[发明专利]一种基于方向盘和GNSS数据的疲劳驾驶检测方法有效
申请号: | 201710566084.9 | 申请日: | 2017-07-12 |
公开(公告)号: | CN107316354B | 公开(公告)日: | 2019-07-16 |
发明(设计)人: | 全威;李洪涛 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G07C5/08 | 分类号: | G07C5/08;G08B21/06;B60W40/08 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 杨立超 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 一种基于方向盘和GNSS数据的疲劳驾驶检测方法,本发明涉及疲劳驾驶检测方法。本发明的目的是为了解决现有技术对驾驶员疲劳检测准确率低、精度差、误报率高的问题。具体过程为:一、采集车辆在运行过程中的方向盘数据和GNSS数据;二、得到城市道路判别指标;三、得到公路判别指标;四、基于GNSS数据实现疲劳状态检测程序自适应控制系统;五、将公路判别指标和疲劳特征参数组输入到公路的疲劳状态分类器,得到驾驶员疲劳状态;六、将城市道路判别指标和疲劳特征参数组输入到城市道路的疲劳状态分类器,得到驾驶员疲劳状态。本发明用于驾驶员疲劳检测领域。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 方向盘 gnss 数据 疲劳 驾驶 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于方向盘和GNSS数据的疲劳驾驶检测方法,其特征在于:所述方法具体过程为:步骤一、采集车辆在运行过程中的方向盘数据和GNSS数据;其中方向盘数据包括方向盘转角和转角速度;GNSS数据包括车辆位置的经纬度信息、时间及车辆行驶速度信息;所述GNSS为全球导航卫星系统;步骤二、对方向盘数据和GNSS数据进行指标提取,得到预处理后的城市道路判别指标F1,F2,F3;过程为:步骤二一、以特定长度的时间窗口对城市道路采集的方向盘转角、转角速度和车辆行驶速度进行切片处理,输出数组为S=[ai,bi,ci];式中ai为城市道路方向盘转角第i个数据的采样值,bi为城市道路方向盘转角第i个速度数据的采样值,ci为城市道路车辆行驶第i个速度数据的采样值,i取值为正整数;步骤二二、根据输出数组为S=[ai,bi,ci],计算城市道路判别指标F1,F2,F3;其中:
式中F1为城市道路N1个方向盘转角的标准差,F2为城市道路方向盘转角速度在±0.1°/s之间的点数n与所选时间内方向盘转角速度的总采样点数N2的比值,F3为城市道路N3个车辆行驶速度的标准差;n取值为正整数;其中,N1为城市道路切片处理后的采集的方向盘转角总数;N2为城市道路切片处理后的采集的方向盘转角速度总数;N3为城市道路切片处理后的采集的车辆行驶速度总数;N1、N2、N3取值为正整数;步骤三、对方向盘数据和GNSS数据进行指标提取,得到预处理后的公路判别指标F1′,F2′,F3′;过程为:步骤三一、以特定长度的时间窗口对公路采集的方向盘转角、转角速度和车辆行驶速度进行切片处理,输出数组为S′=[a′j,b′j,c′j];式中a′j为公路方向盘转角第j个数据的采样值,b′j为公路方向盘转角第j个速度数据的采样值,c′j为公路车辆行驶第j个速度数据的采样值,j取值为正整数;步骤三二、根据输出数组为S′=[a′j,b′j,c′j],计算公路判别指标F1′,F2′,F3′;其中:
式中F1′为公路N′1个方向盘转角的标准差,F2′为公路方向盘转角速度在±0.1°/s之间的点数n′与所选时间内方向盘转角速度的总采样点数N′2的比值,F3′为公路N′3个车辆行驶速度的标准差;n′取值为正整数;其中,N′1为公路切片处理后的采集的方向盘转角总数;N′2为公路切片处理后的采集的方向盘转角速度总数;N′3为公路切片处理后的采集的车辆行驶速度总数;N′1、N′2、N′3取值为正整数;步骤四、基于GNSS数据实现疲劳状态检测程序自适应控制系统;具体过程为:步骤四一、对GNSS数据的车辆行驶速度信息进行判断,判断车辆行驶速度是否大于等于设定值v0,如果大于等于设定值v0,执行步骤四二;如果小于设定值v0,继续判断车辆行驶速度是否大于等于设定值;步骤四二、计算驾驶员的累计驾驶时间,判断累计驾驶时间是否大于等于设定值t0,如果小于设定值t0,重新执行步骤四一;如果大于等于设定值t0,将GNSS数据中的车辆位置的经纬度信息输入到道路类型分类器中,根据国家道路分类标准对当前车辆所处道路进行分类,当为公路时,执行步骤五;当为城市道路时,判断累积驾驶时间是否小于设定值t0:如果小于设定值t0,重新执行步骤四一,直至累积驾驶时间大于等于设定值t0;如果大于等于设定值t0,执行步骤六;步骤五、将步骤三得到的预处理后的公路判别指标F1′,F2′,F3′输入到疲劳状态训练机,通过极大似然估计法求出公路的疲劳特征参数组θ0,θ1,θ2,θ3;将步骤三得到的预处理后的公路判别指标F1′,F2′,F3′和得到的疲劳特征参数组θ0,θ1,θ2,θ3输入到公路的疲劳状态分类器,得到驾驶员疲劳状态;步骤六、将步骤二得到的预处理后的城市道路判别指标F1,F2,F3输入到疲劳状态训练机,通过极大似然估计法求出城市道路的疲劳特征参数组θ′0,θ′1,θ′2,θ′3;将步骤二得到的预处理后的城市道路判别指标F1,F2,F3和得到的疲劳特征参数组θ′0,θ′1,θ′2,θ′3输入到城市道路的疲劳状态分类器,得到驾驶员疲劳状态。
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