机动车驾驶人疲劳程度时变特性及规律研究

发布时间：2020-03-19 10:03

【摘要】：疲劳驾驶行是道路交通中的常见现象。驾驶过程中,驾驶人会逐渐积累自身疲劳,当其疲劳程度达到一定范围后,驾驶人对外界信息的提取并处理的速度、自身的反应速度都会有所降低,甚至可能在驾驶过程中陷入沉睡,这都会在很大程度上导致严重交通事故的发生。随着道路交通逐渐提速,在单一道路环境下连续驾驶,驾驶人疲劳累积速度也会增加。同时驾驶期间休息时长、驾驶前睡眠时长以及驾驶期间的昼夜节律变化情况都会实时影响到驾驶人的实际疲劳程度,进而导致驾驶疲劳事故的发生。在综述了驾驶全周期疲劳程度时变规律的相关理论及国内外研究现状后,从实验数据出发,结合现有疲劳累计框架模型拟合出相应因素的疲劳预测模型,并将模型应用到智能手机中。本文的具体研究内容如下:首先,根据驾驶疲劳组成成分,针对影响驾驶人疲劳的各项因素,选择相应的疲劳评定指标、行驶状态检测设备等,设计相应的实车实验,最终招募了34位被试驾驶人,其中24名被试进行上午组实验,各有5名被试进行下午组及夜间组实验,同时从3组实验中各随机选择一名驾驶人作为验证者。其次,在收集到驾驶人驾驶全周期的疲劳变化数据之后,针对初始数据进行相应的插值、拟合处理。在昼夜节律对应的疲劳数值变化确定后,对驾驶总疲劳进行依次削减的方法,依次获得睡眠、驾驶、休息时长三因素对应的疲劳值变化情况。之后,对31位被试数据的四个因素对应的时间-疲劳值变化模型进行拟合,获取最终驾驶全周期疲劳程度时变规律预测模型,并使用SDLP这一指标对验证者相关数据进行验证。结果展现本文模型的准确率较高。最后,文章将驾驶全周期疲劳程度时变规律预测模型应用到智能手机端,利用智能手机对驾驶过程中驾驶人的疲劳程度进行预测,并在驾驶人疲劳超过阈值时,对其进行提示。通过对驾驶全周期疲劳程度时变规律预测模型的建立,可以对驾驶人实时疲劳程度进行预测并进行实时提醒,以期减少疲劳事故的发生,提高道路交通环境安全性;并为疲劳驾驶相关法规的优化提供理论支撑。
【图文】：

.1 研究背景及意义2016 年 3 月，美国国家科学院、美国国家工程院以及美国国家医学院[1联合发布了一项针对营运车辆驾驶疲劳现状的建议报告，，明确指出需要进鼓励驾驶疲劳产生机理和预防机制的探索研究，其原因是疲劳驾驶的普遍危害性严重威胁着道路安全，但针对驾驶疲劳的理论研究不够深入和完善（1）疲劳驾驶是造成交通事故人员伤亡的重要原因之一世界卫生组织（WHO：World Health Organization）[2]发布的 2013 年全球交通事故数据统计报告指出，全球每年大约有 120 万人以上死于道路交通，其中的主要原因之一便是疲劳驾驶。美国汽车协会（AAA：AmerutomobileAssociation）[3]通过研究发现，在美国有 41%的驾驶人曾经在疲劳下进行驾驶。美国国家道路交通安全管理局（NHTSA：National Highway TrafetyAdministration）[4]的研究也证明了疲劳驾驶现象的普遍性，有 37%的被者表示曾经在驾驶过程中几乎睡着。由此可知，疲劳驾驶的普遍存在性。

研究招
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491.254

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本文编号：2590079