疲劳驾驶预警装置设计研究

施绍贤 王巍 刘聪聪 陈佳新

摘 要：文章提出了一种基于信息融合技术的疲劳驾驶预警装置设计思路，即通过多传感器检测驾驶员驾驶过程中的生理信号，应用无线传输技术将信号发送至终端设备，并通过信息融合的手段对信号进行分析处理，从而完成对驾驶员驾驶状态的监测和疲劳驾驶的预警。与市场已有的产品相比，该设计拥有较高的准确性和较低的成本，具有一定的推广意义。

关键词：疲劳驾驶；肌电信号；心率信号；信息融合

中圖分类号：TP274 文献标志码：A 文章编号：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

伴随着国民经济的飞速发展，社会机动车保有量急速上升。截至2017年3月底，全国机动车保有量首次突破3亿辆，其中汽车驾驶人3.2亿人[1]。机动车数量的增加在方便人们出行的同时，也给我国的交通事业带来了很多负面问题，交通事故的逐年增加即是其一。依据世界卫生组织发布的研究，37.91%的交通事故是由疲劳驾驶引起的，而这个比例还在逐年上升。因此疲劳驾驶监测技术已越来越多地受到各个国家的重视，国内外相关领域的学者和研究团队对检测方法和装置设计进行了深入的研究并取得一定的成果。然而现有检测设备难以推广应用，要么检测效果不理想，指标单一，出现误报；要么成本太高，例如比亚迪汽车推出的疲劳驾驶预警系统（CRAWS），沃尔沃汽车配备的驾驶员安全警告系统（DAC）等仅在其高配车型中装配。鉴于以上的情况，我们提供了一种疲劳驾驶预警装置设计思路，该设计通过检测驾驶员驾驶过程中的肌电信号和心率信号，并以无线传输的方式传入终端设备，在终端设备上以信息融合的手段建立了疲劳状态预警模型对收集到的信号进行处理从而完成整个预警过程。

2 肌电信号检测

2.1 肌电信号检测原理

表面肌电信号（sEMG）是从表面肌电拾取电极记录下来的一种非线性非平稳信号，能够实时、准确地在非损伤状态下反映肌肉和骨骼活动相关信息[2]。表面肌电信号比较微弱，频率较低，检测过程中有参考价值的信号主要分布在10Hz～500Hz之间，其幅值仅为μV级，且其信号强度在皮肤和肌肉组织的影响下有所衰减。表面肌电信号所记录的是整块肌肉综合电位信号，其统计学特性随时间变化而变化，具有随机性。此外，表面电极片需通过皮肤的藕合来测量，故检测到的表面肌电信号更易受电极的安置位置、环境的温度和湿度等各种随机因素的影响[3]。根据生物力学的相关研究，驾驶员长时间处于坐姿会挤压椎间盘，使其所受压力分布不均匀从而升高脊柱内压。由于腰椎处于脊柱的最低位，负荷相当大，又是活动段与固定段的交界处，因而损伤机会更多。同时驾驶过程中由于道路不平整而出现的颠簸导致肌肉过度的代偿和负载都会使腰背肌出现损伤和疲劳，由此可见监测驾驶员腰部肌肉状态能够反应驾驶员疲劳状态。对照分析腰部肌肉的分工职能，最终确定腰部竖脊肌作为被试肌肉。

2.2 肌电信号采集和处理

在采集肌电信号时，将检测传感器固定在腰部竖脊肌，驾驶员在驾驶过程中腰部肌电信号经由传感器进入处理电路并完成放大和滤波处理，使得微弱的、带有干扰的肌电信号转化为清晰的信号传入单片机，并完成A/D转换。通过单片机控制蓝牙模块将处理后的信号传输至外部终端。相关研究表明，随着驾驶时间的增长，驾驶员疲劳程度加深，体表肌电信号中值频率MF不断下降，EMG幅值不断上升[4]。因此选用中值频率MF和作为疲劳特征参数。

3 心率信号检测

3.1 心率信号检测原理

传统的心率测量方法受使用条件、测量部位、测量方式等因素的限制，多用于医学方面测量，而光电容积脉搏波描记法（Photo Plethysmo Graphy，简称PPG）作为一种典型的非侵入式测量方法，逐渐受到相关研究人员的青睐。光电容积脉搏波描记法是基于光电手段在活体组织中检测血液容积变化的一种无创检测方法，当一定波长的光束照射到皮肤表面时，其中皮肤肌肉、组织等对光的吸收在整个血液循环中是保持恒定不变的，而外周血管的收缩与舒张受心脏的周期性波动呈周期性变化，因此通过反射方式接收到的PPG信号也呈周期性变化。光电容积脉搏波描记法有透射式和反射式两种，透射式的较理想的测量部位是耳垂，指尖等较薄的身体部位，而反射式的测量部位理论上可以是任何裸露的皮肤表面，更适合于实验测试。考虑到便携、对驾驶员不产生干扰等因素，故选择手腕作为测试部位，且采用反射式。

3.2 心率信号的采集和处理

在采集心率信号时，将由两个LED和一个光电传感器组成的传感单元放置于手腕处的皮肤上。LED的光通过皮肤肌肉、血管后，一部分被血液中的氧合血红蛋白吸收，一部分被反射，反射后的光有一部分会被光电传感器接收，从而获取原始PPG信号[5]。光电传感器在接收到原始PPG信号以后，会产生电流信号，将此电流信号转换为电压信号，然后对转换后的信号进行放大处理和低通滤波处理，之后对信号进行采样， 在A/D转换后再把数字信号进行低通滤波和放大处理，最后传输至终端，由终端对信号进行最终处理，从而可以计算出心率数据，得到心率波动值。相关研究表明，当驾驶员处于清醒状态时，波动值的变化范围更大；当驾驶员处于疲劳状态时，波动值的变化范围更小，并且趋于平稳[6]，因此选用心率波动作为疲劳特征参数。

4 算法设计

经过以上的工作我们确定了中值频率MF，EMG幅值和心率波动为疲劳特征参数。多个参数之间可以互相弥补其检测过程中的信息缺失从而提高检测精度，然而由不同参数得出的预测结果也有可能因相互影响而产生矛盾。为进一步建立准确的疲劳预测模型，我们选取D-S理论对其进行信息融合。D-S理论是由Dempster与Shafer提出并改善而形成的一种对不确定信息进行识别、融合的数据推理算法。其基于不确定推理，可有效融合多个传感器的不同信息，有较强的决策处理能力[7]。其基本思想就是将整个证据集合（即识别框架）划成若干个互不相关的部分，得到多个信任度不同并能完成独立判断的基本概率分配函数，然后利用D-S组合规则对它们进行融合。我们依据疲劳特征参数，通过运用、训练模糊神经网络，将相关专家的经验判断和采集的模糊信息一并融入疲劳决策过程，利用模糊神经网络的学习速度快、识别精度高等优点，将其输出的结果归一化后设置为基本概率函数，最后采用D-S理论与模糊神经网络相融合，完成疲劳决策模型设计，进一步判定驾驶员驾驶状态。

5 结束语

本论文所提出的疲劳驾驶预警装置设计思路是通过对驾驶员驾驶过程中肌电信号和心率信号的检测，以无线传输的方式发送至终端。在终端设备以信息融合为基础对疲劳预警模型进行设计，并对接收到的信号进行处理从而完成整个预警过程。该设计具有以下优点：（1）驾驶员生理信号会通过无线传输的方式实时传输至终端设备，便于实时监测驾驶员驾驶状态。（2）以信息融合为基础，将中值频率MF，EMG幅值和心率波动共同作为预测指标去评估驾驶员驾驶状态，预测结果更准确。（3）与市场上现有的疲劳驾驶预警系统相比，传感器数量更少，设备成本更低。

参考文献：

[1]2017年一季度全国机动车和驾驶人数据公布[J].道路交通管

理，2017，No.393（5）：10.

[2]席旭刚，武昊，罗志增.基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法[J].仪器仪表学报，2014，v.35（11）：2494-2500.

[3]左鹏飞，路知远，张永强，等.32通道无线表面肌电和加速度信号采集系统设计[J].传感技术学报，2013，v.26（6）：790-795.

[4]郑培.机动车驾驶员驾驶疲劳测评方法的研究状况及发展趋势[J].中国农业大学学报，2001，6（6）：101-105

[5]石萍，喻洪流.光电容积描记技术原理及其应用[J].生物医学工程学杂志，2013，v.30（4）：899-904.

[6]毛 .基于駕驶员生理特征分析的驾驶疲劳状态识别方法研究[D].武汉理工大学，2006.

[7]邓三鹏，杨雪翠，苗德华，等.基于D-S证据理论的驾驶员疲劳监测方法研究[J].车辆与动力技术，2010.