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汽车驾驶员的行为状态识别

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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ＶＲ，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ＶＲ４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

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ＶＲ－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ＡＲＸ模型结构，利用产上ａ议ｅＦＰＥ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

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ＡＲ入４Ａ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ＶＲ礴模拟器上试验，

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ＡＲＭ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ＡＲ，ＡＫＭＡ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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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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万方数据

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独创性说明

本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得北京科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。

签名：查劫薪。期：如司，以、）

关于论文使用授权的说明

本人完全了解北京科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。

（保密的论文在解密后应遵循此规定）

签名：羡公豁导师签名二峭甸‘礴日期：初。〕，（１、不

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１绪论

１．１课题来源及其意义

道路交通的高速发展，带给人们的是快速、便捷、舒适，与此同时，交通事故己经

成为人们关注的严重社会问题，它被公认为当今世界危害人类生命与安全的第一大公害，事故中人的因素占的比例最大，而疲劳驾驶是交通事故的主要原因。据公安部２００５年全国道路交通事故统计，全国共发生道路交通事故４５０２５４起，造成９８７３８人死

亡，４６９ｎ人受伤，直接财产损失１象８亿元，万车死亡率为７．６。２侃巧年全国共发生道路交通事故３７８７８１起，共造成８９４５人死亡，直接财产损失１４．９亿元，其中事故主

要原因是超速行驶、疲劳驾驶和酒后驾驶。近些年高速公路交通事故频繁发生，加０４

年，全国公路交通事故造成８３０８５人死亡，其中高速公路上死亡６２３５人，平均每万公

里死亡１８２３人，远远高于二、三级公路每万公里死亡水平，且呈较大上升幅度。 在全球范围内，司机过度疲劳己成为导致交通安全事故的重要原因之一。根据美国国家公路交通安全署的统计，在美国的公路上，每年由于司机在驾驶过程中进入睡眠状

态而导致大约１０万起交通事故。其中约有１５００起直接导致死亡，７万起事故导致人身伤害。在欧洲的情况也大致相同。据德国保险公司协会估计，在德国境内的高速公路上，大约有２５％的导致人员伤亡的交通事故都是因为疲劳驾驶而引发。这些统计数

字充分说明驾驶员警示系统是一项具有实际意义的发明。该项发明主要用来防止司机在驾驶过程中由于进入睡眠状态而导致交通事故。举例来说，当单独在笔直、平坦、宽

阔、人车较少的高速公路上行车时，由于驾驶操作少，路边景色单一，使驾驶员处子一

种近似安静的状态，所以驾驶员的刺激过少，陷入所谓的“驾驶单调感”和“感觉中断

性幻想”，使驾驶员心理上疲劳，在突然遇到险情时，反应迟缓，极易发生事放。在平

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驾驶员监控DMS

驾驶员监控DMS

驾驶员监控DMS

驾驶员监控系统（driver monitoring system，DMS）一般是对L2-L3级别的自动驾驶系统而言的，对L4级别是没有意义的，除非系统仍然是需要安全员的测试环节。

监控的目的是发现驾驶员走神（distraction）、疲劳（fatigue）或者打瞌睡（drowsiness），甚至出现无法驾驶的意外情况，比如欺骗辅助驾驶系统用矿泉水代替双手在方向盘上，或者与乘客争吵打架等。另外，如果作为自动驾驶的研发阶段，监控驾驶员可以提供驾驶行为的第一手数据，甚至用于仿真模拟系统中。

非侵入式（non-intrusive）方法是监测的首选方法，而基于视觉的系统更具有吸引力。主要的视觉线索包括面部特征、手特征或身体特征。许多检测系统仅使用单个视觉线索，这种系统鲁棒性差，比如出现遮挡或光照变化时，容易被干扰。所以将多种视觉线索组合才是关键，也是具有挑战性的。

一个驾驶员面部监控系统是基于驾驶员面部图像处理来研究驾驶员身心状况的实时系统。可以从眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等，检测到驾驶员状态。基本分成两大类：

1) 仅从眼部区域检测驾驶员；

2) 不仅可以从眼睛中检测，还可以从脸部和头部的其他区域检测。

下图是一个驾驶员脸部监控系统框图：检测人脸，还有眼睛和其他脸部特征，同时跟踪变化，提取症状，实现疲劳和分心检测。驾驶员面部监控系统的主要挑战是： 1) “如何测量疲劳？”第一个挑战是如何准确定义疲劳以及如何测量疲劳;

疲劳与体温，皮肤电阻，眼球运动，呼吸频率，心率和大脑活动之间存在关系;第一个也是最重要的疲劳迹象会在眼睛中出现。

2) “如何测量注意力？”第二个挑战是测量驾驶员对道路的注意力；可以从驾驶员头部和注视方向（gaze direction）估计驾驶员的注意力。

人脸检测方法可参照一般目标检测的方法，现在深度学习也已经在这个领域展示“肌肉”。人脸检测是一个老问题，人脸检测挑战的情况有以下一些：

行为识别的应用场景

行为识别的应用场景

随着信息技术的发展，行为识别技术在众多领域得到了广泛应用，尤其是在智能家居、智能安防、自动驾驶、医疗健康等领域。下面将从不同应用场景的角度对行为识别技术进行详细介绍和分析：

1. 智能家居：智能家居行业长期以来一直是行为识别技术的主要应用场景之一。通过家电设备和传感器读取用户的行为信息，系统能够分析出用户的兴趣爱好、习惯和生活方式等信息，从而实现家居设备的自动化控制。例如，当用户离开家时，智能家居系统会根据用户的行为习惯自动关闭空调、电视等用电设备，减少能源浪费，提高家居安全性。

2. 智能安防：随着城市化进程的发展，人们对安全问题的关注度也越来越高，因此智能安防在各个领域得到了广泛的应用。行为识别技术可以通过识别传感器捕捉到的人的行为或姿态等信息，从而判断其是否为可疑人员，进而发出报警提示。另外，该技术可识别人体、面部、声音等信息，以实现更高效、更准确的安全监控。

3. 自动驾驶：行为识别技术在自动驾驶领域应用的前景非常广阔。通过识别驾驶员的行为状态，可监测出其是否疲劳、是否分心、是否打瞌睡等；还可以对驾驶员的情绪进行智能分析，用来辅助车辆的自动驾驶以及提高安全性能。此外，行为识别技术还可以监测驾驶员的心率、呼吸等身体数据，精准地预测驾驶员可能出现的危险情况，从而保证人类驾驶员的安全。

4. 医疗健康：行为识别技术也在医疗健康领域中得到了广泛的应用，例如，通过互联网、传感装置及其它技术手段，对患者的睡眠、饮食、运动等行为进行监测，并据此分析患者的病情、生理状态等信息，进行智能化的健康管理和医疗辅助，以提升诊断、治疗效果和体验。另外，在一些特殊骨折治疗领域，病人的行为识别技术可以通过精准判断病人的步态、姿态等信息，以实现更加精确的治疗。

总结：上述应用场景仅是行为识别技术丰富应用场景中的一部分，未来行为识别技术在智能家居、智能安防、医疗健康、自动驾驶等领域的应用还将逐渐扩展和深化。通过这些领域的不断推陈出新及实践与应用，行为识别技术将有望拓展更多的应用场景，为人们的生活和工作提供更多便利

驾驶行为分析报告

驾驶行为分析报告

驾驶行为分析报告

出门在外，遇上交通拥堵、事故，那可真是头大。许多交通拥堵和交通事故与驾驶员的驾驶行为有关。驾驶行为通常也是驾驶习惯，习惯成自然。在开车的过程中，如果有不良的驾驶行为，驾驶员自己很难意识到，但是后果可能很严重。

车联网开启了新的可能，因为数据可以告诉我们真相。

基于车联网实时数据，可以实时监测和评估驾驶员的驾驶行为和驾驶状态，并及时提醒驾驶员改变驾驶习惯，避免交通事故的发生。

对于车队管理、保险公司（UBI）来说，可以提高安全、节能、增效等效果。对于车企（OEM）来说，是很好的实时反馈，可以用于产品改进。

“驾驶行为”是什么？

驾驶行为通常包括出行行为习惯，和驾驶行为习惯。出行行为的分析已经在上一篇谈到了。

狭义的驾驶行为包含，但不限于下面这些方面：

开车时

平均速度

引擎经济转速（燃油车）

急加速/千公里、急刹车/千公里

急转弯

变道次数/频率、变速频率

安全带状态、热车时间 开车灯（夜晚，远光灯/近光灯），转向时转向灯，变道时转向灯

怠速时间

手机使用、疲劳驾驶等

停车时

手刹、停车档、关门、关窗、关灯等

驾驶环境

路型、各地形的行驶里程、各个地形的驾驶时间、各地形的停车时间

天气、季节等

交通违规记录

此外，考虑到现今的各种辅助驾驶，驾驶员使用这些辅助驾驶功能的频次（依赖性）等，也是一个维度。

如果配上了各种传感器，比如：前向摄像头、环视摄像头、车内监控摄像头、毫米波雷达等，那么可以分析的内容将会更加丰富了。

基于不同的目的，将上述各个驾驶行为分量以某种加权的方式计算出一个分数（或指数），用来衡量用户的驾驶行为，或者给用户的驾驶行为打上各种标签。

不同的商业/研究目的，驾驶行为分数的计算公式都不一样。比如：保险公司设计UBI产品的时候，开车越平稳分数越高，开车次数/里程/时间越少，分数越高。

选择车联网数据 与第一篇一样，使用来自于同一辆车的原始数据。同样，仅仅拿少量的数据字段来分享数据分析的过程。管中窥豹，略见一斑。

基于模糊推理的驾驶员意图识别研究

基于模糊推理的驾驶员意图识别研究

基于模糊推理的驾驶员意图识别研究

驾驶员意图识别是智能驾驶和自动驾驶技术中的重要环节。驾驶员的意图决定了车辆的行为和行驶路径，对于自动驾驶系统的决策和行为具有关键作用。驾驶员意图识别还可以用于驾驶辅助系统，例如自适应巡航控制、自动泊车等，以提高车辆的主动安全性能。因此，研究驾驶员意图识别的方法具有重要意义。

在驾驶员意图识别领域，模糊推理是一种广泛使用的技术。模糊推理可以将驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息作为输入，然后根据模糊规则库进行推理，从而得出驾驶员的意图。目前，许多研究者已经致力于开发基于模糊推理的驾驶员意图识别方法，并取得了一定的成果。

基于模糊推理的驾驶员意图识别方法包括以下步骤：

数据采集：通过传感器采集驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，例如油门踏板开度、刹车踏板开度、方向盘角度等。

特征提取：从采集的数据中提取出反映驾驶员意图的特征，例如行驶速度、加速度、方向盘转角等。

模糊化处理：将提取出的特征进行模糊化处理，将精确的数值转化为模糊集合，从而将实际问题转化为模糊推理问题。 建立模糊规则库：根据驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，建立相应的模糊规则库。

模糊推理：利用模糊规则库进行推理，得出驾驶员的意图。

解释：对推理结果进行解释，将模糊集合转化为具体意图，例如变道、加速、减速等。

选取不同的路况和驾驶场景，例如高速公路、城市道路、拥堵情况、变道情况等。

根据不同的驾驶场景，建立相应的模糊规则库。

利用模糊规则库进行推理，得出驾驶员的意图。

将推理结果与实际意图进行对比，评估意图识别的准确率。

对不同驾驶场景下的意图识别准确率进行统计和分析。

比较不同特征提取方法和模糊化处理对意图识别准确率的影响。

探讨模糊规则库的建立对意图识别准确率的影响。

分析意图识别的鲁棒性和可靠性，以及应用前景。 通过实验和数据分析，我们发现基于模糊推理的驾驶员意图识别方法在高速公路和城市道路的驾驶场景下均取得了较高的准确率。在拥堵情况下，该方法的准确率受到一定影响，这主要是由于驾驶员的驾驶行为更加复杂和多变。在变道情况下，该方法的准确率也有所下降，这需要进一步完善和改进模糊规则库，以更好地识别驾驶员的意图。总体而言，基于模糊推理的驾驶员意图识别方法具有一定的优势，如简单易行、自适应性较强等，但也存在一定的局限性，需要针对不同场景进行优化和完善。