原文传递
基于心电肌电信号的汽车驾驶疲劳研究
| 论文题名： | 基于心电肌电信号的汽车驾驶疲劳研究 |
| 关键词： | 汽车驾驶疲劳;评价方法;映射模型;心电肌电信号 |
| 摘要： | 近年来，疲劳驾驶引发的道路交通伤害逐年增多，已经成为严重的社会问题，引起了世界各国学者的关注，从而关于疲劳驾驶的相关研究课题逐渐增多，涉及到的学科有心理学、人体生理学、生物化学、生物力学等，而对疲劳驾驶的准确判断则是一切有关研究的基础。 目前，驾驶疲劳的评价方法主要从车辆行驶特征或从驾驶员行为特征或从单个生理信号角度考虑对驾驶疲劳进行度量，都存在相应不足。本文从人机工程学角度出发，对驾驶疲劳的定义、产生机制、疲劳症状进行阐述，同时为克服上述评价方法的缺陷，考虑多个生理信号特征参数，建立基于学习向量量化神经网络的驾驶疲劳评价模型。 本文的主要研究内容是:首先，分析了国内外关于驾驶疲劳的研究现状，提出用心电、肌电生理信号特征参数来表征驾驶疲劳程度等级，并对这两种生理信号进行详细描述;其次，针对疲劳驾驶实车实验存在的不足，设计和开发了汽车驾驶模拟实验平台，为模拟驾驶实验提供设备保证;然后，对实验方案进行详细规划设计，进而采集模拟驾驶实验中的心电、肌电生理信号数据，为算法实现提供数据支持;最后，将驾驶疲劳程度评价定义为模式分类问题，比较各种模型的优缺点，运用学习向量量化神经网络建立心电、肌电生理信号特征参数与驾驶疲劳程度的映射模型，并进行实例验证模型的有效性，并使用了K-fold方法对系统进行优化。本文所用的方法可以为基于生理信号特征的疲劳检测设备提供一定的参考，实现对疲劳驾驶的预测和报警，从而减少交通事故和提高道路交通安全水平。 |
| 作者： | 叶成文 |
| 专业： | 工业工程 |
| 导师： | 扈静 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
