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随着汽车保有量增加,交通事故发生率不断上升,如何降低交通事故发生率成为该领域的热点问题。已有研究表明驾驶员情绪是引发交通事故的重要原因,因为情绪会对驾驶员的驾驶操作产生直接的影响。通过对驾驶员情绪对驾驶行为影响的研究,建立驾驶员情绪与驾驶行为的模型,从而找出驾驶员情绪与驾驶安全之间的关系,为开发相关的驾驶安全辅助设备奠定基础。首先,设计交通环境对驾驶员情绪影响研究的模拟实验。探索隧道以及隧道和车流叠加作用对驾驶员情绪的影响,得出隧道以及隧道和车流叠加作用都会引起驾驶员情绪的负性变化。为了探究现实生活其他交通环境对驾驶员情绪的影响,组织设计情绪对驾驶安全影响的模拟实验。模拟实验包括实验场景的设计、驾驶员情绪诱导和数据的采集等。其次,对采集的脑电数据进行滤波、去眼电、去肌电等去伪迹的预处理,然后利用AR模型(Auto Regressive Model)对脑电信号进行特征提取,并对AR模型得到的alpha波功率进行计算得到情绪指数。分析驾驶员在不同情绪下的驾驶行为特征,对驾驶行为中的方向盘转角、制动踏板频次、加速踏板开度、车速、航向角、侧倾角、俯仰角等参数进行求均值、求标准差等时域分析,建立情绪与驾驶行为之间的关系。最后,通过提出的情绪指数和驾驶行为的参数指标,利用改进的KNN(k-NearestNeighbor)算法,建立情绪指数与驾驶行为之间的关系模型,通过该模型由驾驶行为数据来预测驾驶员情绪,从而对不良的情绪进行调整来提高驾驶的安全性。