基于个性化行为模型的驾驶疲劳识别方法 |
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引用本文: | 楚文慧,吴超仲,张晖,杨曼,李思瑶.基于个性化行为模型的驾驶疲劳识别方法[J].中国安全科学学报,2018(6). |
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作者姓名: | 楚文慧 吴超仲 张晖 杨曼 李思瑶 |
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作者单位: | 武汉理工大学智能交通系统研究中心;武汉科技大学汽车与交通工程学院 |
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摘 要: | 为提高疲劳驾驶状态的识别精度,应考虑驾驶人之间的个体差异。以实车驾驶试验条件下车道保持行为中的车速和车道偏离值为输入,以方向盘转角为输出,基于径向基(RBF)神经网络针对每个驾驶人构建正常驾驶状态下的车道保持行为模型,并根据残差对模型的拟合及预测效果进行评价;将疲劳驾驶状态下的车速和车道偏离值输入到上述驾驶行为模型中,可得到模型预测的方向盘转角值,通过分析预测值与实际方向盘转角之间的差异,研究疲劳对驾驶人行为的影响;将预测残差作为输入,建立基于支持向量机(SVM)的疲劳驾驶状态辨识模型。结果表明:所建立的RBF神经网络-SVM识别模型对不同驾驶人疲劳驾驶状态的平均识别率达85%。
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