四队和一队二区队

中导首先，本文设计了基于模拟驾驶环境的驾驶疲劳实验，了不同受试者的Scan4.3软件实现心电信号的预处理。选取了基变换的R峰检测方法，ARBurg法对心率变异性进行功率谱分析。：驾驶疲劳，小波分析，功率谱，心电信号，QRSWiththecontinuousimprovementofautoholdings,thetrafficaccidentoccurredfrequently,thedrivingfatigueisthemajorreasonaccordingtotherelativeresearch.Thus,researchingthedriver’sfatiguedetectionmethod,establishingareliablefatigueevaluationmodel,reducingthenumberoftrafficaccidentsandimprovingroadtrafficsafetyhavethevitalsignificance.Thepurposeofthisstudyistoexplorethechangesofthedrivingfatiguestatesusingelectrocardiogram(ECG),findeffectivecharacteristicsofdrivingfatigue,thenestablishareliabledriverfatiguedetectionmodel.Themainworkscanbeseenasfollows:Firstly,thisstudydesigneddrivingfatigueexperimentsinsimulatedenvironment,collectedECGunderdifferentdrivingfatiguestatesandputforwardthedriverfatiguedetectionmethodbasedonECG.Secondly,theQRSwavedetectionmethodwasintroduced.Scan4.3softwareNeuroscansystemwasselectedtoselectECGsignalsandfinishedthosesignalspreprocessing.TheRpeakwasdetectedbasedonwavelettransform.AccordingtothecharacteristicsofECG,thedynamicthresholdstrategywasputforwardandsoon.Thedetectionaccuracyratewasachievedat99.5%.Finally,theheartratevariabilitysignals(HRV)wereextracted,powerspectrumpowerspectrum.Theresultsshowedthatthepowerofthelow-frequency(LF)ofHRVrisedandhigh-frequency(HF)declined.ThemultiplefrequencyindicesofHRVhavechangedsignificantly.Inwhich,HF,HFnorm(thestandardizedHF)decreased,LF,TP,LFnrom(thestandardizedLF)andLF/HFrised.Inconclusion,sympatheticactivitiesoftheautonomicnervoussystemenhance,vagalactivitiesinhibitwhendrivingfatigue:Drivingfatigue,Waveletysis,powerspectrum,ECG,QRS,第一章绪 第二章基于模拟驾驶的疲劳实验及心电信号.................................. 心电信号.......................................................小 第三章心电信号波形检 基的QRS波检 小 第四章驾驶疲劳的心率变异性特征分 Burg算 小 第五章总结与展 总 参考文 致 除自然外，交通事故占人类意外的首位，交通事故已经成为了严重中因疲劳而导致的交通事故占有很大的比例国家公路交通安全局保守估计，在的公，每年大约有10万起交通事故是由于驾驶疲劳导致的，其中约有1500起直接导致，7.1万起导致重伤[1]。在欧洲的情况也大致相同，据德国保险公司估计，在德国境内的高速公，大约有25%的导致人员伤亡的交通事故都是由疲劳驾驶引起的法国国家事故统计报告表明,疲劳引起的事故占人身事故的14.9%，占事故的20.6%[2]。的事故统计也揭示，由疲劳驾驶的事故约占1%-1.5%2008年我国由疲劳驾驶的道路交通事故共2568起，造成1353人， 由此可见，驾驶疲劳已经越来越多地人们的生命安全。驾驶疲劳和饮酒多研究结果还存在着争议。可以说，驾驶疲劳检测的研究仍然充满着。为止，还没有给出明确的定义。Grandn对疲劳的定义是：工作效率降低和不情愿持续工作的一种状态[3]。Brown把持续工作能力下降的状态定义为疲劳[4]劳维度的概念也不一致。Chalder等认为疲劳包含心理和生理两个维度[6]。Shen等把疲劳划分为体力、心理和行为过程三个维度[7]。Smets等则认为疲劳包括总体疲劳，生理疲劳，活动性下降，动机缺乏，心理疲劳五个维度[8]。Helen等则刺激中枢神经系统，引起人疲倦、乏力等不适感[10]。物质。大脑没有储备氧和营养物质的能力，需要液循环及时送达，当细胞活造成血管通道受阻，脑内血液粘稠度升高，脑细胞下降，从而产生脑力疲劳驾驶疲劳产生的原因有很多，主要包括以下几点人的睡眠受到生理节律的影响的昼夜生理节律使我们每天在特定下午是最低的时段。因此，2:00-6:00、11:00-13:00、15:00-16:00是疲劳事故驾驶疲劳的检测方法分为和客观两大类评价主要通过受试者自述研究的辅助，结合客观指标来对驾驶疲劳进行评测。设备记录车辆操作、行驶参数、行为学指标、生理参数的变化来进行驾驶Liu，Hosking，及Lenne对疲劳驾驶员的驾驶行为进行总结，文章侧一定的变化[13]。KseniaKozak等通过大量实验发现，方向盘扭转力、方向盘震动是车道偏离系统的最有效方法[14]。SarahOtmaniT等人将被试者分为睡眠充足和睡眠，对两组数据分析对比，将数据的每一阶段作对比，结果表[15]。PierreThiffault等人对驾驶员在单调和非单调场景下做对比，结果显示，涩、点头等症状，利用头面部特征，对驾驶疲劳进行客观的判定，避Anneke等人通过监测驾驶员的瞳孔变化，发现在清醒状态下驾驶员瞳孔化的程度可以得出瞳孔没有休息的指数PUI（PapillaryUnrestIndex）与疲劳之间存在一定的关系[16]。Knipling等人通过测量驾驶员眼睛的开闭、眼睛的运动判断驾驶疲劳是恰当且有效的方法[17]。JohnStern等人研究开发了专门用于精睛闭合时间达到0.5-3[18]。Kithil等利用传感器对驾驶员头部位置的变化进行实时，结果表明驾驶员的点头动作和瞌睡之间有较好的相关性[19]。吉林大学与中国等人对眼睛特征进行研究，利用机器视觉的方法实时，最终得出驾驶员的精神状态可以通过眼睛基于驾驶员外部特征的检测方法是无接触的检测方法，数据简单，具信近年来，脑电指标一直频繁的用于研究驾驶疲劳的检测。Saroj等认为评价驾驶疲劳的众多生理指标中，脑电是最适合作为疲劳评价的信号[22]；的变化而变化[23]；ArnedtJ.T.等利用模拟舱进行相关实验时，在实验前后要求劳脑电信号的相关频域信号研究均是研究脑电信号的α、β、δ、θ等频率波的变化特征。根据各种波的变化从而研究疲劳的发生与消散。希腊的ChristosPapadelis等了20名驾驶员疲劳状态时的脑电波信号，对其进行评估分析得驶员的疲劳状态是可行的。新加坡大学的Yeo等利用清醒时β波占优势而疲劳近年来，脑电信号的时域特征也成为了研究的热点。1991年s首先根据脑电的时域信号特征提出了一种衡量序列复杂度的方法-近似熵。即近似熵在脑电信号时域特征的基础上研究人的睡眠分析和脑电的复杂度，并达到了预期的目的26。Ri an和orman于200年根据脑电的时域信号特征提出了一种改进方法-样本熵，用于研究人的睡眠状况27。心电图（ECG，Electrocardiogram）包括心率（HeartRate，HR）和心率变异性（HeartRateVariability，HRV）是判断驾驶疲劳的重要生理指标。国内外势变化。Wilson等研究发现，心率信号反映了在不同任务要求下心理及生理负荷水平，是一个整体性指标[28]。Katsbeek，Kalsbeek及Wartna等对心率生变化，而心率变异性会明显降低[29][30][31]。然而，Mulder等的研究结果指率和心率变异性指标上，即时域与频域信号特征相结合来分析心电信号。明显相关[33]。书等在模拟驾驶环境下对驾驶员的心电信号进行了研究，发致实验结果存在差异，有的甚至出现。可行的驾驶疲劳检测模型，为研制驾驶疲劳系统提供参考。本分五章，各章节内容安排如下第二章，基于模拟驾驶的疲劳实验及心电信号。介绍了模拟驾驶实验平台，设计了模拟驾驶实验方案，并完成了心电信号任务。第五章，总结和展望。对的研究工作进行总结，并对研究中存在的问号，由于心电信号使用的是接触性的传感器所用的电极、导线会引起，本实验选用的驾驶操作平台是育联科教设备生产的WM-5型2-1所示：2-1WM-5型汽车驾驶模拟器由驾驶舱座、视景计算机、液晶显示器、数据传感板、板等组成。驾驶舱座包括机件、手制动、座椅、仪表台及受试人员的选择对模拟驾驶实验的开展非常重要为了消除和因子对心电信号的影响，选取了西安交大的健康学生（21-25岁）进行模拟驾驶2-2所示： 设备受试者在连续驾驶条件下的电生理信号。该系统由SCAN系统（配有信号处理及分析软件）、Synamps2信号放大器、控制盒和电源单心电信号通过Synamps2放大器的双极导联输进行。采用标准导联2-3所示：2-3移干扰，所以右臂电极改于贴于右肩。均选择取消伪差选项。软件界面如图2-4信号完毕后，打开放大器电源，预热SCAN信号系统放大器，然后设置信号参数。采样频率设置为500Hz，放大器通频带设置为0.01-70Hz50Hz工频进行陷波，测量信号的幅度范围设置为均选择取消伪差选项。软件界面如图2-4 Scan4.3生理信号软件界集过程。通过生理系统我们获取了所需的心电信号，为下一步的心电心脏是循环系统中的重要，它是由多个振子耦合而成的震荡系期。心脏在收缩之前会产生微小电流，经组织传到体表，使身体表面不同（electrocardiogram,ECG）心电传导系统由窦房结、结间束、束、结和左右支束等部分构间束、结、束和左右支束的传导，最终引起心室兴奋。这种有序的电图3-1，传统的信号分析是建立在(Fourier)变换的基础之上的。但是分析，C

d

（3-

1

b

R;a

（3-aa (a

2j

k

（3-对于任意的函数f(tL2(R)W(a,b)

f

1a

tb

（3-fRa2Ra2 (

a

(C CR

1W(a,b)tb

（3-Mallat等通过研究小波变换与信号的突变点之间的关系发现，当小波变换文选取三阶B样条小波（CubicB-splineWave）对QRS波进行检测。

0t

（3-0eN1为0,1区间的特征函数， 变换为eN1

1ej

（3- 1Nm(x)0Nm 变换为

m

（3-N()

N()

[sin(2)ej2]m

（3- m ]()[sin(2)3ej]

（3-

（3-))))

（3-))

(2

(2

（3-

hn

gn。图3-2显示了三阶B图3-2三阶B图3-3ECG图3-4R slope的计算为 设定的阈值而造成漏检。为解决这一问题，前面三段检测过的RR间隔时图3-5心电信号的R心电信号的各项指标中，心率(HeartRate,HR)直接受自主神经的调节，由交感神经和副交感神经共同支配。交感神经能激发功能，引起心率的上制的功能，引起心率的下降，心脏对副交感神经的反应几乎是同时的。心Dhong等人的研究表明，体力负荷是影响心率的主要因素，而心率变异性(HeartRateVariability,HRV)能够综合反应体力和脑力疲劳的变化[44]。心血管病学会和起搏与电生理学会共同组成的专题明确HRV是图4-1HRV目前，HRV的分析方法主要包括基于线性分析的时域分析、频域分析和非用非线性动力学理节律的方法引起了国内外很多学者的关注。但HRV的表4-1HRVmsms<Nu0.04-ms0.15-

Nu

LFnorm(HFnorm)LF(HF)

（4-常用的功率谱估计方法有经典谱估计法（非参数估计法）pp

k)

（4-该形式称为p阶自回归模型,简称AR模型。将其进行z变换可得AR模型的传H(z)

X(z) W(z

（4-1k自回归模型的H(z)型。当用自回归模型时,功率谱密度的表达式写成:p p1

eek

（4-式中：2为白噪声的功率谱密度。因此只要求解出2及所有a N1

ep(n)np

（4-在上式中，当阶次由1至p时，ef(n)和eb(n) f(n)ef(n)kef(n

mmeb(n)eb(n1)k

(n

mm 初始条件为：ef(neb(n

将式（4-6）代入式（4-5），可知Pfb仅为kpp

/

0N

(nk

（4-N1 em

em

1)am(k)am(m)

am1(k)kmam1(mkm

k

（4-P

m

ln

2

（4-

E[(y(n)(n)2]

N

1

p1

其中，N2E[(y(n(n2]当阶数p由1增加时，FPE(p)和AIC(p)都在某一个p处取得极小值，就认为4-2所示。 0.04- 0.15- 0.04-0.15- HRV务完成后，HRVLF段功率上升，HF段功率下降，证明了驾驶疲劳驾驶疲劳是交通事故的重要原因之一严重着人们的健康与生命安完成了心电信号。、NeuroscanScan4.3软件对的心电信号进行记录和预处理工作，去除了带有肌电干扰的数据、RQRS波检测是获取心电信息的第一步，是进行波形识别和心电QRS波检测方法中，应用最广、实时性与精确性都有的能力，使R峰的检测准确率达到了99.5%以上。HRV的大小实质上反映了神经体液因素与窦房结相互作用的平衡关系，也性减弱。这一研究结果，为下一步研究驾驶疲劳提供了依据。FisherFisher判别的基本思想是把的数据投影在一上，然后在这个一维利用单片机实现驾驶疲劳备结合DSP技术进行分析计算，利用单片机控制扬声器实现驾驶疲劳。当DSP数字处理微控中心判断驾驶员处于疲劳状态时，就将一个脉冲信号传送给KumarKSC,BhowmickB.AnapplicationfordriverDrowsinessidentificationbasedonpupildetectionusingIRcamera[C].Procof1thIHCI,Allahabad,,2009:72-84.，杨海燕，蒋新华先.驾驶员疲劳检测技术研究综述[J].计算机应用研究，（51620GrandnE.Fatigueinindustry[J].BrJInternalMed,1979,36:174-BrownI.Driverfatigue[J].HumFactors,1994,36:298-.汽车驾驶员疲劳研究[D].ChalderT,BerelowitaG,PawlikowskaT.Developmentofafatiguescale[J].PsychosomRes,1993,37:147-153.ShenJ,BarberaJandShapiroCM.Distinguishingsleepinessandfatiguefocusondefinitionandmeasurement[J].SleepMedRev,2006,10:63-65.SmetsEMA,GarssenB,BonkeB.Themultidimensionalfatiguescale:phychometricqualitiesofaninstrumenttoassessfatigue[J].PsychosomRes,1995,39:315-330.HelenJ,Michielsen,JolandaDevries,etal.Psychometricqualitiesofabriefself-ratedfatiguemeasure-TheFatigueAssessmentScale[J].JournalofPsychosomaticResearch,2003,54:343-.疲劳有时也是一种病[J].健康，2006，2：11-曹雪亮红.脑力疲劳评定方法现状[J].第四学报20082（4，，.疲劳驾驶与交通事故关系[J].交通工程学报，2010，，，CharlesC.Liu,SimonG.Hosking,MichaelG,Lenne.Predictingdriverdrowsinessusingvehiclemeasures:Recentinsightsandfuturechallenges[J].JournalofSafetyResearch,2009,40:239-245.KseniaKozak.EvaluationofLanedepartureWarningsforDrowsyDrivers[J].ProceedingsoftheHumanFactorsandErgonomicsSociety50thAnnualMeeting,2006,50(22):2400-2404.SarahOtmaniT,ThierryPebayle,JocelineRoge,AlainMuzet.Effectofdrivingdurationandpartialsleepdeprivationonsubsequentalertnessandperformanceofcardrivers[J].Physiology&Behavior,2005,84(5):715-724.AnnekeH,RainerG,AcaciaA,etal.fortheMonitoringandPreventionofFatigue[R].ProceedingsoftheFirstInternationaldrivingSymposiumonHumanFactorinDriverAssessment,2001,8.Australia:ProceedingsoftheFifteenthInternationalTechnicalConferenceontheEnhancedSafetyofVehicles,1996,1.HemandezG.Driverdrowsinessdetection:past,presentandprospectivework[J].Traffictechnologyimitational,1997.KithilRW,JonesRD,JohnM.DevelopmentofDriverAlertnessDetectionSystemUsingoverheadCapacitiveSensorArray[R].SAETechnicalPaperSeries982292.SAEInternational,，，储等．适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究[J]．公SarojK.L.Lal,AshleyCraig.ACriticalReviewofthePsychophysiologyofDriverFatigue[J].BiologicalPsychology,2001,(55):172-195.MarkA.Schier.ChangeinEEGAlphaPowerduringSimulatedDriving:aDemonstration[J].InternationalJournalofPsvchophysiology,2000,(37):153-164.ArnedtJ.T,AinsleyM,GeddesC,etal.ComparativeSensitiveofaSimulatedDrivingTasktoSelf-report,Physiological,andotherPerformanceMeasureduringProlongedWakefulness[J].JournalofPsychosomaticResearch，2005,(58):60-72.房瑞雪，，，.基于脑电信号的驾驶疲劳研究[J].公路交通科技20092124，，.].，，和,.基于样本熵的睡眠脑电分期[J].江苏大学学报2009（5G.FWilson,R.D.Donnell.Measurementofoperatorworkloadwiththeneuropsychologicalworkloadtestbattery[J].AdvancesinPsychology,1988,(52):63-105.Kalsbeek,JWHEttema,JH.SeoredregularityoftheheartrateandthemeasurementofPerceptualload[J].Ergonomics,1963,6:306-308.Kalsbeek,Sykes.Objcetivemeasurementofmentalload[J].Actapsychologica,1967,27:WartnaGF,DanevSG,BinkB.Heartratevariabilityandmentalload.Acomparisonofdifferentscoringmethods[J].PfliigersArch,1971,262:1128-1130.MulderG,MulderH,etal.Mentalloadandthemeasurementofheartratevariability[J].Ergonomic,1973,16:68-85.，，等.汽车驾驶员驾驶过程中的心率变异性功率谱分析[J].中国生物2003，22（6：574-，， 等.心电图时频域指标在驾驶疲劳评价中的有效性研究[J].机，2002（5：9