[发明专利]一种基于车路协同的疲劳驾驶监测方法

说明书

本发明公开一种基于车路协同的疲劳驾驶监测方法，是基于车路协同技术采集车辆相对于基准线的横向位移，然后通过多个横向位移样本数据，计算车辆与基准线相对横向位移的均值，然后再计算车辆与基准线相对横向位移的标准差，然后再计算基于标准差和车宽的疲劳指数，最后根据疲劳指数对驾驶疲劳程度定级。本发明排除了人为因素对疲劳驾驶判定带来的影响，并且测量准确度高，采用的技术手段简单，不影响驾驶人操作。

技术领域

本发明涉及一种基于车路协同技术的驾驶人疲劳驾驶监测方法，属于车辆安全技术领域。

背景技术

疲劳是指由于脑力、肌肉或其他器官因过度消耗而机能反应减弱的人体表征现象，在疲劳状态下驾驶车辆称之为疲劳驾驶。疲劳后，驾驶人的生理发生变化并影响驾驶行为，表现为感知机能弱化、注意力下降、驾驶操作行为失调、反应时间延长，易造成判断错误和操作失误，极易发生道路交通事故。

目前关于疲劳驾驶监测，主流技术是基于驾驶人生理特征的识别和基于驾驶行为的识别，比如通过眨眼识别，嘴巴张合度识别，点头频次识别，脉搏识别，心率识别，或者通过方向盘转角识别，通过踩刹车行为识别等。监测工具上是采用传感器、摄像头、行车记录仪、随身佩戴脉搏仪、压力器等。红外视觉传感器可以直接检测驾驶人的面部特征，但面部个体差异导致该技术路线存在较大的误判问题，红外补光还会刺激驾驶人视觉，对驾驶人的正常驾驶行为产生较大影响；通过摄像头等置于驾驶人正前方也存在视觉阻碍的问题。通过视频图像处理技术来判断车辆是否发生无意识的车道偏移，但是驾驶人意识识别是一项复杂的技术，一般车型不满足。跟踪驾驶人车辆操控状态，以此来检测驾驶人是否处于疲劳驾驶状态，但是识别方法对所有驾驶员是固定的，精度不高。

总之以上几种方法都是以人为根本的识别，而随着个体的差异，人为干扰因素较多，造成监测结果不准确，方法手段也不具有普适性。

发明内容

针对驾驶人疲劳驾驶操作行为失调、反应时间延长导致的对车辆操控不准确，不能及时修正车辆行驶轨迹，产生车辆在车道内摇摆前进甚至偏离出车道的问题，本发明提出一种基于车路协同的疲劳驾驶监测方法，对驾驶人进行疲劳驾驶检测。该方法不依赖于驾驶人的生理特征以及驾驶行为，只需要通过车辆的行驶状态就可以辨别出驾驶人是否处于疲劳驾驶状态。

本发明所采取的技术方案如下：一种基于车路协同的疲劳驾驶监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

step1：设定一车道行驶基准线，采集车辆与所述基准线的相对横向位移L_i，i＝1,2…N，N为采样时间窗内采集的样本数据量；

step2：计算车辆与所述基准线相对横向位移的均值L_m：

step3：计算车辆与所述基准线相对横向位移的标准差L_std：

step4：计算疲劳指数F_i：

step5：根据预先建立的疲劳程度定级表，基于计算的F_i对驾驶疲劳程度定级。

进一步地，基于在路侧沿途间隔设置的若干个路侧单元，采集车辆与所述基准线相对横向位移。

进一步地，所述基准线为车道中心线。

进一步地，预先设定车辆与所述基准线相对横向位移的标记方式，标记车辆中心线与所述基准线重合时车辆横向位移取值为0，车辆中心线相对于所述基准线向左偏或向右偏时，对应取值为正或负。

进一步地，所述疲劳程度定级表中，设定有疲劳程度等级，每一等级的界限值根据经验统计确定。