基于駕駛員腦電信號(hào)警覺度檢測(cè)的車輛速度控制研究.pdf

1、隨著疲勞駕駛引發(fā)的交通事故越來越多，以駕駛員為中心的汽車安全問題已經(jīng)成為影響我國乃至世界道路交通安全的重要問題。開展以駕駛員為中心的汽車主動(dòng)安全技術(shù)已經(jīng)成為汽車行業(yè)一個(gè)研究熱點(diǎn)，駕駛員警覺度檢測(cè)設(shè)備將會(huì)逐漸成為高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的一部分。故論文展開了對(duì)以駕駛員為中心的汽車主動(dòng)安全技術(shù)的研究，提出了一種基于駕駛員腦電信號(hào)警覺度檢測(cè)的車輛速度控制方法。學(xué)位論文的主要內(nèi)容和研究工作如下:
　　首先，完成無線可穿戴腦電信號(hào)采集器的制作。分析

2、駕駛員腦電信號(hào)與疲勞之間的關(guān)系，包括腦電信號(hào)節(jié)律、不同腦區(qū)、不同腦電特征與疲勞之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上選擇合適的腦區(qū)，傳感器和信號(hào)處理設(shè)備，完成無線可穿戴腦電信號(hào)采集器的制作。然后設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)完成對(duì)駕駛員處于清醒和疲勞狀態(tài)下的腦電信號(hào)的采集。
　　其次，分析腦電信號(hào)的干擾類型，采用小波濾波、去噪算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理。提取腦電信號(hào)功率譜密度作為腦電特征用于腦電信號(hào)的分類。分析不同數(shù)據(jù)長(zhǎng)度對(duì)于腦電特征的影響。
　　而后，提出基

3、于低秩矩陣分解技術(shù)的字典學(xué)習(xí)方法，將原始字典與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的元素依次組成新的字典，進(jìn)行低秩矩陣分解，然后提取出原始字典對(duì)應(yīng)的低秩矩陣作為新的字典，迭代完成之后得到能夠表示該類腦電信號(hào)的字典。提高了字典對(duì)元素的表示能力，減少了對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感性。然后再使用低秩矩陣分解技術(shù)進(jìn)行警覺度的分類。
　　最后，提出基于警覺度的車輛速度控制策略，用于決定什么時(shí)候、怎樣對(duì)車輛進(jìn)行速度控制（減速、剎車等）。提出基于車輛最小安全距離模型的車輛安全減速