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    基于生理信號(hào)的駕駛疲勞分級(jí)檢測(cè)研究

    2017-02-09 06:47:32盧章平尹傳斌
    關(guān)鍵詞:電信號(hào)駕駛員心率

    盧章平,尹傳斌,李 瑞,何 仁

    (1.江蘇大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;2.江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    基于生理信號(hào)的駕駛疲勞分級(jí)檢測(cè)研究

    盧章平1,尹傳斌1,李 瑞1,何 仁2

    (1.江蘇大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;2.江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    采用實(shí)驗(yàn)生理學(xué)測(cè)試與主觀疲勞調(diào)查的方法,通過實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn),以腦電信號(hào)和心電信號(hào)為基本指標(biāo),研究不同駕駛經(jīng)驗(yàn)駕駛員在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00這3個(gè)駕駛過程中疲勞等級(jí)的變化。通過主成分分析法,建立腦電信號(hào)與心電信號(hào)之間的關(guān)系,確定駕駛疲勞綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)果顯示:上述疲勞綜合指標(biāo)在在不同疲勞等級(jí)狀態(tài)下存在顯著性差異,通過對(duì)不同指標(biāo)的融合提高了對(duì)駕駛員不同疲勞等級(jí)的識(shí)別準(zhǔn)確率。

    交通工程;生理信號(hào);疲勞駕駛分級(jí);主成分分析法;駕駛經(jīng)驗(yàn)

    疲勞是一種復(fù)雜的狀態(tài),主要以警覺性下降、人體心理機(jī)能和生理機(jī)能下降的形式顯現(xiàn),常常伴隨睡意、疲倦等狀態(tài)[1]。2004年我國由人為因素造成的交通事故占總交通事故的94.77%[2],其中疲勞駕駛已成為導(dǎo)致交通安全事故的重要原因之一。

    G.KECKLUND等[3]讓駕駛員連續(xù)行車8 h,發(fā)現(xiàn)駕駛員主觀疲勞度和腦電譜功率(θ波,α波)隨駕駛時(shí)間顯著升高。TING Ping-Huang等[4]通過檢測(cè)行車軌跡和調(diào)查主觀疲勞度,發(fā)現(xiàn)在單調(diào)高速公路上連續(xù)行車至80 min左右時(shí),駕駛員進(jìn)入疲勞狀態(tài);其實(shí)驗(yàn)結(jié)果與T.NILSSON等[5]的發(fā)現(xiàn)一致。馬艷麗等[6]采用心理學(xué)測(cè)試與主觀疲勞調(diào)查方法,把駕駛員的疲勞程度分為1~5個(gè)等級(jí),研究駕駛員在高速公路上連續(xù)駕駛時(shí)間與疲勞等級(jí)的關(guān)系。吳紹斌等[7]把駕駛員疲勞狀態(tài)分為清醒、輕度疲勞、中度疲勞、重度疲勞以及瞌睡5個(gè)等級(jí),發(fā)現(xiàn)腦電功率譜的比值(α+θ)/β越大,駕駛員疲勞等級(jí)越高。劉志強(qiáng)等[8]通過分析心電信號(hào)來研究駕駛員在疲勞狀態(tài)下的轉(zhuǎn)向特征,發(fā)現(xiàn)疲勞狀態(tài)下轉(zhuǎn)角熵升高了57.1%。秦偉等[9]通過研究HRV指標(biāo),發(fā)現(xiàn)駕駛員在草原公路上連續(xù)駕駛到120 min左右時(shí)出現(xiàn)疲勞癥狀。

    現(xiàn)階段,學(xué)術(shù)界對(duì)駕駛疲勞的研究主要有如下不足:①大多數(shù)研究需借助駕駛模擬器完成,忽略了影響疲勞的諸多因素(如道路、車內(nèi)外環(huán)境等);②忽略駕駛員個(gè)體差異性,沒有對(duì)駕駛員個(gè)體進(jìn)行分類;③大多數(shù)研究只分析被試的腦電信號(hào)或心電信號(hào),疲勞特征參數(shù)較少。為此,筆者按駕駛經(jīng)驗(yàn)把駕駛員分為熟練組和非熟練組,通過實(shí)車駕駛提取不同駕駛時(shí)間段內(nèi)表征疲勞程度的腦電信號(hào)和心電信號(hào),建立準(zhǔn)確的駕駛疲勞綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),確定不同駕駛經(jīng)驗(yàn)駕駛員的疲勞等級(jí)變化。

    1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    1.1 被試的選取

    G.A.RYAN[10]通過研究發(fā)現(xiàn):性別差異對(duì)駕駛疲勞引起的交通事故的數(shù)量存在顯著影響,尤其男性駕駛員是發(fā)生疲勞事故的高危人群。I.D.BROWN[11]指出:30歲以前和30歲以后的駕駛員對(duì)疲勞度的感知是有差異的。為此,筆者為了減少這種個(gè)體差異性對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的影響,選取30歲以下年輕男性駕駛員8名為被試,平均年齡27歲。按駕駛經(jīng)驗(yàn)等級(jí)分為熟練和非熟練駕駛員兩組,每組4名被試,熟練程度以駕駛里程5×104km駕駛經(jīng)驗(yàn)為標(biāo)準(zhǔn)[12]。

    實(shí)驗(yàn)要求所有被試者身體健康,無睡眠不良、失眠等疾病;駕駛員在實(shí)驗(yàn)前24 h內(nèi)禁止酒精、咖啡等其他刺激性飲料。實(shí)驗(yàn)時(shí)間分別選取09:00—11:00,12:00—14:00,21:00—23:00。為了保證駕駛員的行車安全,在實(shí)驗(yàn)車輛副駕駛位置上安裝剎車板,并配備一名實(shí)驗(yàn)人員。當(dāng)駕駛員出現(xiàn)較重疲勞癥狀時(shí),實(shí)驗(yàn)人員需采取緊急措施,如緊急剎車、減速等有效措施。

    1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

    1.2.1 心理分析儀

    實(shí)驗(yàn)采用歐洲思必瑞特Spirt-Mind公司生產(chǎn)的Spirt-10 MarkII心里分析儀器,包括硬件Nexus(8通道)和軟件Biotrace+(80通道),可以采集人體的腦電、眼電、皮電、心電等多種生理信號(hào),最高采樣頻率可以達(dá)到8 192次/s。通過無線藍(lán)牙和USB傳輸技術(shù)與電腦連接,可以導(dǎo)出MATLAB,Txt等格式的數(shù)據(jù)文件。

    1.2.2 疲勞分級(jí)測(cè)量

    主觀疲勞調(diào)查是研究駕駛疲勞的重要手段之一。其中應(yīng)用最為廣泛的疲勞測(cè)量表則為斯坦福嗜睡量表(stanford sleepiness scale, SSS)[13]。SSS量表共包含1~7個(gè)不同疲勞等級(jí)(疲勞等級(jí)用S表示),疲勞程度依次加深。其中:S=1表示充滿生機(jī)與活力;S=7表示睡眠初期、非常疲倦,如表1。被試者需從7個(gè)疲勞等級(jí)中選擇一個(gè)等級(jí)來表示自己目前的疲勞狀態(tài)。其優(yōu)點(diǎn)在于操作簡(jiǎn)單并可反復(fù)進(jìn)行。

    表1 斯坦福嗜睡量表

    1.3 實(shí)驗(yàn)流程

    實(shí)驗(yàn)路段選取為江蘇省鎮(zhèn)江市S338省道,雙向6車道,道路限速為100 km/h。行駛過程中無交叉路口,無信號(hào)燈等待,道路兩側(cè)景觀單調(diào)。在到達(dá)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地后,駕駛員先進(jìn)行20 min預(yù)實(shí)驗(yàn),熟悉駕駛環(huán)境。休息5 min后,連續(xù)駕駛90 min的正式實(shí)驗(yàn),在駕駛過程中要求駕駛員不能進(jìn)行次任務(wù),車速保持在80 km/h以下。

    在此過程,采用Spirt-10 MarkII心里分析儀監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)者的腦電信號(hào)和心電信號(hào),采樣頻率為256 Hz。在預(yù)實(shí)驗(yàn)前、實(shí)驗(yàn)開始前和實(shí)驗(yàn)結(jié)束后,駕駛員需填寫SSS主觀疲勞調(diào)查表進(jìn)行疲勞自我評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)將駕駛員疲勞狀態(tài)分為清醒(S=1,2)、輕度疲勞(S=3,4)、中度疲勞(S=5)以及重度疲勞(S=6,7)這4個(gè)等級(jí)。

    對(duì)采集的生理數(shù)據(jù)先用獨(dú)立分量分析法(independent component analysis,簡(jiǎn)稱ICA)進(jìn)行降噪處理,消除偽跡的影響。其后,利用快速傅立葉變換(FFT)進(jìn)行功率譜分析。大部分工作借助Excel、SPSS 19.0和MATLAB等計(jì)算軟件完成。

    2 數(shù)據(jù)分析結(jié)果

    2.1 主觀疲勞問卷調(diào)查

    圖1為測(cè)試的SSS疲勞數(shù)值??梢钥闯觯{駛員主觀疲勞等級(jí)呈上升趨勢(shì),這與TING Ping-Huang等[4]的研究結(jié)果一致。其中非熟練駕駛員的疲勞等級(jí)大于熟練駕駛員的疲勞等級(jí)。

    對(duì)主觀疲勞調(diào)查問卷結(jié)果進(jìn)行雙因素方差分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn):駕駛經(jīng)驗(yàn)因素的主效應(yīng)顯著,F(xiàn)(1,18)=13.000,p=0.002<0.05,這說明駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)駕駛?cè)似诔潭扔酗@著性影響;駕駛時(shí)間因素的主效應(yīng)也呈顯著性,F(xiàn)(2,18)=48.538,p=0.00<0.05,表示駕駛時(shí)間的不同對(duì)疲勞程度的影響存在顯著性差異,在21:00—23:00晚間駕駛時(shí),被試的疲勞等級(jí)最高。而駕駛經(jīng)驗(yàn)和測(cè)試時(shí)間對(duì)駕駛?cè)酥饔^疲勞程度交互效應(yīng)并不顯著,F(xiàn)(2,18)=1.462,p=0.258>0.05。

    圖1 被試的SSS疲勞數(shù)值Fig.1 SSS score of subjects throughout the experiment (S=1~7)

    2.2 腦電數(shù)據(jù)分析結(jié)果

    當(dāng)駕駛員處于疲勞狀態(tài)時(shí),大腦的思維活動(dòng)以及信息處理能力會(huì)降低,警覺度下降,從而致使β波及高頻腦電波減少。當(dāng)人體從疲勞轉(zhuǎn)為瞌睡或輕度睡眠狀態(tài)時(shí),腦電節(jié)律會(huì)逐步降低為θ波和δ波。

    2.2.1 EEG信號(hào)檢測(cè)

    將實(shí)驗(yàn)過程分為9部分,每部分持續(xù)10 min,取其各個(gè)頻段的幅值平均值作軌跡圖。兩組被試的4種腦電波δ波、θ波、α波、β波和一種比率(α+θ)/β指標(biāo)的變化規(guī)律,如圖2。

    圖2 EEG變化規(guī)律Fig.2 Change law of EEG signals

    對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行ANOVA方差分析,具體結(jié)果如表2。研究顯示:駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)δ波、β波的變化無顯著影響,δ波:F(1,214)=0.035,p=0.852>0.05;β波:F(1,214)=0.140,p=0.709>0.05。駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)θ波、α波以及比率(α+θ)/β的變化有顯著影響,θ波:F(1,214)=9.55,p=0.002<0.05;α波:F(1,214)=29.569,p=0.000<0.05;比率(α+θ)/β:F(1,214)=11.153,p=0.001<0.05。

    表2 駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)腦電指標(biāo)的方差分析

    注:顯著性水平為0.05。

    2.2.2 驗(yàn)證EEG指標(biāo)的合理性

    為驗(yàn)證各項(xiàng)EEG指標(biāo)的合理性,以實(shí)驗(yàn)開始后10 min被試的各項(xiàng)EEG指標(biāo)為參考值,對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn),具體結(jié)果見表3。

    表3 EEG各指標(biāo)的配對(duì)T檢驗(yàn)

    從表3中可以看出,4種基本指標(biāo)除了α波沒有顯著性,其他3項(xiàng)指標(biāo)均有顯著性(p<0.05),其中:δ波、β波隨駕駛時(shí)間顯著降低,而θ波則顯著增加。比率指標(biāo)(α+θ)/β有顯著性增加。這些結(jié)論與以往關(guān)于駕駛疲勞的生理研究基本一致[15]。

    因此,該3項(xiàng)基本指標(biāo)δ波、β波、θ波以及比率指標(biāo)(α+θ)/β可用于對(duì)駕駛疲勞程度進(jìn)行量化評(píng)判。但是由于駕駛經(jīng)驗(yàn)只對(duì)θ波和比率指標(biāo)(α+θ)/β有顯著影響,所以筆者只選取θ波、比率(α+θ)/β為檢測(cè)不同熟練程度駕駛員疲勞駕駛的指標(biāo)。

    2.3 心電數(shù)據(jù)分析結(jié)果

    在進(jìn)行實(shí)證分析之前,先對(duì)六個(gè)指數(shù)收益率序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,這樣有利于后文更好地分析數(shù)據(jù)之間的相依性。

    心率(HR, heart rate)的分析較為簡(jiǎn)單、直觀,反應(yīng)了人體在不同任務(wù)要求下所承受的心理及生理負(fù)荷水平。研究表明:心率的變化對(duì)于判別駕駛疲勞具有潛在的研究意義。S.K.L.LAL等[16]發(fā)現(xiàn)經(jīng)過長時(shí)間連續(xù)駕駛,駕駛員的心率急速下降。

    由于人的操作具有自適應(yīng)性,心率在駕駛?cè)蝿?wù)開始10 min后趨于平穩(wěn),因此選取10 min時(shí)的指標(biāo)值作為參考。駕駛員的心率信號(hào)變化趨勢(shì)情況如圖3。

    圖3 心率變化規(guī)律Fig.3 Law of heart rate variation

    對(duì)兩組被試的心率數(shù)據(jù)進(jìn)行ANOVA方差分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):F(1,210)=6.362,p=0.012<0.05,表明駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)心率的主效應(yīng)有顯著性影響。駕駛時(shí)間段對(duì)心率的主效應(yīng)有顯著影響,F(xiàn)(1,210)=13.635,p=0.000<0.05。駕駛經(jīng)驗(yàn)和駕駛時(shí)間段對(duì)心率的交互效應(yīng)無顯著影響,F(xiàn)(2,210)=0.839,p=0.434>0.05。配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果顯示:t=17.212,p=0.000<0.05,說明心率隨駕駛時(shí)間變化整體呈明顯下降趨勢(shì)。所以筆者選取心率作為檢測(cè)不同熟練程度駕駛員疲勞駕駛的指標(biāo)。

    2.4 疲勞綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)確定

    為全面考察兩種生理指標(biāo)對(duì)駕駛疲勞的判定,筆者利用主成分分析法對(duì)腦電信號(hào)和心電信號(hào)進(jìn)行分析從而確定一種疲勞綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。主成分分析不但可以降低變量的維度,而且還可以在損失很少信息的前提下,把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)綜合指標(biāo),提高駕駛疲勞評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。

    利用SPSS 19.0軟件對(duì)腦電指標(biāo)θ、(α+θ)/β以及心電指標(biāo)HR進(jìn)行主成分分析。由成分得分系數(shù)矩陣可知,3種生理指標(biāo)數(shù)據(jù)的系數(shù)分別為0.854、-0.365、0.853。根據(jù)前面所得數(shù)據(jù)由主成分特征向量得出綜合疲勞指標(biāo)為:

    Y=0.854θ-0.365(α+θ)/β+0.853HR

    2.5 駕駛員疲勞等級(jí)的確定

    疲勞綜合指標(biāo)Y在不同疲勞等級(jí)下有顯著差異,如圖4。疲勞指標(biāo)Y在清醒和輕度疲勞之間的差異性較小,但顯著水平p仍低于0.05,而清醒狀態(tài)與中度或重度疲勞的顯著水平為p=0.000<0.01。上述結(jié)論驗(yàn)證了利用疲勞綜合指標(biāo)Y推測(cè)駕駛員疲勞狀態(tài)的可行性。

    圖4 疲勞綜合指標(biāo)Y與疲勞等級(jí)的相關(guān)性Fig.4 Relation of comprehensive fatigue indicator and fatigue level

    在09:00—11:00駕駛時(shí),駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)疲勞綜合指標(biāo)Y無顯著影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)束后駕駛員處于清醒狀態(tài),個(gè)別非熟練駕駛員處于輕度疲勞狀態(tài)。在12:00—14:00駕駛時(shí),駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)疲勞綜合指標(biāo)Y有顯著影響,非熟練駕駛員在連續(xù)駕駛60 min時(shí)進(jìn)入輕度疲勞狀態(tài),實(shí)驗(yàn)結(jié)束后處于中度疲勞狀態(tài)。熟練駕駛員在連續(xù)駕駛80 min時(shí)進(jìn)入輕度疲勞狀態(tài),其疲勞狀態(tài)一直持續(xù)到實(shí)驗(yàn)結(jié)束。在21:00—23:00駕駛時(shí),駕駛員進(jìn)入疲勞狀態(tài)的時(shí)間縮短,且非熟練駕駛員比熟練駕駛員較早進(jìn)入重度疲勞狀態(tài)。

    3 總結(jié)與展望

    提出一種基于生理信號(hào)的駕駛員疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法。首先通過斯坦福嗜睡量表(SSS)對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)進(jìn)行分級(jí),與此同時(shí),提取駕駛員的腦電和心電指標(biāo)。最后,采用主成分分析法,綜合考慮腦電和心電各項(xiàng)指標(biāo),提出一種疲勞綜合生理指標(biāo)。結(jié)果顯示,提出的疲勞綜合指標(biāo)在在不同的疲勞等級(jí)下均存在顯著性差異,通過對(duì)不同指標(biāo)的融合能夠有效檢測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)。

    筆者研究采取的基于駕駛員生理信號(hào)的檢測(cè)方法為接觸式檢測(cè),可靠性高,但檢測(cè)設(shè)備會(huì)妨礙駕駛員的正常操作,影響行車安全。因此,以后的研究重點(diǎn)應(yīng)更加注重于非接觸式疲勞檢測(cè)方法,例如基于駕駛員面部特征、基于方向盤以及基于車輛行駛軌跡等的檢測(cè)方法。

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    (責(zé)任編輯 劉 韜)

    Study of Driver’s Fatigue Level Grading Experiment Based on His Physiological Signal

    LU Zhangping1,YIN Chuanbin1,LI Rui1,HE Ren2

    (1. School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu, P.R.China;2.School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu, P.R.China)

    With the help of Electroencephalogram (EEG) and Electrocardiogram (ECG), a real traffic driving experiment which combining physiology test and subjective fatigue survey was conducted to study the law of fatigue level variation of a diver who was driving during 09:00—12:00AM,12:00—14:00PM and 21:00—23:00PM. By the principal component analysis (PCA), this study was able to establish the relationship between EEG and ECG signal, and to set up a comprehensive indicator to determine driver fatigue. The results show that the above-mentioned comprehensive indicator can recognize different levels of driver fatigue and the fusion of different indicators thas can improve the accuracy in detecting driver′s different fatigue levels.

    traffic engineering; physiological signal; driver′s fatigue level; principal component analysis(PCA); driving experience

    10.3969/j.issn.1674-0696.2017.01.14

    2015-09-28;

    2015-12-11

    高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金聯(lián)合資助課題項(xiàng)目(20113227110007);“江蘇大學(xué)”博士創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYLX 15_1050)

    盧章平(1958—),男,江蘇揚(yáng)州人,教授,博士,主要從事計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、人機(jī)交互理論及應(yīng)用方面的研究。E-mail: lzping@ujs.edu.cn。

    尹傳斌(1990—),男,山東臨沂人,碩士研究生,主要從事道路交通安全方面的研究。E-mail: yinchuanbin 1990@126.com。

    U491

    A

    1674-0696(2017)01-077-05

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