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织物传感器在货运物流司机疲劳驾驶检测方面的应用毕业论文

 2021-04-19 21:26:04  

摘 要

近年来,因货运物流驾驶员疲劳驾驶造成的事故时有发生。如果能够通过实时检测驾驶员某一特征变化从而判断驾驶员疲劳状态,发出预警,则可以减少疲劳驾驶,避免交通事故的大量发生。

本文在国内外对驾驶疲劳检测研究的基础上,选择心电信号作为驾驶员疲劳特征,设计了一种可实时检测驾驶员心电信号的织物传感器,可以监测心电信号随时间的变化。依据心电信号与疲劳之间的关系,可以判断驾驶员疲劳状态。

论文研究了心电信号与疲劳驾驶之间的关系,确定了心率变异性的HR,SDNN,LF/HF和样本熵指标,作为心电信号在疲劳检测方面的特征。

在满足电极的阻抗要求的基础上,论文选用导电织物设计了一种无刺激性、可持续使用的织物传感器,结合人体导联分布确定了传感器的安装位置,并验证了织物传感器的可靠性。

论文最后设计了基于织物传感器采集驾驶员心电信号并分析判断驾驶疲劳状态的实验原型。实验结果表明,基于心率变异性的织物传感器应用于检测人体疲劳具有一定可行性,织物传感器可检测出货运物流驾驶员的疲劳状态变化。

关键词:织物传感器;疲劳驾驶;心电信号;线性分析;非线性分析

Abstract

In recent years, accidents caused by fatigue driving of freight logistics drivers occur frequently. if the driver's fatigue state and early warning can be judged by real-time detection of a characteristic change of the driver, fatigue driving can be reduced and traffic accidents can be avoided greatly.

On the basis of the research of driving fatigue testing at home and abroad, this paper selects the ECG signal as the fatigue characteristic of the driver and designs a fabric sensor that can detect the driver's ECG signal in real time, which can monitor the change of the ECG signal over time. Based on the relationship between ECG signals and fatigue, the fatigue state of the driver can be judged.

The report studies the relationship between ECG signal and fatigue driving, the HR, SDNN, LF/HF and sample entropy of heart rate variability are identified as the characteristics of ECG signal in fatigue detection.

On the basis of satisfying the impedance requirements of the electrodes, a non-irritating and sustainable fabric sensor was designed using a conductive fabric, and the position of the sensor was determined in conjunction with the human lead distribution, and the reliability of the fabric sensor was verified.

At the end of the report, an experimental prototype based on the fabric sensor is designed to collect the driver's ECG signal, to analyze and judge the driver's fatigue status. The experimental results show that the fabric sensor based on the heart rate variability has a certain feasibility for detecting human fatigue, and the fabric sensor can detect the change of the fatigue status of the freight logistics driver.

Keywords: fabric sensor; fatigue driving; ECG signal; linear analysis; nonlinear analysis

目录

第1章 绪论 1

1.1 论文研究背景与意义 1

1.2 国内外相关理论研究综述 2

1.2.1 疲劳检测的研究综述 2

1.2.2 织物传感器的研究综述 3

1.3 研究内容与技术路线 4

1.3.1 研究内容 4

1.3.2 技术路线 5

第2章 基于心电信号的疲劳驾驶研究 6

2.1 疲劳驾驶相关概述 6

2.1.1 疲劳驾驶及表征 6

2.1.2 疲劳驾驶的影响因素 6

2.2 驾驶员心电信号变化与疲劳驾驶的关系 7

2.2.1 心电信号的介绍 7

2.2.2 心电信号在疲劳驾驶状态的应用 8

2.3本章小结 10

第3章 基于织物传感器的心电信号采集 11

3.1 导电织物的性能测试 11

3.2 织物传感器的制备 12

3.3 织物电极的安装位置 13

3.4 织物传感器的可靠性验证 14

3.5 基于织物传感器的疲劳驾驶检测系统 16

3.6 本章小结 16

第4章 基于织物传感器的疲劳驾驶检测实验及分析 17

4.1 驾驶检测实验系统的设计 17

4.1.1 实验目的 17

4.1.2 实验对象 17

4.2 实验步骤 18

4.3 实验数据的处理分析 18

4.3.1 主观疲劳量表分析 18

4.3.2 心电数据指标线性分析 20

4.3.3 心电数据指标非线性分析 22

4.4 实验结论 23

4.5 本章小结 24

第5章 课题的经济性与环保性分析 25

第6章 总结与展望 26

6.1 总结 26

6.2 展望 26

参考文献 28

致谢 30

附录 31

附录A主观疲劳症状自述量表 31

第1章 绪论

1.1 论文研究背景与意义

中国经济在过去二十年内高速增长,物流运输行业也迅速发展。2016年中国公路货运运输市场达到世界第一,整体周转量达到610百亿吨公里,重型卡车超过500万辆,轻中型卡车超过1400万辆,市场规模已超过5万亿人民币。同年全国共发生货车责任道路交通事故5.04万起,造成2.5万人死亡、4.68万人受伤,占汽车责任事故总量的30.5%。数据报告显示,货车司机疲劳驾驶所造成的事故占事故总量40%左右,疲劳驾驶已成为影响货运物流安全的主因[1]

疲劳驾驶指的是驾驶员处于过度脑力或者体力疲劳时仍在驾驶状态的行为。驾驶疲劳是人的正常生理表现,随着驾驶疲劳的生理负荷变化及疲劳的累计效应,人体产生相应的应激反应,具体表现包括困倦感,模糊感,酸疼感等,同时人体交感神经活动减弱,副交感神经活动增强。除驾驶时间以外,目前针对驾驶疲劳的判定,交通管理部门并未得出较好的标准和依据,然而,通过时间标准判定驾驶疲劳存在忽视不同驾驶员之间的个体差异性,执行难度高以及无法实时检测等问题。

另一方面,人体的生理参数则具有普适性强、便于进行系统分析、便于进行疲劳状态的判定等优点。因此,如何对疲劳驾驶过程的生理参数进行客观而准确的检测具有重要的现实意义。然而常见生理参数的检测均具有一定侵入性,在连续驾驶情况下易影响司机正常驾驶。织物传感器作为一种新型的、侵入性低、穿戴舒适的柔性传感器,在近年来得到了广泛的关注和大量的研究。它具有织物结构,敏感元件为一块具有针织结构或机织结构的织物,可实现无侵入式测量与实时监控,适用于生理参数的监控,能很好的解决传统生理检测方式的侵入性高、佩戴繁琐、使用体验差等问题。

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