[發(fā)明專利]一種測試駕駛員危險感知能力的方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010626935.6
• 申請日: 2020-07-02
• 公開（公告）號: CN111657923A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發(fā)明（設計）人: 馮樹民;吳迪;孫雅麗;盛彬;潘晨龍;趙琥;宋子龍;黃秋菊
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業(yè)大學
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402;A61B5/0476;A61B5/0464;A61B5/0488;A61B5/04;A61B5/08;A61B5/00;A61B5/18;G06K9/00;G16H50/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種測試駕駛員危險感知能力的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、將汽車的運行工況進行分類組合，構建駕駛模擬中所需要的危險場景庫；

步驟二、依據駕駛人受到外界環(huán)境刺激后的心電和腦電信號特征，設計能夠表征駕駛人危險感知能力的生理特征指標；

步驟三、選取經驗駕駛人對危險場景庫中的危險場景進行駕駛模擬，提取駕駛人生理信號，經預處理后計算經驗駕駛人在不同危險場景下的生理特征指標數(shù)據，儲存在數(shù)據庫中；

步驟四、建立危險感知模型，使用數(shù)據庫中不同危險場景下經驗駕駛人的生理特征指標訓練模型，在模型內部得到表征不同危險場景的生理特征指標的標準區(qū)間，完成模型訓練后，將其嵌入數(shù)據分析平臺；

步驟五、測試被測駕駛人的危險感知能力，為被測駕駛人佩戴數(shù)據采集設備，在危險場景庫中選取危險場景，結合駕駛模擬器進行駕駛模擬測試，提取生理信號數(shù)據，經數(shù)據處理平臺、數(shù)據分析平臺判斷被測駕駛人在不同危險場景下的危險感知能力。

2.根據權利要求1所述的測試駕駛員危險感知能力的方法，其特征在于，步驟二中，設計能夠表征駕駛人危險感知能力的生理特征指標時，心電特征指標包括心率指標和心率變異性指標，心率指標為心率增長率，心率變異性時域指標為R-R間期標準差SDNN、相鄰兩個R-R間期差值的均方根RMSSD、NN50占全部R-R間期的百分比PNN50，心率變異性頻域指標HRV低頻段的譜密度功率值LF；腦電特征指標為α波和β波的功率譜密度均值。

3.根據權利要求2所述的測試駕駛員危險感知能力的方法，其特征在于，步驟二中，所述心率指標為心率增長率H_GR＝(H_f-H_b)/H_b，其中H_GR為危險場景下被測駕駛人的心率增長率，H_f為駕駛人在危險場景下的心率影響值，H_b為駕駛人在危險場景出現(xiàn)前的基準值，心率變異性時域指標其中，N是一定時間段內的心搏總數(shù)，RR_i是一段時間內第i個R-R間期，是一定時間內N個R-R間期的平均值；其中，N是一定時間段內的心搏總數(shù)，RR_i、RR_i-1是相鄰兩個R-R間期的長度；其中，NN是一定時間段內R-R間期的總個數(shù)，NN50為相鄰R-R間期差值大于50ms的R-R間期數(shù)。

4.根據權利要求1所述的測試駕駛員危險感知能力的方法，其特征在于，步驟三中，駕駛模擬測試中需要提取的生理信號，是駕駛人在危險場景出現(xiàn)后3秒內的心電信號和腦電信號。

5.根據權利要求1所述的測試駕駛員危險感知能力的方法，其特征在于，步驟三中，在數(shù)據處理平臺對生理信號的預處理時，對于心電信號，需將原始信號濾波去噪，然后進行快速傅里葉變換，最后使用重采樣得到心率時域圖，導出心率和R-R間期數(shù)據；對于腦電信號，首先對得到的腦電信號進行通道定位，刪除無用的電極，然后使用全腦平均法進行重參考，進行獨立成分分析，經小波去噪、快速傅里葉變換后得到α波和β波的頻率范圍。

6.根據權利要求1所述的測試駕駛員危險感知能力的方法，其特征在于，步驟四中，在構建數(shù)據分析平臺中的駕駛人感知模型時，需要建立支持向量機(SVM)分類模型，使用經驗駕駛人在不同危險場景下的腦電信號特征指標和心電信號特征指標訓練模型，利用粒子群算法(PSO)對SVM分類模型中的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)，得到駕駛人危險感知模型，在模型內部形成不同危險場景下的生理特征指標標準區(qū)間，以判斷被測駕駛人在危險場景內是否具備危險感知的能力。