随着交通运输的高速发展,交通事故日益严重,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20%,疲劳驾驶干预成为汽车主动安全领域重要的研究方向。本课题依托扬州大学自制实验仪器设备项目“基于乘员姿态识别的乘用车智能座椅及主动安全系统研究”与扬州大学江苏省研究生科研创新计划项目“基于实车虚拟驾驶的主动提升安全系统”的资助,围绕着“疲劳驾驶识别与干预实车实验平台的研制暨气味干预技术的研究”开展了如下的主要研究工作:分析疲劳驾驶产生的原因及对驾驶行为的影响,提出了基于驾驶员眼部特征,心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)生理信号和车辆行驶特征等多源信息进行疲劳驾驶识别,以及运用气味、声音、振动、冷风刺激、靠背角度调节等手段干预疲劳驾驶的研究思路和方法,为研究疲劳驾驶干预对策的有效性及效果奠定了理论基础。研制了“疲劳驾驶识别与干预实车实验平台”,包括模拟驾驶、疲劳识别、疲劳干预三个子系统。模拟驾驶系统保留易驾星模拟驾驶器测控主板及显示系统,增加嵌入式控制系统,通过驱动电路控制支撑汽车底盘的电动千斤,模拟道路振动;六轴加速度计采集方向盘转角信号通过嵌入式系统进行信号转换,以匹配原系统方向盘的输出信号。疲劳识别系统通过摄像头、加速度计、心电仪、脑电仪、肌电仪等实现多源信息采集,识别驾驶员疲劳状态。疲劳干预系统着重气味干预,兼有声音、振动、冷风刺激、靠背角度调节等多种干预手段。经实验验证,可实现实车环境的模拟驾驶、驾驶员精神状态的信息采集以及疲劳驾驶的多种干预。采用研制的“疲劳驾驶识别与干预实车实验平台”,进行了疲劳驾驶识别实验:实验采集驾驶任务过程中被试者主观疲劳度,采用卡罗林斯卡嗜睡量表对被试者进行主观疲劳度问卷调查,通过配对样本t检验,验证驾驶任务前后主观疲劳度KSS值,呈现显著差异;采集被试者颞叶区的脑电信号,对脑电信号数据进行降噪等预处理并积分获取各时段θ波、α波、β波和γ波的平均功率谱密度,进而求得脑电指标R(α/β)、Rθ/(α+β)、R(α+θ)/(α+β),通过配对样本t检验,分析驾驶任务前后脑电信号各项指标的变化,研究表明脑电指标R(α/β)的变化与主观疲劳度问卷结果存在很高的相似性,故初步确定变化显著的脑电指标R(α/β)为疲劳驾驶识别指标,为进一步开展气味干预疲劳驾驶的研究奠定了基础。运用“疲劳驾驶识别与干预实车实验平台”,进行气味干预疲劳驾驶效果的研究。在分析前人相关研究的基础上,选取薄荷、葡萄柚及薰衣草三种气味进行疲劳驾驶气味干预。首先进行主观疲劳度调查问卷分析。采用配对样本t检验分析气味干预疲劳驾驶前后主观疲劳度KSS值,结果表明:薄荷、葡萄柚及薰衣草气味对干预疲劳驾驶有积极作用。采用配对样本t检验对被试者在不同气味干预下疲劳识别指标R(α/β)进行分析,结果表明三种气味对缓解疲劳驾驶均有积极作用,其中气味干预2min时葡萄柚效果较明显,而薰衣草效果更持久。对气味干预后10 min内R(α/β)进行重复性方差分析,结果表明薄荷、葡萄柚及薰衣草三种气味类型对于缓解疲劳驾驶的效果无显著性差异,处理效应与时间效应的交互作用有统计学意义,时间主效应有统计学意义。