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駕駛員狀態監測功能檢測研究*

2020-03-08 05:31:24夏小均陳德兵姚波何大軍賴詩洋
公路與汽運 2020年1期
關鍵詞:駕駛員智能功能

夏小均, 陳德兵, 姚波, 何大軍, 賴詩洋

(1.重慶車輛檢測研究院有限公司, 重慶 401122;2.重慶工程職業技術學院 機械工程學院, 重慶 402260)

近兩年頻發的道路交通事故造成了巨大人員與財產損失。統計顯示,駕駛員狀態是影響車輛,尤其是客貨運輸車輛安全性能的重要因素。在客貨車輛行駛中,駕駛員疲勞駕駛、分神駕駛等不安全行為經常發生,而疲勞狀態下發生或接近發生事故的概率是清醒狀態下的4~6倍。

駕駛員狀態監測是指在車輛上加裝智能視頻監控終端,自動識別、實時提醒駕駛員的不安全駕駛行為,如疲勞駕駛、接打手持電話、抽煙等,通過對駕駛員狀態的實時監測并報警,督促駕駛員養成良好駕駛習慣、提高安全意識,幫助交通運輸部門進行事中、事后管控。該文總結目前中國駕駛員狀態監測技術的相關政策及推廣情況,分析駕駛員狀態監測功能檢測中存在的技術問題,研究其解決思路。

1 中國駕駛員狀態監測相關政策及推廣情況

2017年,江蘇省作為國內第一個研究、推廣駕駛員狀態監測技術的省份,發布了首個針對駕駛員狀態監測技術的智能視頻監控終端檢測標準,對一些影響駕駛安全的行為進行了界定與判定。2018年,浙江、陜西等省參考江蘇標準,制定并推行了相應地方標準,并開始部署相關工作。這些工作的開展和推進推動了中國在這方面政策的制定,陸續出臺了一系列相關政策和通知。

2018年8月,交通運輸部辦公廳發布交辦運〔2018〕115號文件(以下簡稱115號文件),指出“切實糾正駕駛員疲勞駕駛、行車接打手機等安全隱患,有效遏制和減少重特大事故的發生,在道路客貨運輸領域推廣應用智能視頻監控報警技術”,在附件中提出了針對駕駛員狀態監測的智能報警裝置的技術規范,并要求全國各省市推廣運用符合規定的智能終端。JT/T 883-2014《營運車輛行駛危險預警系統 技術要求和試驗方法》中將駕駛員狀態監測功能納入其中。汽車標準化委員會目前也正在制定相應駕駛員狀態監測標準。2018年11月出臺的交安監發〔2018〕169號通知更是直接要求各地在2019年完成城市公共汽電車和“兩客一?!避囕v智能視頻監控裝置的安裝。

隨著各項相關政策的發布,2018年10月以來,湖北、河南、甘肅等多地陸續直接采用115號文件中的技術規范,重慶、河北等地依據115號技術規范制定地方性指導文件,要求地方客貨運輸企業的新車安裝、在用車輛改裝達到標準的終端產品。各地方均響應政策要求,著力推進駕駛員狀態監測技術。

2 駕駛員狀態監測功能的檢測

駕駛員狀態監測功能需在整車上加裝智能監控終端,利用視覺跟蹤、目標檢測、動作識別等技術,分析駕駛員生理信號、面部表情、車輛狀態,從而識別駕駛員不安全行為并預警上報。

115號文件要求運輸企業安裝達到規范要求的智能終端,故對終端的檢測是重中之重。雖然目前全國各省市已在客貨車輛領域全面開展智能視頻監控終端的安裝,但實際上國內外仍缺乏針對駕駛員狀態監測功能的詳細檢測技術與方法,將駕駛員狀態監測列為五星標準的歐洲NCAP也未發布十分明確的標準要求,國內相關檢測的提升或推進極為緩慢,尚處于初級研發和探索階段。

115號文件中的技術規范對駕駛員狀態監測功能作了規定,強制要求智能終端能識別駕駛員疲勞駕駛、接打手持電話、長時間不目視前方、駕駛員不在駕駛位置、抽煙等行為,并規定終端對這些狀態在各種工況、環境下的準確率、響應時間等。各省市駕駛員狀態監測功能檢測的實施和執行情況表明,部分地方政府對該功能的要求并未止步于115號文件規定,而是進行了更深入的實踐和更嚴格的要求。

當前各省市智能終端中駕駛員監測功能的檢測方式主要為:安裝和標定終端,由駕駛員根據各項不安全操作作出相應異常特征動作,記錄終端在有效報警時間段內觸發的相應報警,分析判斷其準確率;各項測試完成后,出具符合規定的報告,通過檢測的終端設備方可提供給運輸企業進行自主選擇。各地方政府不得指定終端的品牌型號,只能出具符合規范的終端名單,由企業自行選擇。

3 檢測中存在的技術問題及解決思路

3.1 檢測中存在的技術問題

當前國內外缺乏系統性、指導性的駕駛員狀態監測功能檢測方法,且該工作尚處于初步階段,受研究基礎、經驗等條件的限制,駕駛員監測功能的檢測還存在不少技術難題。

(1) 檢測手段缺乏。事實上駕駛員的狀態變化體現在生理參數、駕駛員行為和視覺特征等參數的變化中,但目前由于設備、技術、駕駛空間等條件有限,主要通過視覺感知技術監測視覺特征,判斷疲勞狀態,僅對簡單的物理表征如打哈欠、閉眼、轉頭等的變化進行判定,檢查的特征不夠全面和準確,造成識別動作僵硬、準確率低。

(2) 缺少量化指標。駕駛員狀態的表現是多樣化且具模糊性的,如何量化各項物理表征,實現對駕駛員狀態的界定與區分十分必要。如疲勞狀態中嘴的張度、眨眼頻率,分神駕駛中頭部轉動角度,接打手持電話時手機貼近耳邊的距離等參數都缺少量化標準。智能終端只能對明顯的駕駛員動作或狀態變化進行定性分析和判斷。而與之相對應,檢測過程中如何定義各測試動作也是檢測標準的關鍵,同時是阻礙標準推進的主要因素。

(3) 環境條件的量化不夠明確?;谝曈X特征的駕駛員狀態監測,需以高質量的人像圖片為基礎。但監測設備的成像過程受光照強度、角度、變換頻率的影響較嚴重。實際運行時,不同的天氣、環境因素都將對光學設備產生直接影響,要使用這些設備實現對駕駛員狀態監測功能的準確檢測,設備受各因素影響的程度、適用范圍、試驗重復性等均需進一步驗證和研究。

3.2 解決思路

針對缺乏檢測手段的問題,由于生理參數、駕駛員行為和視覺特征均可用于反映駕駛員狀態,后續檢測中可逐步引入生理和心理因素及駕駛員行為參數,綜合多種特征,實現對駕駛員狀態更準確的識別。生理特征包括腦電、心電、肌電等信號,駕駛員的生理特征在疲勞狀態下與正常情況勢必有明顯變化,故生理特征信號精度高。而駕駛員對方向盤、油門、剎車的操作與車輛的實際速度、加速度、車身橫擺角等參數之間的比較又反映駕駛員的意圖和車輛實際運行狀態之間的關系,反映駕駛員行為,該項參數也可輔助反映更真實的駕駛員疲勞狀態。

對于量化指標的缺少,則可通過大量試驗,針對駕駛員年齡、性別、駕駛習慣等多種因素,測試統計各種駕駛狀態下特征指標的閾值,確定指標如疲勞狀態的眨眼頻率范圍、分神駕駛時駕駛員頭轉動角度的區間等。同時可引入仿人機器人,對檢測涉及的各種狀態下的相關測試動作進行準確模擬,確保閾值的準確性,增加檢測的重復性。最終確立完善的量化指標幫助終端判斷駕駛員所處狀態。

此外,通過在不同光照、振動等條件下的人臉成像、識別分析結果,提取設備功能受這些因素影響的范圍,并在檢測標準中加以明確。在視覺成像技術與特征分析技術不斷發展的基礎上,進一步完善其在不同天氣、環境條件下對人臉圖像的準確識別、分析與報警功能。

4 結語

歐洲NCAP發布的Road Map 2025已將駕駛員狀態監測納入新車評價項目,中國出臺的相關政策也顯示出駕駛員狀態監測功能的重要性。該文主要分析中國汽車駕駛員狀態監測功能檢測中存在的技術問題,從技術角度研究其解決思路。通過駕駛員狀態監測,從駕駛員角度消除安全隱患,提高車輛主動安全性能,預防和避免重大安全事故的發生。做好駕駛員狀態監測技術的推廣,對提升現代化信息技術與道路運輸安全生產融合有著迫切而又重要的意義。

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