硕士论文-基于驾驶行为的疲劳状态识别研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于驾驶行为的疲劳状态识别研究姓名：张晖申请学位级别：硕士专业：智能交通工程指导教师：吴超仲20090501武汉理工大学硕+学位论文摘要大量的事故分析结果表明，疲劳驾驶很容易导致重特大交通事故的发生，通过对驾驶入操作及车辆参数的监控，可以对驾驶人疲劳状态进行预警。通过问卷调查的方式对易产生驾驶疲劳的直接原因，易产生疲劳的道路线形，疲劳状态下驾驶行为变化特性等进行分析，调查结果表明：当驾驶人在缺少睡眠的条件下，很容易产生疲劳驾驶；当所有条件都一致时，驾驶人在高速公路上行驶时，比其他道路

2、类型更容易产生驾驶疲劳；当驾驶人疲劳时，对于转向盘控制能力会下降等。通过内部信度分析和重测信度分析的方法对问卷的有效性进行了检验。根据问卷调查的结果，通过正交设计的方法，选取驾驶员的操作动作(档位、油门、离合、转向、刹车)、车辆特性(速度、加速度、车道位置)等作为实验指标，并对每项指标的涵义及数据类型进行了解释说明，同时设定驾驶时间长度、平曲线指标、竖曲线为3要素，每个要素选取3个水平，完成正交表的设计，最终确定实验方案和步骤。由于疲劳实验的特殊性，在对仿真实验的信度进行分析的基础上，本研究将主要通过汽车驾

3、驶模拟仿真平台开展实验，提出了利用LandXML进行快速场景建立的方法，并按照正交实验设计表的要求，结合我国道路路线设计规范，选取高速公路为道路设计对象，进行了平纵横的设计，建立了相应的实验场景。通过开展正交实验，获取了驾驶人的各项实验指标，分析结果表明：当驾驶人连续驾驶6h时，车速、档位、油门三者数据的集中程度逐渐升高，离合和刹车的变化不显著，前轮转角的变化区间越来越小，横向偏移值逐渐加大。利用因子分析的方法，对各项实验指标进行研究，分析结果表明：车速、档位、油门变化规律一致，相关程度较高，因此，建立了新

4、的因子“综合操作指标”，利用综合操作指标、前轮转角、横向偏移3个指标作为模糊综合评价的因素集，确定驾驶人疲劳程度为3级，通过对驾驶疲劳程度(驾驶时长)的各因素进行分析，在确定各因素评分情况上，确定各因素的权重，进一步建立了基于驾驶人行为的驾驶人疲劳程度的模糊综合评价模型，并对模型进行了检验。数据分析结果显示，在对18位被试者的正常状态和临界状态的识别过程中，识别成功16人；对疲劳状态的识别过程中，有3位驾驶人的疲劳状态识别失败。因此，本研究所建立的模糊综合评价模型具有一定的可信度，可以用来对驾驶人的疲劳状态

5、进行分析和预警。关键词：交通安全；驾驶疲劳；驾驶行为；因子分析；模糊综合评价AbstractTheanalysisofnumbersoftrafficaccidentsshowsthatthefatalaccidentswereeasilytobecausedbyfatiguedriving．PlentyofResearchsshowthatthedrivingperformancecanbeusedtomonitorthedrivers’physiologycondition．Questionnaires

6、weretakentosurveythedirectcausetodrivingfatigue，theroadalignmentwhichwasmoreeasilytocausefatigue,thedrivingbehaviorcharacteristicswhendriverswereatfatigueconditionare．Theresultsshowedthat：driversCangetfatigueeasilywhentheywerelackofsleep，whenalltheothercon

7、ditionsareconsistent．drivingontheexpresswayWasmorelikelytogetfatiguethanothertypesofhighways．whendriverswereinfatiguecondition，thesteeringcontrolabilitywilldeclinecomparedwithinnormalphysiologycondition．Intheend，theanalysisofinternalreliabilityandresurveyr

8、eliabilityofthequestionnairesshowsthesurveyresultwaspreciseandtheconclusioncanbeaccepted．Accordingtothesurveyresults．drivingoperationbehavior(gear,throttle，clutch，steering．andbrake)andvehiclecharacteristics(v