[01418772]面向交通安全的驾驶员警觉度智能感知系统及关键技术研究

本项目的主要研究目的是针对面向交通的安全驾驶需求,以研制实时、高效、无线可穿戴式安全驾驶行为智能感知监控系统为最终目标,研究在车辆驾驶环境下,有效获取脑电信号的微弱信号放大、便携式数据采集与干扰噪声抑制的关键技术。主要研究内容为： 1、便携、实时、低功耗和高性能脑电信号放大与采集方法研究 脑电信号放大、采集与处理设备主要实现对脑电信号的放大调理、模数转换、数据和控制参数传输、接口控制等功能,因此脑电信号采集与处理的嵌入式系统研究是本项目的研究内容之一,具体内容包括： a)多通道脑电信号放大电路设计与硬件实现; b)模数转换和数据传输硬件系统结构与电路实现; c)数据采集、接口控制等嵌入式系统软件。 2、基于驾驶环境的脑电信号噪声消除研究 真实驾驶中,严重影响脑电的噪声类型众多,如驾驶员本身的因素：眼动、头左右晃动、身体晃动、说话等等;外界的环境因素：车子马达、喇叭以及各种混合噪声,完全消除难度极大。因此有必要对此进行研究。研究内容为噪声的分级消除技术,即将噪声分为两部分：驾驶员有关噪声和环境噪声。前者幅度大,特征明显,采用传统噪声消除方法如ICA、频域分解等方法处理。后者特征复杂,可采用经典的噪声建模方法进行处理。 围绕以上研究目的和研究内容,整个研究工作可概括成四个部分：有源主动式干电极研究、脑电信号采集技术研究、抗干扰脑电特征提取方法研究和驾驶员警觉度检测模型研究。 1、有源主动式干电极研究 干电极的最基本的要求是不涂敷导电膏的情况下即可传导脑电信号。为了能有效地增加干电极与头皮的接触机会,采用排针式结构设计,同时为了便于携带,通过研究和选用新器件,最终将信号放大处理电路做在了电极上构成了有源主动式干电极。 2、脑电信号采集技术研究 基于有源主动式干电极,开发脑电信号采集系统可以采用有线或无线方案。采用有线方案可以借助于市场成熟的数据采集卡实现高性能的脑电信号采集系统,但是其最大的不足之处是使用时不太方便。如ADLINK公司的PCI-9111HR高性能32位PCI总线数据采集卡可以实现16通道的脑电信号采集,每个通道独立采集时采样频率最大可达100kHz,16个通道并行采集时每个通道采样频率达到5kHz,每个通道模数转换精度16位。 与有线数据传输方式相比,无线数据传输方式更利于便携式脑电信号采集系统的设计,为了实现低功耗、体积小、高抗干扰能力、低误码率、高传输速率、远传输距离,经过对市场上芯片的调研和实验测试,提出采用基于微处理器和数据传输射频芯片的脑电信号采集与无线发送方案。 单片器以其体积小、集成度高、通用性和灵活性强、面向控制、便于系统扩展、高可靠性、研制周期短、价格便宜等诸多特点,已经发展成为微处理器中的一个重要分支,在以上方案中微处理器选用TI公司推出的超低功耗单片机MSP439F169为核心微处理器,该款芯片具有1.8～3.6V的低电源电压和超低功耗：8通道的12位200kbps的A/D转换器,且自带采样保持。射频芯片选择Chipcon公司的2.4G频段的CC2500射频芯片,该芯片是一款高集成度、多通道、超低功耗的射频收发机,接收功耗和发射功耗非别为：13.3mA和21.2mA,数据率范围为1.2k～500kpbs。 由MSP430F169单片机和射频芯片CC2500组成的系统,首先由单片机内部的12位A/D对放大滤波后的脑电信号进行采集,然后通过SPI口将采集到的8通道的脑电信号数据写入到CC2500的寄存器中发射出去。在原理样机中,接收端同样通过单片机将CC2500的接收寄存器中数据读出,再由RS232接口将数据传入上位机用于显示。 3、抗干扰脑电特征提取方法研究 为了实现抗干扰脑电特征提取,从两个方面进行了研究,一是提出了采用粗糙集离散化算法用于选择最有效的通道及其脑电特征,其次提出了公共空间模式（Common Spatial Patterns,CSP）滤波用于脑电信号的预处理,达到增强特征抑制干扰的目的,实验和数值计算证明了所提出方法的有效性。 4、驾驶员警觉度检测模型研究 在选择了特征量后,需要建立疲劳检测模型对疲劳状态进行分类,本项目研究中对支持向量机用于警觉度检测的模型和建模算法进行了研究。由于经典支持向量机（SVM）的机器学习模型对错误分类误判的概率是均等的,而对于驾驶员清醒与疲劳的分类而言,疲劳的状态被误判成清醒的后果远大于清醒时误判为疲劳时的后果,为了适应这种特殊的需要,针对经典支持向量机模型进行了改造,加入了控制因子r,并将疲劳误判风险作为支持向量机模型参数进行模型优化。