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摘 要：驾驶疲劳研究是汽车主动安全领域研究方向之一，主要集中在两个方面，一是基于车辆和人体的操作行为，二是基于人体的生理信号。本文总结和评价了国内外关于驾驶疲劳的研究现状，指出研究存在的不足，提出驾驶疲劳研究应该朝着定量描述、阈值算法和多指标整合建模方向努力，最后对驾驶疲劳研究的应用前景进行展望。
关键词：驾驶疲劳；主动安全；研究现状
20%的交通事故与疲劳驾驶有关，造成大量财产损失和人员伤亡[ 1 ]。汽车运输车队、执行急难险重任务需要长时间驾驶的驾驶员急需一种移动穿戴设备能够及时监测驾驶员的精神疲劳并发出预警信号，研究建立可靠有效的驾驶疲劳检测和预警系统对于社会经济发展具有重要意义。
1 疲劳发生机制
驾驶疲劳的发生，是一种特别的生理心理现象，一般认为，其产生与工作过程中大脑抑制性保护作用有关，也是能量消耗与代谢物质不断积累造成的结果，代谢物的积累会带来神经肌肉节点处神经冲动传递受到抑制，ATP合成速度减慢，钙离子浓度降低，造成肌肉收缩与放松能力下降。高强度或长时间持续活动会产生疲劳，疲劳的危害有工作能力减弱、效率降低、错误率增加等，这是一种自我保护机制，提醒要增加休息时间。疲劳分为肌肉疲劳和精神疲劳。肌肉疲劳在生理层面主要表现为肌肉酸软、浑身无力、肢体动作反应迟钝等，而精神疲劳表现为注意力涣散、操作错误率上升、质量下降等，精神认知层面已经不能满足工作任务要求。驾驶疲劳主要是精神疲劳，伴随肌肉疲劳，测定方法包括自评法、工作效绩法、生理信号测试法、闪光融合频率和反应时测定法等。
2 驾驶疲劳检测方法研究现状
一直以来，汽车厂商致力于开发驾驶疲劳的预警与警示设备，以帮助驾驶员预防疲劳提高安全性。驾驶疲劳检测研究主要集中在两个方向，一些研究者选择车辆和人体的操作行为指标作为主要变量来建立疲劳判定模型，例如Wierwille通过采集驾驶员不同疲劳状态下的操作特性数据，验证了方向盘转角、方向盘转角速率、车辆横向位置、横向加速度和横摆角变量与驾驶人疲劳水平具有显著的相关性；A. Eskandarian和A. Mortazavi通过对方向盘转角时域、频域、幅值域的分析，也得出方向盘转角的方差或平方差可以作为疲劳驾驶评价指标；Hertmann 等人通过瞳孔直径变化情况检测驾驶员的疲劳状况，取得一定进展；国内清华大学张波、成波、张广渊和冯睿嘉，北京工业大学赵晓华等人近年的研究中也得出了类似的结论[ 2-4 ]。但这些研究所提出的都是后验性指标，忽略了驾驶疲劳及因此而造成的驾驶能力下降是一个逐渐发展的过程，仅验证了某些指标在疲劳前后具有显著性差异，如果不能在完整的时间历程上进行定量描述，必然无法反映疲劳发展过程中驾驶能力下降由量变到质变的一般规律，从而无法进行准确的疲劳预测与预警。同时，这些研究为了保证对被试者行为和车辆状况的准确捕捉和分析比对，对被试者操作过程中的环境及条件做了较为严格的限定，其结论难以排除驾驶者个体差异和行驶条件差异因素的影响，难以建立准确的量化描述模型。
另一些研究者则选择驾驶者的生理指标作为主要变量来建立疲劳判定模型。国外研究起步较早，始于上世纪90年代，具有代表性的是意大利的C Zocchi、A Rovetta和F Fanfulla等人，他们通过放置于方向盘上的智能传感器获取多种生理参数（脑电、皮电、心率变异性和外界温度），并通过统计方法对各个生理参数之间的关系进行评价；T Matsuda和M Makikawa通过驾驶座位内置电容电极监控驾驶员心电信号，通过心电图的P峰情况判断驾驶疲劳；吉林大学薛磊、北京理工大学彭军强、杭州电子科技大学周展鹏等人也围绕脑电、肌电、心率等指标展开了类似的研究。
近年来，驾驶者的血氧饱和度指标也逐渐纳入了研究者的视野。但总体来说，这类研究受限于当时技术条件发展的限制，试验数据的采集往往需要在驾驶者身上装置复杂的线路或传感器，以满足指标检测仪器的工作条件要求，仪器的侵入性强，仪器的检测条件与被试者实验操作条件难以匹配，造成指标受外界环境刺激影响大、指标稳定性不好、系统鲁棒性无法满足应用要求。更重要的是，在研究方法上，上述幾乎所有研究多采用的是实验截面数据，仅验证了清醒和疲劳状态各变量表现出显著性差异，而没有从一个较长时间历程上观测和描述各个变量变化与疲劳程度发展的对应函数关系，从而无法分析和描述疲劳发展过程中驾驶者操作能力下降的变化规律及其对驾驶安全的实际影响。
一些公司企业也研发出疲劳监测系统，如比亚迪装备“疲劳驾驶预警系统（BAWS）”，利用驾驶员面部图像，识别驾驶员的面部、眼睛、头部动作等判别驾驶员的疲劳状况。大众和奔驰都各自根据驾驶员对车与人的操作行为指标判别驾驶员的疲劳状况，沃尔沃通过记录车辆行驶过程中车道线偏离情况，识别驾驶员疲劳状况。
3 结语
驾驶疲劳检测方法研究可为汽车厂商、移动穿戴设备制造商、APP应用开发者开发疲劳驾驶预警设备及应用奠定理论基础。建立疲劳状态定量描述模型及驾驶疲劳阈值算法，开发基于多源整合信号的驾驶者操作能力监测与预警系统，减少因疲劳驾驶而造成的交通事故损失，提升社会交通安全，对汽车产业、互联网产业和交通管理相关领域的发展具有重要意义。与此同时，有关驾驶疲劳、操作能力与生理心理行为指标间的关系、变化过程、作用机制等成果还能够应用于车联网人车互动的评估与系统设计。
参考文献：
[1] 李都厚，刘群，袁伟，刘浩学.疲劳驾驶与交通事故关系[J].交通运输工程学报，2010，10（2）：104-109.
[2] 张波.基于机器视觉的复杂工况下驾驶人疲劳状态检测方法研究[D].北京：清华大学，2015.
[3] 成波，张广渊，冯睿嘉，等.基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测[J].汽车工程，2008，30（11） .
[4] 赵晓华，杜洪吉，荣建.基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究[J].交通信息与安全，2014（5）：88-94.
作者简介：宋战兵（1990-），男，河南商丘人，硕士，研究方向：车辆工程。
关键词：驾驶疲劳；主动安全；研究现状
20%的交通事故与疲劳驾驶有关，造成大量财产损失和人员伤亡[ 1 ]。汽车运输车队、执行急难险重任务需要长时间驾驶的驾驶员急需一种移动穿戴设备能够及时监测驾驶员的精神疲劳并发出预警信号，研究建立可靠有效的驾驶疲劳检测和预警系统对于社会经济发展具有重要意义。
1 疲劳发生机制
驾驶疲劳的发生，是一种特别的生理心理现象，一般认为，其产生与工作过程中大脑抑制性保护作用有关，也是能量消耗与代谢物质不断积累造成的结果，代谢物的积累会带来神经肌肉节点处神经冲动传递受到抑制，ATP合成速度减慢，钙离子浓度降低，造成肌肉收缩与放松能力下降。高强度或长时间持续活动会产生疲劳，疲劳的危害有工作能力减弱、效率降低、错误率增加等，这是一种自我保护机制，提醒要增加休息时间。疲劳分为肌肉疲劳和精神疲劳。肌肉疲劳在生理层面主要表现为肌肉酸软、浑身无力、肢体动作反应迟钝等，而精神疲劳表现为注意力涣散、操作错误率上升、质量下降等，精神认知层面已经不能满足工作任务要求。驾驶疲劳主要是精神疲劳，伴随肌肉疲劳，测定方法包括自评法、工作效绩法、生理信号测试法、闪光融合频率和反应时测定法等。
2 驾驶疲劳检测方法研究现状
一直以来，汽车厂商致力于开发驾驶疲劳的预警与警示设备，以帮助驾驶员预防疲劳提高安全性。驾驶疲劳检测研究主要集中在两个方向，一些研究者选择车辆和人体的操作行为指标作为主要变量来建立疲劳判定模型，例如Wierwille通过采集驾驶员不同疲劳状态下的操作特性数据，验证了方向盘转角、方向盘转角速率、车辆横向位置、横向加速度和横摆角变量与驾驶人疲劳水平具有显著的相关性；A. Eskandarian和A. Mortazavi通过对方向盘转角时域、频域、幅值域的分析，也得出方向盘转角的方差或平方差可以作为疲劳驾驶评价指标；Hertmann 等人通过瞳孔直径变化情况检测驾驶员的疲劳状况，取得一定进展；国内清华大学张波、成波、张广渊和冯睿嘉，北京工业大学赵晓华等人近年的研究中也得出了类似的结论[ 2-4 ]。但这些研究所提出的都是后验性指标，忽略了驾驶疲劳及因此而造成的驾驶能力下降是一个逐渐发展的过程，仅验证了某些指标在疲劳前后具有显著性差异，如果不能在完整的时间历程上进行定量描述，必然无法反映疲劳发展过程中驾驶能力下降由量变到质变的一般规律，从而无法进行准确的疲劳预测与预警。同时，这些研究为了保证对被试者行为和车辆状况的准确捕捉和分析比对，对被试者操作过程中的环境及条件做了较为严格的限定，其结论难以排除驾驶者个体差异和行驶条件差异因素的影响，难以建立准确的量化描述模型。
另一些研究者则选择驾驶者的生理指标作为主要变量来建立疲劳判定模型。国外研究起步较早，始于上世纪90年代，具有代表性的是意大利的C Zocchi、A Rovetta和F Fanfulla等人，他们通过放置于方向盘上的智能传感器获取多种生理参数（脑电、皮电、心率变异性和外界温度），并通过统计方法对各个生理参数之间的关系进行评价；T Matsuda和M Makikawa通过驾驶座位内置电容电极监控驾驶员心电信号，通过心电图的P峰情况判断驾驶疲劳；吉林大学薛磊、北京理工大学彭军强、杭州电子科技大学周展鹏等人也围绕脑电、肌电、心率等指标展开了类似的研究。
近年来，驾驶者的血氧饱和度指标也逐渐纳入了研究者的视野。但总体来说，这类研究受限于当时技术条件发展的限制，试验数据的采集往往需要在驾驶者身上装置复杂的线路或传感器，以满足指标检测仪器的工作条件要求，仪器的侵入性强，仪器的检测条件与被试者实验操作条件难以匹配，造成指标受外界环境刺激影响大、指标稳定性不好、系统鲁棒性无法满足应用要求。更重要的是，在研究方法上，上述幾乎所有研究多采用的是实验截面数据，仅验证了清醒和疲劳状态各变量表现出显著性差异，而没有从一个较长时间历程上观测和描述各个变量变化与疲劳程度发展的对应函数关系，从而无法分析和描述疲劳发展过程中驾驶者操作能力下降的变化规律及其对驾驶安全的实际影响。
一些公司企业也研发出疲劳监测系统，如比亚迪装备“疲劳驾驶预警系统（BAWS）”，利用驾驶员面部图像，识别驾驶员的面部、眼睛、头部动作等判别驾驶员的疲劳状况。大众和奔驰都各自根据驾驶员对车与人的操作行为指标判别驾驶员的疲劳状况，沃尔沃通过记录车辆行驶过程中车道线偏离情况，识别驾驶员疲劳状况。
3 结语
驾驶疲劳检测方法研究可为汽车厂商、移动穿戴设备制造商、APP应用开发者开发疲劳驾驶预警设备及应用奠定理论基础。建立疲劳状态定量描述模型及驾驶疲劳阈值算法，开发基于多源整合信号的驾驶者操作能力监测与预警系统，减少因疲劳驾驶而造成的交通事故损失，提升社会交通安全，对汽车产业、互联网产业和交通管理相关领域的发展具有重要意义。与此同时，有关驾驶疲劳、操作能力与生理心理行为指标间的关系、变化过程、作用机制等成果还能够应用于车联网人车互动的评估与系统设计。
参考文献：
[1] 李都厚，刘群，袁伟，刘浩学.疲劳驾驶与交通事故关系[J].交通运输工程学报，2010，10（2）：104-109.
[2] 张波.基于机器视觉的复杂工况下驾驶人疲劳状态检测方法研究[D].北京：清华大学，2015.
[3] 成波，张广渊，冯睿嘉，等.基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测[J].汽车工程，2008，30（11） .
[4] 赵晓华，杜洪吉，荣建.基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究[J].交通信息与安全，2014（5）：88-94.
作者简介：宋战兵（1990-），男，河南商丘人，硕士，研究方向：车辆工程。