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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：一种识别并警告危险及疲劳驾驶行为的驾驶员辅助系统及方法，无需收集正常驾驶特征和已知危险驾驶特征，亦不需要训练检测模型，降低了实现成本，且更具通用性；结合路况、驾驶员状态、车辆行驶特征三方面因素，并且具有自适应的调整机制，契合不同驾驶员的驾驶风格，使得驾驶行为的判断更为全面，更具参考价值，使得检测更为准确有效；兼顾了危险行为的及时预警发现及难以发现的疲劳驾驶行为检测，可以有效辅助驾驶员进行安全驾驶；对驾驶员产生的干扰小，有效地避免危险及疲劳驾驶所导致的交通事故，帮助驾驶员发现缓慢变化的驾驶行为，在驾驶员驾驶水平和决策水平降低时，使驾驶员及时意识到危险，因而可以有效辅助驾驶员进行安全驾驶。

主权项：1.一种识别并警告危险及疲劳驾驶行为的驾驶员辅助系统，其特征在于：所述系统包括依次连接的传感器层、感知层、认知层、警告执行层和驱动控制层，其中驱动控制层与认知层连接；传感器层通过传感器感知收集车辆行为、驾驶员状况、路况信息；感知层对传感器所获得的初始信息进行处理，形成车辆对应的低维特征向量；认知层中设有模糊推理系统，对车辆特征信息进行短期的实时判断是否为危险驾驶，如短期内无危险驾驶行为，则对短期的驾驶数据进行长期行为的判断，包括针对长期跟车距离变化及驾驶员本身状况进行判断，如果符合疲劳驾驶特征则判定为疲劳驾驶；警告执行层基于认知层的判断，判断为紧急危险驾驶，则向周边车辆、行人发出高频声音提示，对目标车辆发出高频声音、高速震动、画面提示的警告，若为紧急危险驾驶则反馈驱动控制层调整阈值，若为普通危险驾驶，则对目标车辆驾驶人发出高频声音、高速震动、画面提示的警告，若判断为疲劳驾驶，则发出画面及语音提示，提醒驾驶员注意休息及驾驶注意力集中；驱动控制层根据驾驶员对于自身驾驶特征的判断以及紧急情况的发生，对系统的假阳性及假阴性判断做出选择，实现危险及疲劳驾驶判断阈值的自适应调整；识别并警告危险及疲劳驾驶行为的驾驶员辅助系统基于如下的方法，包括如下步骤：步骤1，通过传感器感知车辆行为、驾驶员状况、路况信息；步骤2，对传感器所获得的初始信息进行处理，形成车辆对应的低维特征向量；所述步骤2具体包括如下步骤：步骤2-1，使用方向盘角度变化信息的角度序列获取车辆横向摇摆特征；对数秒内方向盘角度序列，其中n代表时间相关的流数据序列标号，进行快速傅里叶变换FFT，获取其功率谱密度Fx： 然后对其进行振幅求和，获取对应的摆动程度值S： S作为反映车辆横向移动幅度和频率的车辆横向摇摆特征，其数值越大，说明车辆的横向摆动越频繁，幅度越大，即驾驶状态越不稳定；步骤2-2，使用车辆相对于道路的横纵坐标求解平行于道路的纵向速度信息以及垂直于道路的横向速度信息，在与步骤2-1同样的时间长度内取平均；步骤2-3，对车辆的加速度划分一定的范围，以不同大小及不同方向划分加速度的范围，划分前后左右四个直角扇区，并确定三个加速度大小范围，形成16个加速度扇区，使用4bit进行编号，分别确定前后左右四个方向的最大安全加速度值afm、abm、alm、arm，并根据此数值的三分之一为步长均分，确定四个加速度扇区范围，在车辆行驶过程途中形成一系列数值序列，前后的加速度阈值不同，左右的加速度阈值相同，即afmabmalm=arm；步骤2-4，根据驾驶员平静时心率测定目前心率与常规心率的百分比差值，获得驾驶员心率偏差，作为驾驶员摆动特征；步骤2-5，对获取的跟车距离进行平均，并每分钟保存一次平均跟车距离；步骤2-6，获取路况信息，判断道路的拥堵与否，根据天气状况判断路面干湿程度，推断摩擦力情况，交通越拥堵、道路摩擦力越低，危险程度越高，则此数值越高；步骤3，对车辆特征信息进行短期的实时判决，如果短期内具有符合特征的紧急危险驾驶行为，则立即向驾驶员、周边车辆、路上行人进行高频声音、高速震动以及画面图像的警告；所述步骤3具体包括如下步骤：步骤3-1，实时跟踪判断跟车距离，不同速度区间具有不同的警告门限，标准划为三层相对速度15-20ms时，碰撞门限3.5s，10-15ms时为3s，少于10ms对应2.5s，如果在门限提示范围内，则直接判定为紧急危险驾驶；步骤3-2，对车辆加速度区块进行分析，若分区为后向且加速度数值大于最大后向安全加速度值abm，即在后四区内，则判断驾驶员采取急刹车行为，若为左右四区则为急转弯，前四区为急加速，均判定为紧急危险驾驶；步骤3-3，除上述判定为紧急危险驾驶的异常情况，将F1，F2，F4，F5，F6，F7均纳入模糊推理框架，进行特征不明显的危险驾驶行为判断，对此六个特征，取数秒内的平均，再根据F8道路拥挤状况、天气状况、道路湿滑程度进行加权处理，然后根据周边车辆对应特征属性的最大值进行归一化处理；步骤3-4，根据危险驾驶指数判断是否有危险驾驶行为，若其超过门限值则判定为普通危险驾驶；步骤3-5，以1min为单位收集平均跟车距离及车辆横向摇摆特征，如果在十组数据内，平均跟车距离持续走低，且车辆横向摇摆持续升高，则判定驾驶员有疲劳驾驶行为；步骤3-6，收集10min之内的危险驾驶指数，如果平均值大于一定的门限且所有数值均小于危险驾驶门限，则判定为疲劳驾驶；步骤4，使用模糊推理系统，对车辆特征信息进行短期的实时判决，如果具有符合特征的普通危险驾驶行为，则立即向驾驶员进行高频声音、高速震动以及画面图像的警告；步骤5，短期内无危险驾驶行为，对短期的驾驶数据进行长期行为的判断，针对长期跟车距离及驾驶员本身状况进行判断，如果符合疲劳驾驶特征则通过震动和画面对驾驶员发出休息提醒；步骤6，如果产生驾驶员确认的误报，进行不影响安全的小范围内自适应的调整，如果发生紧急危险状况则重置门限，驾驶员重置门限以适配不同驾驶员的驾驶风格。

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