面向驾驶疲劳缓解的因效性脑网络方法研究

作     者：周鑫 

作者单位：东北电力大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王福旺

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 

主      题：驾驶疲劳缓解 脑电波 因效性脑网路 聚类系数 全局效率 因果信息流 

摘      要：驾驶疲劳被世界各国认定为造成交通事故的主要因素之一,其对道路交通安全的危害非常大,因此,对驾驶疲劳进行高效的缓解和准确的检测,对提高道路交通安全水平具有重大意义。本文基于因效性脑网络方法对驾驶疲劳缓解实验下被试者的脑电信号进行分析,通过对比三种缓解方法(穴位电刺激缓解方法、驾驶次任务缓解方法、综合刺激缓解方法)之间的差异,提出高效的驾驶疲劳缓解方法。本文主要研究内容如下:(1)驾驶疲劳缓解方法及系统设计。本文选取了具有代表性的穴位电刺激缓解作为外界客观刺激,并设计了一种新型主观认知的驾驶次任务缓解方法(唤醒模式),最后提出了将客观刺激与主观认知相结合的综合刺激缓解方法。唤醒模式主要由定制化驾驶次任务配置模块、任务流程调节模块、关键词提醒设备构成,通过定制化驾驶次任务模块自动生成关于主观认知的驾驶次任务,然后通过关键词提醒设备引导驾驶员进行思维类认知活动,调节当前认知负荷从而缓解驾驶疲劳。此外,相对传统单一的穴位刺激方法,本文提出了对三穴位(劳宫穴(PC8)、内关穴(PC6)、合谷穴(L14))同时进行电刺激的方法,并设计了一款新型电刺激手套,克服了传统佩戴电极不方便的缺点。最后根据三种缓解方法搭建了驾驶疲劳缓解系统,并进行了驾驶疲劳缓解实验。(2)基于因效性脑网络方法对驾驶疲劳缓解系统进行分析验证。对上述实验被试者脑电信号进行正交化部分定向相干分析,进而构建了因效性脑网络,然后基于复杂网络理论对驾驶疲劳缓解对照组的因效性脑网络进行分析,结果表明因效性脑网络特征参数(聚类系数和全局效率)能够准确地反应驾驶疲劳的状态。在此基础上对比分析了三种缓解实验与对照组的因效性脑网络特征参数(聚类系数、全局效率、出度、入度)差异,结果表明本文提出的综合刺激方法对驾驶疲劳缓解的效果更持续、高效。(3)探究了基于因效性脑网络下的驾驶疲劳产生及其缓解的大脑机理。通过对驾驶疲劳缓解对照组实验的因果信息流进行分析,揭示了驾驶疲劳产生机理:随着驾驶时间的增加,大脑额叶区处理执行、决策信息的能力减弱,表现为左前额叶区从因果目标转变为因果源头,右前额叶从因果源头转变为因果目标,同时大脑枕叶区处理视觉信息的能力减弱,枕叶区从因果目标转变为因果源头。最后对比了三种缓解实验的因果信息流,结果表明外界客观刺激与主观认知的缓解方法对大脑右前额叶的影响具有显著差异。