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《基于多源信息融合的駕駛員分心監(jiān)測研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、基于多源信息融合的駕駛員分心監(jiān)測研究(申請清華大學工學碩士學位論文)培養(yǎng)單位：汽車工程系學科：機械工程研究生：廖源指導教師:成波教授二○一五年十二月DriverDistractionDetectionthroughDrivingPerformanceandEyeMovement:fromFeatureExtractiontoClassifierDesignThesisSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinMechanicalEngineeri
2、ngbyLIAOYuanThesisSupervisor:ProfessorCHENGBoDecember,2015摘要分心是引發(fā)駕駛員失誤，造成交通事故的重要原因之一，開展駕駛員分心狀態(tài)監(jiān)測對改善交通道路安全至關重要。與疲勞不同，分心具有持續(xù)時間短，變化快的特點。為了解決分心監(jiān)測實時性要求高，不同場景和不同種類的分心駕駛共性特征不明確的問題，論文以駕駛分心為對象，依托駕駛模擬實驗平臺，探究了城市道路場景高速公路場景下，兩種分心類型——認知分心與視覺分心的表現(xiàn)特征與監(jiān)測算法設計。論文首先對駕駛分心表現(xiàn)特征進行了統(tǒng)計學分析，基于多源信息融合的候選特征集合進一步篩選最優(yōu)特征子集，提取了不同場景、不
3、同分心類型的共性關鍵特征，通過驗證最優(yōu)特征子集分類器性能，量化出多源信息融合的優(yōu)勢，部分印證了Yerkes-Dodson法則。采用提取的共性關鍵特征，設計了基于支持向量機分類器的滑窗式分心監(jiān)測算法，討論算法參數(shù)對監(jiān)測性能的影響得到最優(yōu)參數(shù)組合，該組合下的分心監(jiān)測算法對場景、分心類型的適應性好，兼顧了識別率與監(jiān)測快速性?；隈{駛模擬仿真平臺設計了兩類典型駕駛場景——停止標志控制的交叉路口和限速高速公路，在次任務平板電腦上實現(xiàn)了用于產(chǎn)生分心的認知次任務和視覺次任務設計，論文還對傳統(tǒng)工作負荷測量裝置——外周視覺檢測任務裝置（PeripheralDetectionTaskdevice,PDT）進行便攜
4、化改進，得到基于檢測反應任務的駕駛員注意力測試裝置（DetectionResponseTaskdevice,DRT），DRT獲取的駕駛員認知負荷為分心監(jiān)測提供了重要參考。論文獲取了兩類場景下單任務（常態(tài)）駕駛和雙任務（分心）駕駛數(shù)據(jù)。城市道路場景獲取了22名被試的有效數(shù)據(jù)，高速公路場景獲取了16名被試的有效數(shù)據(jù)。用候選特征集合對采集的駕駛行為及眼動數(shù)據(jù)進行計算，得到分心駕駛特征在駕駛績效和眼動信息兩方面的完整描述，并對駕駛分心在特征上的影響進行了統(tǒng)計分析，對性別、年齡等因素展開了討論。論文分析得到駕駛分心在駕駛績效和眼動信息上的表現(xiàn)特征以及這些表現(xiàn)特征和分心類型、性別和年齡的關系。為了應對高維
5、度、小樣本的數(shù)據(jù)特征，采用封裝支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）的基因選擇算法提取了能顯著表征駕駛分心狀態(tài)最優(yōu)特征子集，基于對最優(yōu)特征子集結構、重要度的分析，進一步得到了可用于駕駛分心在線監(jiān)測分類器設計的共性關鍵特征，良好適應不同駕駛場景-分心類型組合。對最優(yōu)特征子集進行了分類器性能驗證，量化分析了多源信息融合在不同場景下的優(yōu)勢。I通過DRT測量得到不同場景下常態(tài)駕駛與認知分心駕駛的工作負荷，發(fā)現(xiàn)在高負荷的駕駛場景下，信息融合的分心監(jiān)測手段能顯著提高監(jiān)測效果，部分印證了Yerkes-Dodson法則，從工作負荷角度說明了場景信息對分心監(jiān)測的重要性。研究結果為駕駛分心
6、特征優(yōu)選提供了方法支撐與數(shù)據(jù)參考。設計了一種基于SVM分類器，融合駕駛績效和眼動信息特征作為輸入的滑窗式駕駛分心在線監(jiān)測算法，兼顧識別效果和監(jiān)測快速性，適應不同駕駛場景和分心類型。綜合考慮在線監(jiān)測識別率和監(jiān)測快速性，得到5秒計算時間窗-75%重疊度的最佳算法參數(shù)組合。在線監(jiān)測算法結果在不同場景-分心類型間，識別率達86.6%~98.9%，表征監(jiān)測快速性的決策提前度可達88.7%~95.0%。本文提出的駕駛分心在線監(jiān)測算法不僅識別率較高，且在樣本長度30秒的情況下，可以在分心發(fā)生后平均6.5~9.0秒識別出駕駛員的分心狀態(tài)，監(jiān)測快速性好。關鍵詞：駕駛員；分心監(jiān)測；駕駛績效；眼動信息；支持向量機I
7、IAbstractDriverdistractionhasbeenidentifiedasonemajorcauseofunsafedriving.Distractionishighlydemandingonthereal-timedetectioncomparedwithfatiguedetection.Itisunclearaboutthecommonfeaturesofdifferentdi
