一种疲劳驾驶监测系统及安装该系统的方向盘技术方案

本发明专利技术公开了一种疲劳驾驶监测系统及安装该系统的方向盘，属于驾驶辅助技术领域，具体包括：数据获取模块，用于通过方向盘中的传感器采集驾驶员身体指标，所述身体指标包括汗液盐分浓度

【技术实现步骤摘要】
一种疲劳驾驶监测系统及安装该系统的方向盘


[0001]本专利技术涉及驾驶辅助
，具体涉及一种疲劳驾驶监测系统及安装该系统的方向盘
。

技术介绍

[0002]在现代社会中，道路交通安全一直是一个备受关注的重要问题
。
疲劳驾驶是导致许多交通事故的主要原因之一，因此开发有效的疲劳驾驶监测系统对于减少交通事故具有重要意义
。
疲劳驾驶通常表现为驾驶员的注意力下降
、
反应迟钝
、
握力减弱等生理和心理症状
。
因此，监测驾驶员的生理指标可以提供重要的信息，用于判断其是否处于疲劳状态
。
[0003]传统的疲劳驾驶监测系统通常采用摄像头来捕捉驾驶员的面部表情和眼球运动，以及车辆的行驶轨迹等信息
。
然而，这些系统存在一些局限性，容易受到光照条件和监测角度的影响，可能无法准确识别驾驶员的疲劳状态
。
因此，需要一种更加可靠的方法来监测驾驶员的疲劳状态
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种疲劳驾驶监测系统及安装该系统的方向盘，解决以下技术问题：传统的疲劳驾驶监测系统存在一些局限性，例如受到光照条件的影响，可能无法准确识别驾驶员的疲劳状态
。
因此，需要一种更加可靠的方法来监测驾驶员的疲劳状态
。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种疲劳驾驶监测系统，包括：数据获取模块，用于每隔单位时间/>t
通过方向盘中的传感器采集驾驶员的身体指标
x
，所述身体指标包括驾驶员的汗液盐分浓度
、
心率和握力；数据处理模块，用于根据所述身体指标生成正向化矩阵，将所述正向化矩阵归一化生成标准化矩阵，基于标准化矩阵计算驾驶员不同时刻的身体指标评分
S
；疲劳判断模块，用于将标准身体指标范围代入所述标准化矩阵中，获得标准身体指标评分区间
[M,N]，当驾驶员的身体指标评分
S
大于等于
0.8N
时，则发出轻度预警，对驾驶员进行提示；当驾驶员的身体指标评分
S
大于等于
0.9N
时，则发出重度预警，对驾驶员进行物理刺激；疲劳预警模块，用于绘制身体指标评分随时间变化的曲线，获取曲线当前坐标点的切线斜率
k
，根据切线斜率
k
计算身体指标评分变化速率
v
，计算身体指标评分超限的预测时间
t0，若预测时间小于预设阈值
T1
，则直接发出轻度预警；若预测时间小于预设阈值
T2
，
T1
＞
T2
，则直接发出重度预警
。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：还包括再确认模块，所述再确认模块中，当所述变化曲线当前坐标点的斜率大于预设阈值
T1
时，则获取未来时间段
t1
内曲线上坐标点的平均斜率，若该平均斜率仍大于预设阈值
T1
，则保持原有警告；否则将原有警告取消；
当所述变化曲线当前坐标点的斜率大于预设阈值
T2
时，则获取未来时间段
t1
内曲线上坐标点的平均斜率，若该平均斜率仍大于预设阈值
T2
，则保持原有警告；若该平均斜率大于预设阈值
T1
且小于
T2
，则将原有警告降级；否则将警告取消
。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：获取驾驶员对方向盘的握力值
F0，计算
100kg
‑
F0的数值，将该数值作为握力的指标输入所述正向化矩阵中
。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：预测时间的计算过程为：所述变化速率
v
的数值即为切线斜率
k
，通过公式
t0=(N
‑
S)/v+
α
计算身体指标评分超限的预测时间，其中
α
为预设修正系数
。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：标准化矩阵的获取过程为：将驾驶员第
i
个单位时间的第
j
个身体指标标记为
x
ij
，将正向化矩阵进行标准化处理，标准化矩阵
Z
中的每一个元素
z
ij
与身体指标一一对应，且
z
ij
与身体指标
x
ij
的关系为：，于是所述标准化矩阵为：；其中
n
为获取驾驶员身体指标的次数
。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：还包括对欧氏距离的计算过程：定义所述标准化矩阵中的最大值集合为
Z
+
，
Z
+
=
（
Z
+1
，
Z
+2
，
Z
+3
），
Z
+
中每一个元素为标准化矩阵中该元素所在列的最大值，即
Z
+
=(max{z
11
，
z
21
，
z
n1
}
，
max{z
12
，
z
22
，
z
n2
}
，
max{z
13
，
z
23
，
z
n3
})
；定义所述标准化矩阵中的最小值集合为
Z
‑
，
Z
‑
=
（
Z
‑1，
Z
‑2，
Z
‑3），
Z
‑
中的每一个元素为标准化矩阵中该元素所在列的最小值，即
Z
‑
=(min{z
11
，
z
21
，
z
n1
}
，
min{z
12
，
z
22
，
z
n2
}
，
min{z
13
，
z
23
，
z
n3
})
；计算第
i
个单位时间的标准化元素与最大值
Z
+
的欧氏距离
D
i+
，以及到最小值
Z
‑
的欧氏距离
D
i
‑
，并为驾驶员的不同身体指标依次赋予对应的权重
μ
i
，则欧氏距离的计算公式为：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于每隔单位时间
t
通过方向盘中的传感器采集驾驶员的身体指标
x
，所述身体指标包括驾驶员的汗液盐分浓度
、
心率和握力；数据处理模块，用于根据所述身体指标生成正向化矩阵，将所述正向化矩阵归一化生成标准化矩阵，基于标准化矩阵计算驾驶员不同时刻的身体指标评分
S
；疲劳判断模块，用于将标准身体指标范围代入所述标准化矩阵中，获得标准身体指标评分区间
[M,N]
，当驾驶员的身体指标评分
S
大于等于
0.8N
时，则发出轻度预警，对驾驶员进行提示；当驾驶员的身体指标评分
S
大于等于
0.9N
时，则发出重度预警，对驾驶员进行物理刺激；疲劳预警模块，用于绘制身体指标评分随时间变化的曲线，获取曲线当前坐标点的切线斜率
k
，根据切线斜率
k
计算身体指标评分变化速率
v
，计算身体指标评分超限的预测时间
t0，若预测时间小于预设阈值
T1
，则直接发出轻度预警；若预测时间小于预设阈值
T2
，
T1
＞
T2
，则直接发出重度预警
。2.
根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，还包括再确认模块，所述再确认模块中，当所述变化曲线当前坐标点的斜率大于预设阈值
T1
时，则获取未来时间段
t1
内曲线上坐标点的平均斜率，若该平均斜率仍大于预设阈值
T1
，则保持原有警告；否则将原有警告取消；当所述变化曲线当前坐标点的斜率大于预设阈值
T2
时，则获取未来时间段
t1
内曲线上坐标点的平均斜率，若该平均斜率仍大于预设阈值
T2
，则保持原有警告；若该平均斜率大于预设阈值
T1
且小于
T2
，则将原有警告降级；否则将警告取消
。3.
根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述数据获取模块中，获取驾驶员对方向盘的握力值
F0，计算
100kg
‑
F0的数值，将该数值作为握力的指标输入所述正向化矩阵中
。4.
根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述疲劳预警模块中，预测时间的计算过程为：所述变化速率
v
的数值即为切线斜率
k
，通过公式
t0=(N
‑
S)/v+
α
计算身体指标评分超限的预测时间，其中
α
为预设修正系数
。5.
根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述数据处理模块中，标准化矩阵的获取过程为：将驾驶员第
i
个单位时间的第
j
个身体指标标记为
x
ij
，将正向化矩阵进行标准化处理，标准化矩阵
Z
中的每一个元素
z
ij
与身体指标一一对应，且
z
ij
与身体指标
x
ij
的关系为：，于是所述标准化矩阵为：；其中
n
为获取驾驶员身体指标的次数
。6.
根据权利要求5所述的一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述数据处理模块中，还包括对欧氏距离的计算过程：
定义所述标准化矩阵中的最大值集合为
Z
+
，
Z
+
=
（
Z
+1
，
Z
+2
，
Z
+3
），
Z<...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕科震，彭生江，唐笛笛，郎金华，冯卫明，王静，傅艳会，傅广田，杨立志，李才华，程永顺，刘军明，
申请(专利权)人：临朐弘泰汽车配件有限公司，
类型：发明
国别省市：