【摘要】：蓬勃發(fā)展的汽車工業(yè)給我們的生活帶來了舒適、快捷,但由之而造成的負面影響也是顯而易見的,道路交通事故的增多給人們的生活帶來了很大的危害。在導致道路交通事故的眾多因素中,疲勞駕駛是其中的主要原因之一,疲勞駕駛直接導致道路交通事故幾乎達到事故總數(shù)的20%。因此,對駕駛疲勞進行研究,尋找預防和緩解駕駛疲勞的方法,對交通事故的預防和控制具有非常重要的意義。本文主要進行了如下研究工作:(1)探討了駕駛疲勞的影響因素和形成機理,詳細總結了國內外基于生理指標測試的駕駛疲勞研究方法和現(xiàn)狀。根據(jù)目前國內外駕駛疲勞生理測試研究指標心率、血壓、呼吸、體溫、腦電、肌肉電阻、胃腸電、誘發(fā)電位、血氧飽和度、唾液等,并結合本研究的實驗室具體條件、實驗可操作性、易操作性、實驗要求等因素,最終確定心電、腦電、呼吸頻率、體溫、肌肉電阻五種生理信號作為本次試驗的測試指標。(2)構建了駕駛疲勞生理指標測試駕駛模擬平臺。設計搭建駕駛模擬平臺,進行模擬駕駛中生理指標的測試。該系統(tǒng)主要包括CS310t-1型汽車綜合模擬駕駛系統(tǒng),以模擬真實駕駛操作環(huán)境;美國進口MP150多導生理儀,包括用于放大生理信號的放大器、感知人體生物電信號的傳感器及用于數(shù)據(jù)分析的自帶計算機軟件Acqknowledge。(3)設計了駕駛疲勞生理指標測試試驗流程,并進行試驗的實施操作。選擇20名在校學生作為試驗對象,按照試驗流程,應用多導生理儀測試被試連續(xù)50分鐘駕駛任務過程中的心電、腦電、呼吸頻率、體溫、肌肉電阻五種生理信號,計算機記錄并保存所得試驗數(shù)據(jù)。(4)通過生理儀自帶軟件Acqknowledge進行信號處理,進而對所得試驗數(shù)據(jù)進行分析和探討。首先介紹了一般線性回歸分析和逐步線性回歸分析的數(shù)學模型,調用R軟件,針對兩種回歸方法進行了分析比較。從分析結果可知,基于一般線性回歸分析得到的駕駛疲勞綜合指標方程中出現(xiàn)許多變量不顯著,而基于逐步線性回歸分析法得到的駕駛疲勞綜合指標方程避免該缺點,最后利用回歸驗證和可靠性驗證說明了該駕駛疲勞綜合指標能夠很好的反映駕駛員的疲勞狀態(tài)。(5)基于主成分回歸分析的駕駛疲勞綜合指標的確定。首先介紹了主成分回歸分析的數(shù)學模型,調用R軟件,通過主成分回歸分析對該模型進行了回歸分析,得到了駕駛疲勞綜合指標方程,對得到的回歸方程進行回歸驗證和可靠性驗證,說明了得到的駕駛疲勞綜合指標能夠有效地反映駕駛員的駕駛疲勞狀態(tài)。
[Abstract]:The booming automobile industry has brought comfort and speed to our life, but the negative effects caused by it are also obvious. The increase of road traffic accidents has brought great harm to people's lives. Among the many factors leading to road traffic accidents, fatigue driving is one of the main reasons. Fatigue driving directly leads to almost 20% of the total number of road traffic accidents. Therefore, it is of great significance for the prevention and control of traffic accidents to study driving fatigue and find ways to prevent and alleviate driving fatigue. The main work of this paper is as follows: (1) the influencing factors and formation mechanism of driving fatigue are discussed, and the research methods and present situation of driving fatigue based on physiological index testing are summarized in detail. According to the research indexes of driving fatigue physiological test at home and abroad, such as heart rate, blood pressure, respiration, body temperature, EEG, muscle resistance, gastrointestinal electricity, evoked potential, blood oxygen saturation, saliva and so on. Experimental maneuverability, ease of operation, experimental requirements and other factors, the final determination of ECG, EEG, respiratory frequency, body temperature, Five physiological signals of muscle resistance are used as the test indexes. (2) A driving simulation platform for driving fatigue physiological index testing is constructed. Design and build driving simulation platform to test physiological indexes in simulated driving. The system mainly includes CS310t-1 integrated simulation driving system to simulate the real driving environment. The MP150 multichannel physiological instrument imported by the United States, including an amplifier for amplifying physiological signals, sensors for sensing human bioelectrical signals and a self-contained computer software Acqknowledge. (3) for data analysis, has designed the test process for driving fatigue physiological indicators. And the implementation of the test operation. Twenty students were selected as the subjects. According to the experimental procedure, the electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG), respiratory frequency, body temperature and muscle resistance of the subjects during the driving task for 50 minutes were measured. The computer records and saves the experimental data. (4) signal processing is carried out by the physiological instrument software Acqknowledge, and then the experimental data are analyzed and discussed. Firstly, the mathematical models of general linear regression analysis and stepwise linear regression analysis are introduced, and the two regression methods are analyzed and compared by using R software. The results show that many variables are not significant in the comprehensive index equation of driving fatigue based on general linear regression analysis, but the comprehensive index equation of driving fatigue based on stepwise linear regression method avoids this shortcoming. Finally, regression verification and reliability verification are used to show that the driving fatigue comprehensive index can well reflect the driver's fatigue state. (5) the determination of driving fatigue comprehensive index based on principal component regression analysis. Firstly, the mathematical model of principal component regression analysis is introduced, and the comprehensive index equation of driving fatigue is obtained by means of principal component regression analysis. Regression verification and reliability verification of the obtained regression equation show that the obtained comprehensive index of driving fatigue can effectively reflect the driver's driving fatigue state.
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U491.254

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本文編號：2331015