[發明專利]一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法

在審

• 申請號: 202210452840.6
• 申請日: 2022-04-27
• 公開（公告）號: CN114795242A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 奇格奇;安亞寧;趙朔;關偉
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/372;A61B5/374
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255
• 代理人: 黃曉軍

本發明提供了一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法。該方法包括：采集駕駛員模擬駕車的腦電信號和駕駛行為數據，得到原始腦電數據；識別原始腦電數據中的各種偽跡成分，構建多種偽跡成分組合方案；在不同的偽跡成分組合方案下分別對腦電數據進行偽跡成分去除處理，分別提取腦電信號的頻譜特征；根據腦電信號的頻譜特征對應時間段計算駕駛行為數據；評估不同偽跡組合去除效果下的預測模型的駕駛行為數據的預測結果的準確度，根據評估結果得到最優的偽跡成分組合去除方案。本發明能夠明確不同駕駛情境下應去除的偽跡成分，在有效去除偽跡的同時，又能盡可能保留有效信息，有助于人機共駕系統利用腦電信號進行駕駛狀態感知及做出輔助決策。

技術領域

本發明屬于腦電信號處理領域，涉及一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法。

背景技術

腦電(Electroencephalogram，EEG)信號含有高頻神經活動信息，通過EEG信號不僅可以實現對駕駛員狀態的感知和監測，為安全行駛提供保障，還可以通過預測決策指標(加速度、車道偏距、方向盤轉角等)從而識別駕駛意圖，對駕駛行為做出輔助決策及引導。為人機共駕系統進行感知和決策提供新途徑。然而，一方面在頭皮處采集到的腦電信號極其微弱；另一方面，在模擬真實駕駛場景中，腦電信號會受到被試者預期和無意識行為的影響，如身體運動、眨眼和掃視，以及電子干擾等其他意外干擾。腦電信號隨機性強、非線性和非平穩性的特點，導致其在收集過程中不可避免受到各種偽跡的影響，從而影響相關分析的準確性和可靠性。因此，去除腦電信號中的偽跡成分至關重要。

現有技術中的一種腦電信號中的偽跡去除方法包括：采用ICA(Independentcomponents analysis，獨立成分分析)方法，這是一種獨立成分提取方法，通過等式C＝WX將原始腦電信號轉換為各個獨立的分量實現偽跡成分的識別和去除。式中，X代表行是電極通道數，列是時間點的原始腦電信號矩陣；C代表行是成分數量，列是時間點的獨立成分矩陣；W代表行是成分數量，列是電極通道數量的權值矩陣。

上述現有技術中的一種腦電信號中的偽跡去除方法的缺點為：該方法依賴于操作者的經驗，通過觀察腦電空間頭皮圖及各獨立成分的功率譜密度篩選偽跡成分，這種人工目檢的方式費時費力，尤其是在面對真實場景中的腦電數據時，一些獨立分量的模糊特征可能會使偽跡去除更加困難。雖然目前已經存在各種偽跡自動識別方法，但是將識別出的偽跡成分全部置零既不能保證去除后的腦電信號完全干凈，又可能會丟失部分有效信息，在刪除受污染的信息和丟失有價值的信息之間進行權衡是一個難題。

因此，需要一種方法，能夠在不同的現實情境下，明確需要去除的偽跡成分，以獲得駕駛決策指標預測的最大效益。

發明內容

本發明的實施例提供了一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法，以實現有效地為人機共駕系統進行駕駛員狀態感知及輔助決策提供幫助。

為了實現上述目的，本發明采取了如下技術方案。

一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法，包括：

采集駕駛員模擬駕車的腦電信號和駕駛行為數據，并對腦電信號進行基礎降噪處理，得到原始腦電數據；

識別原始腦電數據中的各種偽跡成分，構建多種偽跡成分組合方案；在不同的偽跡成分組合方案下分別對腦電數據進行偽跡成分去除處理，分別提取不同偽跡成分組合去除后的腦電信號的頻譜特征；

根據所述腦電信號的頻譜特征對應時間段，計算出駕駛員的駕駛行為數據；

根據所述腦電信號的頻譜特征和駕駛行為數據選取預測模型，評估不同偽跡組合去除效果下的所述預測模型的駕駛行為數據的預測結果的準確度，根據評估結果得到最優的偽跡成分組合去除方案。

優選地，所述的采集駕駛員模擬駕車的腦電信號和駕駛行為數據，并對腦電信號進行基礎降噪處理，得到原始腦電數據，包括：