车辆驾驶员数据采集与模式分析

发布时间：2020-07-14 14:08

【摘要】：随着汽车行业与科学技术的快速发展,传统汽车的缺点越来越多地暴露出来。智能汽车因其改善了传统汽车的诸多问题而被人们广泛接受,正快速发展起来。以驾驶员为中心的智能汽车主动安全系统也随之受到越来越多的关注。因此,发展驾驶员模型对研究智能汽车尤为重要。通过采集人类驾驶员的数据并对其驾驶模式进行分析,研究人类驾驶员的驾驶习惯和特性,可建立更好的驾驶员模型,有助于深入智能辅助驾驶技术方面的研究。本论文在国家重点研发计划项目“电动汽车智能辅助驾驶技术研发及产业化”的资助下,以汽车驾驶员为研究对象,针对驾驶员数据采集与模式分析问题进行了研究,主要分为以下几个研究方面:1)设计搭建驾驶员多源信息采集与分析系统。设计驾驶员多源信息采集系统结构,并概括分析驾驶员在驾驶过程中的一般状态。搭建模拟驾驶器和信号采集系统,使用场景仿真软件对驾驶环境进行仿真模拟,针对不同的驾驶员信号使用不同的传感器进行采集。为下文的数据采集实验与分析提供平台与框架。2)采集驾驶员的生理电信号——脑电信号和腿部表面肌电信号,提取信号特征,分析驾驶员在不同驾驶情况下的驾驶状态。利用脑电信号beta节律波的样本熵和表面肌电信号的高频小波系数,分析不同阶段的驾驶员状态。最后对比自车速度、前车间距和beta波样本熵,分析影响驾驶员状态改变的因素,获得一般驾驶情况下驾驶员状态变化的相关规律,并分析辅助驾驶规则。3)采集驾驶员的正面和侧面图像信息,在针对图像进行目标识别的基础上,提取正面图像中的眼睛开度特征和侧面图像中的身体前倾角特征,分析驾驶员不同行为状态时的特征差别,最后融合多路视觉信息分析驾驶员相关驾驶行为和变化规律,并提供辅助驾驶规则。4)选取驾驶员的肌电信号高频小波系数、脑电信号beta节律波样本熵和视觉信号中的驾驶员眼睛开度作为融合特征,通过模糊综合评价与DS证据理论结合的融合方式对驾驶员信号进行决策层融合。根据融合结果确定驾驶模式,实验验证了融合分析对比单一特征分析的有效性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U471.3
【图文】：

（a）CIDAUT 模拟驾驶器 （b）东北大学模拟驾驶器图 1.1 国内外模拟驾驶器在模拟驾驶器的搭建上，由于所要达到的目的或效果不同，目前主要有以两种搭建方式：如图 1.1（a）所示的 CIDAUT 模拟驾驶器是 M.Alonso 等人为析驾驶员分心对纵向驾驶行为的影响使用的试验平台，它是由普通真车改装搭建

图 2.4 模拟驾驶器配合模拟驾驶器的环境仿真软件采用的是德国 IPG 公司的 CarMOffice5.1。这是一款乘用车动力学仿真软件，包含精准的车辆本体模型（发动底盘、悬架、传动、转向等），同时，可通过 GUI 生成道路、交通环境、驾座椅

CarMaker仿真画面

【参考文献】

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本文编号：2755063