本文選題：駕駛員　切入點(diǎn)：腦力負(fù)荷　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：車載信息系統(tǒng)的使用,道路交通控制信息的復(fù)雜,增加了駕駛員腦力負(fù)荷量.為對(duì)駕駛員腦力負(fù)荷進(jìn)行有效識(shí)別,為自動(dòng)輔助駕駛系統(tǒng)以及交通信息的整合優(yōu)化設(shè)計(jì)提供依據(jù),以駕駛員腦電信號(hào)δ(0.54 Hz),θ(48 Hz),α(813 Hz),β(1330Hz)頻譜幅值為輸入特征,結(jié)合SVM模型構(gòu)建了駕駛員腦力負(fù)荷識(shí)別模型.在此基礎(chǔ)上,基于駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)該模型予以試算.結(jié)果表明,模型識(shí)別正確率可達(dá)93.8%96.5%.該模型對(duì)駕駛員腦力負(fù)荷識(shí)別具有較高準(zhǔn)確性,可用于駕駛員腦力負(fù)荷識(shí)別.
[Abstract]:With the use of vehicular information system and the complexity of road traffic control information, the amount of mental load of drivers is increased, which provides a basis for the effective identification of drivers' mental load and for the integration and optimization design of the Auxiliary driving system and traffic information. Based on the input characteristics of the driver's EEG 未 0.54 Hz, 胃 Hu 48 Hz, 偽 Li 813 Hz, 尾 Li 1330 Hz, and combining with the SVM model, a driver's mental load identification model is constructed. Based on the experimental data of the driving simulator, the model is calculated. The results show that, The correct rate of model recognition is 93.8.5%. The model has high accuracy and can be used to identify the mental load of drivers.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院;成都市事故預(yù)防處;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51108390) 國(guó)家自然科學(xué)基金委鐵道聯(lián)合基金資助(U1234206)
【分類號(hào)】：U463.6

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本文編號(hào)：1687218