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1、汽车驾驶员驾驶疲劳监测技术研究进展毛 吉 吉 初秀民 副教授 严新平 教授 吴超仲 副教授( 武汉理工大学智能运输系统研究中心)学科分类与代码:62015040基金项目:湖北省自然科学基金资助( 2003ABA040)。=摘 要 当今驾驶疲劳已成为引发交通事故的主要原因, 但由于其形成原因复杂, 监测技术和手段都还不成熟。驾驶疲劳客观监测技术是目前研究的热点, 主要包括对驾驶员脑电图、 心电图、 眼睑眨动、 头部运动轨迹、方向盘的运动、 车辆行驶方向等的监测技术。由于上述监测技术都存在一定的局限性, 因此, 笔者认为, 今后的研究应该从以下 4个方面着手进行: 研制非接触性高灵敏度传感器; 寻
2、求新的监测指标和方法; 将多传感器信息融合技术应用于监测技术中; 研制高性价比的监测装置。=关键词 道路安全; 驾驶疲劳; 信息融合Advances of Fatigue Detecting Technology for DriversMAO Zhe CHU Xiu -min, Assoc. Prof. YAN Xin -ping, Prof. WU Chao -zhong, Assoc. Prof. ( Center of Intelligent Transportation System, Wuhan University of Technology)Classification and
3、code of disciplines: 620. 5040Abstract: Driving fatigue is one of the main causes of traffic accidents, and it. s very difficult to be detected. Recently, mostof the researchers are concentrating on objective detecting method, including EEG, EKG, PERCLOS, etc. But there are limita -tions about the a
4、bove -mentioned detecting methods. Authors consider following aspects should be emphasized in future study: Non -touched sensitive sensors should be developed. New detection indexes should be searched. To merge mult- i sensorsinformation into monitoring technology. To develop high performance but lo
5、w price detecting device.Key words: Road safety Driving fatigue Information fusion1 引 言近年来, 我国道路交通运输事业发展迅速, 成效非凡, 汽车保有量已超过2000万辆, 但恶性道路交通事故也呈同步上升趋势。以2002年统计数据为例, 在各类事故死亡人数中, 交通事故死亡人数所占比例为78. 5% , 已成为各种事故中的/ 第一杀手0。其中, 驾驶员疲劳造成交通事故的占总数的20% 左右, 占特大交通事故的40% 以上。同样, 在国外, 据美国国家公路交通安全管理局保守估计: 每年因为驾驶员疲劳而导致的车祸
6、大约有10 万起, 其中由于疲劳和疾病导致死亡的约占交通碰撞致死事故的3. 1% ; 法国国家警察总署事故报告表明, 因为驾驶疲劳导致的意外占人身伤害事故的14. 9% , 死亡事故的20. 6% ; 日本的事故统计揭示, 因疲劳产生的事故约占1. 0% 1. 5% 。 由此可见, 驾驶员疲劳已和酒后驾驶一样, 成为交通事故的主要隐患, 所不同的是, 酒后驾驶很容易被检测出来, 而驾驶疲劳则具有相当的隐蔽性。因此, 运用车载多传感器实时获取并监视驾驶行为信息与驾驶员生理信息, 利用这些信息判断车辆行驶的安全性, 并采用相应报警和防护措施, 以减少由于驾驶疲劳而导致的道路交通事故已经成为国内外专
7、家和学者研究的热点, 也是智能运输系统( ITS) 研究的一个重要领域1 3。2 驾驶疲劳的表现驾驶疲劳是指在一段时间的驾车之后所产生的反应水平下降, 其 主要表现 为以下 10类: 哈欠 连天, 脸 发木; 头越来越沉, 不自觉的频频点头( 打瞌睡) , 很难保持抬头的姿态; 肌肉放松, 眼睑下垂, 甚至闭眼; 视线模糊, 眼睛发红、 发干; 视野变窄, 总是漏看错看信息; 反应迟钝, 判断迟缓; 注意力无法集中, 思维能力下降; 动作僵硬, 节奏缓慢; 失去方向感, 驾车左右摇摆在公路上; l u 随意变换第 1 5卷 第 3 期 2 0 0 5 年 3 月 中国安全科学学报 ChinaS
8、afetyScienceJournalVol . 15No . 3 Mar . 2 0 0 5车速, 行驶速率不定。当驾驶员在驾驶过程中出现上述疲劳征兆时, 就容易发生碰撞、 冲出路面等交通事故。3 驾驶疲劳监测技术的研究现状驾驶疲劳的监测技术一般可分为主观监测技术和客观监测技术。3. 1 主观监测技术主观监测分自我评定与他人评定, 主要通过主观调查表、 驾驶员自我记录表、 睡眠习惯调查表、 斯坦福睡眠尺度表和皮尔逊疲劳量表等评定。目前, 大多数国家的交通管理部门都是通过检查驾驶员的行车记录来判断驾驶员是否疲劳违章。例如, 欧共体国家交通管理部门要求每台客车都装备一台行车记录仪, 记录仪将客车
9、行车时间、 瞬时速度等数据标记在一张磁盘上, 供交警部门查验4; 在美国, 监督检查驾驶员疲劳状况是通过记录有驾驶员行驶时间的驾驶日记, 驾驶日记上除司机签名外, 还需要有行车路线上主管交通安全的管理部门的有关人员签字证明, 以防止伪造作假 5; 我国也采用了类似的汽车行驶记录仪记录司机连续行车和累计行车时间, 以便交通管理部门监督检查。上述主观监测技术对于驾驶疲劳的评判实际上是通过时间标准来界定的, 即对驾驶员每次连续驾驶时间的界定。但由于在限定这种时间标准的时候, 无法考虑到不同驾驶员个体在体质、 精神状态、 生活饮食状况、 是否患病等多方面的差异性, 所以主观监测技术的监测结果往往不能令
10、人满意。3. 2 客观监测技术驾驶疲劳的反映可分为生理的和心理的两个方面:生理反映有神经系统的功能、 血液和眼睛的变化等, 研究人员往往用脑电、 心电、 眼睑眨动、 眼球运动、 头部的位移加以鉴别;心理反映有反应时延长、 注意分散、 动作不协调等。从现有的研究结果看, 疲劳驾驶与清醒驾驶相比, 较有特异性的指标是: 方向盘的微调, 头部前倾, 眼睑的眨动, 甚至闭合6。客观监测就是对驾驶员行驶时的这些生理和心理上的特异性指标的监测。利用客观监测技术可针对不同的驾驶员进行评价, 其监测结果比较准确。驾驶疲劳监测技术的研究主要集中在客观监测技术方面, 国内外已开展的研究工作有如下方面:(1) 监测
11、脑电图(EEG, electroencephalography) 。脑电图一直被誉为监测疲劳的/ 金标准0。澳大利亚的 Saroj KL Lal 和Ashley Craig 对35名非专业驾驶员进行试验, 以他们在清醒状态下的平均 EEG 活动为基准, 分析得出了他们在清醒、 接近疲劳、 疲劳、 极度疲劳( 打瞌睡) 和从疲劳中警醒这5 个不同阶段脑电图的变化特点 7; 我国浙江大学的王炳浩等用KT98- 2000A 动态脑电仪描记了健康的驾驶员驾车行驶时的动态脑电波, 并同静止条件下, 睁眼、 坐在椅子上得到的清醒状态和瞌睡状态的脑电波进行对比, 得到了判断驾驶员是否处于疲劳状态的依据 8。
12、(2) 监测心电图( EKG, electrocardiogram) 。心电图指标包括心率指标和心率变异性指标, 是判断驾驶疲劳的一项重要的生理指标。上海交通大学的杨渝书等采集16名被测试者在实验室模拟驾驶操作90分钟的心电信号, 并对实验开始和结束时的15分钟时段心电信号的 7 项时频域指标进行分析, 发现有4 项心电时频域指标与疲劳程度明显相关 9。(3) 监测肌电图( EMG, electromyography)。从生理角度看, 疲劳可分为体力疲劳和脑力疲劳。脑力疲劳的测量可用诱发电位的方法, 在肌肉表面固定好表面电极, 肌电信号经表面电极传至肌电图记录仪。可以看出, 肌电图的频率随着疲
13、劳的产生和疲劳程度的加深呈现下降趋势, 而肌电图的幅值增大则表明疲劳程度增大 10。(4) 监视眼睑眨动。目前大部分研究驾驶疲劳的机构都采用 PERCLOS( Percent Eyelid Closure, 眼睛闭合时间占特定时间的百分率) 作为生理疲劳程度的测量指标。人在疲劳瞌睡时, 眼睑的眨动一般较频繁, 眼睛闭合时间也较长。一般情况下人们眼睛闭合的时间在0. 12 0. 13s之间, 驾驶时若眼睛 闭合 时 间达 到 0. 15 s就 很 容易 发 生交 通 事 故 10。2000 年1 月明尼苏达大学的 Nikolaos P 与 Papaniko lopoulos 成功开发了一套驾驶员
14、眼睛的追踪和定位系统, 通过安置在车内的一个 CCD( Charge- Coupled Device, 电子耦合组件) 摄像头监视驾驶员的脸部, 实现以下功能: 用快速简单的算法确定驾驶员眼睛在脸部图像中的确切位置和其他脸部特征; 通过追踪多幅正面脸部特征图像来监控驾驶员是否疲劳驾驶; 追踪多幅侧面脸部特征图像来估算驾驶员是否疲劳驾驶。2000 年3 月, Nikolaos P. 和 Papaniko lopoulos 对上述系统进行了改进, 改用红外线彩色摄像头并加滤波器滤除图像的噪声和非脸部的图像, 使搜索脸部图像的次数减少, 加快了系统处理图像的速度 11, 12。在国内也有多家研究单位
15、开展了驾驶疲劳的研究, 如吉林大学的王荣本 13等与北京农业大学郑培等, 利用机器视觉的方法对驾驶员的眼睛特征进行实时跟踪从而判断驾驶员的精神状态。(5) 测量瞳孔。可根据瞳孔的变化规律来评测疲劳度。Circadian Technologies, Inc. 的 Anneke Heitmann 等通过实验分别测量了人在清醒和瞌睡时瞳孔直径大小, 得出人在清醒时瞳孔直径保持相对稳定, 而在瞌睡时瞳孔缩小的结论, 并以此作为判断驾驶疲劳的评价标准 14。(6) 监测头部位移。其主要是通过监视驾驶员在行驶过程中头部的位移情况来判断其是否在打瞌睡。由 ASCI(Advanced Safety Conce
16、pts Inc. ) 研制开发的头部位置传感器可精确测量驾驶员头部位置。该装置是设计安装在驾驶员座位上面的一个电容传感器阵列, 每个传感器都能输出驾驶#109#第三期 毛吉 吉等: 汽 车 驾 驶 员 驾 驶 疲 劳 监 测 技 术 研 究 进 展员头部距离传感器的位置, 利用三角函数就可以计算出头在X, Y, Z 三维空间中的位置, 也能够实时跟踪头部的位置, 同时利用各个时间段头部位置的变化特征, 可以判断出司机是否在打瞌睡15, 该装置如图 1所示。图 1 ASCI 的头部位置传感器(7) 监视方向盘运动。由于当驾驶员感到疲劳时, 反应变慢, 操作方向盘的动作也会减缓。美国 Electronic SafetyProducts 公司开发的方向盘监视装置 S. A. M. (steering atten -tion monitor) 是一种监测方向盘非正常运动的传感器装置, 适用于各种车辆。方向盘正常运
