劉志強，焦立峰

(江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇鎮(zhèn)江 212013)

疲勞駕駛的轉(zhuǎn)向特征研究

劉志強，焦立峰

(江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇鎮(zhèn)江 212013)

為有效地實現(xiàn)疲勞提前預警，研究了心電信號(ECG)和轉(zhuǎn)向特征隨駕駛時間的變化規(guī)律。通過試驗，分析了ECG信號的4個指標隨時間的變化趨勢，進行了顯著性分析之后，運用主成分分析方法建立了綜合的ECG評價指標來分辨駕駛員的疲勞狀態(tài)。分析了駕駛員在不同駕駛狀態(tài)，不同的道路線形下的轉(zhuǎn)向行為，應用轉(zhuǎn)向熵方法分析了轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)，結(jié)果表明:相比清醒狀態(tài)，疲勞狀態(tài)下的轉(zhuǎn)角熵升高了57.1%。

疲勞駕駛;轉(zhuǎn)角特征;心電信號

道路交通事故對社會公眾生命和財產(chǎn)已經(jīng)構(gòu)成了極大的威脅。法國國家警察總署交通事故報告表明，因疲勞瞌睡而發(fā)生交通事故的，占人身傷害事故的14.9%，占死亡事故的 20.6%［1］。2008 年我國共發(fā)生道路交通事故265 204起，造成73 484人死亡、304 919 人受傷，直接財產(chǎn)損失 10.1 億元［2］，而疲勞駕駛是導致交通事故的重要原因之一。

國內(nèi)外的諸多學者都對駕駛疲勞進行了深入研究并取得了很多研究成果，在這些研究成果中尤以檢測駕駛員生理信號(EEG［3］和 ECG［4］)及駕駛員眼動信號(PERCLOS［5］)為代表。但是這2種方法都存在缺陷:測量生理信號，駕駛員需佩戴相應的檢測設(shè)備，成本較高;檢測駕駛員面部表情則在很大程度上受到周圍環(huán)境的影響。

除上述2種研究方向外，Eskandarian A，等以方向盤轉(zhuǎn)動情況為切入點，認為方向盤的微小運動與駕駛員警惕性的降低有關(guān)系，在警惕性高期間，小幅度的方向盤運動很頻繁;在警惕性低期間，大幅度的方向盤運動則很常見［6］。李嘯，等［7］分析了駕駛前期和后期方向盤轉(zhuǎn)角特性的不同，得出駕駛員正常駕駛汽車直線行駛時方向盤轉(zhuǎn)角范圍。

可以發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)向特征可以作為駕駛疲勞檢測的依據(jù)，且有很大優(yōu)勢:不受環(huán)境等外部環(huán)境影響，數(shù)據(jù)處理算法簡單，實用性高。缺點是疲勞檢測準確率較低。準確率低的一個關(guān)鍵因素是判斷駕駛疲勞的主觀性強，誤差較大，在此情況下得到的方向盤數(shù)據(jù)不能很好的表征出駕駛疲勞，因此，可以駕駛員的生理信號判斷駕駛員的疲勞，進而分析駕駛員在疲勞下的轉(zhuǎn)向特征。

筆者在駕駛模擬器上進行了試驗，研究心電信號(Electrocardiogram，ECG)隨駕駛時間的變化規(guī)律，確定駕駛疲勞評價綜合指標，減小數(shù)據(jù)波動性，提高疲勞評價的準確性。之后，分析在駕駛過程中得到的轉(zhuǎn)向盤數(shù)據(jù)，從而為以轉(zhuǎn)向特征檢測駕駛疲勞的檢測率的提高提供參考。

1 試驗方法

使用三菱公司的DS-6000C型駕駛模擬器進行模擬試驗，心電信號檢測儀采用北京保邁科技的KF2型動態(tài)多參生理檢測儀，試驗設(shè)備如圖1。

圖1 試驗設(shè)備(DS－6000C型駕駛模擬器)Fig.1 Testing equipment(DS －6000C driving simulator)

選取10名駕駛員參加試驗，以高速公路作為虛擬駕駛?cè)蝿盏膱鼍?，要求他們按照實際的道路規(guī)則并且按照模擬器指示的要求行駛。試驗分為2個階段:上午階段為9:00—10:00，下午階段為14:00—17:00。駕駛員在試驗前要有充足的睡眠，在完成上午的駕駛?cè)蝿蘸螅梢赃M行其他活動，但是不得休息。

2 疲勞駕駛檢測

分析疲勞狀態(tài)下的方向盤轉(zhuǎn)向特征，關(guān)鍵問題是找到合適的評價指標來判斷駕駛疲勞。研究表明:心電信號的心率變異性(HRV)與電腦圖中反映人體磕睡狀況的θ波有很好的相關(guān)性，通過系統(tǒng)分析心電變異性的變化，可以很好地判斷駕駛員的疲勞程度。楊渝書，等［8］通過研究發(fā)現(xiàn)心電時頻域指標與駕駛疲勞明顯相關(guān)。鑒于目前已經(jīng)有便攜式的心電信號測試儀器。因此，筆者采用駕駛員的心電信號為指標判斷駕駛疲勞。

2.1 駕駛員ECG分析

處理心電信號原始數(shù)據(jù)的間隔時間為5 min，對ECG信號的4項心電指標進行了分析:心率(HR)均值、相鄰2個RR間期差值的均方根(RMSSD)均值、標化的低頻成分(LFNU)均值和量化交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)張力平衡狀態(tài)的指標(LF/HF)均值。根據(jù)試驗，選取9:30—10:00之間的時間段和15:00—16:30時間段，共計2 h 24個時間間隔的ECG數(shù)據(jù)為分析對象。從圖2可以看出，隨著駕駛時間的增加，ECG的指標HR，LFNU和LF/HF有上升的趨勢，而RMSSD有下降的趨勢，這反映了交感神經(jīng)的活動在增強。

圖2 駕駛員的ECG指標變化趨勢Fig.2 Drivers＇ECG trends

對ECG指標進行顯著性分析的結(jié)果表明(表1)，RMSSD、LFNU和LF/HF指標隨著駕駛駕駛時間的延長，出現(xiàn)了顯著變化。

通過分析可以發(fā)現(xiàn)，盡管ECG指標在駕駛過程中呈現(xiàn)一定的變化趨勢，但波動性較大，因此，尋求綜合評價指標代替各生理指標，排除干擾因素，減小數(shù)據(jù)的波動性，以提高對駕駛疲勞評價的準確性。

表1 駕駛員ECG信號的顯著性檢驗Tab.1 Test of significance of ECG signals in driving

2.2 駕駛員ECG綜合指標

由于RMSSD、LFNU和LF/HF指標隨駕駛時間的延長發(fā)生了顯著變化，基于這3個指標采用主成分分析方法(Principal Component Analysis)建立綜合評價指標。

主成分分析方法利用信號的二階統(tǒng)計量，得到的是輸入和輸出的線性映射關(guān)系，主成分被認為是輸入數(shù)據(jù)中能量最大的成分，通常認為是重要的成分。主成分子空間提供了從高維數(shù)據(jù)向低維數(shù)據(jù)在均方誤差意義下的數(shù)據(jù)壓縮，它能最大程度地減少方差。它的算法是:

1)求取m維數(shù)據(jù)x的協(xié)方差矩陣Rxx。

2)求出 Rxx的全部特征值 λ1，λ2，…，λm和對應的特征向量v1，v2，…，vm，并將各特征值按從大到小的順序排列，即 λ1≥λ2≥…≥λm。

這時選取m 個特征信號 y1，y2，…，ym，使它們滿足:

通過主成分分析方法分析這段時間內(nèi)的24個樣本數(shù)據(jù)，第1主成分的累積貢獻率已經(jīng)達到了86.89%，因此，取第1主成分作為特征提取的目的指標。綜合指標:

將標準化后的LFNU、LF/HF和RMSSD的值代入式(2)中，得到圖3所示的駕駛員的生理綜合指標曲線。

圖3 駕駛員的ECG綜合指標Fig.3 ECG composite index

從圖3可以看出，初始的ECG綜合指標值變換較平穩(wěn)，從第16個時間段開始，ECG綜合指標的值顯著變大，波動性也變大。t檢驗表明，這兩段時間的ECG綜合指標有顯著差異。

3 駕駛員轉(zhuǎn)向特征分析

轉(zhuǎn)向盤傳感器每20 ms記錄轉(zhuǎn)向角度，得到的初始轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波，數(shù)字化等處理后，存入計算機中，數(shù)據(jù)文件以Excel讀取。

由于在曲線路段會給轉(zhuǎn)向盤數(shù)據(jù)帶來影響，所以在分析數(shù)據(jù)之前，必須先除去這種道路線形帶來的影響。采用這種方法來消除影響:如果在4 s內(nèi)數(shù)據(jù)點有相同的跡象(連續(xù)左轉(zhuǎn)或是連續(xù)右轉(zhuǎn))并且它們的和大于或者等于20°，那么所有這些點就被認為含有彎道的信息。用這些點分別減去它們的均值就是保持車道需要的轉(zhuǎn)向角度。圖4表示了曲線道路上的轉(zhuǎn)角在處理前后的轉(zhuǎn)角變化曲線。

圖4 虛線為消除道路影響后的轉(zhuǎn)向盤數(shù)據(jù)線Fig.4 Dotted line as the steering curve after eliminating the effect of road

通過分析駕駛員的ECG信號，在區(qū)分出駕駛員的駕駛狀態(tài)后，可得到駕駛員分別處于清醒狀態(tài)和疲勞狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角。

圖5 60 s內(nèi)清醒和疲勞狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向角度樣本Fig.5 Samples of steering date in alert state and fatigue state in 60 s

從圖5可以看出，在清醒狀態(tài)，轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角的變化幅度較小;在疲勞狀態(tài)，方向盤轉(zhuǎn)角的變化幅度較大。并且在不同的道路線形下轉(zhuǎn)角的變化也具有差異:在相同的駕駛狀態(tài)下，曲線路段的轉(zhuǎn)角的變化幅度較大;當駕駛員疲勞時，在曲線路段上的轉(zhuǎn)角變化最為混亂?？芍?，隨著駕駛時間的推移，駕駛員出現(xiàn)了駕駛疲勞現(xiàn)象，轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角特性出現(xiàn)了差異，反映出駕駛員長時間駕駛會產(chǎn)生疲勞的內(nèi)在規(guī)律。

駕駛員在正常駕駛時，轉(zhuǎn)向行為較平滑，而當駕駛員疲勞時，轉(zhuǎn)向行為會變混亂。因為熵指的是體系的混亂程度，所以可以采用轉(zhuǎn)向熵方法來定量分析駕駛員的轉(zhuǎn)向行為。

以200 ms的轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)均值作為分析對象，在給定的時間內(nèi)用泰勒二階展開式預測出下一個轉(zhuǎn)角。

公式(3)是用前面的3個點算出的預測轉(zhuǎn)角:

每隔200 ms計算出預測誤差。設(shè)置一個α值，使獲得預測誤差的90%的數(shù)據(jù)落在-α與α之間。α值越小說明駕駛員的轉(zhuǎn)向行為越平穩(wěn);α值越大說明駕駛員的轉(zhuǎn)向行為越不規(guī)則。表2列出了初始的α結(jié)果。

表2 不同狀態(tài)下的值Tab.2 Values of in different states

根據(jù)正常駕駛情況下的α值，把預測誤差分布劃分為9段。用式(6)計算轉(zhuǎn)向熵值s(p):

式中:pi代表預測誤差落入第i個區(qū)間的概率。

在對10名駕駛員的轉(zhuǎn)向預測誤差進行計算后得到的轉(zhuǎn)向熵結(jié)果如表3。

表3 每名駕駛員在2種狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向熵值S(p)Tab.3 Steering entropy S(p)in two states per driver

可以看出，駕駛員在清醒時的轉(zhuǎn)角熵均值為0.49，而疲勞時的轉(zhuǎn)角熵均值為 0.77，上升了57.1%。這說明當發(fā)生駕駛疲勞時，駕駛員的轉(zhuǎn)向特征發(fā)生了變化，而轉(zhuǎn)向熵值會變大。

4 結(jié)論

在進行試驗和數(shù)據(jù)分析工作后，得出以下結(jié)論:

1)駕駛員經(jīng)過長時間的駕駛會產(chǎn)生疲勞，與疲勞相關(guān)的駕駛員的心電信號指標也會發(fā)生明顯的變化RMSSD值會隨著駕駛員的疲勞而變小，而LFNU和LF/HF的值會隨著駕駛員的疲勞而變大。建立了ECG綜合指標尋求兩者之間的關(guān)系。

2)在直線路段和轉(zhuǎn)彎路段下，轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角的變化曲線是不同的。在直線路段轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角只包含了車輛保持車道的信息，而轉(zhuǎn)彎路段的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角還包含了道路曲率信息，因此，不能直接采用轉(zhuǎn)彎路段的轉(zhuǎn)向角度作為分析對象。當發(fā)生駕駛疲勞時，曲線路段上的轉(zhuǎn)角變化駕駛員疲勞時，在曲線路段的轉(zhuǎn)向特征變化更為劇烈。

3)采用轉(zhuǎn)向熵的方法對不同狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)角進行了定量分析，發(fā)現(xiàn)疲勞狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向熵比清醒狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向熵上升了57.1%，說明駕駛員在2種不同駕駛狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向特征存在差異。

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Research on the Steering Feature in Fatigue Driving State

LIU Zhi-qiang，JIAO Li-feng
(School of Auto＆ Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，Jiangsu，China)

Traffic accidents because of fatigue driving are on the rise.In order to realize early warning effectively，the variation rule of electrocardiogram signals(ECG)and steering characteristics with the driving time was studied and feasible program was designed.The trends and significance of four indicators in the ECG signals over time were analysed，and a comprehensive evaluation indicator was established after principal component analysis to identify driver states.The steering features under different driving conditions and road alignments were researched.Steering features were analysed by steering entropy.Test results indicated that when the driver was in fatigue，the steering entropy increased by 57.1%，compared with the driver in waking state.

fatigue driving;steering feature;electrocardiogram

U491.31

A

1674-0696(2011)03-0432-04

2011-01-31;

2011-03-11

國家科技支撐計劃課題項目(2007BAK35B02)

劉志強(1963-)，男，江蘇靖江人，教授，博士生導師，主要從事道路交通運輸系統(tǒng)安全方面的研究。E-mail:zhqliu@ujs.edu.cn。