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基于心率变异性的驾驶员精神负荷评价及应用

基于心率变异性的驾驶员精神负荷评价及应用

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作者：田小婷北方工业大学

学位级别：硕士

人因失误是导致交通事故的一个重要致因,而在复杂的“人-车-环”交通系统中,驾驶员的精神负荷水平不适,是导致人因失误的一个重要因素。驾驶员的视觉信息负荷的增大将引起精神负荷的升高,受驾驶相关任务或非驾驶任务的信息量、信息复杂... 详细信息

人因失误是导致交通事故的一个重要致因,而在复杂的“人-车-环”交通系统中,驾驶员的精神负荷水平不适,是导致人因失误的一个重要因素。驾驶员的视觉信息负荷的增大将引起精神负荷的升高,受驾驶相关任务或非驾驶任务的信息量、信息复杂度、可允许操作时间等影响,驾驶员容易出现精神负荷超载或过低的现象,导致驾驶决策迟缓或错误,引发驾驶失误等不安全驾驶行为,因此驾驶员精神负荷成为交通工效学领域的重要研究问题。本文主要研究了基于心率变异性的驾驶员随精神负荷评价方法,通过多元统计过程控制方法判断驾驶员的精神负荷水平,研究了具有脉搏信号检测的传感器用于心率变异性分析的准确性,理论上验证了该评价模型可用于可穿戴设备的实用性。本文首先对国内外工效学界的精神负荷研究现状进行了广泛调研,在总结前人精神负荷评价方法研究的基础上,针对课题研究目标,设计了不同精神负荷水平的实验测试方案。实验平台选择ErgoLAB人机同步实验平台,在城市道路开展实车实验,设计并完成了具有不同道路复杂度路段的同一实验路线的10组实验,记录了10名驾驶员的心电信号与对应实验场景,按实验编号进行实验数据存储。其次,本文对实验数据进行了ECG信号预处理、R波波峰识别、RR间期提取、RR间期样条插值,得到了等时间间隔的RR间期时间序列,通过多组实验数据测试,取得了很好的RR间期提取效果,保证了HRV分析的数据源的准确性。运用多元统计变量过程控制的方法,以心率变异性时频域指标为样本变量,构建驾驶员精神负荷评价模型。多组实验数据分析发现,该模型对于复杂路况下驾驶员精神负荷水平的监测具有较强的敏感性,多组数据验证Q值的变化可以作为精神负荷评价的可靠性指标。最后,在验证了心率变异性用于驾驶员精神负荷评价具有可靠性的基础上,本文研究了一种具有光电式脉搏信号检测功能的传感器用于心率变异性分析的准确性、与可执行性,通过对多组数据的分析,结果表明这种光电式脉搏信号检测传感器用于心率变异性分析与心电信号的分析结果相比,准确率达到95%以上。这一分析的准确率表明,本文提出的负荷评价模型在可穿戴式辅助驾驶设备中的应用前景较大,验证了这一方法的实用性。

关键词：心率变异性精神负荷评价多元统计变量过程控制光电式脉搏信号可靠性

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