疲劳驾驶预警系统的研究进展.pdf

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修改稿收稿日期：

20080911基金项目：

江苏省汽车工程重点实验室开放基金资助项目（QC200603）；江苏省交通科学研究计划项目（06C04）作者简介：

孙伟（1980），男，河南内乡人，博士研究生，主要从事计算机视觉和汽车主动安全技术方面的研究。

随着现代交通运输业的飞速发展，交通事故已成为全球当前所面临的严重问题1。

据文献2介绍，全世界每年因交通事故而导致的死亡人数达60万，直接经济损失约125亿美元，这些事故中57的灾难性事故与驾驶员疲劳驾驶有关。

疲劳虽然是一个很正常的生理现象，但每年导致的交通事故给世界各国造成巨大的经济损失和人员伤亡，增加社会不安定因素。

由于交通事故并不是在一产生驾驶疲劳时就发生，所以如果能研制一种疲劳预警系统，在驾驶过程中实时检测驾驶员的精神状态，当他刚刚出现疲倦迹象时就发出警报，或强行减速甚至强制停车休息，那么就能有效提高安全系数。

统计显示，在交通事故发生时，如果驾驶员的反应能快半秒，60的交通事故就可得到避免3。

因此，针对疲劳驾驶预警系统的研究具有十分重要的现实意义。

1疲劳驾驶预警系统的研究难点目前检测驾驶员疲劳驾驶的方法多种多样，而市场上成功应用的预警系统却尚未出现，其难点主要集中在以下几个方面。

1）对驾驶疲劳的心理、生理属性还不是特别清楚。

驾驶员在疲劳状态下，其心理和生理特征等与正常状态下有较大的变化，而目前这些数据很难得到。

2）疲劳状态下的变化规律很难总结归纳。

尽管目前人们发现了一些疲劳状态下的变化规律，但这些规律均是建立在驾驶员清醒状态的基础上，而在疲劳出现后，存在着认知能力下降的情况，即只能粗略地反应疲劳的状态。

况且驾驶员个体在性别、年龄、性格、不同肤色、体质、情绪、生活饮食状况、是否患病等多方面存在着差异性，这一切都阻碍了疲劳评价指标的量化。

3）疲劳驾驶检测方法的评价标准还在探索中。

究竟如何来评价驾驶疲劳是一个富有挑战性的问题。

4）现有的大多数检测算法因其检测条件的限制和复杂环境的影响，不能准确完整地提取驾驶员的疲劳信息，导致目前开发的疲劳驾驶预警系统往往不能快速对疲劳状态作出判断与响应，检测灵敏度低，可靠性差。

5）目前国内外关于疲劳驾驶的检测研究，还停留在方法的探索上，没有系统的标准和完善的解决方案，其中又以检测标准的精度和具体的实现上最具争议。

6）性价比是亟待解决的一个问题。

现今的疲劳预警系统，要么检测效果不理想，要么成本太4汽车电器2009年第1期综述Overview疲劳驾驶预警系统的研究进展孙伟，张为公，张小瑞，陈刚（东南大学仪器科学与工程学院，江苏南京210096）摘要：

疲劳驾驶已成为交通安全的重要隐患，严重威胁着人们的生命和财产安全。

本文分析疲劳驾驶预警系统的研究难点，介绍当前有代表性的预警系统，并在此基础上对这些预警系统的优缺点进行了对比分析，最后对疲劳驾驶预警系统的发展趋势进行了展望。

关键词：

疲劳驾驶；预警系统；信息融合；发展趋势中图分类号：

U4928文献标识码：

A文章编号：

10038639（2009）01000405ResearchProgressofFatigueDrivingEarlyWarningSystemSUNWei，ZHANGWei-gong，ZHANGXiao-rui，CHENGang（DepartmentofInstrumentScienceandTechnology，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China）Abstract：

FatiguedrivingbecomesamainhiddendangerfortrafficsafetyandendangerspeopleslifeandpropertyseriouslyTheproblemsoffatiguedrivingearlywarningsystemareanalyzedThecurrentandtypicalwarningsystemsareintroducedindetailsBasedontheaboveanalysis，themeritsandthedisadvantagesofthesesystemsarecomparedandanalyzedFinally，thedevelopingtrendoffatiguedrivingearlywarningsystemisprospectedKeywords：

fatiguedriving；earlywarningsystem；informationfusion；developingtrend高，难以获得广泛的应用。

7）驾驶疲劳检测软件的设计与开发非常有限。

要验证检测方法的有效性和可靠性，大量反复的人体实验是不可行的，而方便、有效、可靠的疲劳检测软件有待进一步研究。

2疲劳驾驶预警系统的研究现状21预警系统的组成及工作原理生理学研究表明，驾驶员疲劳驾驶时脑电、心电、肌电信号会发生异常，并伴有频繁眨眼、点头、打呵欠等面部疲劳特征，同时转向盘、油门和制动踏板长时间不动，甚至车辆会出现蛇形、前方车距过小等危险驾驶行为。

为准确、可靠、实时地识别出驾驶员的疲劳特征并及时给驾驶员以警示，疲劳驾驶预警系统一般由以下模块组成：

信号采集模块、特征提取、信息融合、疲劳判决和输出报警模块。

系统的工作原理为：

利用多种传感器，如图像、激光雷达、压力、角位移传感器等，对上述典型疲劳特征信息进行实时采集和处理，运用各种信号处理方法提取和识别驾驶疲劳特征信息，应用多传感器信息融合理论，对互补或冗余的疲劳特征信息进行有机融合，进而建立疲劳驾驶智能决策模型对驾驶员是否疲劳驾驶进行准确可靠判断，最后输出报警模块可将检测结果实时显示，并通过声光报警装置提醒驾驶员注意行车安全。

预警系统的功能结构如图1所示。

22典型的疲劳驾驶预警系统尽管研究人员提出了很多疲劳检测方法，但由于很多方法的实验条件有其局限性，故很难利用其研制成有效实用的预警系统，下面介绍几种比较成功的预警系统。

221心跳速度检测仪1994年，日本先锋公司开发出防止驾驶员开车打瞌睡的系统。

它通过心跳速度的变化，监测驾驶员是否打瞌睡，在睡意来临15min前提醒驾驶员注意，防止发生事故。

该系统的核心技术之一是贴在转向盘上的纸状心跳感应器，驾驶员握转向盘时可以握住它。

感应器每隔15s检测一次驾驶员的心跳速度，一般说来，人在打瞌睡之前，心跳速度下降。

对心跳速度的检测可以大体判断驾驶员是否打瞌睡。

一旦确认驾驶员很快有睡意袭来，它就通过改变音乐节奏等方式给以警示4。

222头部位置检测仪该预警系统由澳大利亚人于1995年设计和开发，主要是通过监视驾驶员在行驶过程中头部的位移情况来判断其是否在打瞌睡。

安装在驾驶员座位上的头部位置传感器是一个相邻的电极电容传感器阵列，每个传感器都能输出驾驶员头部距离传感器的位置，利用三角代数算法计算出头在x、y、z三维空间中的位置，且能够实时跟踪头部的位置，同时利用各个时间段头部位置的变化特征，可以反映出驾驶员处于清醒还是瞌睡状态。

该传感器最大的特点是使用了电极电容，通过人这个高导体改变电极之间的电容，进而通过测量电压计算头部与传感器之间的距离5。

223车道偏离报警系统DAS2000当驾驶员驾驶疲劳时，往往出现精神萎靡、注意力分散、反应迟钝等现象，且最容易无意识地驶出中线或者偏离车道。

2000年，美国EllisonResearchLabs实验室研制的DAS2000型路面警告系统（TheDAS2000RoadAlertSystem），对车道标志线进行实时检测，当车辆偏离道路中线或车道标志线时向驾驶员发出警告，提醒驾驶员注意行车安全6。

224转向盘监测系统当驾驶员感到疲劳时，反应能力变慢，操作转向盘的动作也会减缓。

1999年，美国ElectronicSafetyProducts公司开发的转向盘监视系统SAM（steeringattentionmonitor）是一种监测转向盘非正常运动的传感器装置，能够适用于各种车辆7。

当系统检测到转向盘正常运动时传感器装置不报警，若转向盘持续4s不运动，SAM就会发出报警声，直到转向盘继续正常运动为止。

SAM被固定在车内录音机旁，转向盘下面的杆上装有一条磁性带，用以监测转向盘的运动。

225驾驶员警示系统2005年，Volvo汽车公司推出“驾驶员警示系统”来协助驾驶员提高行车安全。

它不断监测车辆行驶中的运动过程，记录驾驶员的驾驶行为，从而判断车辆是处于有效控制状态还是失控状态，在驾驶员进入睡眠状态前及时给予警示1。

226PERCLOS系统1998年，由CarnegieMellon大学DrivingResearchCenter研发的PERCLOS系统8，充分利用了视网膜对不同波长红外光反射能力的不同，即在850nm波长时视网膜能反射90的入射光，在950nm波长时反射40的入射光。

在相同照度下，根据不同波长所图1疲劳驾驶预警系统组成5汽车电器2009年第1期Overview综述形成的图像差异定位视网膜，在此基础上分析眼睛的大小和位置，最后根据眼睛区域的图像高度判断眼睛的睁闭。

该系统监测单位时间内眼睛闭合程度超过80以上时间占总时间的百分比，并与预先设定的阈值进行比较，从而提醒驾驶员注意行车安全。

为了能够得到2幅不同波长而光源相同的图像，DRC利用了2个分离的摄像头，90交叉，如图2所示。

当图像经过一个光束分离器时，分成2束分别进入2个摄像头的镜头中，然后2个镜头分别用850nm和950nm波长的滤波器排除其它光线的影响，这样就得到2幅在同一时刻只有视网膜图像不同的2幅图像。

227QiangJi等研发的预警系统92001年，美国纽约RensselaerPolytechnic学院的QiangJi等对PERCLOS方法定位眼睛的硬件装置进行了改进，使用一个摄像机进行眼睛的定位，其系统的工作流程如图3所示。

该系统通过外部控制电路，控制环绕在摄像机周围内、外圈的红外LED的开和闭，以此获得奇、偶场不同的图像，即奇场图像为亮瞳孔图像，偶场图像为暗瞳孔图像。

利用视频解码器将图像的奇、偶场分离后，依据2幅图像的差分图像即可判定人眼的位置，进而准确定位人脸及各面部器官的位置。

光源硬件结构如图4所示。

228FaceLAB系统2003年，由SeeingMachines公司（澳大利亚国立大学与沃尔沃公司合作）研发的FaceLAB系统10，如图5所示。

通过检测驾驶员头部姿态、眼睑运动、凝视方向、瞳孔直径等特征参量，进行多特征信息融合，实现对驾驶员疲劳状态的实时监测。

系统采用了与PERCLOS不同的眼睛睁闭和注视方向检测方法，解决了在暗光照、头部运动和驾驶员佩戴眼镜条件下的视线跟踪问题。

2008年，最新版的FaceLAB誖v4采用领先的红外光主动照明技术，进一步增强了视线检测的准确度和精度，且能独立地跟踪每一只眼睛。

检测结果如图6所示。

229Copilot系统Copilot是由卡内基梅隆大学机器人研究所于2001年开发的检测驾驶员疲劳状态的系统11，如图7所示。

它使用红外光照明，依据视网膜对不同波长红外光的反射率不同，分别采用2个CCD摄像机采集波长为850nm和900nm红外光照明的图像，同图2PERCLOS摄像头的结构示意图图3疲劳驾驶预警系统工作流程图图4红外光源结构图图6FaceLAB系统检测结果图5FaceLAB系统实物图图7安装在车上的Copilot系统6汽车电器2009年第1期综述Overview时获得2幅图像，再利用这2幅图像的差分图像，获得眼睛的位置，进而分析瞳孔的大小，从而得到驾驶员眼睛的开闭程度，最后根据PERCLOS原理确定驾驶员的疲劳状况。

该系统能克服驾驶员佩戴眼镜时反光的影响，其眼睛定位结果如图8所示。

2210AWAKE系统2004年，欧盟启动了一项被称为“AWAKE”的驾驶行为综合监控系统12，该项目利用图像、压力等多种传感器，旨在通过对驾驶员眼睑运动、视线方向、转向盘握紧力等驾驶状态，及车道跟踪、周边车距检测、油门加速度计和制动器的使用等的分析，来对疲劳驾驶行为进行较为全面的监测和评价。

该系统主要包括基于多个参数的驾驶员疲劳实时监测模块（HypovigilanceDiagnosisModule，HDM）和驾驶员报警系统（DriverWarningSystem，DWS）两大部分。

驾驶员疲劳实时监测模块（HDM）不仅能对直接反应驾驶员疲劳的信息（包括眼睑的活动、注意力是否集中和转向握力等数据）及间接反应疲劳驾驶行为的数据（包括车道线跟踪、制动和转向数据）进行有效识别，而且还能将驾驶员的疲劳程度划分为清醒（Awake）、可能疲劳（Maybedrowsy）和疲劳（Drowsy）3种程度。

驾驶员报警系统（DWS）由声音、视觉、触觉报警器组成。

当检测到疲劳发生时，可根据疲劳程度的不同，通过强弱不同的声光刺激和安全带抖动来提高驾驶员的警觉性。

眼睑运动和视线方向的检测结果如图9a、9b所示。

3疲劳驾驶预警系统比较从20世纪90年代开始，基于各种物理传感器的疲劳驾驶检测方法成为预警系统的研究重点。

进入21世纪以来，随着计算机技术和集成电路制造技术的发展，疲劳驾驶预警系统在实时性、可靠性、舒适度和集成度等方面有了较大的改善和提高，表1详细列出了几种典型疲劳驾驶预警系统的性能对比情况。

通过对疲劳驾驶预警系统的对比分析可以得出以下结论。

1）在这些疲劳驾驶监测设备中，应用最为广泛的是车道偏离报警系统，但是该报警系统属于间接监测，对驾驶疲劳的敏感度不高，在夜晚或冰封的雨雪天气监测容易失败。

2）随着图像处理技术的不断发展，使基于机器视觉的驾驶疲劳监测系统成为流行，视觉检测具有非接触、检测范围广、信息容量大、可扩展性强等优点，但其在夜晚无光和强光干扰下系统可靠性明显下降。

3）各种根据眼部状态检测疲劳的车载报警装置应运而生，成为当前车载疲劳预警系统中的主流产品。

其中尤以基于PERCLOS的眼部疲劳状态预警系统可靠性最强，但其对于少数驾驶员瞌睡时眼睛睁开、戴眼镜驾驶时测量难度较大，误报警率较高。

4）基于多传感器信息融合技术的疲劳驾驶智能监测系统已在市场上初现端倪，但其在实时性、可靠性及疲劳特征的有机融合方面还需进行更深入的研究。

图9AWAKE系统检测界面表1典型疲劳预警系统性能比较图8Copilot系统眼睛定位预警系统心跳速度检测仪头部位置检测仪车道偏离报警系统转向盘监测系统驾驶员警示系统PERCLOS系统QiangJi研发的系统FaceLAB系统Copilot系统AWAKE系统可靠性较高一般较高一般较高高高高高高实时性较好好好较好好好较好一般一般一般灵敏度高较高较高高较高较高较高较高较高较高侵入性有有无无无无无无无无全天候高高较高高高较高较高较高较高高抗干扰性较强一般较强一般较强较强较强较强较强强集成性较高一般较高一般较高较高较高高高高结构复杂复杂简单简单简单较复杂较复杂较复杂较复杂复杂可扩展性一般一般强一般较强强强强强强成本高高低低较高较高较高高高高7汽车电器2009年第1期Overview综述4发展趋势目前，疲劳驾驶预警系统的研究方兴未艾，虽然对其进行研究逐渐引起许多国家的关注和重视，但到目前为止，实用的产品尚未推出，系统监测的准确性、可靠性和有效性亟待提高，今后其发展将呈现以下趋势。

1）深入认识研究疲劳驾驶的特性及形成机理。

人们将会结合心理学的最新研究成果，从生理学、生物化学、人机工程学、行为科学等多门学科的角度，深入研究驾驶员疲劳的形成机理，并揭示其形成机理的本质，为系统实时检测驾驶员的疲劳状态提供理论依据。

2）准确建立起描述驾驶行为与疲劳之间关系的数学模型。

利用目前常用的接触式检测方法，找出疲劳驾驶的表征及原因，为实时的、客观的非接触式检测方法确定合理的疲劳驾驶检测标准。

3）建立可靠的驾驶疲劳评价体系。

随着脑成像技术以及认知神经科学的飞速发展，系统地研究认知疲劳过程和功能状态，并通过大量的实验研究，探讨确定详细的驾驶疲劳评价标准。

4）进一步融合多种信息，提高疲劳驾驶监测系统的可靠性，将是今后的重点研究方向之一。

随着智能传感器、数字图像处理、移动通信、模式识别、计算机科学、自动控制、信息处理、DSP等技术的大力推广和发展，使其能对驾驶员疲劳程度进行定性和定量相结合的检测，以达到提高检测准确性的目的。

5）设计可靠、低廉、有效、便携的疲劳驾驶监测系统，促进疲劳驾驶预警系统的产品化和商品化。

要在汽车上普及，成功安装、使用疲劳驾驶预警系统，首先是对驾驶员的驾驶行为不产生干扰，方便驾驶员的驾驶；其次是必须绝对准确、可靠；最后必须保证价格低廉，使有关公司及车主在费用上能轻松承担。

6）利用数字移动通信和无线传感技术开发驾驶员疲劳驾驶网络监控系统，扩大疲劳驾驶监控系统的时空覆盖范围，加强交通管理部门的监管，将是今后疲劳驾驶监测系统的一个重要发展方向。

5结束语疲劳驾驶预警系统的研究是汽车主动安全技术的一个重要研究方向，一直是国内外交通安全领域的研究热点，其研究跨越了心理学、生理学、人机工程学、计算机视觉、模式识别、传感器技术、电子技术和信息技术等多个学科。

随着汽车技术的进步和传感器制造工艺的提高，以及各国对交通安全的日益重视，疲劳驾驶预警系统将会在实际应用中不断完善和发展，从而为有效降低交通事故发生率，保证人民生命和财产安全发挥越来越重要的作用。

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