付榮榮，王 宏，張 揚(yáng)，王福旺

(東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院，沈陽(yáng) 110189)

前言

駕駛員的駕駛疲勞是導(dǎo)致交通事故多發(fā)的主要原因之一［1］，因此須要找到能夠表征駕駛員駕駛疲勞的特征參數(shù)，并據(jù)此檢測(cè)出駕駛員的疲勞狀態(tài)，從而減少駕駛疲勞導(dǎo)致交通事故的發(fā)生率。如今駕駛員駕駛疲勞的檢測(cè)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)，所做的研究主要從主觀和客觀兩個(gè)角度出發(fā)［2］，主觀檢測(cè)主要是對(duì)被試者進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查［3］，通過(guò)調(diào)查結(jié)果對(duì)駕駛員的疲勞程度進(jìn)行估計(jì);客觀檢測(cè)主要集中在以下3個(gè)方面:(1)通過(guò)駕駛員的生理信號(hào)來(lái)檢測(cè)駕駛疲勞，常見(jiàn)的如腦電信號(hào)、心電信號(hào)和肌電信號(hào)等;(2)通過(guò)對(duì)駕駛員的行為進(jìn)行疲勞檢測(cè)，如駕駛員手握轉(zhuǎn)向盤(pán)的位置，眨眼頻率和頭部位置等;(3)通過(guò)檢測(cè)車(chē)輛在行駛中的狀態(tài)，如偏離正常行駛線的位置等。盡管關(guān)于疲勞駕駛的研究很多，但都有不同程度的缺點(diǎn)，如主觀檢測(cè)法雖然簡(jiǎn)單易行，但會(huì)受到駕駛員個(gè)人意志的影響，從而導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確［4］;大多基于生理信號(hào)檢測(cè)疲勞的方法都針對(duì)某一單一生理信號(hào)進(jìn)行分析處理，而由于生理信號(hào)所具有的隨機(jī)性導(dǎo)致在諸多此類(lèi)文獻(xiàn)中給出了很多不一致的研究結(jié)果，而且測(cè)量生理信號(hào)的電極不可避免地會(huì)影響到駕駛員的正常操作。

本文中利用東北大學(xué)研制的可穿戴式傳感器有效地接收股二頭肌位置的生理信號(hào)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了非接觸性測(cè)量，達(dá)到了應(yīng)用方便且不影響駕駛員正常駕駛的效果。由于采集到的生理信號(hào)是心電信號(hào)與肌電信號(hào)的混合信號(hào)，利用快速獨(dú)立成分分析與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法實(shí)現(xiàn)了心電信號(hào)與肌電信號(hào)的有效分離，對(duì)心電信號(hào)與肌電信號(hào)的時(shí)域和頻域的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行研究，意在尋找能不受隨機(jī)情況影響并能客觀表征駕駛員疲勞的特征參數(shù)，從各個(gè)特征參數(shù)中選取隨時(shí)間變化具有相應(yīng)的一致變化的特征參數(shù)。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，肌電信號(hào)與心電信號(hào)的相關(guān)峰值和肌電信號(hào)的峰值因數(shù)在正常駕駛狀態(tài)與疲勞駕駛狀態(tài)中具有顯著差別，符合表征疲勞特征參數(shù)的條件，故選取這兩個(gè)指標(biāo)作為判別疲勞的組合特征。利用一些表征疲勞和正常狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為駕駛員狀態(tài)判別的訓(xùn)練集，采用馬氏距離作為判別疲勞的準(zhǔn)則，對(duì)測(cè)試集中的待判樣本進(jìn)行判別，最后通過(guò)十折交叉驗(yàn)證的方法得到了判別的平均正確率。判別結(jié)果表明，該方法在對(duì)正常狀態(tài)與疲勞狀態(tài)的區(qū)分上有良好的識(shí)別效果，能實(shí)現(xiàn)生理信號(hào)的非接觸采集，為駕駛員的疲勞檢測(cè)提供了一種簡(jiǎn)單有效的新方法。

1 疲勞駕駛實(shí)驗(yàn)

1.1 疲勞駕駛實(shí)驗(yàn)方案

選取8名(5男3女，年齡:24.75±2.76歲)身體健康沒(méi)有睡眠相關(guān)疾病，并且駕齡都小于2年的被試者參與本實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)要求被試者在進(jìn)行駕駛實(shí)驗(yàn)的前24h之內(nèi)禁止飲酒、喝茶和咖啡。實(shí)驗(yàn)時(shí)間定在下午1:00-3:00左右，連續(xù)駕駛時(shí)間為2h。所有實(shí)驗(yàn)在東北大學(xué)生物機(jī)電實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，被試者在實(shí)驗(yàn)前了解實(shí)驗(yàn)流程并同意進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

本文中疲勞駕駛實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由模擬駕駛系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)構(gòu)成。為加速被試者的疲勞，采用單調(diào)的高速公路作為實(shí)驗(yàn)的路面場(chǎng)景，車(chē)輛為自動(dòng)擋小轎車(chē)，天氣狀況選擇晴天。因?yàn)楦咚俟芬灾钡罏橹?，并且駕駛自動(dòng)擋小汽車(chē)，其他車(chē)輛較少且沒(méi)有行人，路邊景觀單調(diào)，干擾少，被試者極易進(jìn)入疲勞狀態(tài)［5］。將可穿戴式傳感器的傳導(dǎo)電極植入汽車(chē)坐墊內(nèi)，駕駛員坐在坐墊上就可采集到股二頭肌所在位置的生理信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了非接觸式測(cè)量。采樣頻率為1 000Hz，陷波頻率為 50Hz。

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

實(shí)驗(yàn)中采集到的信號(hào)s(t)為幾種不同成分信號(hào)的疊加［6］:

式中:EMG(t)代表肌電信號(hào)成分，ECG(t)為心電成分，N(t)為由呼吸和身體移動(dòng)等引起基線噪聲。因此須要選取一定的信號(hào)處理方法實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)與肌電信號(hào)的盲分離，并去除基線噪聲。由于快速獨(dú)立成分分析(FastICA)在應(yīng)用中具有速度快、易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)［7］，本文中使用快速獨(dú)立成分分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)肌電信號(hào)與心電信號(hào)的粗略分離，并在此基礎(chǔ)上利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法去除肌電、心電信號(hào)之間少量的混疊現(xiàn)象和基線噪聲，從而實(shí)現(xiàn)肌電信號(hào)與心電信號(hào)的完全分離。

為進(jìn)一步明確說(shuō)明本文中的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，下面以長(zhǎng)度為4s的靜態(tài)原始測(cè)量信號(hào)為例，如圖1所示。先利用FastICA對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，分離信號(hào)如圖2所示。

由圖2可見(jiàn)，經(jīng)FastICA處理后，仍有少量偽跡未能完全去除，且含有基線噪聲。因此，接著分別對(duì)圖2(a)和圖2(b)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到各個(gè)固有模態(tài)分量(IMF)，將各個(gè)IMF投影到頻域中得到各個(gè)固有模態(tài)分量的頻譜。依據(jù)肌電信號(hào)和心電信號(hào)各自的頻率范圍進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，重構(gòu)時(shí)要舍棄最后幾個(gè)低頻的固有模態(tài)分量，以去除信號(hào)的趨勢(shì)，即去除頻率較低的基線噪聲，于是得到處理后的肌電信號(hào)和心電信號(hào)。選取Savitzky-Golay濾波器對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行平滑處理，該濾波器用一元p階多項(xiàng)式以長(zhǎng)度為n的滑動(dòng)窗口對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合，其中n取35，p取3，此3階多項(xiàng)式的系數(shù)由最小二乘法準(zhǔn)則使擬合誤差最小來(lái)確定，從而實(shí)現(xiàn)平滑處理。至此成功實(shí)現(xiàn)了肌電信號(hào)和心電信號(hào)的分離，處理結(jié)果如圖3所示。

2 表征疲勞的特征選取

對(duì)8名被試者的2h駕車(chē)實(shí)驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行等距提取，每隔10min提取長(zhǎng)度為30s的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在被試者駕車(chē)之后，要求被試者靜坐5min，休息10min后再記錄5min的靜坐數(shù)據(jù)，同樣地，從疲勞靜坐5min和休息后靜坐5min的數(shù)據(jù)中各自提取長(zhǎng)度為30s的數(shù)據(jù)，與之前從駕車(chē)過(guò)程中提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行同樣處理。

肌電信號(hào)和心電信號(hào)的各種特征指標(biāo)隨著駕駛時(shí)間的增加或者說(shuō)被試者疲勞感和困倦感的增加都存在著一定的改變，雖然由于個(gè)體差異，這8名被試者的這種改變并不一致，但是在這些表征疲勞的指標(biāo)中，肌電信號(hào)的峰值因數(shù)和肌電信號(hào)與心電信號(hào)的互相關(guān)峰值所描繪出的曲線得到了基本一致的結(jié)論，利用統(tǒng)計(jì)分析 SPSS軟件進(jìn)行 Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn)，得到這兩個(gè)特征參數(shù)在正常駕駛與疲勞駕駛兩種狀態(tài)中P＜0.001，說(shuō)明正常駕駛與疲勞駕駛差異性顯著。

肌電信號(hào)峰值因數(shù)可表示為

式中:Apeak為肌電信號(hào)的峰值，xrms為肌電信號(hào)的均方根值。

文中以2 000點(diǎn)(2s)為步長(zhǎng)，以4 000點(diǎn)(4s)為窗口長(zhǎng)度，進(jìn)行重疊率為50%的滑動(dòng)計(jì)算，每次計(jì)算得到一個(gè)峰值因數(shù)，圖4為由各個(gè)峰值因數(shù)值繪制的肌電信號(hào)峰值因數(shù)圖。

以同樣的方法截取對(duì)應(yīng)處心電信號(hào)和肌電信號(hào)做互相關(guān)曲線，圖5給出計(jì)算示意圖。

在計(jì)算互相關(guān)曲線時(shí)應(yīng)注意保持相位一致，但處理后肌電信號(hào)頻率較高并在時(shí)域里上下幅值基本對(duì)稱(chēng)，因此難以得到相位信息，而圖2中所包含的心電信號(hào)成分可以作為辨別肌電信號(hào)相位的依據(jù)。

鑒于肌電信號(hào)的峰值因數(shù)和肌電信號(hào)與心電信號(hào)的互相關(guān)峰值兩者存在數(shù)量級(jí)的差別，分別對(duì)它們進(jìn)行歸一化。歸一化后的肌電信號(hào)的峰值因數(shù)和肌電信號(hào)與心電信號(hào)的互相關(guān)峰值分別如圖7和圖8所示。

對(duì)圖7和圖8做進(jìn)一步的處理，將其減縮為14個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)，如圖9所示。由圖可更明顯看出，兩個(gè)特征參數(shù)Fc和c_max的時(shí)間歷程有很相似的變化趨勢(shì)，即在2h駕車(chē)的過(guò)程中大體呈現(xiàn)出向上的趨勢(shì)，當(dāng)駕駛員結(jié)束駕車(chē)后進(jìn)入疲勞靜坐狀態(tài)和休息后靜坐狀態(tài)的過(guò)程中，在曲線的末尾處呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，故肌電信號(hào)峰值因數(shù)、肌電與心電信號(hào)相關(guān)峰值這兩個(gè)參數(shù)可以表征疲勞狀態(tài)。利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件得到的Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn)結(jié)果表明，文中所選的特征參數(shù)在表征正常駕駛與疲勞駕駛時(shí)差異顯著。但是僅利用其中某一個(gè)特征參數(shù)作為疲勞與否的判據(jù)又具有偶然性，因此為減小生理信號(hào)隨機(jī)性對(duì)于判斷結(jié)果準(zhǔn)確性的影響，選取這兩個(gè)特征指標(biāo)作為組合特征，以提高判斷的準(zhǔn)確性。

3 判別分析

3.1 判別原理

本文中采用馬氏距離作為判別分析的判別準(zhǔn)則［9］。

對(duì)于兩個(gè)數(shù)學(xué)期望分別為μ1和μ2的不同總體G1和G2，協(xié)方差分別為Σ1和Σ2，假設(shè)是一個(gè)待判樣品，至總體G的馬氏距離為

分別計(jì)算x至總體 G1和 G2的馬氏距離 d(x，G1)和 d(x，G2)，哪個(gè)距離小，就認(rèn)為 x屬于哪個(gè)總體。

3.2 判別實(shí)例

隨著駕駛時(shí)間的增加，駕駛員的疲勞程度大致呈上升趨勢(shì)，因此認(rèn)為在駕駛初期的約40min為正常狀態(tài)，相對(duì)而言，在駕駛結(jié)束前約30min與駕駛后5min駕駛員處于疲勞狀態(tài)。從被試者一次實(shí)驗(yàn)的特征參數(shù)中選取正常數(shù)據(jù)段(前65組)和有明顯疲勞感出現(xiàn)的數(shù)據(jù)段(第121～185組)作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)建立判別函數(shù)，并以該名被試者的再次駕車(chē)的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集數(shù)據(jù)(30組)?？疾靸煞N狀態(tài)，第1組數(shù)據(jù)為駕駛員的正常狀態(tài)，用G1表示;第2組數(shù)據(jù)為駕駛員的疲勞狀態(tài)，用G2表示?？疾祚{駛員兩個(gè)特征參數(shù):c_max代表駕駛員肌電、心電信號(hào)的相關(guān)峰值;Fc為駕駛員肌電信號(hào)的峰值因數(shù)。數(shù)據(jù)由訓(xùn)練集中數(shù)據(jù)按上述的判別方法得到判別函數(shù)為

3.3 判別準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)

當(dāng)利用各個(gè)總體的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算出判別函數(shù)后，可通過(guò)對(duì)測(cè)試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行判別，得到判別結(jié)果的混淆矩陣為。

4 分析與討論

對(duì)圖7和圖8中視為正常狀態(tài)的前65組數(shù)據(jù)和視為疲勞狀態(tài)的后65組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到對(duì)應(yīng)于正常和疲勞的歸一化的特征參數(shù)均值，如圖10所示。由圖可見(jiàn)，文中選用的兩個(gè)特征參數(shù)在疲勞與正常狀態(tài)下幅值上均具有明顯差別。

通過(guò)上面的分析與討論，可進(jìn)一步驗(yàn)證本文中提出的特征參數(shù)在表征正常與疲勞狀態(tài)上的有效性。

5 結(jié)論

利用東北大學(xué)研制的可穿戴式傳感器對(duì)8名被試者進(jìn)行2h的駕駛模擬實(shí)驗(yàn)，采集股二頭肌部位的生理電信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行分離和進(jìn)一步的去噪，得到肌電和心電信號(hào)，并找到能不受隨機(jī)情況影響且能客觀表征駕駛員疲勞程度的特性參數(shù)，利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn)，最終選取肌電信號(hào)的峰值因數(shù)和肌心電信號(hào)互相關(guān)峰值作為組合特征，并采用馬氏距離作為判別疲勞的準(zhǔn)則。判別結(jié)果表明，該方法在對(duì)正常狀態(tài)與疲勞狀態(tài)的區(qū)分上取得了良好的識(shí)別效果。該方法能實(shí)現(xiàn)非接觸測(cè)量，不影響駕駛員的正常駕駛，為駕駛員的疲勞檢測(cè)提供了一種簡(jiǎn)單有效的新方法。

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