基于心电肌电信号的汽车驾驶疲劳研究

发布时间：2022-01-28 00:33

　　近年来,疲劳驾驶引发的道路交通伤害逐年增多,己经成为严重的社会问题,引起了世界各国学者的关注,从而关于疲劳驾驶的相关研究课题逐渐增多,涉及到的学科有心理学、人体生理学、生物化学、生物力学等,而对疲劳驾驶的准确判断则是一切有关研究的基础。目前,驾驶疲劳的评价方法主要从车辆行驶特征或从驾驶员行为特征或从单个生理信号角度考虑对驾驶疲劳进行度量,都存在相应不足。本文从人机工程学角度出发,对驾驶疲劳的定义、产生机制、疲劳症状进行阐述,同时为克服上述评价方法的缺陷,考虑多个生理信号特征参数,建立基于学习向量量化神经网络的驾驶疲劳评价模型。本文的主要研究内容是:首先,分析了国内外关于驾驶疲劳的研究现状,提出用心电、肌电生理信号特征参数来表征驾驶疲劳程度等级,并对这两种生理信号进行详细描述;其次,针对疲劳驾驶实车实验存在的不足,设计和开发了汽车驾驶模拟实验平台,为模拟驾驶实验提供设备保证;然后,对实验方案进行详细规划设计,进而采集模拟驾驶实验中的心电、肌电生理信号数据,为算法实现提供数据支持;最后,将驾驶疲劳程度评价定义为模式分类问题,比较各种模型的优缺点,运用学习向量量化神经网络建立心电、肌电生理信... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

历年交通事故统计图

仿真道路场景Fig3.6Simulationofroadscene

使用Unity3D设计的虚拟驾驶视景Fig3.8VisualsceneofvirtualdrivingdesignedwithUnity3D

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于操纵力感知场的人机系统操纵舒适性度量方法研究[J]. 刘明周,张淼,扈静,刘正琼,汪海洋.  机械工程学报. 2016(12)
[2]基于生理信号的疲劳驾驶风险检测方法的研究进展[J]. 杨星星,张松,芦杨,杨琳,王薇薇,顾冠雄.  中国医学装备. 2013(07)
[3]基于方向盘操作的驾驶人疲劳状态实时检测方法[J]. 张希波,成波,冯睿嘉.  清华大学学报(自然科学版). 2010(07)
[4]基于汽车操纵信号的驾驶员疲劳状态检测[J]. 李伟,何其昌,范秀敏.  上海交通大学学报. 2010(02)
[5]基于Adaboost算法的人眼检测中样本选择研究[J]. 赵雪竹,王秀,朱学峰.  计算机技术与发展. 2010(02)
[6]基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究[J]. 吴绍斌,高利,王刘安.  北京理工大学学报. 2009(12)
[7]驾驶疲劳/瞌睡检测方法的研究进展[J]. 王磊,吴晓娟,俞梦孙.  生物医学工程学杂志. 2007(01)
[8]适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究[J]. 王荣本,郭克友,储江伟,初秀民.  公路交通科技. 2003(05)
[9]汽车驾驶疲劳研究综述[J]. 张灵聪,王正国,朱佩芳,尹志勇.  人类工效学. 2003(01)
[10]基于BP神经网络的人脸识别方法[J]. 金忠,胡钟山,杨静宇.  计算机研究与发展. 1999(03)

博士论文
[1]基于信息融合的疲劳驾驶检测方法研究[D]. 牛清宁.吉林大学 2014
[2]基于舒适性指数的汽车离合器操纵舒适性研究[D]. 扈静.合肥工业大学 2014

硕士论文
[1]模拟驾驶疲劳生理特征研究及应用[D]. 王磊宇.太原理工大学 2015
[2]驾驶员疲劳检测方法研究及嵌入式实现[D]. 赵钟.大连海事大学 2010
[3]机动车驾驶疲劳识别系统研究[D]. 胡鸿志.武汉理工大学 2010
[4]基于脑电波与眨眼的驾驶员疲劳模拟实验研究[D]. 殷艳红.同济大学 2008
[5]基于人体生理信号的驾驶疲劳研究方法及其应用[D]. 张祖怀.哈尔滨工业大学 2006
[6]基于驾驶员生理特征分析的驾驶疲劳状态识别方法研究[D]. 毛喆.武汉理工大学 2006



本文编号：3613358