疲劳驾驶监测方案

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疲劳驾驶监测方案

伴随着无人驾驶技术的飞速发展，汽车上的驾驶辅组技术也被许多主机厂商布局到了自己的产品线上， 不只是高端车，现在许多买菜车也配上了一套驾驶辅组系统(ADAS)，ADAS包括自适应巡航控制系统、泊车辅助系统、车辆偏离预警系统、变道辅助系统、防撞预警系统等，但是疲劳驾驶造成的事故伤害大，数据显示上事故率高，所以更多的主机厂考虑将驾驶员检测系统(Driver Monitoring，简称DM)加入未来的驾驶员辅组系统。

DM系统的检测分为直接检测和间接检测。直接检测是基于图像识别和触控传感技术展开的，通过方向盘内的集成传感器将驾驶员的面部细节、心脏、脑电波等数据收集，再根据这些数据进行分析，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶。而间接检测是针对驾驶员驾车行为进行分析，也就是通过记录和解析驾驶员转动方向盘、踩刹车等行为判断驾驶员是否疲劳。

常见装备的疲劳监测系统被称为“疲劳驾驶预警系统(BAWS)”它是基于驾驶员生理图像反应，由ECU和摄像头两大模块组成，利用驾驶员的面部特征、眼部信号、头部运动性等推断驾驶员的疲劳状态，并进行报警提示和采取相应措施的装置。对驾乘者给予主动智能的安全保障。

疲劳监测系统本质上是在行驶过程中捕捉并分析驾驶员的生物行为信息，比如眼睛、脸部、心脏、脑电活动，等等的技术等等。然而心跳活动和脑电监测由于受接触的限制，目前没有在车内批量应用。当前最多被采用的疲劳检测手段是驾驶员驾车行为分析，即通过记录和解析驾驶员转动方向盘、踩刹车等行为特征，判别驾驶员是否疲劳。但是这种方式受驾驶员驾驶习惯影响极大。另一大类别的检测方法是：通过图像分析手段对驾驶员脸部与眼睛特征进行疲劳评估。这一方法正渐渐被整车厂商接受并采用。

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