标题：瞌睡预警系统
现状与发展
摘要：疲劳驾驶是引发交通事故的重要因素之一。本文介绍了基于驾驶人生理信号、驾驶人生理反应特征、驾驶人操作行为和车辆行驶轨迹等驾驶疲劳状态监测的研究方法，并对国内外研究现状和现有产品进行了介绍，分析了目前疲劳驾驶研究中存在的问题、未来的研究发展方向和研究难点。关键字： 驾驶疲劳，EEG，PERCLOS，信息融合
A Review of the Driver Fatigue Detection Technology   瞌睡预警系统Cheng Bo , Zhang Guang-yuan, Feng Rui-jia, Zhang Wei
State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, 100084, 
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Abstract: Driver fatigue is a major cause of road accidents. This paper discusses the methods of detecting driver fatigue based on the driver’s physiological signals, response characteristics, driving behavior and lane keeping characteristics. In this paper the recent developments of driver fatigue detection technology world-wide are also introduced. The findings from this review are discussed in the light of directions for future studies and development of fatigue detection. Keywords: driver fatigue, EEG, PERCLOS, information fusion
引言
疲劳驾驶是当今交通安全的重要隐患之一。驾驶人在疲劳时，其对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的下降，因此很容易发生交通事故。统计数据表明，在2007 年至2008 年我国直接由疲劳驾驶导致的死亡人数分别占机动车驾驶人交通肇事总死亡人数的11.35% 、10.91% 和12.5%，大约每年有9000 人死于疲劳驾驶。因此，研究开发高性能的驾[2]驶人疲劳状态实时监测及预警技术，对改善我国交通安全状况意义重大。
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驾驶人疲劳状态监测方法
关于驾驶人疲劳及注意分散等安全状态的监测预警技术，由于它在交通事故预防方面的发展前景而受到各国高度的重视，研究人员根据驾驶人疲劳时在生理和操作上的特征进行了多方面的研究，一些研究成果已形成产品并开始进入市场。
驾驶人疲劳状态的检测方法可大致分为基于驾驶人生理信号、基于驾驶人生理反应特征、基于驾驶人操作行为和基于车辆状态信息的检测方法。
2.1 基于驾驶人生理信号的检测方法[4-5]
针对疲劳的研究最早始于生理学。相关研究表明，驾驶人在疲劳状态下的生理指标会偏离正常状态的指标。因此可以通过驾驶员的生理指标来判断驾驶人是否进入疲劳状态。目前较为成熟的检测方法包括对驾驶人的脑电信号EEG、心电信号ECG等的测量。
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研究人员很早就已经发现EEG能够直接反映大脑的活动状态。文献[5]中的研究发现在进入疲劳状态时，EEG中的delta 波和theta 波的活动会大幅度增长，而alpha波活动会有小幅增长。另一项研究通过在模拟器和实车中监测EEG信号，试验结果表明EEG对于监测驾驶人疲劳是一种有效的方法。研究人员同时发现，EEG信号特征有很大的个人差异，如性别和性格等，同时也和人的心理活动相关很大。
ECG主要被用于驾驶负担的生理测量中。研究表明在驾驶人疲劳时ECG会明显的有规律的下降,并且HRV （心率变化）和驾驶中的疲劳程度的变化有潜在的关系。
基于驾驶人生理信号的检测方法对疲劳判断的准确性较高，但生理信号需要采用接触式测量，且对个人依赖程度较大，在实际用于驾驶人疲劳监测时有很多的局限性，因此主要应用在实验阶段，作为实验的对照参数。
2.2 基于驾驶人生理反应特征的检测方法
基于驾驶人的生理反应特征的检测方法是指利用驾驶人的眼动特性、头部运动特性等推断驾驶人的疲劳状态。
驾驶人眼球的运动和眨眼信息被认为是反映疲劳的重要特征，眨眼幅度、眨眼频率和平均闭合时间都可直接用于检测疲劳。目前基于眼动机理研究驾驶疲劳的算法有很多种，广泛采用的算法包括PERCLOS，即将眼睑闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标。
利用面部识别技术定位眼睛、鼻尖和嘴角位置，将眼睛、鼻尖和嘴角位置结合起来，再根据对眼球的追踪可以获得驾驶人注意力方向，并判断驾驶人的注意力是否分散。
Philip W. Kithil 利用头部位置传感器检测驾驶人点头动作，该传感器通过电容传感器阵列输出驾驶人头部距离每个传感器的位置,可实时跟踪头部的位置,根据头部位置的变化规律判定驾驶人是否瞌睡, 该研究发现点头的动作和瞌睡有非常好的相关性。
基于驾驶人生理反应特征的检测方法一般采用非接触式测量，对疲劳状态的识别精度和实用性上都较好。[7]
2.3 基于驾驶人操作行为的检测方法
基于驾驶人操作行为的驾驶人疲劳状态识别技术，是指通过驾驶人的操作行为如方向盘操作等操作推断驾驶人疲劳状态。
Yoshihiro Takei 利用FFT对监测到的驾驶人的方向盘操作数据进行处理，研究结果在一定程度上揭示了驾驶人的方向盘操作与疲劳之间的关系。文献的研究指出方向盘的操作是一种有效的驾驶疲劳的判断手段。Yabuta开发的驾驶人防疲劳装置中也使用了方向盘操作信息。总体来说，目前利用驾驶人操作行为进行疲劳识别的深入研究成果较少。驾驶人的操作除了与疲劳状态有关外，还受到个人习惯、行驶速度、道路环境、操作技能的影响，车辆的行驶状态也与车辆特性、道路等很多环境因素有关，因此如何提高驾驶人状态的推测精度是此类间接测量技术的关键问题。
2.4 基于车辆行驶轨迹的检测方法
利用车辆行驶轨迹变化和车道线偏离等车辆行驶信息也可推测驾驶人的疲劳状态。这种方法和基于驾驶人操作行为的疲劳状态识别技术一样，都以车辆现有的装置为基础，不需添加过多的硬件设备，而且不会对驾驶人的正常驾驶造成干扰，因此具有很高的实用价值。
日本三菱汽车公司开发了利用车辆横向位移量、驾驶人操作量等复合参数来识别驾驶人疲劳状态的方法，实验证明该方法的识别结果与利用驾驶人眨眼次数的识别结果基本一致。日本庆应大学(2005) 中岛研究室利用EEG评价驾驶人的睡意，研究发现车辆的横向位移量、方向盘操作量可以用来作为驾驶人疲劳状态的评价指标，而且可以实现疲劳早期预警。
国内外驾驶人疲劳状态开发现状
美国Attention Technologies 公司推出的Driver Fatigue Monitor（DD850） 是一款基于驾驶人生理反应特征的驾驶人疲劳监测预警产品，产品外形如图1所示。该产品通过红外摄像头采集驾驶人眼部信息，采用PERCLOS作为疲劳报警指标，可直接安装在仪表盘上，报警的敏感度和报警音量均可调节，目前已推广应用，但只有晚上才有效。
图1 Driver Fatigue Monitor 图2 S.A.M.疲劳报警装置
美国Digital Installations 开发的S.A.M.疲劳报警装置利用置于方向盘下方的磁性条检测方向盘转角，如图2所示。如果一段时间内驾驶员没有对方向盘进行任何修正操作，则系统推断驾驶员进入疲劳状态，并触发报警。
美国AssistWare Technology 公司的SafeTRAC 利用前置视频头对车道线进行识别，当车辆开始偏离车道时进行报警，该产品也可通过车道保持状态结合驾驶人的方向盘操作特性判断驾驶人的疲劳状态。图3为SafeTRAC 的产品外观和车道线识别界面。
(a) (b) 图3 SafeTRAC疲劳报警装置 (a)产品外观 (b)车道线识别界面
英国的ASTiD (Advisory System for Tired Drivers) Driver Alert 装置综合考虑驾驶员的睡眠信息、已完成的驾驶时长和类型，以及驾驶员的方向盘操作等各种因素判断驾驶人疲劳状态。装置运行前需要驾驶员输入自己过去24小时的睡眠信息。当视觉报警到一定程度时，触发声音报警，建议驾驶员停车并休息。休息一段时间后，内置闹钟会叫醒驾驶员，并重置驾驶时间。产品外观如图4所示。
图4 ASTiD 产品外观图5 AWAKE 系统样车示意图
欧盟的AWAKE 项目对人眼生理反应信息、方向盘操作转角信息、方向盘转向力信息以及车道线信息进行了检测和记录，通过研究这些信息与疲劳之间的关系，利用信息融合技术实现驾驶人疲劳分级评价，采用声音、光照闪烁以及安全带振动等方式对疲劳实现预警，开发了驾驶人疲劳检测报警系统。该系统样车示意图如图5所示。
除了上述这些产品之外，还有通过手腕运动检测疲劳的疲劳报警手镯和可挂在眼睛腿上的利用加速度运动信息检测头部运动的疲劳检测眼镜等其它一些疲劳检测预警产品。
国内对驾驶人安全状态监测技术的研究起步较晚，相关研究主要在大学等研究机构进行。首都师范大学在基于机器视觉的嵌入式驾驶疲劳检测系统方面进行了研究，在实验室环境实现了检测系统平台，但是在算法的效率、疲劳判定的实时性、准确性和鲁棒性上还有待进一步提高。第四军医大学和航空医学研究所对人眼的状态检测和头部运动做了一系列的实验，在利用基于视频的眼部生理特征判断驾驶人疲劳方面做了较为深入的研究工作。吉林大学对人眼定位方法进行了一些系统的研究。综上所述，国内以上相关领域的研究主要集中在基于视频信号的驾驶人面部生理特征的研究方面，而且目前各种算法在识别精度、可靠性、实时性等基础性能方面尚存在问题，与国外相关研究相比存在较大差距。
由清华大学和东南大学的几位博士组建的中国单片机公共实验室南京研发中心联合南京远驱科技有限公司研究出来的gogo850是国内唯一已经商业化的疲劳驾驶预警系统，其原理和丰田十三代皇冠标配的瞌睡报警系统类似，主要检测驾驶员的眼睛开合情况，尤其增加了对瞳孔的识别，睁眼睡觉瞳孔很暗，即使有驾驶员睁眼睡觉也能被识别出，基于红外差分图像的处理使得产品在阳光下和黑暗里都能进行识别，系统还能对带各类眼镜的驾驶员进行识别，实用性很强。
以清华大学汽车安全与节能国家重点实验室为核心的团队承担了国家“十一五”863 研究课题，开展驾驶人疲劳状态监测及预警技术的研究，以开发具有高准确性和高可靠性的驾驶人疲劳及注意分散状态的实时监测技术，可适用于实际道路环境并实现全天候工作，降低因驾驶人疲劳驾驶或注意分散导致的交通事故。该技术以眼部生理反应特征为主，结合方向盘转角信息和车辆行驶轨迹等特征，充分利用不同信息之间的互补性和冗余性，通过信息融合提高对驾驶人状态判别结果的准确性与可靠性。
结论
对驾驶人疲劳状态监测方法与装置的研究, 对于预防由疲劳驾驶引起的交通事故有重要意义, 其应用前景广阔, 可以预见在未来很长一段时间内都将是汽车安全技术领域的一个热点方向。但是，驾驶人的疲劳状态受多种因素影响，到目前为止还没有发现非常有效的指标或模型能够对疲劳等级进行精确的评价。因此需要进一步深入研究各种指标与驾驶人疲劳等级之间的关系。另外，现有的驾驶人疲劳状态监测方法大都基于某一单项指标，虽然在限定条件下能够达到一定的精度，但在实际复杂多变的行车环境下，其准确性和可靠性上还存在问题，难以达到预期要求。针对这一问题，多源信息融合方法将成为一个发展方向。
疲劳驾驶预警系统简介
交通事故是当前世界各国所面临的严重社会问题之一,已被公认为当今世界危害人类生命安全的第一大公害,每年因交通事故的原因至少使50万人死亡. 欧美各国的交通事故统计分析表明,交通事故中80%～90%是人的因素造成的. 根据美国国家公路交通安全署的统计,在美国的公路上,每年由于司机在驾驶过程中跌入睡眠状态而导致大约10万起交通事故,约有1500起直接导致人员死亡,711万起导致人员伤害.在欧洲的情况也大致相同,如在德国境内的高速公路上25%导致人员伤亡的交通事故,都是由疲劳驾驶引起的. 根据2001年中国交通部的统计,我国48 %的车祸由驾驶员疲劳驾驶引起,直接经济损失达数十万美元. 有关汽车驾驶员的疲劳检测问题,随着高速公路的发展和车速的提高,目前已成为汽车安全研究的重要一环。
疲劳驾驶是指驾驶员在一段时间的驾车之后所产生的反应水平下降,导致不能正常驾车行驶. 驾驶员产生疲劳后,其心理状态也会发生各种各样的变化. 如视力下降,致使注意力分散、视野逐渐变窄；思维能力下降,致使反应迟钝、判断迟缓、动作僵硬、节律失调;自我控制能力减退,致使易于激动、心情急躁或开快车等。疲劳驾驶预警系统就是指一旦驾驶者精神状态下滑或进入浅层睡眠,该系统会依据驾驶员精神状态指数分别给出:语音提示,振动提醒,电脉冲警示,警告驾驶员已经进入疲劳状态,需要休息,并同时自动记录相关数据,以便日后查阅,鉴定. 其作用就是监视并提醒司机自身的疲劳状态,减少司机疲劳驾驶潜在危害.
许多国家都比较重视疲劳驾驶预警系统的研究工作,早期的疲劳驾驶测评主要是从医学角度出发,借助医疗器件进行的. 这些研究可以追溯到1935 年美国交通部管辖的洲际商业协会ICC(the Interstate　Commerce Commission)要求美国公共卫生服务署USPHS(the United States Public Health Service) 对城市商业机动车驾驶员服务时间(the hours of service) 管理条例的合理性所进行的调查. 但是对疲劳驾驶的实质性的研究工作,是从20 世纪80 年代由美国国会批准交通部实施驾驶服务时间(HOS)改革,研究商业机动车驾驶和交通安全的关系,并健全卡车和公共汽车安全管理条例开始的,由此把疲劳驾驶的研究提到立法高度,保证了开展疲劳驾驶研究的合法性、有效性和持续性。其研究工作大致可以分为两大类:一是研究疲劳瞌睡产生的机理和其他各种诱发因素,寻找能够降低这种危险的方法；二是研制车辆智能报警系统,防止驾驶员瞌睡状态下驾驶。20世纪90年代,疲劳程度测量方法的研究有了很大的进展,许多国家已开始了疲劳驾驶车载电子测量装置的开发研究工作,尤以美国的研究发展较快。研究成果中具代表性的有:
(1) 美国研制的打瞌睡驾驶员侦探系统DDDS( The Drowsy Driver Detection System) . 采用多普勒雷达和复杂的信号处理方法,可获取驾驶员烦躁不安的情绪活动、眨眼频率和持续时间等疲劳数据,用以判断驾驶员是否打瞌睡或睡着. 该系统可制成体积较小的仪器,安装在驾驶室内驾驶员头顶上方,完全不影响驾驶员正常的驾驶活动。
(2) 方向盘监视装置S.A.M.(steering at tention monitor) . 一种监测方向盘非正常运动的传感器装置,适用于各种车辆. 方向盘正常运动时传感器装置不报警,若方向盘4s不运动,S.A.M.就会发出报警声直到方向盘继续正常运动为止。S.A.M.被固定在车内录音机旁,方向盘下面的杆上装有一条磁性带,用以监测方向盘的运动。使用S.A.M.并不意味延长驾驶时间,而是要提醒驾驶员驾车时不要打瞌睡。另外,S.A.M.与录像机配合使用可以为保险公司提供证据。
(3) 日本研制的DAS2000 型路面警告系统( The DAS2000 Ro[8]ad Alert System) . 一种设置在高速公路上用计算机控制的红外线监测装置,当行驶车辆摆过道路中线或路肩时,向驾驶员发出警告.
(4) 反应时测试仪PVT( The psychomotor vigilance test) . 根据驾驶员对仪器屏幕上随机出现的光点的反映(光点出现时敲击键盘) 速度测试驾驶员的反应时,用以判断其疲劳程度.
(5) 日本研制的电子“清醒带”. 使用时固定在驾驶员头部,将“清醒带”一端的插头插入车内点烟器的插座,装在带子里的半导体温差电偶使平展在前额部位的铝片变凉,使驾驶员睡意消除,精神振作. 据说戴上这种“清醒带”,可以24 h 无睡意.“清醒带”使用电压12～14 V ,电流500 mA ,十分安全. 国内已开始生产和销售这种装置.自2000 年以来,随着计算机和集成电路制造技术的提高,机动车驾驶员疲劳驾驶的研究有了进一步的发展. 美国华盛顿大学的John Stern 博士是世界上研究眼部动态和疲劳驾驶的权威人士之一,他领导的由美国联邦公路管理局和汽车联合会资助的研究所,通过自行开发的专用照相机、脑电图仪和其他仪器来精确测量头部运动、瞳孔直径变化和眨眼频率,用以研究驾驶行为等问题。研究结果表明:一般情况下人们眼睛闭合的时间在0.12～0.13s之间,驾驶时若眼睛闭合时间达到0.15s就很容易发生交通事故。宾夕法尼亚大学智能交通实验室和NHTSA采用PERCLOS(眼睛闭合时间占特定时间的百分率) 作为精神生理疲劳程度的测量指标.2000年1月明尼苏达大学计算机科学与工程系的Nikolaos P. Papani kolopoulos教授成功开发了一套驾驶员眼睛的追踪和定位系统,通过安置在车内的一个CCD摄像头监视驾驶员的脸部,实现以下功能: ①用快速简单的算法确定驾驶员眼睛在脸部图像中的确切位置和其他脸部特征; ②通过追踪多幅正面脸部特征图像来监控驾驶员是否疲劳。
我国疲劳预警系统状况
我国的疲劳驾驶预警系统的研究起步较晚,目前比较成型的是由清华大学和东南大学的几位博士组建的中国单片机公共实验室南京研发中心联合南京远驱科技有限公司研究出来的gogo850是国内唯一已经商业化的疲劳驾驶预警系统，其原理和丰田十三代皇冠标配的瞌睡报警系统类似，主要检测驾驶员的眼睛开合情况，尤其增加了对瞳孔的识别，睁眼睡觉瞳孔很暗，即使有驾驶员睁眼睡觉也能被识别出，基于红外图像的处理使得产品在阳光下和黑暗里都能进行识别，系统还能对带各类眼镜的驾驶员进行识别，实用性很强。