汽车驾驶员的行为状态识别

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残差分析来验证模型的准确性，即残差接近于白噪声。可以从三个时段的模型参数的不
同， 来判断驾驶员是否处于疲劳状态。第二种方法是利用当人疲劳时对道路偏离中心线
程度的判断能力的下降，用偏离中心线位移数据的方差会不断变大来判断驾驶员是否处
于疲劳状态。 第三种方法是对汽车偏离车道中 心线的位移序列建立 Ａ Ｒ 入 ４ Ａ模型，利用 三种状态下模型系数的 不同 判断驾驶员所处的驾驶状态。除了 在Ｖ Ｒ 礴 模拟器上试验，
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北京科技大学硕士学位论文
摘
要
驾驶员行为状态的 识别对机动车驾驶的安全性有很重要的意义，比 如驾驶员疲劳状
态监测对避免事故的发生非常重要。这篇论文的主要 目 的是建立机动车驾驶员疲劳状态 检测器。该系统使用汽车方向 盘角度 ａ作为输入，汽车偏离路面车道中心线的垂直位移
５作为输出 来建立模型，并观察模型参数的 变化规律。 数据来源于北京科技大学设计研 究院的Ｖ Ｒ ， ４ 汽车模拟器及其桑塔纳实车， 数据采样间隔０ ． １ 秒。数据来源是在Ｖ Ｒ ４模 拟器上取 巧 名驾 驶员在清醒状态，轻度疲劳状态， 重度疲劳状态下分别驾驶 ２小时所
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万方数据
北京科技大学硕士学位论文
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取得的数 据． 驾 驶员 角 度位移数 据被分成三 种情况，即 清醒时 段数据， 轻度疲劳时 段数
据，以 及重度疲劳时段数据。本文通过三种方法来判断 Ｖ Ｒ ４ 模拟器上的驾驶员是否处 －
在疲劳状态，第一种方法通过对模拟器数据进行相关性分析知道： ａ 和５ 之间呈线性关 系， 则选择Ａ Ｒ Ｘ模型结构， 利用产 上 ａ 议 ｅ Ｆ Ｐ Ｅ 准则辨识其阶次， 接着分别对三个数据段 的输入 角度， 输出 位移之间的模型参数进行系统辨识， 得出 三个不同的 模型，利用模型
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万方数据
北京科技大学硕士学位论文
ａ 和５ 建立模型的有效性，以 及直接使用 ５ 的方差来判断驾驶员是否处在疲劳状态的 方
法既简单又实用。
关键词：驾驶员行为状态， 汽车模拟器，驾驶疲劳， 建模， 识别
万方数据
北京科技大学硕士学位论文
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还在高速公路上获取实际桑塔纳轿车的角度位移值，但只有清醒时段的数据，将此数据 同模拟器上的数据进行比较发现，二者比较接近，说明了模拟器数据的准确性。进一
步， 对实车模型进行 ａ ，５建模， 考虑实际汽车中齿轮间隙的影响， 方向 盘角度和前轮 角度的变化不一致， 故加入间隙非线性；由 于驾驶员判断汽车偏离车道中 心线的位移变 化之后才开始打方向 盘，这之间必定有迟滞现象，故选择加入适当时延，时延的选择从 残差方差最小得出。 综合考虑对实际车辆建立 Ａ Ｒ Ｍ 叭 Ｘ 模型来对系统进行辨识，实际 车辆模型的建立将有助于疲劳检测系统的实际应用，即直接从方向 盘角度就可以 得到汽 车偏离车道中心线的 位移， 对偏离位移进行分析 （ 残差方差，时间序列 Ａ Ｒ， Ａ Ｋ Ｍ Ａ模 型参数），就可以 看出 驾驶员是否处于疲劳状态。 模型残差接近白 噪声的结果表明使用
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