基于車輛行駛信息的駕駛員疲勞狀況研究

摘要：駕駛疲勞是腦力與體力同時參與的技術(shù)性疲勞，是駕駛員連續(xù)重復(fù)動作下駕駛技能降低甚至喪失的現(xiàn)象，駕駛疲勞嚴重影響著行車安全。本文以高速公路為背景對駕駛疲勞方法進行探索。在對駕駛員疲勞機理分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計以高速公路中車輛實際行駛信息為數(shù)據(jù)的疲勞判斷算法，通過數(shù)據(jù)分析對駕駛員疲勞狀況展開的研究。

關(guān)鍵詞：駕駛疲勞；數(shù)據(jù)分析；行駛時間

0 前言

隨著機動車保有量不斷攀升，道路通車里程快速增長，快速、便捷、舒適的交通已經(jīng)成為整個社會發(fā)展的推動力。然而，交通事故的數(shù)量也與日俱增，大量發(fā)生惡性交通事故造成了巨大的人員傷亡和財產(chǎn)損失，而疲勞駕駛就是交通事故的重要原因之一。駕駛疲勞是由于駕駛?cè)诉B續(xù)長時間重復(fù)動作致使其生理、心理上發(fā)生變化，出現(xiàn)駕駛機能降低甚至喪失的現(xiàn)象。駕駛員的疲勞主要表現(xiàn)在注意力分散、打瞌睡、 視野變窄、 信息漏看、 反應(yīng)判斷遲鈍，駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力，以至于出現(xiàn)嚴重的交通事故。因此，疲勞駕駛嚴重影響行車安全，是造成交通事故的重大隱患，故駕駛疲勞問題已受到越來越多研究人員的關(guān)注。

本文以高速公路上車輛行駛信息對駕駛員的疲勞狀況進行研究，為駕駛員在高速公路上合理安排駕駛時間及休息次數(shù)提供依據(jù)，也為預(yù)防及減少交通事故提供數(shù)據(jù)參考。

1 駕駛員疲勞機理

駕駛疲勞與危險性存在并行關(guān)系，駕駛員的危險狀態(tài)是指駕駛實際作業(yè)能力降低至低于安全駕駛的能力閥限值，產(chǎn)生了駕駛反應(yīng)遲鈍性和無序性，是可能導(dǎo)致交通事故的一種駕駛狀態(tài)。在危險狀態(tài)下，發(fā)生事故的可能性高于正常范圍[3]?；谄谏蓹C理學(xué)說、人體工程學(xué)分析方法及駕駛作業(yè)的工作性質(zhì)，在研究駕駛疲勞的生成因素時，駕駛員疲勞影響因素主要有駕駛員情況、工作需求及環(huán)境，見圖1。駕駛疲勞的產(chǎn)生原因很多，其中在高速公路駕駛中從運營管理者角度來講，駕駛員的駕駛工作需求是可控的，而駕駛員的情況與環(huán)境為不可控因素。針對可控原因來講，長時間的連續(xù)駕駛是駕駛員疲勞的重要原因。故本文主要以連續(xù)行駛時間為依據(jù)對駕駛員的疲勞狀況進行探討。

2駕駛員疲勞算法設(shè)計

根據(jù)關(guān)于駕駛疲勞連續(xù)駕駛時間的研究[1][2]可知：高速公路上駕駛員一次連續(xù)駕駛時間不宜超過3.5h，駕駛時間達到3.5h后，應(yīng)至少休息30min。在這個結(jié)論的基礎(chǔ)上對高速公路通行車輛駕駛員的疲勞情況進行研究，其中算法設(shè)計依據(jù)結(jié)合車輛實際運行信息與連續(xù)駕駛時間對駕駛疲勞的影響，算法思想如圖2。

算法思想說明：計算車輛的行駛時間，當(dāng)行駛時間低于3.5h，駕駛員歸為非疲勞駕駛，而行駛時間超過3.5h以上需要進行二次判斷；二次判斷的依據(jù)是車輛是否遵循理論休息次數(shù)，即將這些車輛在行駛中實際休息次數(shù)與理論休息次數(shù)進行比較，實際休息次數(shù)大于等于理論休息次數(shù)，則認為該車輛的駕駛員為非疲勞駕駛，反之認為該駕駛員為疲勞駕駛。

3 駕駛員算法實現(xiàn)

本文采用Oracle數(shù)據(jù)庫處理車輛行駛時間，以相同線路的客車為例進行研究。車輛行駛信息包含車牌號碼、進站編號、出站編號、進站時間、出站時間、車型、車類等。首先以進站編號、出站編號、車型、車類為限制條件提取同一線路的客車。高速公路上駕駛員一次連續(xù)駕駛時間不應(yīng)超過3.5h，駕駛時間達到3.5h后，應(yīng)至少休息30min。高速公路上車輛行駛最低限速為60km/h，可得到高速公路上出現(xiàn)疲勞駕駛的最小臨界里程為210km 。 因此可認為里程在210km以內(nèi)的路段駕駛員不會出現(xiàn)疲勞，在判斷駕駛員是否疲勞時行駛距離在210km以內(nèi)的車輛行駛數(shù)據(jù)不進行處理，刪除。

行駛時間為出站時間與進站時間之差，車輛行駛總時間不超過3.5h的車輛駕駛員為非疲勞，超過3.5h需計算車輛行駛的實際休息次數(shù)、理論應(yīng)該休息次數(shù)，比較實際休息次數(shù)與理論休息次數(shù)，判斷駕駛員是否疲勞。在計算實際休息次數(shù)中需要一個行駛時間參考標準，即車輛任意兩個站之間不休息時行駛的時間，這里取最小值和上四分位數(shù)的平均值定為車輛在該路段車輛行駛的參考時間，并稱這個數(shù)為最小平均行駛時間。

以陜西省界內(nèi)京昆線2014年09月份客車為例對算法驗證結(jié)果表明：客車行駛時間主要集中在0～30min、30～60min、60～90min三個時間段，所占比例分別為67.02%、19.19%、7.54%，三個時間段所占比例總共達到了93.75%，而出現(xiàn)疲勞的情況只占到了1.66%，也說明了陜西省界內(nèi)京昆線上行駛的客車短途行駛比較多。

4 結(jié)語

本文基于高速公路車輛的實際運行信息研究駕駛員的疲勞狀況，為駕駛疲勞研究提出了新的方法及思路。在分析駕駛員疲勞機理的基礎(chǔ)上設(shè)計了駕駛員疲勞的算法，并對算法中關(guān)鍵參數(shù)計算方法予以說明，并以陜西省界內(nèi)京昆線車輛行駛信息對算法驗證。當(dāng)然本文在駕駛員疲勞狀況研究中也存在不足之處，如在對車輛運行信息進行清洗時，在盡量保證數(shù)據(jù)的準備性及完整性的前提下進行，有一定的誤差。

參考文獻：

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[2]郭牧政，陳崇雙，成澤亮等.合理連續(xù)駕駛時長量化確定方法研究[J]，北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011-6，37（6）：863-868.

[3]李都厚，劉群，袁偉，劉浩學(xué).疲勞駕駛與交通事故關(guān)系[J].交通運輸工程學(xué)報，2010，10（2）：104-109.

作者簡介：

許倩 （1990-），女，陜西省西安市，碩士，專業(yè)或職業(yè)：控制理論與控制工程。