[发明专利]一种基于脑机接口的疲劳驾驶检测预警方法

权利要求书

1.一种基于脑机接口的疲劳驾驶检测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)利用脑电信号采集设备采集脑电信号，并对其进行放大，A/D转换，以数字信号存储；

步骤2)实验者在模拟驾驶实验中完成相关任务，记录在实验场景下受试者从清醒到疲劳状态下的脑电信号，记录相关状态的脑电信号范围值；

步骤3)将采集到的脑电信号通过蓝牙芯片传到计算机，通过伪迹减法去除眼动伪迹，采用独立成分分析法对脑电信号进行降噪；

步骤4)对接收到的脑电信号进行eSense算法量化处理，得到“专注度”和“放松度”参数值；

步骤5)将得到的参数值传到单片机，通过单片机的模数转换模块(A/D)得到控制命令，控制蜂鸣器设备，已达到疲劳预警目的。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口的疲劳驾驶检测预警方法，其特征在于，步骤3)中伪迹减法具体为，采用公式：

y_t(i)＝y(i)-kx(i)-b

式中：y_t(i)表示去噪后的脑电信号，y(i)表示测量得到的脑电信号，x(i)表示伪迹，k表示比例常数，即矫正后的脑电信号是从测量的脑电信号中去除一定比例的眼动伪迹；其中k值的估算常用最小二乘线性回归法，即：

表示回归方程的截距，也就是眼电信号的基线。

3.根据权利要求2所述的一种基于脑机接口的疲劳驾驶检测预警方法，其特征在于，所述独立成分分析法具体为：

假设X(t)＝[x₁(t)，x₂(t)，x₃(t)，...，x_n(t)]是一组由m个隐含变量产生的观测信号，设T表示数据样本的个数，t＝1，2，...，T为观测数据长度，设S(t)＝[s₁(t)，s₂(t)，s₃(t)，...，s_n(t)]为隐含在X(t)中的m维的一组随机变量，其中m≤n。转化为线性问题处理，即：

用矩阵形式定义推导X＝AS，设S_i为独立分量，A＝[a₁，a₂，...，a_m]∈R^n×n为一满秩矩阵；a_i(i＝1，2，...，m)是混合矩阵的基向量，即观测信号x_i是独立源S_i通过不同的权值a_ij线性加权构成；在处理独立成分算法过程中，系统目标通过匹配混合信号A的一个线性变换矩阵W，W为矩阵A的逆矩阵，输出y_i，即：

y(t)＝Wx(t)＝WAs(t)。

我们采集到的脑电原始信号，截取5s信号区间作为实验数据，经过矩阵中心化和漂白处理(如图2所示)，取样频率设置为10ms，取样值即为x_i(t)；X为取样值的矩阵表示形式。在公式X＝AS中，X是已知的，A、S都是未知的，我们采用盲信号分离的方法，即设法求出S。我们将上式中的列向量表示成x(i)＝As(i)，x(i)的每个分量都能由s(i)的分量线性表示。令W＝A^-1，那么

s(i)＝A^-1x(i)＝Wx(i)

将W表示成其中w_i∈Rⁿ，就得到求出S后，A就很容易解出了。

经过忙信号处理，我们很快就能得到经过处理后的采样信号(如图3所示)。

4.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口的疲劳驾驶检测预警方法，其特征在于，步骤2)中模拟驾驶实验设计策略是：使用模拟驾驶实验场景，被试者进行模拟驾驶实验测试；所述的视觉刺激实验主要是：通过设计不同场景的模拟驾驶实验来诱发人体的疲劳脑电；采用城市道路场景下的模拟驾驶实验，该场景下突发情况较多，路况复杂，被试者在实验过程中精神高度集中，不易产生疲劳，从情形到疲劳的时间相应较长；测试该场景下的装置有效性，并记录不同状态下的脑电信号情况。

5.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口的疲劳驾驶检测预警方法，其特征在于，步骤3)中的数据传输具体方法是：采用BCM417蓝牙模块，该模块采用了英国公CSR(CambridgeSilicon Radio)的Blue Core4-Ext芯片；该芯片使用V2.1+EDR规范，其具有的主要技术特点有：Class2标准、内置PCB射频天线、最大距离为10米、支持SPI编程接口、支持USB、UART、PCM等接口、支持9600，57600等多种波特率、支持主从一体模式、支持软硬件控制主从模块、支持多AT命令、节能与高速两种工作模式。