疲勞駕駛預警裝置設計研究

施紹賢 王巍 劉聰聰 陳佳新

摘 要：文章提出了一種基于信息融合技術的疲勞駕駛預警裝置設計思路，即通過多傳感器檢測駕駛員駕駛過程中的生理信號，應用無線傳輸技術將信號發送至終端設備，并通過信息融合的手段對信號進行分析處理，從而完成對駕駛員駕駛狀態的監測和疲勞駕駛的預警。與市場已有的產品相比，該設計擁有較高的準確性和較低的成本，具有一定的推廣意義。

關鍵詞：疲勞駕駛；肌電信號；心率信號；信息融合

中圖分類號：TP274 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）16-0038-02

Abstract： In this paper， a design idea of fatigue driving warning device based on information fusion technology is put forward， that is， the physiological signal in driver's driving process is detected by multi-sensor， and the signal is sent to terminal equipment by wireless transmission technology， and the signal analysis is conducted through the means of information fusion and processing， so as to complete the driver's driving state monitoring and fatigue driving prewarning. Compared with the existing products in the market， the design has higher accuracy and lower cost， and has a certain promotion significance.

Keywords： fatigue driving； EMG signal； heart rate signal； information fusion

1 概述

伴隨著國民經濟的飛速發展，社會機動車保有量急速上升。截至2017年3月底，全國機動車保有量首次突破3億輛，其中汽車駕駛人3.2億人[1]。機動車數量的增加在方便人們出行的同時，也給我國的交通事業帶來了很多負面問題，交通事故的逐年增加即是其一。依據世界衛生組織發布的研究，37.91%的交通事故是由疲勞駕駛引起的，而這個比例還在逐年上升。因此疲勞駕駛監測技術已越來越多地受到各個國家的重視，國內外相關領域的學者和研究團隊對檢測方法和裝置設計進行了深入的研究并取得一定的成果。然而現有檢測設備難以推廣應用，要么檢測效果不理想，指標單一，出現誤報；要么成本太高，例如比亞迪汽車推出的疲勞駕駛預警系統（CRAWS），沃爾沃汽車配備的駕駛員安全警告系統（DAC）等僅在其高配車型中裝配。鑒于以上的情況，我們提供了一種疲勞駕駛預警裝置設計思路，該設計通過檢測駕駛員駕駛過程中的肌電信號和心率信號，并以無線傳輸的方式傳入終端設備，在終端設備上以信息融合的手段建立了疲勞狀態預警模型對收集到的信號進行處理從而完成整個預警過程。

2 肌電信號檢測

2.1 肌電信號檢測原理

表面肌電信號（sEMG）是從表面肌電拾取電極記錄下來的一種非線性非平穩信號，能夠實時、準確地在非損傷狀態下反映肌肉和骨骼活動相關信息[2]。表面肌電信號比較微弱，頻率較低，檢測過程中有參考價值的信號主要分布在10Hz～500Hz之間，其幅值僅為μV級，且其信號強度在皮膚和肌肉組織的影響下有所衰減。表面肌電信號所記錄的是整塊肌肉綜合電位信號，其統計學特性隨時間變化而變化，具有隨機性。此外，表面電極片需通過皮膚的藕合來測量，故檢測到的表面肌電信號更易受電極的安置位置、環境的溫度和濕度等各種隨機因素的影響[3]。根據生物力學的相關研究，駕駛員長時間處于坐姿會擠壓椎間盤，使其所受壓力分布不均勻從而升高脊柱內壓。由于腰椎處于脊柱的最低位，負荷相當大，又是活動段與固定段的交界處，因而損傷機會更多。同時駕駛過程中由于道路不平整而出現的顛簸導致肌肉過度的代償和負載都會使腰背肌出現損傷和疲勞，由此可見監測駕駛員腰部肌肉狀態能夠反應駕駛員疲勞狀態。對照分析腰部肌肉的分工職能，最終確定腰部豎脊肌作為被試肌肉。

2.2 肌電信號采集和處理

在采集肌電信號時，將檢測傳感器固定在腰部豎脊肌，駕駛員在駕駛過程中腰部肌電信號經由傳感器進入處理電路并完成放大和濾波處理，使得微弱的、帶有干擾的肌電信號轉化為清晰的信號傳入單片機，并完成A/D轉換。通過單片機控制藍牙模塊將處理后的信號傳輸至外部終端。相關研究表明，隨著駕駛時間的增長，駕駛員疲勞程度加深，體表肌電信號中值頻率MF不斷下降，EMG幅值不斷上升[4]。因此選用中值頻率MF和作為疲勞特征參數。

3 心率信號檢測

3.1 心率信號檢測原理

傳統的心率測量方法受使用條件、測量部位、測量方式等因素的限制，多用于醫學方面測量，而光電容積脈搏波描記法（Photo Plethysmo Graphy，簡稱PPG）作為一種典型的非侵入式測量方法，逐漸受到相關研究人員的青睞。光電容積脈搏波描記法是基于光電手段在活體組織中檢測血液容積變化的一種無創檢測方法，當一定波長的光束照射到皮膚表面時，其中皮膚肌肉、組織等對光的吸收在整個血液循環中是保持恒定不變的，而外周血管的收縮與舒張受心臟的周期性波動呈周期性變化，因此通過反射方式接收到的PPG信號也呈周期性變化。光電容積脈搏波描記法有透射式和反射式兩種，透射式的較理想的測量部位是耳垂，指尖等較薄的身體部位，而反射式的測量部位理論上可以是任何裸露的皮膚表面，更適合于實驗測試。考慮到便攜、對駕駛員不產生干擾等因素，故選擇手腕作為測試部位，且采用反射式。

3.2 心率信號的采集和處理

在采集心率信號時，將由兩個LED和一個光電傳感器組成的傳感單元放置于手腕處的皮膚上。LED的光通過皮膚肌肉、血管后，一部分被血液中的氧合血紅蛋白吸收，一部分被反射，反射后的光有一部分會被光電傳感器接收，從而獲取原始PPG信號[5]。光電傳感器在接收到原始PPG信號以后，會產生電流信號，將此電流信號轉換為電壓信號，然后對轉換后的信號進行放大處理和低通濾波處理，之后對信號進行采樣， 在A/D轉換后再把數字信號進行低通濾波和放大處理，最后傳輸至終端，由終端對信號進行最終處理，從而可以計算出心率數據，得到心率波動值。相關研究表明，當駕駛員處于清醒狀態時，波動值的變化范圍更大；當駕駛員處于疲勞狀態時，波動值的變化范圍更小，并且趨于平穩[6]，因此選用心率波動作為疲勞特征參數。

4 算法設計

經過以上的工作我們確定了中值頻率MF，EMG幅值和心率波動為疲勞特征參數。多個參數之間可以互相彌補其檢測過程中的信息缺失從而提高檢測精度，然而由不同參數得出的預測結果也有可能因相互影響而產生矛盾。為進一步建立準確的疲勞預測模型，我們選取D-S理論對其進行信息融合。D-S理論是由Dempster與Shafer提出并改善而形成的一種對不確定信息進行識別、融合的數據推理算法。其基于不確定推理，可有效融合多個傳感器的不同信息，有較強的決策處理能力[7]。其基本思想就是將整個證據集合（即識別框架）劃成若干個互不相關的部分，得到多個信任度不同并能完成獨立判斷的基本概率分配函數，然后利用D-S組合規則對它們進行融合。我們依據疲勞特征參數，通過運用、訓練模糊神經網絡，將相關專家的經驗判斷和采集的模糊信息一并融入疲勞決策過程，利用模糊神經網絡的學習速度快、識別精度高等優點，將其輸出的結果歸一化后設置為基本概率函數，最后采用D-S理論與模糊神經網絡相融合，完成疲勞決策模型設計，進一步判定駕駛員駕駛狀態。

5 結束語

本論文所提出的疲勞駕駛預警裝置設計思路是通過對駕駛員駕駛過程中肌電信號和心率信號的檢測，以無線傳輸的方式發送至終端。在終端設備以信息融合為基礎對疲勞預警模型進行設計，并對接收到的信號進行處理從而完成整個預警過程。該設計具有以下優點：（1）駕駛員生理信號會通過無線傳輸的方式實時傳輸至終端設備，便于實時監測駕駛員駕駛狀態。（2）以信息融合為基礎，將中值頻率MF，EMG幅值和心率波動共同作為預測指標去評估駕駛員駕駛狀態，預測結果更準確。（3）與市場上現有的疲勞駕駛預警系統相比，傳感器數量更少，設備成本更低。

參考文獻：

[1]2017年一季度全國機動車和駕駛人數據公布[J].道路交通管

理，2017，No.393（5）：10.

[2]席旭剛，武昊，羅志增.基于EMD自相關的表面肌電信號消噪方法[J].儀器儀表學報，2014，v.35（11）：2494-2500.

[3]左鵬飛，路知遠，張永強，等.32通道無線表面肌電和加速度信號采集系統設計[J].傳感技術學報，2013，v.26（6）：790-795.

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[5]石萍，喻洪流.光電容積描記技術原理及其應用[J].生物醫學工程學雜志，2013，v.30（4）：899-904.

[6]毛 .基于駕駛員生理特征分析的駕駛疲勞狀態識別方法研究[D].武漢理工大學，2006.

[7]鄧三鵬，楊雪翠，苗德華，等.基于D-S證據理論的駕駛員疲勞監測方法研究[J].車輛與動力技術，2010.