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[导读]   在微信群里做了一些交流,这里再把这个问题细致的整理一下。我们从几个方面来审视驾驶员状态监测:   1)现有系统部署情况:主要分直接监测和间接监测,还有各种数据的融合推测,还有一些可穿

  在微信群里做了一些交流,这里再把这个问题细致的整理一下。我们从几个方面来审视驾驶员状态监测:

  1)现有系统部署情况:主要分直接监测和间接监测,还有各种数据的融合推测,还有一些可穿戴的办法

  2)识别系统的方法:可以从驾驶行为、驾驶风格、车辆特性、环境条件等综合分析,也可以通过生理因素、外部表情和感情因素去推断。

  

  3)未来的智能驾驶中DM的作用:这里主要是研究整个DM在未来的切换驾驶的重要作用。

  现有的系统分几种:

  A)直接监测,主要是由红外摄像头所实现的,由Denso开发在丰田的Lexus和Hino大车上用的,其系统架构如图:

  

  一台NIR的红外传感器+Package在一起的处理器

  DM控制器主要含图像识别技术=》面部图像进行分析处理,检测面部轮廓以及眼鼻口等部位的位置=》根据这些部位的位置关系来判断面部朝向=》在注意力不集中的状态?

  根据驾驶员眼睑的开度以及眨眼等动作的频率=》处在瞌睡状态?

  衡量困倦和注意力 =》直接监测了实时参数,如闭眼速度,头部方向

  测量压力和情绪状态=》监控心跳变化

  安全性和个性化:可以在原来的DM基础上衍生更多的内容,如驾驶员身份识别or手势识别等,从而开拓更多的商业模式

  在图像里面使用NIR红外照明单眼可以在不同的光照条件下维持均衡的性能。

  坏处:

  摄像头和红外LED的布置是很大的困难,因为面对驾驶员,很容易给注意到

  成本偏高

  某些用户担心给监测到

  B)间接监测

  

  我在看佐思的图里面【1】,不解为什么德国DM的部署率这么高,后来仔细分析其方法发现德国厂家是这么做的。

  

  疲劳识别系统是一个具有支持和预防功能:

  能根据驾驶员的转向动作,检测出驾驶员的疲劳程度,

  会评估与驾驶情况有关的数据(车速、油门踏板的使用、方向灯的使用、当前时间、驾驶时间等)

  驾驶员使用和设定的舒适系统(空调、电话等)的情况

  核心参数为转向角或转向角速度

  如驾驶员精力集中,在驾驶过程中可以观察到连续的轻微逆转向动作

  使车辆克服路面不平并将车辆保持在正确的路线上

  如一定时间内没有逆转向动作,然后突然检测到很明显的逆转向动作=》驾驶员注意力正在下降

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