【摘 要】
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提出了一种基于实车工况下方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别方法。利用动态时间序列的非线性特征构造理论,计算短时方向盘转角时间序列的近似熵（ApEn）与复杂度特
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,清华大学汽车安全与节能国家重点实验率
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提出了一种基于实车工况下方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别方法。利用动态时间序列的非线性特征构造理论,计算短时方向盘转角时间序列的近似熵（ApEn）与复杂度特征。以此非线性特征为输入,设计了硬阈值多级疲劳判别模型,构建了“二入二出”的疲劳等级映射规则,输出驾驶过程样本的疲劳预判状态。将近邻样本的疲劳预判状态进行比较,实现了驾驶人的三级疲劳状态识别。进行了实车实验。结果表明：本方法对三级疲劳状态识别的平均正确率达到84.6%;因而,本方法具有工程应用价值。
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