基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，包括：采集車輛行駛過程中的參數(shù)；采用固定移動時間窗的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行切割以獲得多個疲勞數(shù)據(jù)樣本；從每一疲勞數(shù)據(jù)樣本中提取疲勞特征；其中疲勞特征至少包括：跟車距離參數(shù)、與前車之間的相對速度參數(shù)、油門踏板參數(shù)、制動踏板參數(shù)；將疲勞特征作為疲勞判別指標(biāo)集，基于事先進(jìn)行的疲勞駕駛實驗進(jìn)行數(shù)據(jù)的樣本切割與分類器訓(xùn)練。
【專利說明】
基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及傳感器技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲 勞檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 疲勞駕駛是引發(fā)道路交通事故的一個重要原因。當(dāng)駕駛?cè)诉M(jìn)入疲勞狀態(tài)時，反應(yīng) 會變得遲鈍，對周圍環(huán)境的認(rèn)知能力下降，這些都會成為潛在的事故誘因。來自于美國國家 公路交通安全管理局(NHTSA)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，美國每年大約有10萬次交通碰撞事故由疲 勞駕駛直接引發(fā)。這些碰撞事故造成了每年大約1550人死亡，71000人受傷以及接近125億 美元的財產(chǎn)損失。國內(nèi)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示在2009年中國大約有1966起道路交通事故由疲勞駕 駛引發(fā)，這些事故共造成了 1153人死亡以及2465人受傷，并造成了接近4294萬元的財產(chǎn)損 失。另外有一些調(diào)查報告指出，疲勞駕駛現(xiàn)象在駕駛?cè)酥惺菑V泛存在的。2009年，美國國家 睡眠基金會(NSF)的報告指出有54%的成年駕駛?cè)擞羞^疲勞駕駛經(jīng)歷，其中28%的駕駛?cè)?報告自己曾幾乎在開車過程睡著。
[0003] 綜上可知，如何預(yù)防疲勞駕駛是提升道路交通安全的重要議題。現(xiàn)有的疲勞駕駛 檢測通常采用以下方法：
[0004] 利用機器視覺手段，通過攝像頭捕捉駕駛?cè)说难劬﹂]合程度和眨眼頻率等，直接 基于駕駛?cè)嗣娌勘砬樘卣髋袛嗥淦跔顟B(tài)。但是基于機器視覺的疲勞檢測方法需要在車內(nèi) 額外添置高清晰度攝像頭，成本較高。另外該方法也有侵犯駕駛?cè)穗[私之嫌疑，因此不易被 用戶接受。
[0005] 駕駛?cè)诉M(jìn)入疲勞狀態(tài)時，其操作行為會發(fā)生異常波動，進(jìn)而在車輛的運動狀態(tài)上 有所體現(xiàn)，因此通過檢測駕駛?cè)说漠惓２僮餍袨樽兓梢詫ζ淦跔顟B(tài)進(jìn)行判別。當(dāng)前基 于操作行為的駕駛?cè)似跈z測技術(shù)主要針對方向盤操作和車輛橫向運動。相關(guān)研究中最常 考慮的相關(guān)指標(biāo)主要有兩種，即方向盤修正行為(SWM)和車輛橫向位置保持精度(SDLP)。例 如德國Bosch公司推出的疲勞探測系統(tǒng)即通過計算駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向操作頻率和捕捉急驟轉(zhuǎn)向行 為來檢測駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)。
[0006] 但是現(xiàn)有的方法效果存在檢測誤差，效果并不很好。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的對疲勞駕駛監(jiān)測不利的問題，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是 提供一種成本低、對駕駛員駕駛車輛過程中沒有任何干擾且能對疲勞駕駛狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確報 警的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法。
[0008] 為了解決上述問題，本發(fā)明實施例提出了一種基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員 疲勞檢測方法，包括：
[0009] 采集車輛行駛過程中的參數(shù);采用固定移動時間窗的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行切割以獲 得多個疲勞數(shù)據(jù)樣本；
[0010]從每一疲勞數(shù)據(jù)樣本中提取疲勞特征;其中疲勞特征至少包括:跟車距離參數(shù)、與 前車之間的相對速度參數(shù)、油門踏板參數(shù)、制動踏板參數(shù)；
[0011]將疲勞特征作為疲勞判別指標(biāo)集，基于事先進(jìn)行的疲勞駕駛實驗進(jìn)行數(shù)據(jù)的樣本 切割與分類器訓(xùn)練。
[0012] 其中，所述方法還包括:獲取疲勞數(shù)據(jù)樣本中的速度最小值，以剔除速度最小值小 于預(yù)設(shè)閾值的。
[0013] 其中，所述預(yù)設(shè)閾值為70km/h。
[0014] 其中，所述方法還包括:采用SVM分類器將駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)分為清醒、疲勞、非常 疲勞。
[0015] 其中，所述跟車距離參數(shù)通過以下方法獲?。?br>[0016] 獲取跟車距離方差Var(Dist)，跟車距離方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距 離的波動：
[0017]
[0018] 其中Dish是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，萬^是一個跟車距離數(shù)據(jù)樣本 的平均值；
[0019] 獲取跟車距離最大值maX(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最大值；
[0020]獲取車距離最小值min(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最小值；
[0021]獲取跟車距離極差Range(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最大值與最 小值之差：Range(Dist) =max(Dist)_min(Dist) 〇
[0022] 其中，所述與前車之間的相對速度參數(shù)通過以下方法獲?。?br>[0023] 獲取相對速度方差Var(Vrel)，相對速度方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)相對速 度的波動：
[0024]
[0025] 其中Vreli是一個相對速度數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，Prei是一個相對速度數(shù)據(jù) 樣本的平均值；
[0026] 獲取相對速度最大值max(Vrel):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最最大值；
[0027] 獲取相對速度最小值min(Vrel):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最最小值； [0028]獲取相對速度極差Range(Vrel):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最大值與相 對速度最小值之差:Range(Vrel) =max(Vrel)_min(Vrel) 〇
[0029] 其中，所述油門踏板參數(shù)通過車輛的節(jié)氣門開度來度量，所述節(jié)氣門開度通過以 下方法獲得：
[0030] 獲取節(jié)氣門開度方差Var(Trt):
[0031]
[0032] 其中Trti是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，fFf是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中節(jié)氣 門開度的平均值；
[0033] 獲取節(jié)氣門開度最大值max(Trt):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中節(jié)氣門開度最大值； [0034]獲取油門操作時間Trt_time :指一個疲勞數(shù)據(jù)樣本時間內(nèi)，駕駛?cè)瞬僮饔烷T的時
?司之和.苴田書與門；辟的非乗占小撒豐壬.
[0035]
[0036]獲取油門操作頻率Trt_freq:油門操作頻率指一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)藢τ烷T 的操作次數(shù)之和;所述油門操作頻率通過統(tǒng)計節(jié)氣門開度非零數(shù)據(jù)段之和得到。
[0037]其中，所述制動踏板參數(shù)所述油門踏板參數(shù)通過車輛的制動缸壓力來度量，所述 制動缸壓力通過以下方法獲得：
[0038]獲取制動缸壓力最大值max(Brk):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)制動缸壓力的最大值； [0039]獲取制動踏板操作時間Brk_time:即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)瞬僮髦苿犹ぐ宓?時間之和，用制動主缸壓力的非零點個數(shù)表示：
[0040]
[0041]制動踏板操作時間表征了一個數(shù)據(jù)樣本中駕駛?cè)瞬僮髦苿犹ぐ宓臅r間之累計；。 [0042]獲取制動踏板操作頻率Brk_freq:即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)藢χ苿犹ぐ宓牟?作次數(shù)之和;制動踏板操作頻率通過統(tǒng)計制動缸壓力非零數(shù)據(jù)段之和得到。
[0043] 本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：
[0044] 本發(fā)明的技術(shù)方案通過駕駛?cè)颂ぐ宀僮骱透囆袨樵谄跔顟B(tài)下的變化，借此提 升駕駛?cè)似跈z測裝置的識別精度。本發(fā)明與傳統(tǒng)的僅考慮方向盤操作行為和車輛橫向運 動的駕駛?cè)似跈z測方法相比，能夠進(jìn)一步提高駕駛?cè)说木C合疲勞檢測精度，減少算法精 度較低導(dǎo)致的漏警和頻繁誤警現(xiàn)象，提升用戶的使用體驗和行車安全。
【附圖說明】
[0045] 圖1為本發(fā)明實施例中的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0046] 為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具 體實施例進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0047] 本發(fā)明實施例中通過如圖1所示的方法來進(jìn)行駕駛員疲勞檢測。具體包括：
[0048] 步驟1、采集車輛行駛過程中的參數(shù)；
[0049] 步驟2、采用固定移動時間窗的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行切割以獲得多個疲勞數(shù)據(jù)樣本；
[0050] 步驟3、針對每一個疲勞數(shù)據(jù)樣本，通過疲勞數(shù)據(jù)樣本中的速度最小值對樣本進(jìn)行 篩選。如果速度最小值低于70km/h的樣本將被視為無效，不作為疲勞檢測的候選數(shù)據(jù)樣本。 這是由于疲勞駕駛產(chǎn)生的交通事故常見于高速公路或稀疏城市快速路工況下，在擁擠的城 市道路中很少會出現(xiàn)由于駕駛?cè)似趯?dǎo)致的交通事故。因此為了降低計算的復(fù)雜度，本發(fā) 明實施例中忽略速度最小值低于70km/h的樣本。
[0051] 步驟4、從每一疲勞數(shù)據(jù)樣本中提取疲勞特征。其中疲勞特征可以包括:跟車距離 參數(shù)、油門踏板參數(shù)、與前車之間的相對速度參數(shù)、制動踏板參數(shù)。
[0052] 其中，該油門踏板參數(shù)可以根據(jù)節(jié)氣門開度來表征。
[0053]本發(fā)明提出將跟車距離參數(shù)、油門踏板參數(shù)、與前車之間的相對速度參數(shù)、制動踏 板參數(shù)這四項典型的車輛踏板和跟車行為，作為駕駛?cè)似谂袆e特征。本發(fā)明實施例中可 以采用如下方法提取跟車距離參數(shù)、油門踏板參數(shù)、與前車之間的相對速度參數(shù)、制動踏板 參數(shù)：
[0054]假定一個60s的疲勞數(shù)據(jù)樣本中包含N個采樣數(shù)據(jù)點，設(shè)該數(shù)據(jù)段對應(yīng)的跟車距離 數(shù)據(jù)為Dist(單位:m)，與前車的相對速度數(shù)據(jù)為Vre 1 (單位:km/h)，節(jié)氣門開度數(shù)據(jù)為Trt (單位：％ )，制動缸壓力數(shù)據(jù)為Brk(單位:MPa)。對于如上四種數(shù)據(jù)信號，典型的疲勞指標(biāo)設(shè) 計如下：
[0055] 1.與跟車距離Dist有關(guān)的指標(biāo)：
[0056] 1.1跟車距離方差Var(Dist)，跟車距離方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離 的波動：
[0057]
[0058] 其中Disti是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，是一個跟車距離數(shù)據(jù)樣本 的平均值。
[0059] 1.2跟車距離最大值max(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最大值。跟車 距離最大值描述了一個時間窗內(nèi)跟車所能達(dá)到的最遠(yuǎn)情況。
[0060] 1.3跟車距離最小值min(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最小值。跟車 距離最小值描述了一個時間窗內(nèi)跟車所能達(dá)到的最近情況。
[0061] 1.4跟車距離極差Range(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最大值與最小 值之差;跟車距離極差描述了一個數(shù)據(jù)段時間內(nèi)跟車距離的波動：
[0062] Range(Dist)=max(Dist)_min(Dist)〇
[0063] 2與相對速度Vrel有關(guān)的指標(biāo)：
[0064] 2.1相對速度方差Var (Vre 1 )，相對速度方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)相對速度 的波動：
[0065]
[0066] 其中Vreli是一個相對速度數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，Vrel是一個相對速度數(shù)據(jù) 樣本的平均值。
[0067] 2.2相對速度最大值max(Vrel):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最最大值。相 對速度最大值描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)自車與前車相對速度可能達(dá)到的最大值。
[0068] 2.3相對速度最小值min(Vrel):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最最小值。相 對速度最小值描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)自車與前車相對速度可能達(dá)到的最小值。
[0069] 2.4相對速度極差1^1^6(￥代1):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最大值與相對 速度最小值之差;相對速度極差描述了 一個數(shù)據(jù)段時間內(nèi)相對速度的波動
[0070] Range(Vrel)=max(Vrel)-min(Vrel)〇 [0071 ] 3.與節(jié)氣門開度Trt和油門操作有關(guān)的指標(biāo)：
[0072] 3.1節(jié)氣門開度方差￥&^1'竹）：
[0073]
[0074] 其中Trti是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，fFi是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中節(jié)氣 門開度的平均值;節(jié)氣門開度方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)節(jié)氣門開度的波動，反映了 駕駛?cè)擞烷T操作的穩(wěn)定性。
[0075] 3.2節(jié)氣門開度最大值max(Trt): 即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中節(jié)氣門開度最大值;節(jié)氣 門開度最大值描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)擞烷T踩到最深時的節(jié)氣門開度。
[0076] 3.3油門操作時間Trt_time:指一個疲勞數(shù)據(jù)樣本時間內(nèi)，駕駛?cè)瞬僮饔烷T的時間 之和;其可以用節(jié)氣門開度的非零點個數(shù)表示；
[0077]
[0078] 油門操作時間表征了 一個數(shù)據(jù)樣本中駕駛?cè)瞬僮饔烷T的時間之累計。
[0079] 3.4油門操作頻率Trt_freq:油門操作頻率指一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)藢τ烷T 的操作次數(shù)之和。其中，駕駛?cè)藢τ烷T一松一踩定義為一次油門操作。油門操作頻率可以通 過統(tǒng)計節(jié)氣門開度非零數(shù)據(jù)段之和得到，表征了駕駛?cè)怂刹扔烷T的頻繁程度。
[0080] 4 ·與制動缸壓力Brk和制動操作有關(guān)的指標(biāo)：
[0081 ] 4.1制動缸壓力最大值max(Brk):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)制動缸壓力的最大值;制 動缸壓力最大值描述了一個數(shù)據(jù)段時間內(nèi)駕駛?cè)说淖畲笾苿恿Χ取?br>[0082] 4.2制動踏板操作時間Brk_time:即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)瞬僮髦苿犹ぐ宓?時間之和，用制動主缸壓力的非零點個數(shù)表示：
[0083]
[0084] 制動踏板操作時間表征了一個數(shù)據(jù)樣本中駕駛?cè)瞬僮髦苿犹ぐ宓臅r間之累計。
[0085] 4.3制動踏板操作頻率Brk_freq:即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)藢χ苿犹ぐ宓牟?作次數(shù)之和。其中，駕駛?cè)藢χ苿犹ぐ逡凰梢徊榷x為一次制動操作。制動踏板操作頻率可 以通過統(tǒng)計制動缸壓力非零數(shù)據(jù)段之和得到，表征了駕駛?cè)怂刹戎苿拥念l繁程度。
[0086]步驟5、根據(jù)步驟4中從疲勞數(shù)據(jù)樣本中提取的跟車距離參數(shù)、油門踏板參數(shù)、與前 車之間的相對速度參數(shù)、制動踏板參數(shù)作為疲勞判別指標(biāo)集，基于事先進(jìn)行的疲勞駕駛實 驗進(jìn)行數(shù)據(jù)的樣本切割與分類器訓(xùn)練。
[0087]本發(fā)明所采用的分類器為SVM分類器，駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)分為三個等級，即：清醒、 疲勞、非常疲勞。所訓(xùn)練的分類器，輸入為一個有效疲勞疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)的駕駛?cè)似谔?征。在本發(fā)明中，這些疲勞特征包括步驟4所述與踏板操作和跟車行為有關(guān)的指標(biāo)。分類器 的輸出為三個疲勞等級之一。當(dāng)駕駛?cè)似诔潭葹?疲勞"時，對其進(jìn)行比較柔和的提醒(如 亮指示燈）；當(dāng)駕駛?cè)似诔潭葹?非常疲勞"時，對其進(jìn)行警報，提醒駕駛?cè)送＼囆菹ⅰ?br>[0088]以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也 應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在于，包括： 采集車輛行駛過程中的參數(shù);采用固定移動時間窗的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行切割W獲得多 個疲勞數(shù)據(jù)樣本； 從每一疲勞數(shù)據(jù)樣本中提取疲勞特征;其中疲勞特征至少包括:跟車距離參數(shù)、與前車 之間的相對速度參數(shù)、油口踏板參數(shù)、制動踏板參數(shù)； 將疲勞特征作為疲勞判別指標(biāo)集，基于事先進(jìn)行的疲勞駕駛實驗進(jìn)行數(shù)據(jù)的樣本切割 與分類器訓(xùn)練。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述方法還包括:獲取疲勞數(shù)據(jù)樣本中的速度最小值，W剔除速度最小值小于預(yù)設(shè)闊值 的。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述預(yù)設(shè)闊值為70km A。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述方法還包括:采用SVM分類器將駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)分為清醒、疲勞、非常疲勞。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述跟車距離參數(shù)通過W下方法獲?。?獲取跟車距離方差Var(Dist)，跟車距離方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的 波動：其中Disti是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，質(zhì)?是一個跟車距離數(shù)據(jù)樣本的平 均值； 獲取跟車距離最大值max(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最大值； 獲取車距離最小值min(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最小值； 獲取跟車距離極差Range(Dist):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中跟車距離的最大值與最小值 之差：Range(Dist) =max(Dist)-min(Dist)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述與前車之間的相對速度參數(shù)通過W下方法獲?。?獲取相對速度方差Var(化el)，相對速度方差描述了一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)相對速度的 波動：其中化ell是一個相對速度數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，巧為是一個相對速度數(shù)據(jù)樣本 的平均值； 獲取相對速度最大值max(化el):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最最大值； 獲取相對速度最小值min(化el):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最最小值； 獲取相對速度極差Range(化el):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的相對速度最大值與相對速 度最小值之差：Range(化el) =max(化el)-min(化el)。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述油口踏板參數(shù)通過車輛的節(jié)氣口開度來度量，所述節(jié)氣口開度通過W下方法獲得： 獲取節(jié)氣口開度方差Var(ht):其中Trti是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中的第i個數(shù)據(jù)點，巧i是一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中節(jié)氣口 開度的平均值； 獲取節(jié)氣口開度最大值max(ht):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本中節(jié)氣口開度最大值； 獲取油口操作時間Trt_time:指一個疲勞數(shù)據(jù)樣本時間內(nèi)，駕駛?cè)瞬僮饔涂诘臅r間之 和;其用節(jié)氣口開度的非零點個數(shù)表示；獲取油口操作頻率化t_heq:油口操作頻率指一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)藢τ涂诘牟?作次數(shù)之和;所述油口操作頻率通過統(tǒng)計節(jié)氣口開度非零數(shù)據(jù)段之和得到。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛踏板和跟車行為的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在 于，所述制動踏板參數(shù)所述油口踏板參數(shù)通過車輛的制動缸壓力來度量，所述制動缸壓力 通過W下方法獲得： 獲取制動缸壓力最大值max(化k):即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)制動缸壓力的最大值； 獲取制動踏板操作時間化k_time:即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)瞬僮髦苿犹ぐ宓臅r間 之和，用制動主缸壓力的非零點個數(shù)表示：制動踏板操作時間表征了一個數(shù)據(jù)樣本中駕駛?cè)瞬僮髦苿犹ぐ宓臅r間之累計； 獲取制動踏板操作頻率Brk_freq:即一個疲勞數(shù)據(jù)樣本內(nèi)駕駛?cè)藢χ苿犹ぐ宓牟僮鞔?數(shù)之和;制動踏板操作頻率通過統(tǒng)計制動缸壓力非零數(shù)據(jù)段之和得到。
【文檔編號】G08B21/06GK105976567SQ201610390463
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年6月6日
【發(fā)明人】李升波, 成波, 李仁杰, 王文軍, 賈麗娟, 張超飛, 李國法, 廖源
【申請人】清華大學(xué)