基于腦電信號的防疲勞駕駛預(yù)警器

岳悅　申曉歡　尹歡歡　潘猛　陳彥良

【摘要】：據(jù)統(tǒng)計，全球每年因司機疲勞駕駛導致的交通事故死亡人數(shù)達60多萬，直接經(jīng)濟損失約125 億美元。駕駛疲勞是指駕駛員在長時間連續(xù)駕駛機動車過程中產(chǎn)生的心理、生理機能衰減以及反應(yīng)水平下降和操控效率降低的生理現(xiàn)象。疲勞是人的一種正常且無法從根本上避免的生理現(xiàn)象，所以針對疲勞駕駛檢測方法而進行的研究就更具有非常重要的現(xiàn)實意義。

本項目通過對國內(nèi)外道路交通事故數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計，并重點分析了疲勞駕駛事故中駕駛?cè)颂卣?、行為，以及通過用腦電波對駕駛員進行的圖像分析，提出了防疲勞駕駛預(yù)防對策--基于腦電信號的防疲勞駕駛預(yù)警器。

【關(guān)鍵詞】：腦電信號；信號檢測；模擬駕駛；信號反饋；交通安全

【正文】

目前，國內(nèi)外對駕駛疲勞的研究包括疲勞預(yù)防，疲勞檢測和疲勞消除等三個環(huán)節(jié)。疲勞預(yù)防是指針對出現(xiàn)疲勞的原因，提前做好預(yù)防措施。疲勞檢測是利用相關(guān)方法和技術(shù)檢測出司機在駕駛中的疲勞狀態(tài)。疲勞消除是指在意識到或檢測出駕駛員皮疲勞時，及時進行干預(yù)消除。本研究主要針對疲勞檢測和疲勞消除兩個方面對駕駛員在行車過程中出現(xiàn)的疲勞狀態(tài)進行監(jiān)控和干預(yù)。

隨著科學技術(shù)的不斷向前推進，現(xiàn)在人們已經(jīng)可以通過儀器捕捉到人大腦的腦電波信號（EEG）--檢測人疲勞的最佳信號，通過分析，提取，變換復(fù)雜的腦電波信號，把復(fù)雜的生物信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字模擬信號，進而對該信號經(jīng)性分析出來。因此，對疲勞腦電信號的提取，定義，計算和分析也是本項目的首要任務(wù)。

由于腦電信號在真實駕駛環(huán)境條件下采集存在大量困難，且實驗時我們所采用的電極帽以及連接的導線都會引起被試者的不適感覺和影響被試者的腦電波信號。因此我們采用實驗室模擬駕駛環(huán)境來研究駕駛疲勞。那么我們在研究過程中首先是怎樣定義人大腦中的疲勞信號的呢？通過利用Neuroscan128導腦電儀采集年齡分布在20至25周歲，且都身體健康，無精神功能性障礙，有正常規(guī)律的睡眠模式的不同實驗者在同一時間段在不同清醒和疲勞狀態(tài)下的幾段腦電信號的分析和查閱相關(guān)醫(yī)學資料，我們發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過證實大腦至少有四個不同的波段

（1）"α"腦電波，頻率為8-12Hz 當大腦處于完全放松的狀態(tài)下，或是在心神專注的時候出現(xiàn)的腦電波。

（2）"β"腦電波，頻率為14-100Hz 這種腦電波放映的是一種通常的，日常的清醒狀態(tài)下的腦電波情況，在這種狀態(tài)下我們會出現(xiàn)邏輯思維、分析以及有意識的活動。

（3）"θ"腦電波，頻率為4-8Hz 這個階段的腦電波為人的睡眠初期狀態(tài)，介于全醒與全睡的過度狀態(tài)。

（4）"δ腦電波，頻率為0.5-4Hz 它為人的深度睡眠階段的腦電波，當我們完全進入沉睡時，大腦就以0.5-4Hz的頻率運動。因此通過檢測到"θ"波和"δ"波可以初步判定被測試者處于疲勞狀態(tài)。

通過便攜式電腦檢測儀對被測試者的實時腦電波進行檢測和分析處理，當檢測到司機腦電波中"θ"腦電波和"δ"腦電波居多時，將對司機進行反饋，反饋信號則由我們設(shè)計的一個特定APP軟件來接收。

通過便攜式腦電檢測儀檢測到司機腦電波的變化，將感知的信號通過傳感器轉(zhuǎn)換成電信號并通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號0和1。（0和1根據(jù)檢測到的腦電信號的頻率來劃分）0表示駕駛員處于疲勞狀態(tài)，1則代表駕駛員處于未疲勞的清醒狀態(tài)。再將轉(zhuǎn)化的高低電平信號傳達到我們設(shè)計的一款手機特定APP軟件，該APP軟件通過接收特定的0和1信號來對駕駛員的疲勞狀態(tài)進行判斷。當APP接收到信號0時，APP軟件將通過連接的蜂鳴器發(fā)聲，來提醒司機直到司機清醒，若司機此時恢復(fù)清醒狀態(tài)，則APP接收到信號1，APP則恢復(fù)到正常不發(fā)聲狀態(tài)。當APP通過發(fā)聲提醒司機超過30秒時，司機仍未清醒，即該APP軟件超過30秒未從信號0轉(zhuǎn)化成信號1時，則APP通過設(shè)計的藍牙模塊來控制單片機，通過單片機實現(xiàn)對汽車剎車制動，以防止安全隱患的發(fā)生。

警報自動報警，通過對駕駛員進行及時、準確判斷其疲勞駕駛狀態(tài)和干預(yù)控制，能夠有效防止疲勞駕駛?？紤]到整個機器部件較多，且配合較精密，故我們建造了三維模型，以模擬其運作方式，加強裝置的可靠性。同時還對現(xiàn)實情況進行現(xiàn)場勘測，我們發(fā)現(xiàn)當司機處于疲勞狀態(tài)，并且此時大腦發(fā)出的"θ"波和"δ"波被檢測到后，APP軟件感應(yīng)到了信號0并通過蜂鳴器發(fā)出報警信號，駕駛員被及時叫醒后并及時根據(jù)自身情況采取相應(yīng)措施消除疲勞后，駕駛員的腦電波信號出現(xiàn)了大量的"α"和"β"波，即處于清醒狀態(tài)。

本文的研究工作對疲勞駕駛的腦電信號分析進行了初步探索，旨在對駕駛疲勞狀態(tài)進行預(yù)警。應(yīng)當提到的是，本研究只是對駕駛員的疲勞狀態(tài)進行檢測并通過報警使駕駛員暫時清醒。而當疲勞發(fā)生，駕駛員被預(yù)警器的發(fā)生叫醒后，駕駛員應(yīng)該采取一些措施來消除或緩解疲勞。消除疲勞的方式也有很多，駕駛員應(yīng)該根據(jù)自身情況來選擇適合自己的方式。如：音樂刺激，穴位刺激，薄荷或檸檬等醒腦氣味刺激，光線刺激等。

與此同時，更應(yīng)對駕駛員進行宣傳教育，避免過度疲勞駕駛，在行車一定時間時采取適當?shù)拇胧﹣頊p緩疲勞，從而減少由于疲勞駕駛引起的道路交通事故。本研究上存在一些局限性，比如模擬駕駛與實際駕駛之間仍然存在一些明顯差異，這也會對檢測的腦電波和實驗結(jié)果造成一定的影響。而且，不同體質(zhì)，不同性別，不同年齡的駕駛員在疲勞駕駛時的腦電波也會有較大差異，這也是本實驗局限性所在。隨著研究的深入和進一步細化，我們需要采用更完善的實驗研究方法和更貼近現(xiàn)實的模擬仿真環(huán)境以及更先進的實驗設(shè)備，提取更有用的信息來分析和檢驗駕駛員疲勞狀態(tài)，本文中我們采用的技術(shù)也需進一步完善。

基于腦電信號的防疲勞駕駛預(yù)警器的研究發(fā)展至今，仍存在許多問題，如時效問題，檢測裝置靈敏問題，報警器與接受的信息的連接問題以及裝置性價比問題。因此，在研究防疲勞駕駛預(yù)警器這條道路上，我們?nèi)匀沃囟肋h。

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