基于多重分形理论的驾驶疲劳检测和缓解方法的研究

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随着社会的进步和经济的发展,我国机动车保有量逐年增加,这为国民的出行带来了便利,但我国的交通事故也随机动车保有量逐年递增而增长,给交通环境带来了负担。导致交通事故的因素有很多,最重要的因素之一就是疲劳驾驶。因此,有效的监测疲劳和缓解疲劳对改善我国交通环境意义重大。本课题利用人体脑电信号对驾驶员的疲劳进行检测,并提出了一种有效缓解疲劳的方法,主要研究内容如下:(1)疲劳的检测。脑电信号是脑神经组织的电生理活动在大脑皮层表面的总体反映,其特征变化可以有效反映人类当前的精神状态。本课题设计模拟驾驶实验采集受试者的脑电信号,通过脑电信号的常用预处理工具EEGLAB进行去伪迹,然后使用多重分形去趋势波动分析(Multifractal detrend fluctuation analysis,MF-DFA)提取脑电信号的波动函数、质量指数、赫斯特指数和多重分形谱,根据受试者在不同驾驶阶段的分形属性对受试者当前阶段的疲劳状态进行检测。(2)疲劳的缓解。驾驶疲劳对交通安全造成的隐患不容小视。在本课题中,提出了判别激励模式(Judge Excitation Mode,JEM),在模拟驾驶中通过双通道人机交互的方式加入次要认知任务,以此达到延缓驾驶疲劳发生的目的。为了验证JEM的缓解性能,使用MF-DFA对受试者脑电中的动力学特性进行研究,通过赫斯特指数值和多重分形谱宽度值对JEM和正常驾驶模式的分形属性进行了对比分析。结果表明,在两种驾驶模式下的多重分形属性具有显著性差异,本课题提出的判别激励模式可以有效的延缓驾驶疲劳的发生,在未来的实际应用中有较好的前景。
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