【摘要】：隨著國(guó)內(nèi)高速公路的快速發(fā)展，高速公路上產(chǎn)生的交通事故激增，尤其是駕駛疲勞導(dǎo)致的重特大事故頻發(fā)。駕駛本身是一種復(fù)雜的體力和腦力勞動(dòng)，會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)酥饾u疲勞，進(jìn)而引發(fā)注意力分散、反應(yīng)速度變慢等疲勞現(xiàn)象的出現(xiàn)，極易造成交通事故。 目前，我國(guó)各級(jí)道路交通管理部門對(duì)于車輛的市場(chǎng)準(zhǔn)入、從業(yè)人員資質(zhì)、運(yùn)輸企業(yè)等實(shí)行較為嚴(yán)格的管理，事故前管理較為規(guī)范，但對(duì)于車輛運(yùn)行中缺少相應(yīng)的主動(dòng)預(yù)警技術(shù)，而駕駛疲勞具有潛伏性，難以通過(guò)自我意識(shí)發(fā)覺或者即使發(fā)覺也不及時(shí)，更難以通過(guò)制定法律法規(guī)避免，如果能夠快速而有效的檢測(cè)出駕駛疲勞，就能夠在很大程度上避免交通事故或者降低事故損失。因此針對(duì)車輛駕駛?cè)碎L(zhǎng)時(shí)間駕駛疲勞以及駕駛過(guò)程中注意力分散問(wèn)題的基礎(chǔ)研究能有效的減少頻發(fā)的惡性道路交通事故。 本文依托吉林省科技廳項(xiàng)目《長(zhǎng)途客車駕駛?cè)似跔顟B(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)》，嘗試探尋一種基于駕駛?cè)说纳碇笜?biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛疲勞狀態(tài)的量化方法，論文主要研究?jī)?nèi)容如下： 1)系統(tǒng)地分析了駕駛疲勞產(chǎn)生機(jī)理、影響因素等，綜述了國(guó)內(nèi)外在駕駛疲勞檢測(cè)方面的研究成果以及基于生理信號(hào)的駕駛疲勞檢測(cè)方法，對(duì)比分析了各類研究方法的優(yōu)缺點(diǎn)，確定了論文的研究思路。 2)客觀地分析駕駛疲勞對(duì)于駕駛安全性的影響。利用制動(dòng)距離分析模型，分析了駕駛疲勞對(duì)于交通安全影響的嚴(yán)重性。 3)分析了腦電在駕駛疲勞研究中的重要作用，設(shè)計(jì)了駕駛疲勞模擬試驗(yàn)，搭建駕駛疲勞模擬試驗(yàn)平臺(tái)，能夠在駕駛?cè)笋{駛的同時(shí)采集其生理信號(hào)，為本文后續(xù)研究奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 4)在已有條件下對(duì)駕駛疲勞進(jìn)行量化研究，進(jìn)行了大量的駕駛模擬試驗(yàn)，分別分析和處理駕駛模擬試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，提取本文研究的腦電指標(biāo)R值，探究在駕駛?cè)颂幱谥囟绕�、輕度疲勞和清醒不同狀態(tài)下R值的變化規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于駕駛?cè)松碇笜?biāo)的駕駛疲勞量化方法。 綜上所述，本文研究生理指標(biāo)與駕駛疲勞的關(guān)系，提出了一種以生理指標(biāo)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行駕駛疲勞狀態(tài)量化的方法，為駕駛?cè)税踩{駛提供有效的輔助，為后期駕駛疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警以及裝置的設(shè)計(jì)和開發(fā)奠定理論基礎(chǔ)。
【圖文】：

因此主觀評(píng)測(cè)的檢測(cè)方法由此產(chǎn)生。當(dāng)駕駛疲勞產(chǎn)生時(shí)，駕駛?cè)朔磻?yīng)能力下降，駕駛技能也會(huì)降低，因此通過(guò)駕駛行為檢測(cè)駕駛疲勞的方法由此產(chǎn)生。另外，駕駛疲勞也會(huì)對(duì)駕駛?cè)说纳硖卣鳟a(chǎn)生影響，如腦電信號(hào)、心電信號(hào)、眼部狀態(tài)等，利用生理特征檢測(cè)駕駛疲勞的方法也由此產(chǎn)生。還有學(xué)者通過(guò)將上述三類方法有機(jī)結(jié)合起來(lái)，這就是最后一類檢測(cè)方法，綜合檢測(cè)方法的由來(lái)。在所有已知的駕駛疲勞檢測(cè)方法中，基于駕駛?cè)松碇笜?biāo)的檢測(cè)方法是最為直接和準(zhǔn)確的，這其中又以腦電(EEG)的研究最為準(zhǔn)確和客觀，因此，本文以腦電研究作為主要的研究方向。腦電(EEG)信號(hào)是大腦在活動(dòng)時(shí)，大腦內(nèi)部大量的神經(jīng)元會(huì)形成電位差，從而在大腦皮質(zhì)的細(xì)胞外產(chǎn)生電流[48]，腦電信號(hào)反映的是內(nèi)部神經(jīng)元放電的混合效果。腦細(xì)胞時(shí)刻在進(jìn)行自發(fā)性、節(jié)律性、綜合性的電活動(dòng)，將這種電活動(dòng)的電位作為縱軸，以時(shí)間作為橫軸，記錄下來(lái)的數(shù)據(jù)就是腦電圖，如圖 3.1 所示，，是利用生理記錄儀和相應(yīng)軟件 ACKKnowledge 3.9.1 所記錄下來(lái)的腦電圖。

圖 3.4 試驗(yàn)平臺(tái)組成(2) BIOPAC 生理儀介紹BIOPAC 生理儀是目前應(yīng)用十分廣泛、功能強(qiáng)大的電腦化多導(dǎo)生理記錄過(guò)不同的放大器和相應(yīng)的換能器可以完成包括腦電、心電、肌電、眼電、呼、皮膚電阻等生命體的絕大多數(shù)生理指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集。利用相應(yīng)的軟件 A以利用數(shù)字濾波功能對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行抗干擾處理，可以在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行顯供多項(xiàng)計(jì)算功能，可進(jìn)行信號(hào)平滑、疊加、微分、積分、傅里葉變換、頻譜等。BIOPAC 生理儀的軟件硬件組成如圖 3.5 所示，采樣頻率為 1KHz，圖示是試驗(yàn)過(guò)程中 BIOPAC 生理記錄儀的實(shí)際連接情況。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U491.254

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2549172