基于多源信息融合的驾驶员分心监测研究

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1、基于多源信息融合的驾驶员分心监测研究(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位：汽车工程系学科：机械工程研究生：廖源指导教师:成波教授二○一五年十二月DriverDistractionDetectionthroughDrivingPerformanceandEyeMovement:fromFeatureExtractiontoClassifierDesignThesisSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinMechanicalEngineeri

2、ngbyLIAOYuanThesisSupervisor:ProfessorCHENGBoDecember,2015摘要分心是引发驾驶员失误，造成交通事故的重要原因之一，开展驾驶员分心状态监测对改善交通道路安全至关重要。与疲劳不同，分心具有持续时间短，变化快的特点。为了解决分心监测实时性要求高，不同场景和不同种类的分心驾驶共性特征不明确的问题，论文以驾驶分心为对象，依托驾驶模拟实验平台，探究了城市道路场景高速公路场景下，两种分心类型——认知分心与视觉分心的表现特征与监测算法设计。论文首先对驾驶分心表现特征进行了统计学分析，基于多源信息融合的候选特征集合进一步筛选最优特征子集，提取了不同场景、不

3、同分心类型的共性关键特征，通过验证最优特征子集分类器性能，量化出多源信息融合的优势，部分印证了Yerkes-Dodson法则。采用提取的共性关键特征，设计了基于支持向量机分类器的滑窗式分心监测算法，讨论算法参数对监测性能的影响得到最优参数组合，该组合下的分心监测算法对场景、分心类型的适应性好，兼顾了识别率与监测快速性。基于驾驶模拟仿真平台设计了两类典型驾驶场景——停止标志控制的交叉路口和限速高速公路，在次任务平板电脑上实现了用于产生分心的认知次任务和视觉次任务设计，论文还对传统工作负荷测量装置——外周视觉检测任务装置（PeripheralDetectionTaskdevice,PDT）进行便携

4、化改进，得到基于检测反应任务的驾驶员注意力测试装置（DetectionResponseTaskdevice,DRT），DRT获取的驾驶员认知负荷为分心监测提供了重要参考。论文获取了两类场景下单任务（常态）驾驶和双任务（分心）驾驶数据。城市道路场景获取了22名被试的有效数据，高速公路场景获取了16名被试的有效数据。用候选特征集合对采集的驾驶行为及眼动数据进行计算，得到分心驾驶特征在驾驶绩效和眼动信息两方面的完整描述，并对驾驶分心在特征上的影响进行了统计分析，对性别、年龄等因素展开了讨论。论文分析得到驾驶分心在驾驶绩效和眼动信息上的表现特征以及这些表现特征和分心类型、性别和年龄的关系。为了应对高维

5、度、小样本的数据特征，采用封装支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的基因选择算法提取了能显著表征驾驶分心状态最优特征子集，基于对最优特征子集结构、重要度的分析，进一步得到了可用于驾驶分心在线监测分类器设计的共性关键特征，良好适应不同驾驶场景-分心类型组合。对最优特征子集进行了分类器性能验证，量化分析了多源信息融合在不同场景下的优势。I通过DRT测量得到不同场景下常态驾驶与认知分心驾驶的工作负荷，发现在高负荷的驾驶场景下，信息融合的分心监测手段能显著提高监测效果，部分印证了Yerkes-Dodson法则，从工作负荷角度说明了场景信息对分心监测的重要性。研究结果为驾驶分心

6、特征优选提供了方法支撑与数据参考。设计了一种基于SVM分类器，融合驾驶绩效和眼动信息特征作为输入的滑窗式驾驶分心在线监测算法，兼顾识别效果和监测快速性，适应不同驾驶场景和分心类型。综合考虑在线监测识别率和监测快速性，得到5秒计算时间窗-75%重叠度的最佳算法参数组合。在线监测算法结果在不同场景-分心类型间，识别率达86.6%~98.9%，表征监测快速性的决策提前度可达88.7%~95.0%。本文提出的驾驶分心在线监测算法不仅识别率较高，且在样本长度30秒的情况下，可以在分心发生后平均6.5~9.0秒识别出驾驶员的分心状态，监测快速性好。关键词：驾驶员；分心监测；驾驶绩效；眼动信息；支持向量机I

7、IAbstractDriverdistractionhasbeenidentifiedasonemajorcauseofunsafedriving.Distractionishighlydemandingonthereal-timedetectioncomparedwithfatiguedetection.Itisunclearaboutthecommonfeaturesofdifferentdi