基于人车耦合的安全驾驶行为监测关键技术研究

庄 杰

（深圳市林润实业有限公司，广东深圳，518004）

1　基于人车耦合的安全驾驶行为监测关键技术研究背景

自1886 年现代汽车诞生以来，交通安全一直是人们关注的话题。各时期的汽车设计和制造人员结合时代特点，将车辆安全技术不断向前推进。进入二十世纪五十年代之后，诞生了主动安全的概念，为进一步提升汽车驾驶和交通安全的发展领域，不断融入更多的先进技术，让更人性化和主动的安全服务成为可能。

图1　系统实体概念模型

驾驶辅助技术的诞生让人类的驾驶行为从完全依靠驾驶员操作和全部依赖被动安全技术的实现方式和理念，进入到了人、机器、环境综合协作的智能驾驶时代。主动安全技术的产生也让交通安全真正做到了“防患于未然”，突破了传统的以降低事故损伤程度的被动安全思想局限，真正挖掘了现代电子、信息技术的潜力，并与交通安全科研成果形成了真正的结合。

本技术研究的研究核心是在基于可穿戴设备驾驶人生理特性数据采集和基于物联网车辆状态感知的驾驶行为辨识技术综合应用的基础上，运用大数据、云计算的分析手段，对驾驶人生理特征与车辆状态耦合分析，最终实现对驾驶人非正常驾驶行为的实时监测。该项目的研究属于车载主动安全技术在交通预警方面的具体应用，是目前大数据、智能车辆、智能交通技术发展和成果转化的重点方向。该项目所研究的系统由车载设备、手机APP、无线互联网（公网）、大数据平台构成，针对驾驶人员的驾驶行为进行实时智能监测与预警。所涉及的关键技术主要包括：物联网、移动互联网、智能视频分析、深度感知、卫星定位、车辆运动状态感知、大数据挖掘。

2　基于人车耦合的安全驾驶行为监测系统组成

通过对上述非正常驾驶行为的研究，项目提出先进的人车耦合、大数据分析的主动驾驶安全智能监测与预警系统技术方案，具体包括车载智能人-车耦合监测设备、手机APP、无线互联网（公网）、大数据分析平台、车辆间通讯模块。系统实体概念模型如下图1所示，系统总体结构示意图如下图2所示。

3　车载子系统即车载监测子系统

车载子系统即车载监测子系统，由以下几个模块构成，如图3所示。

图2　系统总体结构示意图

图3　车载子系统构成示意图

（1）驾驶员驾驶行为实时监测模块

包括：视频监视器：是指集成了蓝牙短程数据通信模块，能够实时分析驾驶员眨眼频率、实时分析驾驶员双手动作（如双手离开方向盘、开车打电话、开车抽烟这三种动作），并能够将分析结果实时传输给“车载GPS/BDS卫星定位模块”。

（2）无线通信模块

包括：车载3G/4G通信模块：是指与车载GPS/BDS集成在一起的3G/4G通信设备。

（3）车辆状态实时监测模块

包括：车载GPS/BDS卫星定位设备：是指集成了蓝牙短程数据通信模块、GPS/BDS双模卫星定位模块和数据处理模块的集成设备，主要获取车辆的运动速度、加速度、方位角、时间等参数。

4　车载卫星定位监控子系统

卫星定位子系统既是一个车辆状态实时监测子系统。该子系统除了可以独立分析GPS/BDS的定位信息，经由GPS/BDS双模卫星定位信息实时提取车辆的危险运动状态，将其发送给驾驶员的智能手机APP软件外，同时，该子系统还具备对驾驶员驾驶行为实时监测模块发来的驾驶员非正常驾驶行为的判别信号，实现“GPS/BDS双模卫星定位信息+驾驶员视频监视信息+智能头盔监测信息+车载惯导（DR）设备监测信息”这四大类实时监测信息的信息融合。卫星定位子系统的结构与功能示意如图4所示。

GPS/BDS双模卫星定位模块的功能是：通过GPS/BDS卫星定位数据独立模糊判别车辆的运动状态，将判别结果分发给车载智能手机APP软件和多源传感数据融合处理模块。

多源传感数据融合处理模块的功能是：实时捕获车辆状态监测信息、驾驶员智能头盔监测信息、驾驶员视频监视信息和GPS/BDS双模卫星定位信息，基于车辆动力学理论、信息融合理论与汽车状态相关规范标准，自动实时分析提取出车辆的危险运动状态，然后将信息融合结果传送给车载预警模块和车载智能手机APP软件，手机APP软件将自动把该结果传回监控中心大数据驾驶行为分析子系统。同时，多源传感数据融合处理模块还实时接收从监控中心大数据驾驶行为分析子系统返回来的大数据挖掘信息，并自动更新非正常驾驶行为判别参数，以提高实时预警的准确性和可靠性。

图4　卫星定位子系统的结构与功能示意图

5　无线通信子系统

无线通信子系统主要包括：蓝牙模块、车载3G/4G通信模块和车载智能手机。其中，蓝牙模块被集成在车载惯导（DR）模块、驾驶员智能头盔监测模块、驾驶员视频监视模块和智能手机中，是整个系统必不可少的短程车联网通信设备。车载3G/4G通信模块是备件，与GPS/BDS卫星定位模块集成在一起，这个模块的功能是，当车载智能手机失效时，GPS/BDS卫星定位数据独立模糊判别车辆的运动状态信息可以通过这个模块实时传送给监控中心大数据驾驶行为分析子系统，同时多源传感数据融合处理也可以通过这个模块实时传送给监控中心大数据驾驶行为分析子系统，当然，监控中心大数据驾驶行为分析子系统的数据分析结果也可以通过它传送给车载多源传感数据融合处理模块，相当于智能手机通信功能的备份。

6　附近车辆通信子系统

附近车辆预警子系统包括发送端和接收端。在实际实现中，发送端与接收端为同一软件的不同功能，即软件既可以作为发送端，也可以作为接收端。为叙述方便，故在这里人为将软件区分为两部分。附近车辆预警子系统从硬件上来看分为车载智能终端和Zigbee设备两部分。这是由于Zigbee作为无线传感器网络的主要协议，还很少用于其他的领域，目前还无法找到支持Zigbee的终端硬件作为车载终端使用。车载智能终端中软件部分分为应用层和传输层。应用层和传输层的划分主要是考虑将数据的逻辑处理和数据的实际发送和接收分开，传输层可能在未来的工作中传输其他类型的数据。附近车辆预警子系统结构如图6所示。

传输层与Zigbee设备通信时使用串口来完成数据的交换。但是串口传输数据时是以二进制比特流的形式传输的，因此仅凭从串口中分次的读取数据并不能区分一次的读取到的数据是多个数据包还是部分数据包。故数据在经过串口传输时必须使用固定格式的数据包，因此需要设计特定的数据包结构，同时还需设计重组模块，以对不同的数据包进行区分。

图6　附近车辆预警子系统结构图

7　项目研究涉及的关键技术

本项目涉及的关键技术主要包括：驾驶人生理特性的采集及其驾驶行为分析技术、车辆状态感知及其与驾驶行为的对应关系分析技术、驾驶人生理特征与车辆状态耦合分析技术、安全驾驶行为监测及预警集成技术。其中，驾驶人生理特性的采集及其驾驶行为分析技术和车辆状态感知及其与驾驶行为的对应关系分析技术重点解决系统的数据采集问题，驾驶人生理特征与车辆状态耦合分析技术解决数据的分析问题，安全驾驶行为监测集成技术。

在分析总结现有研究成果及国内外最新研发动态的基础上，同时结合现有产品——智能头盔（用于驾驶人脑电波及心率生理特性采集）、蓝牙/ZigBee数传模块、大数据分析软件的基础上，提出了本项目的技术解决方案：（1）基于我公司的可穿戴智能头盔来采集驾驶脑电波及心率2项生理特性指标。（2）于车载高清视频来采集驾驶人的眨眼频率、双手动作（3种）生理特性指标。（3）于三轴加速度计采集车辆运动状态实时参量。（4）基于分布式云计算架构实现大数据环境下的驾驶人生理特征与车辆状态耦合分析。（5）基于人车耦合的安全驾驶行为监测及车内内外集成。

8　结束语

通过该项目的研发，车载智能手机将人、车指标数据实时传回大数据驾驶行为云计算中心，由云计算中心基于实时数据及海量历史存储数据，进行人-车耦合安全驾驶模式下的安全参数智能训练，这个训练过程是一个不断修正、不断完善的智能训练过程，获得越来越准确的安全预警参数值，同时，每个时段的训练结果将通过4G网络实时传回车载终端，用于修正车载预警的判别门限。研究成果能够有效的改善交通事故的发生率，对于改善交通环境、提升车辆出行质量有明显作用。