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J-GLOBAL ID：201702254064399867   整理番号：17A0621585

実運転のハンドル角度を用いた運転者疲労のオンライン検出

Online Detection of Driver Fatigue Using Steering Wheel Angles for Real Driving Conditions

著者 (5件)： LI Zuojin (Chongqing Univ. Sci. and Technol., Chongqing, CHN) ,  LI Shengbo Eben (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  LI Renjie (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  CHENG Bo (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  SHI Jinliang (Chongqing Univ. Sci. and Technol., Chongqing, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 3  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,操縦レバーに取り付けたセンサから集めたハンドル角度(SWA)に関するデータに基づいて,実際の運転条件のもとで運転者の疲労レベルを監視する眠気のオンライン検出システムを提示した。提案したシステムでは,最初に,リアルタイムのハンドル角度の時系列に基づき固定された引き違い窓から近似エントロピー(ApEn)の特徴を抽出した。その後に,本システムは,予偏差を用いる適応型の区分線形適合によってApEnの特徴シリーズを線形化した。そして,検出システムにより,標本データの線形特徴シリーズの間のゆがみ距離を算定した。最終的に,本システムでは,設計したバイナリデシジョン分類器に従い,ゆがみ距離を使用して運転者の眠気の状態を決定した。2つの疲労レベル,すなわち“覚醒”と“眠気”を含み,実際の道路状態の下での14.68時間の運転から実験データを収集した。提案したシステムが,平均精度78.01%,“覚醒”状態の誤検出29.35%,および“眠気”状態の誤検出15.15%でオンラインを作動させることができるとの結果を得た。結果に基づき,SWA信号に基づき提案した手法が,運転者の疲労が原因で生じる交通事故の防止に利用する価値があることも確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *運転者 ,  運転 ,  交通安全 ,  睡眠 ,  自動車 ,  回転角 ,  舵取ハンドル ,  システム ,  センサ ,  症状 ,  *生体疲労 ,  線形化法 ,  覚醒 ,  特徴抽出 ,  エントロピー ,  自動監視 ,  実時間処理 ,  安全対策 ,  事故防止 ,  *動き検出 ,  安全運転 ,  居眠り運転 ,  交通事故対策 ,  自動車運転 ,  眠気
準シソーラス用語： リアルタイム監視 ,  近似エントロピー ,  検出システム

分類 (2件)： 運転者  (TB01040V) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハンドル ,  疲労 ,  オンライン