【摘要】：為了進(jìn)一步研究腦電信號(hào)與駕駛行為的關(guān)系,通過(guò)腦電采集設(shè)備與慣性運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)同時(shí)捕捉駕駛員腦電信號(hào)數(shù)據(jù)與操作手臂運(yùn)動(dòng)參數(shù)。分析駕駛員手臂駕駛方向盤的過(guò)程中,腦電信號(hào)的變化與操作手臂運(yùn)動(dòng)方向之間的關(guān)系。利用共同空間模式(CSP)與小波包分解(WPD)的方式,提取左右運(yùn)動(dòng)相關(guān)的C3和C4導(dǎo)聯(lián)特征,結(jié)合手臂運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)的加速度進(jìn)行相關(guān)性分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在實(shí)際的駕駛行為中,左右轉(zhuǎn)向過(guò)程,C3、C4導(dǎo)聯(lián)出現(xiàn)持續(xù)的ERD/ERS現(xiàn)象,為腦機(jī)接口控制量化標(biāo)準(zhǔn)提供基礎(chǔ)。
【圖文】：

26歲、27歲，無(wú)精神類疾病)成員作為受試對(duì)象，每名成員具有2年左右的駕駛經(jīng)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)前，每位實(shí)驗(yàn)者應(yīng)保證充足睡眠，應(yīng)具有良好的精神狀態(tài)，無(wú)疲勞現(xiàn)象，心情放松、愉悅;實(shí)驗(yàn)時(shí)間選擇上午，天氣晴好，減少實(shí)驗(yàn)者受外界環(huán)境干擾。佩戴電極帽前，頭發(fā)清洗干凈，避免影響采集效果;穿戴配有慣性傳感器模塊的運(yùn)動(dòng)緊身衣，保證每個(gè)模塊的位置安放在右手臂關(guān)節(jié)處，能準(zhǔn)確測(cè)量手部、肘部關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這樣，就可以通過(guò)腦電采集設(shè)備與慣性運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備，同時(shí)獲得駕駛員腦電信號(hào)與手臂駕駛行為的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。實(shí)驗(yàn)設(shè)置如圖1所示。圖1模擬駕駛實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景Fig．1Drivingsimulationexperimentscene為了保證左右手臂不離開方向盤，不使用換擋機(jī)構(gòu)和離合踏板，選擇自動(dòng)擋駕駛模式;在道路選擇中，下載高速路駕駛模式，彎道較少，避免過(guò)多急加速與制動(dòng)和大角度轉(zhuǎn)向。根據(jù)道路的情況，，控制方向盤左右轉(zhuǎn)向，合理控制車速，安全謹(jǐn)慎駕駛車輛。2．1駕駛過(guò)程腦電信號(hào)采集采用實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的真實(shí)駕駛訓(xùn)練模擬器，機(jī)械操作功能良好，駕駛效果良好，選擇高速晴朗的駕駛模式。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，每位受試者佩戴Neuroscan公司的32位導(dǎo)聯(lián)電極帽，該電極帽的采樣頻率1000Hz。SynAmps無(wú)線放大器使用了足夠高的數(shù)據(jù)采樣率，適用于腦電圖和大多數(shù)的事件相關(guān)電位記錄，其中包含兩導(dǎo)眼電信號(hào)。當(dāng)人眼接收駕駛器屏幕的路面信息后，雙手操作方向盤左右轉(zhuǎn)向，右腳踩踏油門踏板，控制車速，安全駕駛車輛，電極帽傳感器就可以實(shí)時(shí)記錄在實(shí)際駕駛過(guò)程中大腦皮層的電位變化［5］。表1所示為5名受試者上午實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。表1實(shí)驗(yàn)過(guò)程安排Table1Theexperimentschedule實(shí)驗(yàn)時(shí)間性別實(shí)驗(yàn)次數(shù)駕駛時(shí)間/min訓(xùn)練場(chǎng)景天氣08∶30-08∶45男115高速路晴朗09∶00-09∶15男115高

2052儀器儀表學(xué)報(bào)第36卷關(guān)性分析，如圖2所示，建立系統(tǒng)框架。圖2駕駛實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)框圖Fig．2Blockdiagramofthedrivingexperimentsystem3腦電信號(hào)特征提取與分類研究腦電信號(hào)的前提是要提取腦電信號(hào)的特征。腦電信號(hào)是指大腦內(nèi)神經(jīng)元遞質(zhì)信息通過(guò)電荷的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行傳遞，在大腦皮層上產(chǎn)生節(jié)律性的電位變化，通過(guò)腦電采集設(shè)備，獲得多導(dǎo)聯(lián)電位信號(hào)。針對(duì)頻譜特性，腦電信號(hào)可分為α波、δ波、θ波、β波、γ波。大腦在活動(dòng)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生功能區(qū)域性腦波律動(dòng)，例如:α波的頻率為8～13HZ，安靜或清醒狀態(tài)時(shí)候，該節(jié)律最為顯著;θ波的頻率為4～7Hz，受到挫折和抑郁以及精神病患者，此波極為顯著。β波頻率為14～30Hz，主要出現(xiàn)在中央?yún)^(qū)和額葉，呈現(xiàn)出不規(guī)則的節(jié)律性，處于緊張活動(dòng)或思考時(shí)候此波極為顯著。相關(guān)左右運(yùn)動(dòng)想象的文章提出［10］:C3、C4導(dǎo)聯(lián)的ERD/ERS與左右手的運(yùn)動(dòng)有關(guān)。通過(guò)操作方向盤左右轉(zhuǎn)向的實(shí)際運(yùn)動(dòng)行為，來(lái)獲取腦電信號(hào)，并提取相關(guān)導(dǎo)聯(lián)的腦電特征。人的左右手和大腦是交叉管理的，也就是肢體運(yùn)動(dòng)的交叉控制。大腦在控制左右手運(yùn)動(dòng)時(shí)，在兩側(cè)半球產(chǎn)生α波和μ節(jié)律的ERD/ERS信號(hào)，為了證明在實(shí)際駕駛情況下，左右轉(zhuǎn)向與腦電信號(hào)中特定頻率信號(hào)的關(guān)系，將腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取與分類，獲得相關(guān)導(dǎo)聯(lián)的信號(hào)特征。3．1公共空間模型(CSP)濾波算法公共空間模式CSP濾波算法應(yīng)用于多導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)特征提取任務(wù)。該方法是對(duì)兩個(gè)協(xié)方差實(shí)對(duì)稱矩陣對(duì)角化，通過(guò)方差的大小來(lái)反應(yīng)節(jié)律信號(hào)的強(qiáng)弱［11］。CSP在腦電信號(hào)處理過(guò)程中，經(jīng)常計(jì)算空間濾波來(lái)檢測(cè)事件相關(guān)去同步現(xiàn)象(ERD)，設(shè)多導(dǎo)聯(lián)EEG信號(hào)為N×T維矩陣，其中N為導(dǎo)聯(lián)數(shù)，T為每導(dǎo)聯(lián)的采樣點(diǎn)數(shù)。R=XXTtrace(XXT)(1)式中:trace(XXT)表示矩陣XXT的跡。結(jié)合

【參考文獻(xiàn)】

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1 單慶曉;章明沛;陳權(quán)偉;;基于慣性的人體行走能量收集與供電技術(shù)研究[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2009年12期

2 孫偉;初婧;丁偉;李瑞豹;;基于IMU旋轉(zhuǎn)的MEMS器件誤差調(diào)制技術(shù)研究[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2015年02期

3 段立飛;高振海;王德平;;駕駛員對(duì)汽車方向的自適應(yīng)控制行為建模[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2011年08期

4 王炳浩,魏建勤,吳永紅;汽車駕駛員瞌睡狀態(tài)腦電波特征的初步探索[J];汽車工程;2004年01期

5 張希波;成波;馮睿嘉;;基于方向盤操作的駕駛?cè)似跔顟B(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年07期

6 徐寶國(guó);宋愛(ài)國(guó);;基于小波包變換和聚類分析的腦電信號(hào)識(shí)別方法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2009年01期

7 陳勇;黃琦;劉霞;張昌華;;一種全天候駕駛員疲勞檢測(cè)方法研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2009年03期

8 楊幫華;陸文宇;何美燕;劉麗;;腦機(jī)接口中基于WPD和CSP的特征提取[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2012年11期

9 王福旺;王宏;;長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞狀態(tài)腦電特征分析[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2013年05期

10 王斐;王少楠;王惜慧;彭瑩;楊乙丁;;基于腦電圖識(shí)別結(jié)合操縱特征的駕駛疲勞檢測(cè)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2014年02期

【共引文獻(xiàn)】

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1 陳炎;胡江碧;榮建;劉小明;;腦電技術(shù)在駕駛行為分析中的應(yīng)用[J];道路交通與安全;2006年09期

2 薄華;王蕾;;基于人眼識(shí)別的駕駛員疲勞檢測(cè)[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2011年25期

3 趙麗;馬彥臻;李衛(wèi)東;孫永;高新;;腦-機(jī)接口及其應(yīng)用研究[J];電子測(cè)量技術(shù);2011年07期

4 吳少智;吳躍;徐鵬;;一種改進(jìn)的時(shí)間序列分段趨勢(shì)預(yù)測(cè)法[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2010年10期

5 吳從中;賀偉;湯潤(rùn)森;劉揚(yáng);;光照自適應(yīng)的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2012年01期

6 房瑞雪;趙曉華;榮建;毛科俊;;基于腦電信號(hào)的駕駛疲勞研究[J];公路交通科技;2009年S1期

7 孫欽蕾;楊海濤;周海林;;基于瞬時(shí)相位法的電磁導(dǎo)波信號(hào)處理研究[J];國(guó)外電子測(cè)量技術(shù);2011年11期

8 李君羨;潘曉東;;基于腦電分析的連續(xù)駕駛疲勞高發(fā)時(shí)間判斷[J];交通科學(xué)與工程;2012年04期

9 薄純娟;徐國(guó)凱;宋鵬;李忠楠;;疲勞駕駛檢測(cè)方法研究綜述[J];大連民族學(xué)院學(xué)報(bào);2013年03期

10 沈\

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