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基于脑电波与眨眼的驾驶员疲劳模拟实验研究

作　者: 殷艳红
导　师: 潘晓东；杨轸
学　校: 同济大学
专　业: 道路与铁道工程
关键词: 脑电波眨眼驾驶疲劳模拟驾驶环境
分类号: U491.254
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

驾驶员疲劳特别是严重的疲劳驾驶往往是导致交通事故的重要原因。事故资料统计显示,35%—45%的交通死亡事故可归因于驾驶疲劳。从医学的角度看,某些生理特征,如眨眼、心跳、血压、脑电波等生理信号的变化可以反映驾驶员疲劳的程度。本文在对国内外有关驾驶疲劳的形成机理、预防措施、监测方法及仪器等研究成果和资料进行研究总结的基础上,在室内模拟驾驶环境中,利用仪器MindSensorⅡfor Windows Version 4.0测量脑电波,同时用SONY摄像机对被测者脸部进行全程实时录像,获取被测者在不同疲劳状态下的脑电波数据及眨眼数据。应用Fastica软件对脑电波数据进行消噪处理,再进行快速傅立叶转换将其以时域为主脑电波数据转化为频域数据。依次提取样本不同疲劳状态下脑电波数据片断,并对相应的录像资料进行整理,提取眨眼特征值(主要为眨眼次数和闭眼时间)。分析不同疲劳状态下不同波段的变化特征,主要从以下四方面进行分析:频段功率值、频段功率百分比、频段功率比值、频段功率加和比值。对不同疲劳状态下每个指标值进行ANOVA变异性分析,提取差异性达到显著性水平的指标,并分析这些指标与眨眼的相关性。脑电波分析结果表明:慢α波对瞌睡初期阶段变化显著,而θ波则是瞌睡晚期或入睡阶段的主要变化波形。脑电波指标的F检验结果及与眨眼的相关性分析结果表明:功率百分比指标慢α%和功率比值指标慢α/β与θ/慢α这三个指标的差异显著性水平高,瞌睡状态下与眨眼的相关系数绝对值最大;同时功率加和比值指标(θ+慢α)/β和功率币值指标慢α/β这两个指标在入睡状态下与眨眼的相关性最为明显。本研究发现慢α波(7-8Hz)对瞌睡初期,即睁眼较为困难的疲劳状态较为敏感。事实上这种疲劳状态是驾驶员疲劳驾驶时的常见表现特征,也是潜在的危险;而θ波对入睡状态敏感,进入这种阶段是极度疲劳的表现,即易导致严重的交通事故。可将功率百分比指标慢α%、功率比值指标慢α/β和θ/慢α这三个指标作为瞌睡状态时的辅助检验指标,功率加和比值指标(θ+慢α)/β和功率比值指标慢α/β作为入睡状态时的辅助检验指标。本文的研究中利用脑电波和眨眼相结合的方法为驾驶员疲劳监测提供了新的思路,其研究结果为驾驶员疲劳预警装置的设计提供了实验依据和理论基础。但是本论文属于前期研究,需要以后更多实验和样本来检验和发展,同时也对驾驶员生理、心理及行为研究和医学基础研究提出了新的要求。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第1章绪论  12-22
  1.1 研究背景  12-14
  1.2 国内外研究现状  14-17
    1.2.1 国外研究现状  14-16
    1.2.2 国内研究现状  16-17
  1.3 研究内容  17
  1.4 以往研究总结  17-19
    1.4.1 驾驶疲劳与脑电波  17-18
    1.4.2 驾驶疲劳与眨眼  18-19
  1.5 研究思路与技术路线  19-20
    1.5.1 实验方法  19-20
    1.5.2 研究思路  20
  本章小结  20-21
  参考文献  21-22
第2章驾驶疲劳基本特征及其监测  22-35
  2.1 疲劳状态的生理表现  22-23
  2.2 驾驶疲劳  23-29
    2.2.1 驾驶疲劳特征  23-24
    2.2.2 驾驶疲劳形成机理  24-27
    2.2.3 驾驶疲劳原因分析  27-28
    2.2.4 驾驶疲劳的预防  28-29
  2.3 驾驶疲劳监测方法  29-33
  本章小结  33-34
  参考文献  34-35
第3章脑电波、眨眼与疲劳  35-49
  3.1 脑电波  35-44
    3.1.1 脑电波产生原理  35-37
    3.1.2 脑电图  37-42
    3.1.3 脑电波在驾驶研究中的应用  42-44
  3.2 眨眼  44-47
    3.2.1 眨眼特征  44-46
    3.2.2 眨眼及疲劳监测  46-47
  本章小结  47-48
  参考文献  48-49
第4章实验设计及方法  49-70
  4.1 实验仪器简介  49-52
    4.1.1 实验仪器的硬件组成  49-50
    4.1.2 数据分析系统结构  50-51
    4.1.3 仪器系统的主要功能  51-52
  4.2 仪器的工作原理  52-57
    4.2.1 脑电放大器电压传输函数、源阻抗和频率响应  52-53
    4.2.2 国际脑电图学会标准电极放置法  53
    4.2.3 脑电图仪的导联法  53-55
    4.2.4 电极和脑电信号源等效电路  55
    4.2.5 实验数据的导出与分析  55-57
  4.3 实验总流程  57-63
    4.3.1 室内实验1——疲劳磕睡状态与脑电波变化的关系研究  57-58
    4.3.2 室内实验2——脑电波与驾驶疲劳模拟状态的关系实验研究  58-61
    4.3.3 实验的预分析处理  61-63
  4.4 眨眼测量  63-66
  本章小结  66-67
  参考文献  67-68
  附表4-1  68-69
  附表4-2  69-70
第5章不同疲劳状态下脑电波与眨眼数据分析  70-100
  5.1 脑电波实验数据分析  70-93
    5.1.1 主要分析方法及应用  70-77
    5.1.2 脑电波数据具体分析过程  77-88
    5.1.3 脑电波数据分析结果整理与主要结论  88-92
    5.1.4 脑电波数据分析结果讨论  92-93
  5.2 眨眼实验数据分析  93-96
    5.2.1 主要分析方法及其应用  93
    5.2.2 具体分析过程  93-96
    5.2.3 主要结论与讨论  96
  5.3 不同疲劳状态下脑电波与眨眼特征的关系研究  96-98
    5.3.1 分析方法及分析过程  96-97
    5.3.2 主要结论与讨论  97-98
  参考文献  98-100
第6章研究成果与展望  100-104
  6.1 研究成果  100-101
  6.2 创新点  101-102
  6.3 展望及有待进一步解决的问题  102-104
致谢  104-105
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果  105

基于脑电波与眨眼的驾驶员疲劳模拟实验研究

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