基于駕駛模擬的疲勞識別與車載預警設備有效性研究＊

王雪松 胥 川

（同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室 上海 201804）

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疲勞駕駛是造成嚴重交通事故的重要原因，由于疲勞駕駛行為而導致的重大交通事故數占到了20%［1］。2008年，我國直接由疲勞駕駛造成事故2 568起，死亡人數1 353人，平均每起直接由疲勞駕駛引起的事故造成約0.53人死亡［2］。美國交通部針對商用車輛的報告中指出，20%～40%的商用車輛交通事故是由于疲勞駕駛導致［3］。在紐約1次針對1 000名駕駛人調查中，有55%的駕駛人承認有過疲勞駕駛經歷，更有23%的駕駛人曾經在行駛過程中睡著［4］。由于引起駕駛人疲勞的因素常見且眾多，因此疲勞駕駛是最為普遍和最危險的駕駛行為之一［5］。車載疲勞預警設備是防止疲勞駕駛的重要手段，它通過車載傳感器采集疲勞特征指標，并在一定條件下觸發視覺、聲音等形式的疲勞預警信息提示，幫助駕駛人判斷是否還能繼續駕駛。

眼閉合時間［6－8］與車輛偏移［6，9－10］（包含越線）是疲勞駕駛的典型特征指標。鄭培研究了眼睛及其疲勞機理，討論了單位時間內眼睛閉合時間所占的百分率（percentage of eye closed，PERCLOS）和其他眼睛活動測量方法的有效性，確認測量機動車駕駛疲勞最好的方法是PERCLOS［11］。Takashi等［12］在對駕駛人掃視、SEM（slow eye movement）、瞳孔直徑、眨眼和PERCLOS眼動指標的警覺性對比分析發現，PERCLOS對駕駛人警覺性的檢測能力最強。PERCLOS檢測的可靠性和實時性都較高，但不同駕駛人的PERCLOS 有很大不同（比如，有些人睡覺時眼睛不閉合），對于它的檢測（需要追蹤眼球）有一定的不可靠因素，因此，如果只用它來檢測疲勞駕駛，仍然存在誤判。……