基于心生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置及信號(hào)檢測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于心生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置及信號(hào)檢測(cè)方法。包括信號(hào)檢測(cè)模塊，數(shù)據(jù)傳輸模塊，數(shù)據(jù)處理模塊三大部分，信號(hào)檢測(cè)模塊中的傳感器根據(jù)駕駛員置于方向盤(pán)上的雙手檢測(cè)其心生理信號(hào)，并將采集的心生理信號(hào)發(fā)送給數(shù)據(jù)傳輸模塊，數(shù)據(jù)傳輸模塊將心生理信號(hào)傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)接收的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和預(yù)警，同時(shí)提出一種檢測(cè)異常狀態(tài)的方法，即構(gòu)建自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)判定當(dāng)前駕駛狀態(tài)與正常狀態(tài)的差異大小和異常值鑒定，根據(jù)誤差值做出分級(jí)預(yù)警決策。本發(fā)明實(shí)用性高，輔助數(shù)據(jù)判別奇異，準(zhǔn)確性高，檢測(cè)結(jié)果可靠性高，智能性高。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
基于心生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置及信號(hào)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于智慧交通領(lǐng)域，具體是一種基于心生理信號(hào)的駕駛警示的方向盤(pán)套裝 置及信號(hào)檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 作為道路交通系統(tǒng)的信息處理者、決策者、調(diào)節(jié)者和控制者，駕駛員是人一車(chē)一 路-環(huán)境系統(tǒng)中最關(guān)鍵、最復(fù)雜的組成部分。各國(guó)所有交通事故完全由人因引起的比例，聯(lián) 邦德國(guó)為82%、巴西75%、匈牙利74%、意大利41 %、波蘭96% ;考慮人因與車(chē)-路-環(huán)境的共 同作用，直接或間接由人因引起的交通事故比例高達(dá)92.7%。因此，人因（包含駕駛員）已成 為各國(guó)交通安全研究的熱點(diǎn)與重點(diǎn)。
[0003] 在諸多人因中，駕駛員的異常狀態(tài)或行為，如超速、疲勞、酒駕、分心、路怒、心生理 疾病等，是道路交通事故的主要致因。對(duì)于超速和酒駕，易于檢測(cè)并取證，通過(guò)完善交通安 全管理立法與執(zhí)法，已經(jīng)得到較好的管控效果。隨著汽車(chē)出行半徑增大，長(zhǎng)途駕駛疲勞問(wèn)題 加?。恢悄苁謾C(jī)及其與車(chē)輛的互聯(lián)功能，在增強(qiáng)了駕駛娛樂(lè)性同時(shí)，增加了分心駕駛的概 率。但是，對(duì)于疲勞、分心、路怒或心生理疾病等異態(tài)或行為，其"癥狀"具有強(qiáng)隱蔽性，通過(guò) 非接觸式檢測(cè)設(shè)備難以監(jiān)測(cè)，且"癥狀"恢復(fù)快，人為執(zhí)法取證困難。這類(lèi)難以監(jiān)測(cè)取證的駕 駛員異態(tài)或行為，雖然具有公認(rèn)潛在危險(xiǎn)性，但目前對(duì)其管理與預(yù)警手段相對(duì)匱乏。
[0004] 隨著科技的發(fā)展，各國(guó)出現(xiàn)了對(duì)駕駛員疲勞、酒駕、分心等異常行為進(jìn)行檢測(cè)或者 進(jìn)行人車(chē)交互的儀器設(shè)備或者，如疲勞預(yù)警儀、可穿戴智能設(shè)備、生理健康檢測(cè)儀等。除部 分基于圖像處理的疲勞預(yù)警儀外，其它駕駛員狀態(tài)或行為監(jiān)測(cè)手段存在共同的缺陷：特定 實(shí)驗(yàn)條件，需穿戴或與人體接觸，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員自然駕駛狀態(tài)的無(wú)干擾實(shí)時(shí)檢測(cè)功能。 因此，自然駕駛狀態(tài)下的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)及其成果利用成為學(xué)者和車(chē)企研發(fā)的重點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于心生理信號(hào)的駕駛警示的方向盤(pán)套裝置及其心 生理信號(hào)檢測(cè)方法。通過(guò)駕駛員置于方向盤(pán)的雙手檢測(cè)駕駛員心電、皮電、肌電等心生理指 標(biāo)，使第一時(shí)間判斷駕駛員駕駛狀態(tài)，若出現(xiàn)異常則分級(jí)預(yù)警。
[0006] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為:一種基于心生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝 置，包括信號(hào)檢測(cè)模塊，數(shù)據(jù)傳輸模塊，數(shù)據(jù)處理模塊三大部分;其中，信號(hào)檢測(cè)模塊與數(shù)據(jù) 傳輸模塊相連，檢測(cè)模塊將采集的心生理信號(hào)發(fā)送給數(shù)據(jù)傳輸模塊;數(shù)據(jù)傳輸模塊與數(shù)據(jù) 處理模塊相連，數(shù)據(jù)傳輸模塊將心生理信號(hào)傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊再對(duì)信號(hào) 數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和預(yù)警；信號(hào)檢測(cè)模塊包括傳感器、放大器、A/D轉(zhuǎn)換和微處理控制模 塊，其中，傳感器與放大器相連，放大器將傳感器原始輸出信號(hào)放大;放大器與A/D轉(zhuǎn)換相 連，A/D轉(zhuǎn)換將放大的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào);A/D轉(zhuǎn)換與微處理控制模塊相連，微處理控 制模塊對(duì)獲取信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理;數(shù)據(jù)傳輸模塊為HM通信藍(lán)牙模塊;數(shù)據(jù)處理模塊包括數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)模塊，數(shù)據(jù)分析模塊，安全預(yù)警模塊;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，存儲(chǔ)采集到的心生理信號(hào)數(shù)據(jù);數(shù) 據(jù)分析模塊，根據(jù)獲取的心生理信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛員心生理狀態(tài)分析，并作出決策;安全預(yù) 警模塊，根據(jù)不同決策進(jìn)行分級(jí)預(yù)警。
[0007] 傳感器根據(jù)駕駛員置于方向盤(pán)上的雙手檢測(cè)其心生理信號(hào)，包括固態(tài)壓阻傳感器 (型號(hào)Dynisco)，光電血氧飽和度傳感器(型號(hào)EPM2001)，貼片式心電電極(型號(hào)HKD-10A)， 溫度傳感器(型號(hào)MS12)，皮膚電反應(yīng)電極(型號(hào)yh-Ι)，血壓傳感器（型號(hào)BPS-BTA)，肌電傳 感器(型號(hào)IC621);其中，固態(tài)壓阻傳感器，檢測(cè)脈搏波;光電血氧飽和度傳感器，檢測(cè)血氧 飽和度;貼片式心電電極，檢測(cè)心電參數(shù);溫度傳感器，檢測(cè)體溫;皮膚電反應(yīng)電極，檢測(cè)皮 電參數(shù);血壓傳感器，檢測(cè)血壓值;肌電傳感器，檢測(cè)皮膚表面肌電參數(shù);傳感器檢測(cè)心生理 信號(hào)數(shù)據(jù)參數(shù)，包括關(guān)鍵參數(shù)和輔助參數(shù);其中，關(guān)鍵參數(shù)根據(jù)顯著性差異判別駕駛員是否 處于異常駕駛狀態(tài)，包括脈搏、心電、皮電、肌電；輔助參數(shù)輔助參考檢測(cè)結(jié)果是否為異常 值，包括血氧飽和度、體溫、血壓。
[0008] 一種基于心生理信號(hào)的檢測(cè)方法，利用傳感器采集到的駕駛員心生理信號(hào)數(shù)據(jù)， 進(jìn)行駕駛狀態(tài)檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)到駕駛員處于異常駕駛狀態(tài)時(shí)，針對(duì)不同的異常狀態(tài)對(duì)駕駛員 進(jìn)行分等級(jí)的安全預(yù)警；
[0009] 具體執(zhí)行過(guò)程如下：
[0010] 步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取開(kāi)始一段時(shí)間T的心生理信號(hào)數(shù)據(jù)，T 一般在10~20分鐘 之間，采樣間隔為t，采樣點(diǎn)的總個(gè)數(shù)為N=T/t;
[0011] 分別對(duì)傳感器獲取的脈搏波、血氧飽和度、心電參數(shù)、體溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電 參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取各參數(shù)均值E與方差D;
[0012]
[0013]
[0014]其中，N為采樣點(diǎn)的總個(gè)數(shù);Xi分別為第i次采樣點(diǎn)的脈搏波速度、血氧飽和度、心 電、體溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電參數(shù)。
[0015] 步驟二:模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)；
[0016] A/D轉(zhuǎn)換模塊將所采集的脈搏波速度、血氧飽和度、心電、體溫、皮電參數(shù)、血壓和 肌電參數(shù)等模擬信號(hào)從介于Vmin和V max的正比于原始信號(hào)的電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，具體 轉(zhuǎn)換表達(dá)式為：
[0017]
[0018]其中，Vi為輸入模擬電壓信號(hào)，包括所采集的脈搏波速度、血氧飽和度、心電、體 溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電參數(shù)等;Vr-為參考低電平;Vr+為參考高電平;D為轉(zhuǎn)換后的數(shù)字 量;η為模擬轉(zhuǎn)換的位數(shù)。
[0019] 步驟三:構(gòu)建基于關(guān)鍵參數(shù)的自適應(yīng)RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0020] 輸入向量為：
[0021] Xm={Dl，D2，D3，D4}
[0022] 其中，01、02、03、04分別為脈搏、心電、皮電、肌電轉(zhuǎn)換后的數(shù)字量；
[0023] 與輸入向量對(duì)應(yīng)的輸出向量輸出駕駛員狀態(tài)，并利用T時(shí)間內(nèi)所獲取的數(shù)據(jù)訓(xùn)練 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0024] 步驟四：獲取數(shù)據(jù)，識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行誤差分析；
[0025] 實(shí)時(shí)獲取駕駛?cè)岁P(guān)鍵參數(shù)，利用訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行駕駛狀態(tài)預(yù)測(cè)，并實(shí)時(shí)計(jì)算 一段時(shí)間（Imin)下的平均絕對(duì)相對(duì)誤差MRE:
[0026]
[0027]式中：N為1分鐘內(nèi)所獲取的關(guān)鍵參數(shù)組數(shù)，y(t)為正常駕駛狀態(tài)測(cè)試值，對(duì))為預(yù) 測(cè)值；
[0028]若結(jié)果得到的誤差大于正常狀態(tài)下的差異值，則進(jìn)行第五步驟安異常值分析;若 誤差小于正常狀態(tài)下的差異值，則說(shuō)明駕駛狀態(tài)正常，回到步驟一；
[0029] 步驟五:基于輔助參數(shù)的異常值分析；
[0030] 提取開(kāi)始T時(shí)段內(nèi)所記錄輔助參數(shù)值，與當(dāng)前輔助參數(shù)值運(yùn)用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，量 化同一駕駛員不同駕駛狀態(tài)下的駕駛數(shù)據(jù)差異，設(shè)置顯著性水平α = 〇.05;
[0031] 若結(jié)果得到的棄真概率Ρ〈〇. 05，則所測(cè)數(shù)據(jù)與檢測(cè)模型具有顯著差異，即駕駛狀 態(tài)異常，進(jìn)行第六步驟安全預(yù)警;若0.05，則不具備顯著差異，即為異常值，回到步驟一； [0032]步驟六:安全預(yù)警，根據(jù)誤差MARE值大小對(duì)異常狀態(tài)分級(jí)，由高到低分為I、Π、ΙΠ 三個(gè)等級(jí)，當(dāng)誤差值較小時(shí)，進(jìn)行m級(jí)預(yù)警，語(yǔ)音提示狀態(tài)異常；當(dāng)誤差值較大時(shí)，進(jìn)行π級(jí) 預(yù)警，通過(guò)語(yǔ)音提示和蜂鳴器報(bào)警提示駕駛員；當(dāng)誤差值遠(yuǎn)大于正常值時(shí)，進(jìn)行I級(jí)預(yù)警，語(yǔ) 音提示、蜂鳴器報(bào)警并且主動(dòng)控制車(chē)輛。
[0033] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)：（1)本發(fā)明將異常駕駛檢測(cè)系統(tǒng)整合于方向 盤(pán)套之中，對(duì)自然駕駛環(huán)境下的駕駛員無(wú)任何干擾，實(shí)用性高；
[0034] (2)本發(fā)明將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)多元化，并劃分為關(guān)鍵數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)，通過(guò)關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測(cè) 異常，輔助數(shù)據(jù)判別奇異，準(zhǔn)確性高；
[0035] (3)本發(fā)明整合算法進(jìn)行正常駕駛狀態(tài)評(píng)估，可針對(duì)駕駛員的個(gè)體差異獲取相對(duì) 應(yīng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，檢測(cè)結(jié)果可靠性高；
[0036] (4)本發(fā)明不用手動(dòng)輸入任何數(shù)據(jù)，并可在檢測(cè)出駕駛異常之后自動(dòng)進(jìn)行安全預(yù) 警，智能性高。
【附圖說(shuō)明】
[0037]圖1為本發(fā)明的駕駛警示方向盤(pán)套的結(jié)構(gòu)框圖。
[0038] 圖2為本發(fā)明的安全預(yù)警算法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0040] 如附圖1所示，在方向盤(pán)套整圈內(nèi)嵌入三層，以海綿做隔離，分別作為數(shù)據(jù)傳輸模 塊與數(shù)據(jù)處理模塊層、信號(hào)檢測(cè)層和相應(yīng)的配置電源，信號(hào)檢測(cè)層主要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，利用 安全的傳感器(固態(tài)壓阻傳感器，光電血氧飽和度傳感器，貼片式心電電極，溫度傳感器，皮 膚電反應(yīng)電極，血壓傳感器，肌電傳感器)獲取心生理數(shù)據(jù)(脈搏、血氧飽和度、心電、體溫、 皮電、血壓、肌電），并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)；信號(hào)檢測(cè)層獲取數(shù) 據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)傳輸模塊達(dá)到數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和安全預(yù)警的工作。
[0041]將方向盤(pán)套套入任意方向盤(pán)上，即可進(jìn)行基于心生理信號(hào)的駕駛警示工作，利用 駕駛員放于方向盤(pán)上的雙手判斷駕駛行為是否異常，并進(jìn)行不同級(jí)別的安全預(yù)警。
[0042]如附圖2所示一種基于心生理信號(hào)的檢測(cè)方法，利用傳感器采集到的駕駛員心生 理信號(hào)數(shù)據(jù)，進(jìn)行駕駛狀態(tài)檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)到駕駛員處于異常駕駛狀態(tài)時(shí)，針對(duì)不同的異常狀 態(tài)對(duì)駕駛員進(jìn)行分等級(jí)的安全預(yù)警；
[0043] 具體執(zhí)行過(guò)程如下：
[0044]步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取開(kāi)始一段時(shí)間T的心生理信號(hào)數(shù)據(jù)，T 一般在10~20分鐘 之間，采樣間隔為t，采樣點(diǎn)的總個(gè)數(shù)為N=T/t;
[0045] 分別對(duì)傳感器獲取的脈搏波、血氧飽和度、心電參數(shù)、體溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電 參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取各參數(shù)均值E與方差D;
[0046]
[0047]
[0048]其中，N為采樣點(diǎn)的總個(gè)數(shù);Xi分別為第i次采樣點(diǎn)的脈搏波速度、血氧飽和度、心 電、體溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電參數(shù)。
[0049]步驟二:模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)；
[0050] A/D轉(zhuǎn)換模塊將所采集的脈搏波速度、血氧飽和度、心電、體溫、皮電參數(shù)、血壓和 肌電參數(shù)等模擬信號(hào)從介于Vmin和V max的正比于原始信號(hào)的電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，具體 轉(zhuǎn)換表達(dá)式為：
[0051]
[0052]其中，Vi為輸入模擬電壓信號(hào)，包括所采集的脈搏波速度、血氧飽和度、心電、體 溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電參數(shù)等;Vr-為參考低電平;Vr+為參考高電平;D為轉(zhuǎn)換后的數(shù)字 量;η為模擬轉(zhuǎn)換的位數(shù)。
[0053]步驟三:構(gòu)建基于關(guān)鍵參數(shù)的自適應(yīng)RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0054]輸入向量為：
[0055] Xm={Dl，D2，D3，D4}
[0056] 其中，Dl、D2、D3、D4分別為脈搏、心電、皮電、肌電轉(zhuǎn)換后的數(shù)字量；
[0057] 與輸入向量對(duì)應(yīng)的輸出向量輸出駕駛員狀態(tài)，并利用T時(shí)間內(nèi)所獲取的數(shù)據(jù)訓(xùn)練 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0058] 步驟四：獲取數(shù)據(jù)，識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行誤差分析；
[0059] 實(shí)時(shí)獲取駕駛?cè)岁P(guān)鍵參數(shù)，利用訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行駕駛狀態(tài)預(yù)測(cè)，并實(shí)時(shí)計(jì)算 一段時(shí)間（Imin)下的平均絕對(duì)相對(duì)誤差MRE:
[0060]
[0061]式中：N為1分鐘內(nèi)所獲取的關(guān)鍵參數(shù)組數(shù)，y(t)為正常駕駛狀態(tài)測(cè)試值，WO為預(yù) 測(cè)值；
[0062] 若結(jié)果得到的誤差大于正常狀態(tài)下的差異值，則進(jìn)行第五步驟安異常值分析;若 誤差小于正常狀態(tài)下的差異值，則說(shuō)明駕駛狀態(tài)正常，回到步驟一；
[0063] 步驟五:基于輔助參數(shù)的異常值分析；
[0064] 提取開(kāi)始T時(shí)段內(nèi)所記錄輔助參數(shù)值，與當(dāng)前輔助參數(shù)值運(yùn)用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，量 化同一駕駛員不同駕駛狀態(tài)下的駕駛數(shù)據(jù)差異，設(shè)置顯著性水平α = 〇.05;
[0065] 若結(jié)果得到的棄真概率Ρ〈0.05，則所測(cè)數(shù)據(jù)與檢測(cè)模型具有顯著差異，即駕駛狀 態(tài)異常，進(jìn)行第六步驟安全預(yù)警;若〇. 05，則不具備顯著差異，即為異常值，回到步驟一； [0066]步驟六:安全預(yù)警，根據(jù)誤差MARE值大小對(duì)異常狀態(tài)分級(jí)，由高到低分為I、Π、ΙΠ 三個(gè)等級(jí)，當(dāng)誤差值較小時(shí)，進(jìn)行m級(jí)預(yù)警，語(yǔ)音提示狀態(tài)異常；當(dāng)誤差值較大時(shí)，進(jìn)行π級(jí) 預(yù)警，通過(guò)語(yǔ)音提示和蜂鳴器報(bào)警提示駕駛員；當(dāng)誤差值遠(yuǎn)大于正常值時(shí)，進(jìn)行I級(jí)預(yù)警，語(yǔ) 音提示、蜂鳴器報(bào)警并且主動(dòng)控制車(chē)輛。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于:包括信號(hào)檢測(cè)模塊、數(shù) 據(jù)傳輸模塊和數(shù)據(jù)處理模塊Ξ大部分； 信號(hào)檢測(cè)模塊與數(shù)據(jù)傳輸模塊相連，將采集的屯、生理信號(hào)發(fā)送給數(shù)據(jù)傳輸模塊； 數(shù)據(jù)傳輸模塊與數(shù)據(jù)處理模塊相連，將屯、生理信號(hào)傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊； 數(shù)據(jù)處理模塊，對(duì)接收的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和預(yù)警。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于:所述 信號(hào)檢測(cè)模塊包括傳感器、放大器、A/D轉(zhuǎn)換和微處理控制模塊； 傳感器與放大器相連，將傳感器原始輸出信號(hào)放大； 放大器與A/D轉(zhuǎn)換相連，將放大的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)； A/D轉(zhuǎn)換與微處理控制模塊相連，對(duì)獲取信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于:所述 數(shù)據(jù)傳輸模塊為PDA通信藍(lán)牙模塊。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于:所述 數(shù)據(jù)處理模塊包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和安全預(yù)警模塊； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，存儲(chǔ)采集到的屯、生理信號(hào)數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)分析模塊，根據(jù)獲取的屯、生理信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛員屯、生理狀態(tài)分析，并作出決策； 安全預(yù)警模塊，根據(jù)不同決策進(jìn)行分級(jí)預(yù)警。5. 根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于： 所述數(shù)據(jù)分析模塊利用信號(hào)檢測(cè)模塊獲取的關(guān)鍵參數(shù)構(gòu)建自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)實(shí)時(shí) 比對(duì)平均絕對(duì)相對(duì)誤差判別駕駛狀態(tài)，并利用信號(hào)檢測(cè)模塊獲取的輔助參數(shù)進(jìn)行異常值分 析，將預(yù)警決策發(fā)送給安全預(yù)警模塊。6. 根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于： 所述的安全預(yù)警模塊接收數(shù)據(jù)分析模塊指令，根據(jù)所得平均絕對(duì)相對(duì)誤差值進(jìn)行分級(jí)預(yù) 警，所述等級(jí)由高到低分為i、n、ms等。7. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于:所述 傳感器根據(jù)駕駛員置于方向盤(pán)上的雙手檢測(cè)其屯、生理信號(hào)，包括固態(tài)壓阻傳感器、光電血 氧飽和度傳感器、貼片式屯、電電極、溫度傳感器、皮膚電反應(yīng)電極、血壓傳感器和肌電傳感 器，安裝于方向盤(pán)套圓周內(nèi)； 固態(tài)壓阻傳感器，用于檢測(cè)脈搏波； 光電血氧飽和度傳感器，用于檢測(cè)血氧飽和度； 貼片式屯、電電極，用于檢測(cè)屯、電參數(shù)； 溫度傳感器，用于檢測(cè)體溫； 皮膚電反應(yīng)電極，用于檢測(cè)皮電參數(shù)； 血壓傳感器，用于檢測(cè)血壓值； 肌電傳感器，用于檢測(cè)皮膚表面肌電參數(shù)。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置，其特征在于:所述 傳感器檢測(cè)屯、生理信號(hào)數(shù)據(jù)參數(shù)包括關(guān)鍵參數(shù)和輔助參數(shù)； 關(guān)鍵參數(shù)，根據(jù)顯著性差異判別駕駛員是否處于異常駕駛狀態(tài)，包括脈搏、屯、電、皮電、 肌電； 輔助參數(shù)，輔助參考檢測(cè)結(jié)果是否為異常值，包括血氧飽和度、體溫、血壓。9. 一種基于權(quán)利要求1所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置的屯、生理信號(hào) 檢測(cè)方法，其特征在于:利用傳感器采集到的駕駛員屯、生理信號(hào)數(shù)據(jù)，進(jìn)行駕駛狀態(tài)檢測(cè)， 當(dāng)檢測(cè)到駕駛員處于異常駕駛狀態(tài)時(shí)，針對(duì)不同的異常狀態(tài)對(duì)駕駛員進(jìn)行分等級(jí)的安全預(yù) 警； 具體執(zhí)行過(guò)程如下： 步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取開(kāi)始一段時(shí)間T的屯、生理信號(hào)數(shù)據(jù)，采樣間隔為t，采樣點(diǎn)的 總個(gè)數(shù)為N=T/t; 分別對(duì)傳感器獲取的脈搏波、血氧飽和度、屯、電參數(shù)、體溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電參數(shù) 進(jìn)行預(yù)處理，獲取各參數(shù)均值E與方差D;其中，N為采樣點(diǎn)的總個(gè)數(shù);Xi分別為第i次采樣點(diǎn)的脈搏波速度、血氧飽和度、屯、電、體 溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電參數(shù)； 步驟二:模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)； A/D轉(zhuǎn)換模塊將所采集的脈搏波速度、血氧飽和度、屯噸、體溫、皮電參數(shù)、血壓和肌電 參數(shù)等模擬信號(hào)從介于Vmin和Vmax的正比于原始信號(hào)的電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，具體轉(zhuǎn)換 表達(dá)式為：其中，Vi為輸入模擬電壓信號(hào)，包括所采集的脈搏波速度、血氧飽和度、屯、電、體溫、皮電 參數(shù)、血壓和肌電參數(shù)等;Vr-為參考低電平;為參考高電平;D為轉(zhuǎn)換后的數(shù)字量;η為模 擬轉(zhuǎn)換的位數(shù)； 步驟Ξ:構(gòu)建基于關(guān)鍵參數(shù)的自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 輸入向量為： Xm={Dl,D2,D3,D4} 其中，01、02、03、04分別為脈搏、屯、電、皮電、肌電轉(zhuǎn)換后的數(shù)字量； 與輸入向量對(duì)應(yīng)的輸出向量輸出駕駛員狀態(tài)，并利用T時(shí)間內(nèi)所獲取的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)； 步驟四：獲取數(shù)據(jù)，識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行誤差分析； 實(shí)時(shí)獲取駕駛?cè)岁P(guān)鍵參數(shù)，利用訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行駕駛狀態(tài)預(yù)測(cè)，并實(shí)時(shí)計(jì)算一段 時(shí)間（Imin)下的平均絕對(duì)相對(duì)誤差MRE:式中:N為1分鐘內(nèi)所獲取的關(guān)鍵參數(shù)組數(shù)，y(t)為正常駕駛狀態(tài)測(cè)試值，.W)為預(yù)測(cè)值； 若結(jié)果得到的誤差大于正常狀態(tài)下的差異值，則進(jìn)行第五步驟安異常值分析;若誤差 小于正常狀態(tài)下的差異值，則說(shuō)明駕駛狀態(tài)正常，回到步驟一； 步驟五:基于輔助參數(shù)的異常值分析； 提取開(kāi)始T時(shí)段內(nèi)所記錄輔助參數(shù)值，與當(dāng)前輔助參數(shù)值運(yùn)用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，量化同 一駕駛員不同駕駛狀態(tài)下的駕駛數(shù)據(jù)差異，設(shè)置顯著性水平α = 〇.05; 若結(jié)果得到的棄真概率Ρ<〇. 05，則所測(cè)數(shù)據(jù)與檢測(cè)模型具有顯著差異，即駕駛狀態(tài)異 常，進(jìn)行第六步驟安全預(yù)警;若0.05，則不具備顯著差異，即為異常值，回到步驟一； 步驟六:安全預(yù)警，根據(jù)誤差MARE值大小對(duì)異常狀態(tài)分級(jí)，由高到低分為1、11、虹立個(gè) 等級(jí)，當(dāng)誤差值較小時(shí)，進(jìn)行m級(jí)預(yù)警，語(yǔ)音提示狀態(tài)異常；當(dāng)誤差值較大時(shí)，進(jìn)行Π 級(jí)預(yù) 警，通過(guò)語(yǔ)音提示和蜂鳴器報(bào)警提示駕駛員；當(dāng)誤差值遠(yuǎn)大于正常值時(shí)，進(jìn)行I級(jí)預(yù)警，語(yǔ)音 提示、蜂鳴器報(bào)警并且主動(dòng)控制車(chē)輛。10.權(quán)利要求9所述的基于屯、生理信號(hào)的駕駛警示方向盤(pán)套裝置的屯、生理信號(hào)檢測(cè)方 法，其特征在于:所述開(kāi)始一段時(shí)間T為10~20分鐘。
【文檔編號(hào)】A61B5/0205GK106073712SQ201610420755
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月15日 公開(kāi)號(hào)201610420755.6, CN 106073712 A, CN 106073712A, CN 201610420755, CN-A-106073712, CN106073712 A, CN106073712A, CN201610420755, CN201610420755.6
【發(fā)明人】郭唐儀, 姜雪嬌, 郭進(jìn), 朱周, 葛徐婷, 朱云霞, 邵飛, 劉康, 吳中山
【申請(qǐng)人】南京理工大學(xué)