基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究

疲劳驾驶判别是危险驾驶行为研究的主要内容之一,基于驾驶行为的疲劳驾驶判别更加直接。文中选取疲劳状态下的驾驶行为指标作为研究对象,结合不同道路线形分析疲劳对于驾驶行为的影响,获得能在相应的道路条件下显著反映疲劳驾驶的驾驶行为指标。使用ROC曲线方法分别确定不同道路线形下各个驾驶行为指标判别疲劳驾驶的阈值。根据各个驾驶行为指标及阈值,建立疲劳驾驶综合判别模型,并通过对比分析说明基于驾驶行为指标进行疲劳驾驶判别考虑不同道路线形的必要性。研究结果表明,疲劳状态对驾驶行为的影响在不同道路线形上表现不同,基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法可应用于基于驾驶行为的疲劳检测,不同道路线形下平均识别率达75%,平均误判率为16.5%。

桥形标视觉特征规律分析及复杂度评价方法研究

为了研究桥形标对驾驶人视认特性的影响,以北京快速路4种不同复杂度桥形标(高等2种、中低等各1种)为例,运用视觉追踪技术及模拟驾驶技术进行了动态驾驶试验,分析并描述了驾驶人的动态视认过程;提取眼跳次数、总注视次数、兴趣区内注视次数、总注视时间、平均注视驻留时间及第一注视点时间等6个视觉特性指标,进行了重复测量方差分析;借助因子分析方法对4种桥形标进行视认度综合评价。结果表明:相比于低等复杂度桥形标,驾驶人对于高等复杂度桥形标的注视次数明显增多;过于复杂的桥形标会分散驾驶人注意力,对行车安全造成一定影响;高等复杂度桥形标使得驾驶人的搜索过程增长,难以提取目的信息;桥形标越复杂,其综合视认度越低,对行车安全影响越大,且综合视认度结果与选取的桥形标复杂度一致;构建的桥形标综合视认度的量化评估模型可用于其他桥形标复杂度一般性评估。

基于样本熵的分心驾驶心理反应研究

分心驾驶.从生理角度反应具有一定的准确度,而心电信号作为反映生理指标的参数具有较好的应用性.本文通过了解驾驶员在分心行驶状况下对心率(HR)以及心电变异率(HRV)的影响,通过样本熵计算混乱程度,研究了基于样本熵的分心驾驶心电反应情况.结果表明,在分心驾驶过程中,HRV比HR更能表现分心的心电变化情况,且在不同分心任务情况下,发送微信短信时驾驶员心电混乱程度即危险程度最高,其样本熵值达到0. 11.论文研究了分心状况下的驾驶员生理反应特征,为深化分心驾驶判定提供了支持,也为研究驾驶员心理特征提供了研究思路.