疲劳驾驶识别及干预实车实验平台的研制

姜欣悦，陈靖芯，张远东，姜 铭，边义祥

（扬州大学 机械工程学院，江苏 扬州 225127）

交通事故是重要的公共安全与社会问题[1]，疲劳驾驶已成为交通事故主要原因之一，全球每年因疲劳驾驶引发的交通事故约占交通事故总数的 20%[2]。因此，疲劳驾驶干预成为道路交通安全重要的研究方向。近年来，国内外在疲劳驾驶干预方面的研究取得较大进展。例如，王磊等[3]指出适当的音乐刺激可使驾驶人警觉性保持在较为稳定的水平，并缓解疲劳感受，语音刺激有助于驾驶人在特定时段提高警觉性并觉察风险；乔现玲等[4]探索了音乐节奏、时长对疲劳驾驶的缓解效果；Schneider等[5]研究了释放气味对驾驶员提高警觉性的影响。

因为实车上路实验的经济性和安全性低，所以运用模拟驾驶平台进行相关研究成为主流[6]。德国大众[7]、日本丰田[8]均研发了汽车驾驶模拟器；中国同济大学开发出了8自由度电动高级驾驶模拟器[9]。高自由度驾驶模拟器的车辆运动还原真实度、可开发性高，但占地大、价格高昂，因此研究人员通常根据实验需求和效费比，选择固定底座的驾驶模拟器或搭建简易模拟驾驶装置。

综上所述，目前国内外尚未建立模拟驾驶和疲劳驾驶识别、干预的实车综合实验平台，该平台的研制具有重要的研究意义。

1 实验平台总体设计

1.1 设计目标

疲劳驾驶识别及干预实车实验平台的设计目标是：①研制基于实车的模拟驾驶系统，为开展驾驶员行为模式及车辆主动安全等方面的教学与研究提供经济、安全的平台；②搭建疲劳驾驶识别系统，具有识别驾驶员疲劳驾驶状态的功能；③搭建疲劳驾驶干预系统，通过气味、声音、振动、冷风、靠背角度调节等多种干预手段，实现对驾驶员疲劳驾驶干预效果的测试与评估，开展疲劳驾驶干预效果研究。

1.2 设计内容

疲劳驾驶识别及干预实车实验平台分为模拟驾驶平台系统、疲劳驾驶识别系统和疲劳驾驶干预系统 3个子系统。

1）模拟驾驶平台系统。

模拟驾驶平台系统结构如图1所示，驾驶员根据虚拟交通环境对实车进行操纵驾驶，对原易驾星模拟驾驶仪进行改进，采集操纵信息并反馈给虚拟交通环境模块。

图1 模拟驾驶平台系统框图

2）疲劳驾驶识别系统。

疲劳驾驶识别系统如图2所示，提供行车疲劳识别和疲劳驾驶干预效果研究功能。

通过图像识别进行眼部特征采集以实时识别驾驶员行车疲劳状况，并研制通过加速度计采集车辆行驶特征的测控系统，以提高疲劳识别的准确性。同时可通过心电仪、脑电仪分别采集心电、脑电生理指标进行疲劳驾驶干预研究。

图2 疲劳驾驶识别系统框图

3）疲劳驾驶干预系统[10]。

疲劳驾驶干预系统如图3所示，在研究国内外科研成果的基础上，本文决定在具备语音提醒、驾驶座椅靠背振动、冷风刺激以及靠背角度调节等干预手段的基础上，着重研究并设计喷雾装置，以喷出具有醒脑气味的雾气实现对疲劳驾驶的干预，并对所研究的干预方法进行效果分析和比较。

图3 疲劳驾驶干预系统框图

2 子系统设计

2.1 模拟驾驶平台系统

模拟驾驶平台系统主要包括虚拟交通环境、操纵机构、操纵信息采集等模块。

虚拟交通环境模块模拟驾驶的交通情景和路况信息。选用报废的别克商务车作为模拟驾驶载体，计算机运行易驾星模拟驾驶软件，并通过投影仪、音响模拟高速道路、城市道路等多种交通环境。采用4个藤原DSJO370电动千斤顶支撑汽车的底盘模拟2～10 Hz的道路颠簸和振动，如图4所示。

图4 模拟驾驶平台系统的布置

操纵机构完全保留了别克商务车的操纵系统，方向盘、油门、刹车等机构均未做结构性改动；为使方向盘操作手感更真实，电动千斤顶支撑汽车的底盘并使汽车的前轮悬空，如图5所示。

图5 模拟驾驶平台系统

操纵信息采集模块保留易驾星模拟驾驶器测控主板；将易驾星中油门和刹车踏板的测量方法移植到别克商务车上，即将 OH49E小型多功能线性霍尔传感器放置在油门和刹车踏板下对应的车内地板上，通过模拟信号采集油门和刹车踏板操纵数据，易驾星测控主板将其转成数字信号指令发送给计算机，实现模拟车速0～180 km/h；将原方向盘的信号采集器件由编码器改为陀螺加速度计MPU6050，采集驾驶员方向盘操纵特征，并将此数字信号传递至所设计的嵌入式系统中，通过积分算法求得方向盘的转角变化，结合对原模拟驾驶器方向盘转角变化与输出信号之间的标定，嵌入式系统进行信号转换，保证输入到原控制主板的方向盘信号与原模拟系统匹配，最终易驾星测控主板将信号传递至计算机，实现同步±180°范围内方向盘转动。

2.2 疲劳驾驶识别系统

目前，常见的疲劳驾驶识别方法有基于驾驶员生理指标、基于车辆运行状态、基于驾驶员面部特征等方法。基于驾驶员生理指标[11-12]的疲劳驾驶识别方法准确性高，但需要驾驶员佩戴相关信号采集设备，设备成本高，驾驶员接受度低，同时影响驾驶员的正常驾驶，不利于驾车安全，因此不适合实际应用，只适合实验场景。基于车辆运行状态的疲劳驾驶识别方法[13]独立性和接受度高，但与驾驶习惯、车辆特性、道路环境等因素关联度较大，准确性不高，需同时配合其他疲劳检测方法应用；而且方向盘转角信号采集需改动驾驶安全的核心部件方向盘，车体改动难度大，成本高[14]。基于驾驶员面部特征的疲劳驾驶识别方法中，面部特征中眼部特征是反应疲劳状态的重要特征[15]，图像识别接受度高、实时性较高，然而算法较复杂，与光照条件和驾驶员生理状况的关联度较大。

综合考虑信号采集对人的依赖度、对车体改动难度系数、成本、准确性、研究场景等因素，设计如图 6所示的疲劳驾驶识别系统。行车疲劳识别中，结合驾驶员面部特征和车辆行驶特征识别驾驶员精神状态；疲劳驾驶干预中，采用心电仪、脑电仪等采集驾驶员生理信号，开展疲劳驾驶干预效果方面的研究，同时辅助验证疲劳驾驶识别方法的准确性。

图6 疲劳驾驶识别系统的布置

六轴加速度计采用陀螺加速度计MPU6050，可实现加速度±16g、角速度±2 000°/s范围内测量，通过卡壳粘贴在仪表盘上，芯片和车底盘大体平行，且芯片Y轴与车的行驶方向一致，采集车辆行驶纵特征信息。如图7所示，摄像头采用Caturda Raspberry pi 500万像素红外感光夜视摄像头，通过底座安装在驾驶员右前方仪表板上，实现白天和夜晚对驾驶员眼部特征的采集。采用EMOTIV Epoc+14路通道无线便携式脑电仪，采集驾驶员脑电信号。心电传感器采用 AD8232单导心电，成本低廉，测量心脏的电活动心率。心电传感器连接至驾驶员左右手臂，基础电极连接至驾驶员右大腿处，如图8所示。

图7 疲劳驾驶识别系统

图8 心电电极位置示意图

2.3 疲劳驾驶干预系统

对于疲劳驾驶干预方法，一方面需要通过干预手段有效缓解疲劳，另一方面要防止不合理的干预方法导致驾驶员精神烦扰或影响驾驶安全性，因此采用气味喷雾、声音、振动、冷风和靠背角度调节等干预方法。本文疲劳干预平台包括集成冷风、振动、靠背角度调节模块的改装座椅[16]、声音模块和喷雾仪，布置方式如图9所示。

图9 疲劳驾驶干预系统的布置

在 CATIA中根据 95%人体模型进行人机工程分析，确定振动模块、冷风模块布置方案，原车驾驶座椅靠背内增加振动按摩球和风扇，同时底部更换电动滑轨，靠背转动处更换为电动调节系统，如图10所示。根据疲劳驾驶识别系统参数设定，当判定驾驶员处于疲劳状态时，实现20～100 Hz振动、靠背角度 100°～110°范围内调节以及冷风干预。

图10 改装座椅

声音模块集成于喷雾仪电路板中，系统控制模块播放语音、音乐等声音刺激。气味干预疲劳驾驶可选用气压、液压、电磁铁驱动等方案。从结构简单、便于更换喷雾液体出发，实验平台选用电磁铁驱动方案[10]，如图11所示。喷雾仪放置于驾驶员右前方仪表板上，近空调通风口处，系统控制喷雾仪自动喷出气味喷雾缓解驾驶疲劳。

图11 喷雾仪

疲劳驾驶干预系统电路设计如图12所示。嵌入式系统的疲劳驾驶干预信号线与信号电阻相连，信号电阻的另一端与NPN小功率三极管的基极相连；电池正极连接保险丝，保险丝另一端连接二极管负极、接电磁铁正极；二极管正极、电磁铁负极连接在NPN大功率三极管的集电极；NPN小功率三极管的发射极、NPN大功率三极管的发射极、电池的负极、地线连接在一起；来自点烟器插孔的 12 V电源连接右分压电阻，右分压电阻另外一端连接左分压电阻，左分压电阻另外一端连接地线，两个电阻之间引出的5 V电源接入到嵌入式系统和电源电阻，电源电阻的另一端连接NPN小功率三极管的集电极、NPN大功率三极管的基极。嵌入式系统如图 13所示，CPU采用STM362F103R8T6芯片，各功能的实现均在嵌入式系统的协调下完成。

图12 疲劳驾驶干预系统电路设计图

图13 嵌入式系统

3 平台验证

1）模拟驾驶平台系统。

驾驶员可选择高速道路、城市道路等多种交通环境进行模拟驾驶，油门、刹车以及方向盘操纵信号能成功与原驾驶模拟器软件同步，如图14所示。

图14 模拟驾驶平台系统验证

2）疲劳驾驶识别系统。

白天和夜晚图像识别均可成功进行眼部定位，并识别眼睑高宽比，如图15所示。

图15 图像识别结果

系统可成功采集疲劳驾驶干预前后驾驶员的心电信号，如图16所示。

3）气味喷雾干预疲劳驾驶。

被试对象为嗅觉正常、身体健康、精神情绪稳定的扬州大学 25岁男性学生。配置含有 10%薄荷精油的气味喷雾干预疲劳驾驶。选取被试者颞叶区域T7、T8电极的脑电信号，采样频率128 Hz。θ波可反映出疲劳状态，θ波提高表明疲劳程度增加。被试者θ波功率谱密度变化如图17所示，气味喷雾干预后，θ波呈现下降趋势。

图16 驾驶员心电图

图17 θ波功率谱密度变化

4 结语

本文提出了疲劳驾驶识别及干预实车实验平台的总体结构和各子系统结构，并在对各个子系统方案进行分析研究的基础上进行了功能设计和部件的选型设计，搭建了实验平台。通过验证实验可知，该平台可以进行实车环境的模拟驾驶、驾驶员疲劳状态的多源信息识别以及疲劳驾驶的多种干预，实现驾驶员行为模式、车辆主动安全及人类工效学等方面的实验研究。