【摘要】：交通事故的頻發(fā)不僅危害到駕駛員和其他行人的生命財產(chǎn)安全,而且嚴(yán)重的影響了社會的穩(wěn)定性,而駕駛者個人因素造成的交通事故占所有交通事故70%以上,是事故發(fā)生的主要來源,因此對個人駕駛行為展開研究的重要性不言而喻。由于駕駛員行為的復(fù)雜性,駕駛空間的局限性,導(dǎo)致目前駕駛行為檢測難度高,檢測內(nèi)容單一,檢測設(shè)備成本高昂且安裝空間受限,并具有明顯的缺陷,實(shí)用推廣價值不高。針對以上問題,本文搭建了一種基于汽車座椅的智能坐墊壓力采集系統(tǒng),提取壓力變化和駕駛行為相關(guān)特征,開發(fā)和設(shè)計了多種項目檢測功能,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了駕駛行為檢測和分類系統(tǒng)的設(shè)計,并通過實(shí)車駕駛和駕駛模擬器實(shí)驗對系統(tǒng)進(jìn)行了驗證,最終實(shí)現(xiàn)了駕駛行為檢測精度較高、檢測功能全面、非侵入性低的駕駛行為檢測系統(tǒng)。論文的具體研究內(nèi)容包括:(1)設(shè)計了多功能的駕駛行為檢測系統(tǒng)。通過對日常生活中駕駛員駕駛習(xí)慣的研究和分析,實(shí)現(xiàn)多種駕駛識別功能,包括駕駛員本人識別,駕駛前是否正確就坐,駕駛過程中的不當(dāng)駕駛行為以及五種單一駕駛操作,另外還對駕駛操作中的剎車進(jìn)行了進(jìn)一步區(qū)分,識別出急剎車和正常剎車,從多角度實(shí)現(xiàn)對駕駛員行為的檢測。(2)對駕駛行為檢測系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計和構(gòu)建。從提高駕駛員駕駛安全角度出發(fā),明確整體設(shè)計需求和主要研究思路,對系統(tǒng)的整體架構(gòu)和工作流程進(jìn)行了介紹。從感知層、傳輸層和應(yīng)用層三個層次對坐墊壓力采集系統(tǒng)進(jìn)行了描述,完成了坐墊原型的構(gòu)建和通訊方式的選擇。結(jié)合Matlab和Anaconda對駕駛行為檢測系統(tǒng)進(jìn)行軟件設(shè)計,在保證信號精度的基礎(chǔ)上,對壓力信號實(shí)現(xiàn)實(shí)時采集和存儲,最后通過手機(jī)APP和手環(huán)震動的方式實(shí)現(xiàn)提醒功能。(3)混合機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)駕駛行為檢測。駕駛行為檢測算法主要包括預(yù)處理算法、特征提取、分類算法以及最后的駕駛行為檢測結(jié)果的精度,預(yù)處理算法中采用FIR濾波器和滑動時間窗函數(shù)去除汽車顛簸等干擾信號;針對不同的識別功能分析駕駛員對應(yīng)動作變化情況,提取SSV、RSV、NAS、C(X,Y)、α、β、RMS、STD、SVC等特征參數(shù),并基于7種機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成駕駛行為分類器的建立,再通過利用十折交叉驗證法計算出分類器的三種性能評估參數(shù)Precision、Accuracy、F-measure,從而對分類器有效性進(jìn)行驗證。(4)設(shè)計實(shí)驗方案以對多個關(guān)鍵問題和分類器性能進(jìn)行驗證和評估。實(shí)驗設(shè)計包括駕駛模擬器數(shù)據(jù)采集實(shí)驗、實(shí)車駕駛數(shù)據(jù)采集實(shí)驗、本人識別、正確就坐、不當(dāng)駕駛行為和單一駕駛操作實(shí)驗;評估實(shí)驗是對設(shè)計的兩種傳感器布局方案的效果進(jìn)行評估以及結(jié)合實(shí)車駕駛實(shí)驗對預(yù)處理效果進(jìn)行評估;驗證實(shí)驗是對特征值與駕駛行為關(guān)系的驗證以及分類器精度的驗證。實(shí)驗結(jié)果顯示,本系統(tǒng)在本人識別功能、正確就坐識別、不當(dāng)駕駛行為識別、駕駛操作識別和急剎車識別上分別達(dá)到了97%、99%、100%、92%和76%的精度,整體識別精度達(dá)到了84%,基本達(dá)到實(shí)驗預(yù)期效果。
【圖文】：

具體實(shí)現(xiàn)方法見下文第四章。2.3.2.3 特征提取特征提取的目的是從壓力信號中提取出無法通過測量方式獲取的駕駛員信號，這些信號能夠反映出駕駛員的駕駛行為特征，如何量化這些特征則是特征提取的重點(diǎn)。為了達(dá)到這個目的，首先需要將壓力原始數(shù)據(jù)處理成計算機(jī)可以理解的數(shù)據(jù)，壓力值的每一個變化都可以抽象成屬性，對應(yīng)著駕駛員的每一個行為，在采集到的數(shù)據(jù)集中，可能有很多屬性，需要決定保留哪個屬性，通過這個流程就可以較好的理清特征提取思路，方便進(jìn)行特征的選擇。之前的相關(guān)研究者[41] [42]提出的大部分特征都是依賴于使用者的，普適性較差，因為它們是以絕對的方式測量的，只是針對于某一兩個使用者或是特定姿態(tài)，例如壓力區(qū)邊界框的位置和大小等特征，，這些特征會因為人們的坐姿習(xí)慣和體重而不同。本文的特征提取原理主要基于兩個原則，第一個原則是適用性強(qiáng)，能適用于各身材各體重的人群。第二個原則識別效果明顯，能夠反映各種姿態(tài)之間最顯著的差異，下面以人體是否正確就坐為例進(jìn)行闡述，如圖 2-2 所示。1/1024 （g）

圖 3-2 Xsensor 壓力測量系統(tǒng)示意圖圖 3-3 Pressure Mapping Sensors 示意圖題選用的傳感器是美國 Interlink Electronics 公司開發(fā)的 FResistor）[45]系列傳感器中的 FSR406，性能非常穩(wěn)定（線性誤差的原理是將在傳感器薄膜區(qū)域（圖 3-5 所示灰色部分）的壓力的變化，受到的壓力越大，則其電阻值越小，從而得到壓力信
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6

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