基于穿戴式心电采集设备的驾驶疲劳研究论文_赵亚菲1,覃缘琪1,胡泽辰2

1.浙江省交通运输科学研究院 浙江杭州 311305;2.上海海事大学 上海 201306

摘要:本文依托浙江省交通运输厅科技计划项目《面向职业驾驶员的穿戴式心电数据采集及个体状态异常分析关键技术研究》。目前职业驾驶员肇事导致的重大人员伤亡的交通事故居高不下,而对于职业驾驶员这种长时间疲劳驾驶,具备明显行业特征的群体缺乏主动的交通安全研究。针对现有研究上的空缺和不足,本文面向公路运营行业职业驾驶员,基于可穿戴式的心电监测设备,采集驾驶过程中的职业驾驶员心电数据,并进行心功能、疲劳程度和精神压力分析,填补这一领域的空缺。

关键词:职业驾驶员;穿戴式设备;心率变异数据;疲劳研究

Driving Fatigue Research Based on Wearable ECG Data Acquisition Equipment

Abstract:This paper based on “Research on the Key Technology of Wearable ECG Data Acquisition and Individual State Abnormal Analysis for Professional Drivers” which is a science and technology planning project of Transportations Department of Zhejiang.Serious traffic accidents caused by professional drivers remain high.Professional driver can easily lead to fatigue driving for a long time continuous driving,which accounting for the main part of important traffic accidents.And we do lack of initiative research on these obvious characteristics of groups.In view of the vacancies and deficiencies in the existing research,this research aimed at professional drivers,based on wearable ECG monitoring equipment collecting professional drivers ECG data when they are driving,and focused on the heart function,fatigue and mental stress analysis.

Key words:professional drivers;wearable equipment;ECG data;Fatigue research;

0 前言

四通八达的高速公路网络发展,带动社会经济的发展,同样带动了职业驾驶员这一特定人群的日益扩大。包括长途客运驾驶员、货运驾驶员、危化品车辆驾驶员、职业代驾等各类职业驾驶员。

由于工作性质的原因,职业驾驶员的在工作过程中常会面临疲劳驾驶的情况。例如长途客车驾驶员半夜长时间驾驶,长途货运司机晚上连夜赶路等。而疲劳是影响驾驶安全的重要因素之一,是造成交通事故的重大隐患。据调查,我国与疲劳相关的交通事故占事故总数的20%左右,占重特大交通事故的40%以上。美国国家公路交通安全管理局统计,美国每年因驾驶员在行车时进入睡眠状态而导致的交通事故约有10万起;德国保险公司协会调查统计得出,在德国境内,大约有25%导致人员伤亡的高速公路交通事故原因是疲劳驾驶。法国国家警察总署发表的事故统计报告中指出,因疲劳瞌睡而产生的事故占人身伤害事故的14.9%,占死亡事故20.6%。每年在全球范围,道路交通事故造成约120万人的死亡,已然是一个日益严重的社会安全问题,其中长途大型车辆和货车是特大交通事故的主要肇事者,引起社会各界人员的广泛关注。对于长途驾驶的客运车辆和货运车辆这种职业驾驶员的长时间疲劳驾驶研究,相对较少。针对现有研究上的空缺和不足,在大数据时代的背景下,本研究着重开发新型的心功能预警分析模型,面向公路运营行业职业驾驶员,基于可穿戴式的心电监测设备,采集驾驶过程中的职业驾驶员心电数据,经过疲劳算法研究,并将算法植入软件,以达到疲劳预警提示的功能。

1实验过程及方法

1.1 驾驶员样本介绍

实验数据样本选择身体健康,无心脏相关疾病的合法男女职业驾驶员数十名。其中各驾驶员年龄分布从26岁到60岁之间,驾龄分布2年到25年之间,对驾驶时长超过2.5小时的出行,进行驾驶员心电数据数据采集。驾驶车型包括小轿车、面包车、越野车、客运车等多种车型。累计测试时长超过150小时。

1.2 穿戴式心电采集设备硬件设计

本研究实验设备硬件,结合可穿戴式设备的发展潮流,采用研究人员自主研发的穿戴式心功能监测终端,开创新型的心功能数据采集方式。设备主要需满足驾驶员佩戴的舒适性以及心电数据采集可靠性两个条件。该设备采用方便佩戴的项链式结构,形成穿戴、数据采集一体化方案。

同时,该硬件具备抗干扰去噪技术,为了适宜运动状态下的长期佩戴的要求,将采用医用动态心电记录的电极传感器和电极卡口,以此来达到稳定接触和信号传感的效果。挂绳与的硬件终端相连,该硬件终端内集成了心电数据采集硬件模块。

总体硬件构造按照功能分为以下几个部分:电源模块、心电信号模块、运动检测模块、蓝牙模块等。其中电源模块使用TPS73633与MCP73831实现电源的供电与充电;心电模块使用AD8232进行心电数据采集;运动检测模块使用MPU6050获得三轴加速度与三轴陀螺仪数据;蓝牙模块使用蓝牙4.2进行数据传输。

处理板详细指标如下所示:

表 1处理板详细指标

Tab.1 Processing board detailed indicators

1.3 心电数据采集应用

为使穿戴式心电采集设备外形不过于笨重偏大,确保的便捷性及舒适型,上述心电采集模块未添加心电数据存储及传输功能。该数据存储、备份、传输等相关功能,由自助研发的“驾驶员心电数据健康监测软件”手机APP完成。“驾驶员心电数据健康监测软件”通过蓝牙与穿戴式心电采集设备连接,以获取心电数据。该软件在联网或断网状态,均可进行已获取数据的波形展示,也可以进行数据的本地存储,在下一次联网后完成存储数据由本地向后台数据中心的传输,以确保数据的完成性。

1.4 心电数据采集过程

在确保实验对象在前一天充分休息,实验之前禁止食用、引用一切易引起兴奋的食物和饮料,以减少外界因素对驾驶员心率的影响。驾驶员在驾车前事前佩戴好穿戴式心电采集设备,并且调试“好驾驶员心电数据健康监测软件”,在确认心电数据采集的功能正常进行后,开始驾驶出行。要求高速驾驶过程连续2.5小时以上,以减少市区内复杂交通环境对驾驶员疲劳等精神状态的影响。

驾驶员具体的疲劳状态和精神压力情况由两种方式获得。第一种,驾驶员全程自己记录自身主观疲劳状态时间点,待结束本次驾驶出行后,进行记录主观感觉疲劳程度和相应疲劳的时间点,以及精神状态情况等其他信息。第二种,由另外一个实验人员坐副驾驶全程跟踪记录,分别记录驾驶员自身感受反馈的疲劳感受和时间点,以及从旁观者角度认为的驾驶员疲劳状态及相应时间点。

两种方法各有优缺点。若全称疲劳状态由驾驶员自己记录,需要驾驶员在结束驾驶后,回忆路上的情况再记录,这种非实时的疲劳判断记录,驾驶员对于疲劳程度以及具体的时间点,会降低数据准确性降低。由他人记录的疲劳状态情况,则可以获取最准确的驾驶员疲劳程度,感觉疲劳的时间点等相关信息,但是数据采集人工成本较高。

2 疲劳模型

2.1 心电信号的采集与处理方法

车辆行驶过程中,路途的颠簸和驾驶员的身体移动等情况可引起心电传感器与人体接触的变化,进而引起心电信号的伪迹信号。研究驾驶过程中心电数据采集的可靠性设计方法,使用针对驾驶状态下的心率和心电信号抗伪迹算法。

对这一问题,通常采用简单的自学习算法来建立检测阈值。然而即使是同一个人,其正常心电波形态随时间也会发生变化心电信号的幅值、形态等都会发生变化,R波的差分也会随之变化。针对这一情况,应该使检测阈值能够适应信号的变化,因此本文使用自适应差分阈值法检测R波。

2.2信号的分析方法

本研究使用的时域和频域的线性分析方法对职业驾驶员的心率异常进行分析。其中HRV时域分析主要采用的相关指标包括反映心率变异的平均水平的“MEAN”;反映心率变异程度的“SDNN”;反映HRV的变化速率的“r MSSD”。本文使用古典谱估计法来实现对心率变异性的频域分析。

常用指标的频段范围及正常参考值如下所示:

表 2 HRV 频域分析常用指标的频段范围及正常参考值

Tab.2 Commonly used indicators of the frequency range and the normal reference value in HRV frequency domain analysis

3 实验结果分析与讨论

根据现有数据分析驾驶过程中的HRV信号各种指标的变化情况,得出以下结论:

(1)随着疲劳程度的加深,SDNN有增大趋势,而MEAN、rMSSD没有明显的变化趋势;

(2)LF上升,HF下降,反映交感神经活动增强,迷走神经活动减弱,即疲劳感受加深;

(3)这些指标的变趋势表明HRV可以作为评价驾驶疲劳的一种手段,它不仅可以正确反映驾驶员是否疲劳,而且可以大致判断驾驶疲劳的程度。

4展望

由于研究目前采集的样本数量并不多,这在一定程度上限制了研究结果的普遍性,在后续研究中,要扩大样本的数量及范围,使样本的覆盖面更广。

人体心率变异性信号收到诸多外界因素的影响,因此无法得到一个对所有人都能适用的统一的疲劳判断阈值,后续研究目标找到疲劳阈值的规律,制定出能够根据个人心率变异性的判断阈值,对每个汽车司机的疲劳状态的判断具有独特性,更符合个体特征。

目前该穿戴式设备只实现了心电数据的采集、后台数据中心的初步疲劳分析功能,后续研究将着重基于将更符合个体特征的实时疲劳状态分析模型加入穿戴式心电采集设备,达到驾驶员精神状态、疲劳状态实时分析并提醒的功能,最终实现减少疲劳驾驶等引起的交通事故,确保旅客生命财产安全,减少经济损失。

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论文作者:赵亚菲1,覃缘琪1,胡泽辰2

论文发表刊物:《基层建设》2017年第34期

论文发表时间:2018/3/14

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基于穿戴式心电采集设备的驾驶疲劳研究论文_赵亚菲1,覃缘琪1,胡泽辰2
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