瞌睡預警系統
瞌睡預警系統
瞌睡預警系統簡稱DDS(The Drowsy Driver Detection System)是一種根據PERCLOS演演算法檢測出駕駛員在疲勞駕駛,系統就會發出預警信號。該系統是通過雷達掃描瞳孔狀況並通過數據分析來判斷駕駛員疲勞狀態,一旦駕駛員處於疲勞、瞌睡狀態該系統就會對駕駛員做出提前預警,駕駛員因疲勞有可能在駕駛中突然進入夢鄉,在此關鍵時刻該系統就會發出尖銳的報警聲及時驚醒駕駛員避免交通事故的發生。
摘要:疲勞駕駛是引發交通事故的重要因素之一。本文介紹了基於駕駛人生理信號、駕駛人生理反應特徵、駕駛人操作行為和車輛行駛軌跡等駕駛疲勞狀態監測的研究方 法,並對國內外研究現狀和現有產品進行了介紹,分析了目前疲勞駕駛研究中存在的問題、未來的研究發展方向和研究難點。關鍵字:駕駛疲勞,EEG,PERCLOS,信息融合
A Review of the Driver Fatigue Detection Technology Cheng Bo , Zhang Guang-yuan, Feng Rui-jia, Zhang Wei
State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, 100084,
Abstract: Driver fatigue is a major cause of road accidents. This paper discusses the methods of detecting driver fatigue based on the driver’s physiological signals, response characteristics, driving behavior and lane keeping characteristics. In this paper the recent developments of driver fatigue detection technology world-wide are also introduced. The findings from this review are discussed in the light of directions for future studies and development of fatigue detection. Keywords: driver fatigue, EEG, PERCLOS, information fusion
關於駕駛人疲勞及注意分散等安全狀態的監測預警技術,由於它在交通事故預防方面的發展前景而受到各國高度的重視,研究人員根據駕駛人疲勞時在生理和操作上的特徵進行了多方面的研究,一些研究成果已形成產品並開始進入市場。
駕駛人疲勞狀態的檢測方法可大致分為基於駕駛人生理信號、基於駕駛人生理反應特徵、基於駕駛人操作行為和基於車輛狀態信息的檢測方法。
2.1 基於駕駛人生理信號的檢測方法
針對疲勞的研究最早始於生理學。相關研究表明,駕駛人在疲勞狀態下的生理指標會偏離正常狀態的指標。因此可以通過駕駛員的生理指標來判斷駕駛人是否進入疲勞狀態。目前較為成熟的檢測方法包括對駕駛人的腦電信號EEG、心電信號ECG等的測量。
研究人員很早就已經發現EEG能夠直接反映大腦的活動狀態。文獻中的研究發現在進入疲勞狀態時,EEG中的delta 波和theta 波的活動會大幅度增長,而alpha波活動會有小幅增長。另一項研究通過在模擬器和實車中監測EEG信號,試驗結果表明EEG對於監測駕駛人疲勞是一種有效的方法。研究人員同時發現,EEG信號特徵有很大的個人差異,如性別和性格等,同時也和人的心理活動相關很大。
ECG主要被用於駕駛負擔的生理測量中。研究表明在駕駛人疲勞時ECG會明顯的有規律的下降,並且HRV (心率變化)和駕駛中的疲勞程度的變化有潛在的關係。
基於駕駛人生理信號的檢測方法對疲勞判斷的準確性較高,但生理信號需要採用接觸式測量,且對個人依賴程度較大,在實際用於駕駛人疲勞監測時有很多的局限性,因此主要應用在實驗階段,作為實驗的對照參數。
2.2 基於駕駛人生理反應特徵的檢測方法
基於駕駛人的生理反應特徵的檢測方法是指利用駕駛人的眼動特性、頭部運動特性等推斷駕駛人的疲勞狀態。
駕駛人眼球的運動和眨眼信息被認為是反映疲勞的重要特徵,眨眼幅度、眨眼頻率和平均閉合時間都可直接用於檢測疲勞。目前基於眼動機理研究駕駛疲勞的演演算法有很多種,廣泛採用的演演算法包括PERCLOS,即將眼瞼閉合時間佔一段時間的百分比作為生理疲勞的測量指標。
利用面部識別技術定位眼睛、鼻尖和嘴角位置,將眼睛、鼻尖和嘴角位置結合起來,再根據對眼球的追蹤可以獲得駕駛人注意力方向,並判斷駕駛人的注意力是否分散。
Philip W. Kithil 利用頭部位置感測器檢測駕駛人點頭動作,該感測器通過電容感測器陣列輸出駕駛人頭部距離每個感測器的位置,可實時跟蹤頭部的位置,根據頭部位置的變化規律判定駕駛人是否瞌睡, 該研究發現點頭的動作和瞌睡有非常好的相關性。
基於駕駛人生理反應特徵的檢測方法一般採用非接觸式測量,對疲勞狀態的識別精度和實用性上都較好。
2.3 基於駕駛人操作行為的檢測方法
基於駕駛人操作行為的駕駛人疲勞狀態識別技術,是指通過駕駛人的操作行為如方向盤操作等操作推斷駕駛人疲勞狀態。
Yoshihiro Takei 利用FFT對監測到的駕駛人的方向盤操作數據進行處理,研究結果在一定程度上揭示了駕駛人的方向盤操作與疲勞之間的關係。文獻的研究指出方向盤的操作是一種有效的駕駛疲勞的判斷手段。Yabuta開發的駕駛人防疲勞裝置中也使用了方向盤操作信息。總體來說,目前利用駕駛人操作行為進行疲勞識別的深入研究成果較少。駕駛人的操作除了與疲勞狀態有關外,還受到個人習慣、行駛速度、道路環境、操作技能的影響,車輛的行駛狀態也與車輛特性、道路等很多環境因素有關,因此如何提高駕駛人狀態的推測精度是此類間接測量技術的關鍵問題。
2.4 基於車輛行駛軌跡的檢測方法
利用車輛行駛軌跡變化和車道線偏離等車輛行駛信息也可推測駕駛人的疲勞狀態。這種方法和基於駕駛人操作行為的疲勞狀態識別技術一樣,都以車輛現有的裝置為基礎,不需添加過多的硬體設備,而且不會對駕駛人的正常駕駛造成干擾,因此具有很高的實用價值。
日本三菱汽車公司開發了利用車輛橫向位移量、駕駛人操作量等複合參數來識別駕駛人疲勞狀態的方法,實驗證明該方法的識別結果與利用駕駛人眨眼次數的識別結果基本一致。日本慶應大學(2005) 中島研究室利用EEG評價駕駛人的睡意,研究發現車輛的橫向位移量、方向盤操作量可以用來作為駕駛人疲勞狀態的評價指標,而且可以實現疲勞早期預警。
國內外駕駛人疲勞狀態開發現狀
美國Attention Technologies 公司推出的Driver Fatigue Monitor(DD850)是一款基於駕駛人生理反應特徵的駕駛人疲勞監測預警產品,產品外形如圖1所示。該產品通過紅外攝像頭採集駕駛人眼部信息,採用PERCLOS作為疲勞報警指標,可直接安裝在儀錶盤上,報警的敏感度和報警音量均可調節,目前已推廣應用,但只有晚上才有效。
圖1 Driver Fatigue Monitor 圖2 S.A.M.疲勞報警裝置
美國Digital Installations 開發的S.A.M.疲勞報警裝置利用置於方向盤下方的磁性條檢測方向盤轉角,如圖2所示。如果一段時間內駕駛員沒有對方向盤進行任何修正操作,則系統推斷駕駛員進入疲勞狀態,並觸發報警。
美國AssistWare Technology 公司的SafeTRAC 利用前置視頻頭對車道線進行識別,當車輛開始偏離車道時進行報警,該產品也可通過車道保持狀態結合駕駛人的方向盤操作特性判斷駕駛人的疲勞狀態。圖3為SafeTRAC 的產品外觀和車道線識別界面。
(a) (b) 圖3 SafeTRAC疲勞報警裝置 (a)產品外觀 (b)車道線識別界面
英國的ASTiD (Advisory System for Tired Drivers) Driver Alert 裝置綜合考慮駕駛員的睡眠信息、已完成的駕駛時長和類型,以及駕駛員的方向盤操作等各種因素判斷駕駛人疲勞狀態。裝置運行前需要駕駛員輸入自己過去24小時的睡眠信息。當視覺報警到一定程度時,觸發聲音報警,建議駕駛員停車並休息。休息一段時間后,內置鬧鐘會叫醒駕駛員,並重置駕駛時間。產品外觀如圖4所示。
圖4 ASTiD 產品外觀圖5 AWAKE 系統樣車示意圖
歐盟的AWAKE 項目對人眼生理反應信息、方向盤操作轉角信息、方向盤轉向力信息以及車道線信息進行了檢測和記錄,通過研究這些信息與疲勞之間的關係,利用信息融合技術實現駕駛人疲勞分級評價,採用聲音、光照閃爍以及安全帶振動等方式對疲勞實現預警,開發了駕駛人疲勞檢測報警系統。該系統樣車示意圖如圖5所示。
除了上述這些產品之外,還有通過手腕運動檢測疲勞的疲勞報警手鐲和可掛在眼睛腿上的利用加速度運動信息檢測頭部運動的疲勞檢測眼鏡等其它一些疲勞檢測預警產品。
國內對駕駛人安全狀態監測技術的研究起步較晚,相關研究主要在大學等研究機構進行。首都師範大學在基於機器視覺的嵌入式駕駛疲勞檢測系統方面進行了研究,在實驗室環境實現了檢測系統平台,但是在演演算法的效率、疲勞判定的實時性、準確性和魯棒性上還有待進一步提高。第四軍醫大學和航空醫學研究所對人眼的狀態檢測和頭部運動做了一系列的實驗,在利用基於視頻的眼部生理特徵判斷駕駛人疲勞方面做了較為深入的研究工作。吉林大學對人眼定位方法進行了一些系統的研究。綜上所述,國內以上相關領域的研究主要集中在基於視頻信號的駕駛人面部生理特徵的研究方面,而且目前各種演演算法在識別精度、可靠性、實時性等基礎性能方面尚存在問題,與國外相關研究相比存在較大差距。
由清華大學和東南大學的幾位博士組建的中國單片機公共實驗室南京研發中心聯合南京遠驅科技有限公司研究出來的gogo850是國內唯一已經商業化的疲勞駕駛預警系統,基於紅外差分圖像的處理使得產品在陽光下和黑暗裡都能進行識別,系統還能對帶各類眼鏡的駕駛員進行識別,實用性很強。
以清華大學汽車安全與節能國家重點實驗室為核心的團隊承擔了國家“十一五”863 研究課題,開展駕駛人疲勞狀態監測及預警技術的研究,以開發具有高準確性和高可靠性的駕駛人疲勞及注意分散狀態的實時監測技術,可適用於實際道路環境並實現全天候工作,降低因駕駛人疲勞駕駛或注意分散導致的交通事故。該技術以眼部生理反應特徵為主,結合方向盤轉角信息和車輛行駛軌跡等特徵,充分利用不同信息之間的互補性和冗餘性,通過信息融合提高對駕駛人狀態判別結果的準確性與可靠性。
對駕駛人疲勞狀態監測方法與裝置的研究, 對於預防由疲勞駕駛引起的交通事故有重要意義, 其應用前景廣闊, 可以預見在未來很長一段時間內都將是汽車安全技術領域的一個熱點方向。但是,駕駛人的疲勞狀態受多種因素影響,到目前為止還沒有發現非常有效的指標或模型能夠對疲勞等級進行精確的評價。因此需要進一步深入研究各種指標與駕駛人疲勞等級之間的關係。另外,現有的駕駛人疲勞狀態監測方法大都基於某一單項指標,雖然在限定條件下能夠達到一定的精度,但在實際複雜多變的行車環境下,其準確性和可靠性上還存在問題,難以達到預期要求。針對這一問題,多源信息融合方法將成為一個發展方向。
交通事故是當前世界各國所面臨的嚴重社會問題之一,已被公認為當今世界危害人類生命安全的第一大公害,每年因交通事故的原因至少使50萬人死亡. 歐美各國的交通事故統計分析表明,交通事故中80%~90%是人的因素造成的. 根據美國國家公路交通安全署的統計,在美國的公路上,每年由於司機在駕駛過程中跌入睡眠狀態而導致大約10萬起交通事故,約有1500起直接導致人員死亡,711萬起導致人員傷害。在歐洲的情況也大致相同,如在德國境內的高速公路上25%導致人員傷亡的交通事故,都是由疲勞駕駛引起的. 根據2001年中國交通部的統計,我國48 %的車禍由駕駛員疲勞駕駛引起,直接經濟損失達數十萬美元. 有關汽車駕駛員的疲勞檢測問題,隨著高速公路的發展和車速的提高,目前已成為汽車安全研究的重要一環。
疲勞駕駛是指駕駛員在一段時間的駕車之後所產生的反應水平下降,導致不能正常駕車行駛. 駕駛員產生疲勞后,其心理狀態也會發生各種各樣的變化. 如視力下降,致使注意力分散、視野逐漸變窄;思維能力下降,致使反應遲鈍、判斷遲緩、動作僵硬、節律失調;自我控制能力減退,致使易於激動、心情急躁或開快車等。疲勞駕駛預警系統就是指一旦駕駛者精神狀態下滑或進入淺層睡眠,該系統會依據駕駛員精神狀態指數分別給出:語音提示,振動提醒,電脈衝警示,警告駕駛員已經進入疲勞狀態,需要休息,並同時自動記錄相關數據,以便日後查閱,鑒定. 其作用就是監視並提醒司機自身的疲勞狀態,減少司機疲勞駕駛潛在危害.
許多國家都比較重視疲勞駕駛預警系統的研究工作,早期的疲勞駕駛測評主要是從醫學角度出發,藉助醫療器件進行的. 這些研究可以追溯到1935 年美國交通部管轄的洲際商業協會ICC(the Interstate Commerce Commission)要求美國公共衛生服務署USPHS(the United States Public Health Service) 對城市商業機動車駕駛員服務時間(the hours of service) 管理條例的合理性所進行的調查. 但是對疲勞駕駛的實質性的研究工作,是從20 世紀80 年代由美國國會批准交通部實施駕駛服務時間(HOS)改革,研究商業機動車駕駛和交通安全的關係,並健全卡車和公共汽車安全管理條例開始的,由此把疲勞駕駛的研究提到立法高度,保證了開展疲勞駕駛研究的合法性、有效性和持續性。其研究工作大致可以分為兩大類:一是研究疲勞瞌睡產生的機理和其他各種誘發因素,尋找能夠降低這種危險的方法;二是研製車輛智能報警系統,防止駕駛員瞌睡狀態下駕駛。20世紀90年代,疲勞程度測量方法的研究有了很大的進展,許多國家已開始了疲勞駕駛車載電子測量裝置的開發研究工作,尤以美國的研究發展較快。研究成果中具代表性的有:
(1) 美國研製的打瞌睡駕駛員偵探系統DDDS( The Drowsy Driver Detection System) . 採用多普勒雷達和複雜的信號處理方法,可獲取駕駛員煩躁不安的情緒活動、眨眼頻率和持續時間等疲勞數據,用以判斷駕駛員是否打瞌睡或睡著. 該系統可製成體積較小的儀器,安裝在駕駛室內駕駛員頭頂上方,完全不影響駕駛員正常的駕駛活動。
(2) 方向盤監視裝置S.A.M.(steering at tention monitor) . 一種監測方向盤非正常運動的感測器裝置,適用於各種車輛. 方向盤正常運動時感測器裝置不報警,若方向盤4s不運動,S.A.M.就會發出報警聲直到方向盤繼續正常運動為止。S.A.M.被固定在車內錄音機旁,方向盤下面的桿上裝有一條磁性帶,用以監測方向盤的運動。使用S.A.M.並不意味延長駕駛時間,而是要提醒駕駛員駕車時不要打瞌睡。另外,S.A.M.與錄像機配合使用可以為保險公司提供證據。
(3) 日本研製的DAS2000 型路面警告系統( The DAS2000 Road Alert System) . 一種設置在高速公路上用計算機控制的紅外線監測裝置,當行駛車輛擺過道路中線或路肩時,向駕駛員發出警告.
(4) 反應時測試儀PVT( The psychomotor vigilance test) . 根據駕駛員對儀器屏幕上隨機出現的光點的反映(光點出現時敲擊鍵盤) 速度測試駕駛員的反應時,用以判斷其疲勞程度.
(5) 日本研製的電子“清醒帶”. 使用時固定在駕駛員頭部,將“清醒帶”一端的插頭插入車內點煙器的插座,裝在帶子里的半導體溫差電偶使平展在前額部位的鋁片變涼,使駕駛員睡意消除,精神振作. 據說戴上這種“清醒帶”,可以24 h 無睡意.“清醒帶”使用電壓12~14 V ,電流500 mA ,十分安全. 國內已開始生產和銷售這種裝置。自2000 年以來,隨著計算機和集成電路製造技術的提高,機動車駕駛員疲勞駕駛的研究有了進一步的發展. 美國華盛頓大學的John Stern 博士是世界上研究眼部動態和疲勞駕駛的權威人士之一,他領導的由美國聯邦公路管理局和汽車聯合會資助的研究所,通過自行開發的專用照相機、腦電圖儀和其他儀器來精確測量頭部運動、瞳孔直徑變化和眨眼頻率,用以研究駕駛行為等問題。研究結果表明:一般情況下人們眼睛閉合的時間在0.12~0.13s之間,駕駛時若眼睛閉合時間達到0.15s就很容易發生交通事故。賓夕法尼亞大學智能交通實驗室和NHTSA採用PERCLOS(眼睛閉合時間占特定時間的百分率) 作為精神生理疲勞程度的測量指標.2000年1月明尼蘇達大學計算機科學與工程系的Nikolaos P. Papani kolopoulos教授成功開發了一套駕駛員眼睛的追蹤和定位系統,通過安置在車內的一個CCD攝像頭監視駕駛員的臉部,實現以下功能: ①用快速簡單的演演算法確定駕駛員眼睛在臉部圖像中的確切位置和其他臉部特徵; ②通過追蹤多幅正面臉部特徵圖像來監控駕駛員是否疲勞。
我國疲勞預警系統狀況
我國的疲勞駕駛預警系統的研究起步較晚,目前比較成型的是由清華大學和東南大學的幾位博士組建的中國單片機公共實驗室南京研發中心聯合南京遠驅科技有限公司研究出來的gogo850是國內唯一已經商業化的疲勞駕駛預警系統,其原理和豐田十三代皇冠標配的瞌睡報警系統類似,主要檢測駕駛員的眼睛開合情況,尤其增加了對瞳孔的識別,睜眼睡覺瞳孔很暗,即使有駕駛員睜眼睡覺也能被識別出,基於紅外圖像的處理使得產品在陽光下和黑暗裡都能進行識別,系統還能對帶各類眼鏡的駕駛員進行識別,實用性很強。
有人通過吃甜點、麵包、餅乾、冰淇淋等高熱量、高碳水化合物的食物來打消睏倦的念頭,可是這樣做是不明智的。
另外,不吃早餐或午餐同樣會導致犯困,它會使體內的血糖水平起伏不定,當血糖降到谷底的時候,也就是你昏昏欲睡的時候了。不過別擔心,血糖水平是完全可以保持平穩的,合理的安排午餐,加上一些小妙招就可以避免犯困了。
1、在手上滴幾滴薄荷油。
搓搓手,然後擦到臉上。薄荷含有能提高精力的芳香氣味。
2、保證規律飲食。
確保一日三餐,餐餐不缺,而且三餐間可以安排兩到三次的零食時間。這樣可以避免暴飲暴食,也可以保持一定的血糖水平,不致忽高忽低。
3、工作1個小時左右就適當運動一下。
4、上午十點加餐。
即使早餐吃得不錯,到上午十點半,前一天儲存的糖原也差不多用沒了。你要想在一天剩下的時間仍像剛充完電,這時就必須加加餐。
5、減緩身體對碳水化合物的吸收。
6、先吃肉,后吃蔬菜,最後吃主食。
7、選擇全麥食品。
8、最好選擇些含雞蛋蛋白豐富的食物,為你下午的工作補充足夠能量。
雞蛋能夠通過影響腦細胞中的營養成分,激活這些細胞,達到讓人保持清醒,並燃燒熱量的作用。
而且,相比於巧克力、餅乾和糖果中碳水化合物提升身體能量的作用,雞蛋中的蛋白質更具優勢。
9、要吃出精力和健康。
10、最好多吃點素的。