基于車輛行駛信息的駕駛員疲勞狀況研究

摘要：駕駛疲勞是腦力與體力同時參與的技術性疲勞，是駕駛員連續(xù)重復動作下駕駛技能降低甚至喪失的現(xiàn)象，駕駛疲勞嚴重影響著行車安全。本文以高速公路為背景對駕駛疲勞方法進行探索。在對駕駛員疲勞機理分析的基礎上，設計以高速公路中車輛實際行駛信息為數(shù)據(jù)的疲勞判斷算法，通過數(shù)據(jù)分析對駕駛員疲勞狀況展開的研究。

關鍵詞：駕駛疲勞；數(shù)據(jù)分析；行駛時間

0 前言

隨著機動車保有量不斷攀升，道路通車里程快速增長，快速、便捷、舒適的交通已經(jīng)成為整個社會發(fā)展的推動力。然而，交通事故的數(shù)量也與日俱增，大量發(fā)生惡性交通事故造成了巨大的人員傷亡和財產(chǎn)損失，而疲勞駕駛就是交通事故的重要原因之一。駕駛疲勞是由于駕駛?cè)诉B續(xù)長時間重復動作致使其生理、心理上發(fā)生變化，出現(xiàn)駕駛機能降低甚至喪失的現(xiàn)象。駕駛員的疲勞主要表現(xiàn)在注意力分散、打瞌睡、 視野變窄、 信息漏看、 反應判斷遲鈍，駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力，以至于出現(xiàn)嚴重的交通事故。因此，疲勞駕駛嚴重影響行車安全，是造成交通事故的重大隱患，故駕駛疲勞問題已受到越來越多研究人員的關注。

本文以高速公路上車輛行駛信息對駕駛員的疲勞狀況進行研究，為駕駛員在高速公路上合理安排駕駛時間及休息次數(shù)提供依據(jù)，也為預防及減少交通事故提供數(shù)據(jù)參考。

1 駕駛員疲勞機理

駕駛疲勞與危險性存在并行關系，駕駛員的危險狀態(tài)是指駕駛實際作業(yè)能力降低至低于安全駕駛的能力閥限值，產(chǎn)生了駕駛反應遲鈍性和無序性，是可能導致交通事故的一種駕駛狀態(tài)。在危險狀態(tài)下，發(fā)生事故的可能性高于正常范圍[3]。基于疲勞生成機理學說、人體工程學分析方法及駕駛作業(yè)的工作性質(zhì)，在研究駕駛疲勞的生成因素時，駕駛員疲勞影響因素主要有駕駛員情況、工作需求及環(huán)境，見圖1。駕駛疲勞的產(chǎn)生原因很多，其中在高速公路駕駛中從運營管理者角度來講，駕駛員的駕駛工作需求是可控的，而駕駛員的情況與環(huán)境為不可控因素。針對可控原因來講，長時間的連續(xù)駕駛是駕駛員疲勞的重要原因。故本文主要以連續(xù)行駛時間為依據(jù)對駕駛員的疲勞狀況進行探討。

2駕駛員疲勞算法設計

根據(jù)關于駕駛疲勞連續(xù)駕駛時間的研究[1][2]可知：高速公路上駕駛員一次連續(xù)駕駛時間不宜超過3.5h，駕駛時間達到3.5h后，應至少休息30min。在這個結論的基礎上對高速公路通行車輛駕駛員的疲勞情況進行研究，其中算法設計依據(jù)結合車輛實際運行信息與連續(xù)駕駛時間對駕駛疲勞的影響，算法思想如圖2。

算法思想說明：計算車輛的行駛時間，當行駛時間低于3.5h，駕駛員歸為非疲勞駕駛，而行駛時間超過3.5h以上需要進行二次判斷；二次判斷的依據(jù)是車輛是否遵循理論休息次數(shù)，即將這些車輛在行駛中實際休息次數(shù)與理論休息次數(shù)進行比較，實際休息次數(shù)大于等于理論休息次數(shù)，則認為該車輛的駕駛員為非疲勞駕駛，反之認為該駕駛員為疲勞駕駛。

3 駕駛員算法實現(xiàn)

本文采用Oracle數(shù)據(jù)庫處理車輛行駛時間，以相同線路的客車為例進行研究。車輛行駛信息包含車牌號碼、進站編號、出站編號、進站時間、出站時間、車型、車類等。首先以進站編號、出站編號、車型、車類為限制條件提取同一線路的客車。高速公路上駕駛員一次連續(xù)駕駛時間不應超過3.5h，駕駛時間達到3.5h后，應至少休息30min。高速公路上車輛行駛最低限速為60km/h，可得到高速公路上出現(xiàn)疲勞駕駛的最小臨界里程為210km 。 因此可認為里程在210km以內(nèi)的路段駕駛員不會出現(xiàn)疲勞，在判斷駕駛員是否疲勞時行駛距離在210km以內(nèi)的車輛行駛數(shù)據(jù)不進行處理，刪除。

行駛時間為出站時間與進站時間之差，車輛行駛總時間不超過3.5h的車輛駕駛員為非疲勞，超過3.5h需計算車輛行駛的實際休息次數(shù)、理論應該休息次數(shù)，比較實際休息次數(shù)與理論休息次數(shù)，判斷駕駛員是否疲勞。在計算實際休息次數(shù)中需要一個行駛時間參考標準，即車輛任意兩個站之間不休息時行駛的時間，這里取最小值和上四分位數(shù)的平均值定為車輛在該路段車輛行駛的參考時間，并稱這個數(shù)為最小平均行駛時間。

以陜西省界內(nèi)京昆線2014年09月份客車為例對算法驗證結果表明：客車行駛時間主要集中在0～30min、30～60min、60～90min三個時間段，所占比例分別為67.02%、19.19%、7.54%，三個時間段所占比例總共達到了93.75%，而出現(xiàn)疲勞的情況只占到了1.66%，也說明了陜西省界內(nèi)京昆線上行駛的客車短途行駛比較多。

4 結語

本文基于高速公路車輛的實際運行信息研究駕駛員的疲勞狀況，為駕駛疲勞研究提出了新的方法及思路。在分析駕駛員疲勞機理的基礎上設計了駕駛員疲勞的算法，并對算法中關鍵參數(shù)計算方法予以說明，并以陜西省界內(nèi)京昆線車輛行駛信息對算法驗證。當然本文在駕駛員疲勞狀況研究中也存在不足之處，如在對車輛運行信息進行清洗時，在盡量保證數(shù)據(jù)的準備性及完整性的前提下進行，有一定的誤差。

參考文獻：

[1]馬艷麗，裴玉龍.連續(xù)駕駛時間對駕駛特性測評指標的影響[J]，中國公路學報，2009-1，20（1）：84-88.

[2]郭牧政，陳崇雙，成澤亮等.合理連續(xù)駕駛時長量化確定方法研究[J]，北京工業(yè)大學學報，2011-6，37（6）：863-868.

[3]李都厚，劉群，袁偉，劉浩學.疲勞駕駛與交通事故關系[J].交通運輸工程學報，2010，10（2）：104-109.

作者簡介：

許倩 （1990-），女，陜西省西安市，碩士，專業(yè)或職業(yè)：控制理論與控制工程。