生理指标客观性强,准确性高,但与检测仪器有很强的相关性。这些检测方式基本都是接触式检测,会干扰驾驶员的正常操作,影响行车安全。另外,由于不同人的生理信号特征不同,且与心理活动有很大的相关性,所以实际用于驾驶员疲劳检测时有很大的局限性。


    2.2基于生理反应检测

    基于驱动程序的检测方法的生理反应特征一般采用非侵入式的检测方法,利用机器视觉技术来检测驾驶员 面部生理反应特征,如眼睛特征、视线方向、嘴部状态、头部位置等,判断司机 s疲劳状态。

    第一、它是眼睛特征的检测。司机 眼球运动和眨眼信息被认为是反应疲劳的重要特征,而眨眼幅度、频率和平均关闭时间可直接用于检测疲劳。

    目前最有前景的实时疲劳检测方法是PERCLOSE,PERCLOSE是指一定时间内眼睛闭着的时间所占的比例,类似于占空比的概念。通常918博天堂按照p80标准测试,即单位时间内闭眼程度超过80%作为总时间的百分比,它与驾驶疲劳程度具有最准确的相关性。

    为了提高疲劳检测的准确性,可以综合检测平均睁眼程度、采用闭眼时间最长的特征作为疲劳指标,达到了较高的疲劳检测精度。

    检测司机 眼睛特征引起的疲劳不会给驾驶员带来任何干扰因此,它已成为这一领域的一个热点。

    第二、对视线方向的检测。连接眼球中心和眼球表面亮点的线被设置为驱动器 的视线正常情况下,驾驶员直视车辆前方,视线移动较快;疲劳时,司机 视线内的s移动速度会变慢,呈现呆滞现象,视线轴会偏离正常位置。

    通过摄像头获取眼睛图像,对眼球进行建模,以视线是否偏离正常范围作为判断驾驶员是否疲劳的标准。

    第三、嘴部状态的检测。人们在疲劳时经常打哈欠如果检测到的打哈欠频率超过预定阈值,则可以判断驾驶员已经处于疲劳状态基于这一原理,可以完成对驾驶员的疲劳检测。

    第四、头部位置的检测。司机 正常驾驶和疲劳驾驶时的头部位置是不同的。驱动力的变化 头部位置可以用来检测疲劳程度,头部位置传感器可以用来跟踪驾驶员 根据头部位置的变化规律,可以判断驾驶员是否疲劳。

    基于驱动程序的检测方法疲劳的特征直观明显,可以实现非接触式测量但缺点是检测识别算法复杂,疲劳特征难以提取,检测结果受光线和个体生理条件变化影响较大,对技术要求较高。

    2.3基于车辆运行状态检测

    基于车辆行驶状态的疲劳检测方法不是基于驾驶员本身,而是基于驾驶员 s对车的操控性,间接判断驾驶员是否疲劳。这种检测方法主要利用CCD摄像机和车载传感器检测汽车的行驶状态,从而推断出驾驶员 s疲劳状态。

    第一、基于方向盘的检测,包括方向盘转角信号检测和扭矩信号检测s在疲劳时对汽车的控制能力下降,方向盘角度左右摆动的幅度会增大,方向盘操作的频率会降低。

    通过对方向盘转角在时域和频域的分析,可以将方向盘转角的方差或方差作为疲劳驾驶的评价指标。目前,检测司机 通过方向盘转角的变化来感知疲劳是疲劳预警系统研究的一个热点。该方法数据准确,算法简单,信号与驱动程序密切相关疲劳条件,所以结果是高度可靠的。

    此外,当驾驶员疲劳时,方向盘的抓地力会逐渐降低。通过传感器实时检测驾驶员对方向盘施加的力,可以判断驾驶员的疲劳程度。

    转向特性可以间接反映驾驶员疲劳度实时检测,可靠性高、无接触的优点。但由于传感器技术的限制,其精度有待提高。

    第二、车的行驶状态。通过实时检测汽车的行驶速度,可以判断汽车是处于有效控制状态还是失控状态,从而间接判断驾驶员是否疲劳。

    此外,当驾驶员疲劳时,汽车可能会因注意力分散和反应迟钝而偏离车道。本发明基于车辆行驶状态的检测方法具有非接触检测信号提取容易对驾驶员无干扰的优点基于车辆目前的硬件,只需增加少量硬件,就具有很高的实用价值。缺点是由于车辆道路和驾驶员的具体条件,测量的精度不高驾驶习惯经验和条件。

    2.4 基于多特征信息融合的检测

    基于多特征信息融合的检测方法,通过信息融合技术将驾驶员的生理特征结合起来、驾驶行为和车辆运行状态相结合是一种理想的检测方法,大大降低了单一方法造成的误检和漏检率。

    信息融合技术的应用使得疲劳检测技术得到了进一步的发展和完善,可以做到客观、实时、快捷、准确判断驾驶员疲劳也是疲劳检测技术的发展趋势疲劳状态,避免疲劳驾驶造成的交通事故。


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