發(fā)布時間：2020-03-31 03:28

【摘要】：隨著社會和經(jīng)濟的不斷發(fā)展,人們開始了自駕的全民熱潮,幾乎所有成年之后的學生都將考駕照列入了自己的必備技能之中,各個地方的駕校天天人滿為患,道路上“新手”司機與日益增。雖然這些“新手”司機們可以正常駕駛車輛,但是經(jīng)驗的缺乏導致他們并不具備良好的駕駛習慣和處理突發(fā)問題的能力,造成巨大的安全隱患。而現(xiàn)有的駕駛員行車預警系統(tǒng)基本上都需要專業(yè)的設備,并且只有高端車輛才安裝了這些注意力檢測或者疲勞檢測的“高配”設備。因此,研究普適的危險駕駛檢測方法,對降低道路交通安全隱患以及提醒駕駛員錯誤的駕駛習慣,促進“新手”司機形成科學的駕駛行為具有重要意義。本文針對駕駛員行車途中的固定場景,提出了利用WiFi和手機內(nèi)置傳感器相結(jié)合的危險駕駛動作的檢測方法,由利用WiFi信號進行駕駛員危險動作識別和利用智能手機內(nèi)置傳感器進行車輛狀態(tài)檢測兩部分組成。該方法通過駕駛員動作與車輛狀態(tài)之間的強相關關系將人、車兩方面的信息進行結(jié)合,利用手機內(nèi)置傳感器數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果來校準WiFi信號對危險駕駛動作的識別,一定程度上彌補了周圍環(huán)境和設備對無線信號影響的缺陷,實現(xiàn)高精度的危險駕駛動作檢測。具體的研究內(nèi)容如下:(1)結(jié)合現(xiàn)有研究成果以及日常行車途中的狀況分析,規(guī)定了15種駕駛過程中的“危險駕駛動作”,包括疲勞駕駛、注意力分散、對擁擠路段不合適的應對操作等具有安全隱患的駕駛動作。在車載Wi-Fi的無線網(wǎng)絡環(huán)境中,通過檢測WiFi信號的CSI(Channel State Information)信道狀態(tài)信息識別危險駕駛動作,對駕駛員行車途中的駕駛動作進行實時“監(jiān)控”。(2)針對無線信號的固有缺陷,使用智能手機中的內(nèi)置傳感器對危險駕駛動作識別進行輔助檢測以降低誤檢率,提高檢測精度。將智能手機固定在車上,結(jié)合多個手機內(nèi)置傳感器的信息分析車輛狀況,檢測車輛在行駛過程中的真實狀態(tài)。(3)行車途中檢測到危險駕駛動作時對駕駛員進行預警提醒,并且對駕駛員進行駕駛行為評估,促使“新手”司機形成良好的駕駛習慣,有效降低交通安全隱患。
【圖文】：

圖 1 現(xiàn)有成熟產(chǎn)品介紹1.3 主要研究內(nèi)容根據(jù)表 1 對現(xiàn)有工作的分析總結(jié)，我們發(fā)現(xiàn)基于駕駛員身體動作和車輛狀態(tài)信息融合的危險駕駛檢測方法克服了單方面對駕駛員狀態(tài)檢測的局限性、充分考慮到了駕駛員操作和車輛本身各方面信息的相關性和互補性，已成為危險駕駛在線實時檢測技術中最有效的手段之一�，F(xiàn)有工作對駕駛員身體動作的檢測主要是利用攝像頭進行“監(jiān)控”。攝像頭檢測技術對光線的要求較高，在危險性較高的夜間反而無法有效檢測駕駛員的狀態(tài)；同時攝像頭對位置也有要求，需要正對駕駛員臉部；很多時候攝像頭還涉及到隱私問題，當人們被持續(xù)監(jiān)控時，會產(chǎn)生被侵犯的不適感。而使用智能手機內(nèi)置傳感器對車輛狀態(tài)的檢測更多的是檢測已經(jīng)發(fā)生的狀況，對于危險情況發(fā)生之前的“潛伏危險期”無法進行有效的檢測，無法實現(xiàn)從源頭遏制危險的發(fā)生。因此，綜合目前的研究方法和成熟的產(chǎn)品，我們提出一個基于無線信號的 CSI

定單手（右手）向左向右小幅度和大幅度旋轉(zhuǎn)動作指上半身向前傾這個危險動作。身體前駕駛員多次急剎車時推斷此時的車況處于擁易發(fā)生追尾事件等情況。方法行危險駕駛動作識別存在一定的誤檢，因此我補危險駕駛動作識別的缺陷。目前通過手機內(nèi)有效的輸入，包括加速度計、陀螺儀、磁力計同導致它們的功能也各有特點，，在實際測量中加速度的變化，磁力計用來檢測磁場強度和當螺儀可以測量到手機的傾斜程度。
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP212;TN92;U463.6

【參考文獻】

相關博士學位論文 前2條

1 牛清寧;基于信息融合的疲勞駕駛檢測方法研究[D];吉林大學;2014年

2 邸巍;基于視覺的全天候駕駛員疲勞與精神分散狀態(tài)監(jiān)測方法研究[D];吉林大學;2010年

相關碩士學位論文 前3條

1 李嘯;轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角特性在駕駛疲勞檢測中的應用研究[D];北京林業(yè)大學;2009年

2 周政權;轎車與高速公路波形護欄碰撞仿真研究[D];武漢理工大學;2008年

3 毛U

本文編號：2608490