基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究

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1、分类号：U491密级：公开UDC：621编号：10299S1303075JIANGSUUNIVERSITY硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目：基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究学科专业：机械设计及理论作者姓名：张明明指导教师：卢章平教授答辩日期：2016年6月4日基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机

2、构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社

3、将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布（包括刊登）授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日分类号：U491密级：公开UDC：621编号：10299S1303075学位论文基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究StudyonDetectionofFatigueDrivingBasedonSteeringWheelGrip指导教师卢章平教授作者姓名张明明申请学位级别硕士专业方向机械设计及理论论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年6月学位授

4、予单位和日期江苏大学2016年6月答辩委员会主席____________评阅人____________2016年06月江苏大学硕士学位论文摘要虽然近年来我国的交通事故发生起数有所下降，但在事故中死亡的人数却逐年大幅增加。其中疲劳驾驶是导致交通事故的一个重要原因，因此对疲劳驾驶的监测是一个重点研究课题。分析当前国内外的研究现状，并比较了各类检测疲劳驾驶方法的特点。发现以往的驾驶疲劳监测研究中，通常是通过机器视觉检测驾驶员疲劳时的个人特征，还有利用生理设备检测驾驶员的脑电、心电等生理信号，或者是设计车载设备检测疲劳驾驶时的车辆信息，

5、以这三种方式来进行疲劳驾驶的监测。本课题提出利用方向盘握力信号来检测疲劳驾驶，相比较于以上的检测方式，基于握力的方法具有以下优点：信号易采集，信号的信噪比高，设备成本低廉，监测的过程中不会影响到正常的驾驶操作。然而此方法精准度却相对不高，效果不理想，而利用检测脑电信号判断疲劳驾驶具有非常高的精准度，但此方法只在实验中应用较为广泛，因此本课题的研究是通过同步检测脑电信号和握力信号，利用BP神经网络方法建立基于握力信号的疲劳特征参数与基于脑电信号的疲劳程度值之间的联系。文中首先搭建能够测量脑电信号与握力信号的实验平台，然后安排6名驾

6、驶员都分别进行正常和疲劳两组实验，为保证真实环境下驾驶实验的安全性，每人每次只进行30min的驾驶实验。一方面，针对获取的脑电数据，进行预处理，设置时长10s的时间窗口，然后利用小波包分析法提取脑电信号中与疲劳驾驶相关的时频域特征，计算每个样本的平均功率后再计算反映疲劳状态的脑电指标R值，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。另一方面，针对获取的握力数据，提取握力信号的时域特征和时频域特征，设置相同的时间窗口长度，计算各个特征参数在组内的平均数值，利用独立样本T检验分析并筛选出正常驾驶和疲劳驾驶之间存在显著差异的特征参数，以这些握力特

7、征参数来表征疲劳状态，接着对特征进行平滑处理。最后，建立BP神经网络模型预测疲劳驾驶状态，以筛选出的可以表征疲劳的方向盘握力相关参数作为输入层，以对脑电信号进行处理和计算后得到的R值作为输出层，对模型进行训练并验证准确率。关键词：疲劳驾驶，脑电，方向盘握力，BP神经网络I基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究ABSTRACTInchina,thenumberoftrafficaccidentsdecreasedinthepastfewyears,butthedeathscausedbytheaccidentshasbeenincrea

8、singyearbyyear.Fatiguedrivingwascontributedtothetrafficaccidents,andfatiguedrivingisakeyresearchtopic.Byanalyzingtheresearchstatuso