一种疲劳驾驶检测方法及装置的制造方法

文档序号:10582083
一种疲劳驾驶检测方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明属于疲劳驾驶检测技术领域,尤其涉及一种疲劳驾驶检测方法及装置。所述疲劳驾驶检测方法包括:步骤a:实时采集被测人员的头部惯性数据;步骤b:根据所述头部惯性数据计算头部姿态数据,根据所述头部姿态数据判断被测人员是否处于疲劳驾驶状态,如果被测人员处于疲劳驾驶状态,执行步骤c;步骤c:触发警告装置发出警报。本发明有利于降低误判率,提高检测的准确性;不会影响驾驶员的正常驾驶,且不会受外界环境及光线等因素的影响;本发明结构简单、成本低、可扩展性强,容易在市场上普及。
【专利说明】
一种疲劳驾驶检测方法及装置
技术领域
[0001] 本发明属于疲劳驾驶检测技术领域,尤其涉及一种疲劳驾驶检测方法及装置。
【背景技术】
[0002] 疲劳驾驶被列为酿成交通事故的最主要原因,据统计,在诸多导致交通事故发生 的原因中,由于疲劳驾驶造成的占了35%~45%,如何快速及时的检测到司机的疲劳状态 已经成为当下智能运输装置的研究热点。
[0003] 目前,国内外对疲劳驾驶检测的方法大致可以分成三大类,第一类是基于对驾驶 员生理信号特征的检测,主要包括:脑电信号(EEG)、肌电信号(EMG)、心电信号(EGG),例如 专利CN 105212924 A、CN 105105773 A、CN 104952210 A等,这些专利中的疲劳驾驶检测装 置可以做到识别率很高,但是大多属于侵入式检测,会严重影响驾驶员的正常驾驶,而且设 备成本高,难以在市场上普及。
[0004] 第二类是基于对驾驶员个体特征的检测,主要特征包括有:头部动作、瞳孔直径、 眼睛特征等;例如,申请公布号为CN 105249976 A的发明提出了一种基于头部监测的司机 疲劳驾驶检测方法及装置,采用图像处理的方法,通过获取司机在驾驶过程中的视频信息, 根据视频信息提取司机的眼部特征、嘴部特征、头部晃动特征信息来判断司机是否疲劳驾 驶。类似这种采用图像的方法,通过眼脸活动情况判断疲劳程度的设计,对环境光线要求比 较高,而且驾驶员如果戴眼镜的话会增加测量的难度。
[0005] 第三类是基于对车辆参数的检测,包括:方向盘的转动、车辆运行速度、车辆侧位 移等。例如,一款名为Wakeman的疲劳提醒头环,主要技术是利用九轴传感器感应司机用户 是否低头,如果检测到用户低头,就通过震动电极提醒司机抬头看路,而从注意力开始下降 到低头瞌睡这一状态的过程很长,所以在这一过程中驾驶员会一直处于疲劳驾驶的危险 中,而且只通过低头这一个特征来判断瞌睡,识别率低、误判率高。

【发明内容】

[0006] 本发明提供了一种疲劳驾驶检测方法及装置,旨在至少在一定程度上解决现有技 术中的上述技术问题之一。
[0007] 本发明是这样实现的,一种疲劳驾驶检测方法,包括:
[0008] 步骤a:实时采集被测人员的头部惯性数据;
[0009] 步骤b:根据所述头部惯性数据计算头部姿态数据,根据所述头部姿态数据判断被 测人员是否处于疲劳驾驶状态,如果被测人员处于疲劳驾驶状态,执行步骤c;
[0010]步骤c:触发警告装置发出警报。
[0011]本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中,所述根据所述头部惯性数 据计算头部姿态数据还包括:通过惯性传感器将所述头部惯性数据输出至MCU,通过MCU对 所述头部惯性数据进行校正处理;所述头部惯性数据包括加速度、角速度和空间磁场信息; 所校正处理包括:校正加速度计、校正磁力计、校正陀螺仪。
[0012] 本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中,所述根据所述头部惯性数 据计算头部姿态数据还包括:利用所述惯性传感器融合加速度和陀螺仪数据,并向所述MCU 输出融合后的四元数;所述MCU将输出的四元数与磁力计计算出的姿态四元数进行融合,得 出所述头部姿态数据。
[0013] 本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中,所述根据所述头部姿态数 据判断被测人员是否处于疲劳驾驶状态具体包括:
[0014] 步骤bl:判断所述头部姿态数据的偏转角速度是否超过预设阀值,如果偏转角速 度没有超过预设阈值,执行步骤b2;如果偏转角速度超过预设阈值,执行步骤c;
[0015] 步骤b2:判断所述头部姿态数据的偏转角度是否超过预设阀值,如果偏转角度没 有超过预设阈值,则重新执行步骤a;如果偏转角度超过预设阈值,执行步骤c。
[0016] 本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤c后还包括:所述MCU将所述头 部姿态数据无线传输至网络终端。
[0017] 本发明实施例采取的另一技术方案为:一种疲劳驾驶检测装置,包括:
[0018] 惯性传感器:用于实时采集被测人员的头部惯性数据;
[0019] MCU主控模块:根据所述惯性传感器所采集的头部惯性数据计算头部姿态数据,根 据所述头部姿态数据判断被测人员是否处于疲劳驾驶状态;
[0020] 警报模块:用于在所述MCU主控模块判定被测人员处于疲劳驾驶状态时发出警报。
[0021] 本发明实施例采取的技术方案还包括:所述M⑶主控模块还包括数据校正单元;所 述惯性传感器将所述头部惯性数据输出至所述MCU主控模块,所述数据校正单元对所述头 部惯性数据进行校正处理;所述头部惯性数据包括加速度、角速度和空间磁场信息;所校正 处理包括:校正加速度计、校正磁力计、校正陀螺仪。
[0022] 本发明实施例采取的技术方案还包括:所述M⑶主控模块还包括数据融合单元;所 述惯性传感器还用于融合加速度和陀螺仪数据,并向所述MCU输出融合后的四元数;所述数 据融合单元将输出的四元数与磁力计计算出的姿态四元数进行融合,得出所述头部姿态数 据。
[0023] 本发明实施例采取的技术方案还包括:所述M⑶主控模块还包括速度判断单元和 角度判断单元;
[0024] 速度判断单元:用于判断所述头部姿态数据的偏转角速度是否超过预设阀值,如 果偏转角速度没有超过预设阈值,通过角度判断单元判断偏转角度是否超过预设阀值;如 果偏转角速度超过预设阈值,触发所述警报模块发出警报;
[0025] 角度判断单元:用于判断所述头部姿态数据的偏转角度是否超过预设阀值,如果 偏转角度没有超过预设阈值,则通过所述惯性传感器重新采集头部惯性数据;如果偏转角 度超过预设阈值,触发所述警报模块发出警报。
[0026] 本发明实施例采取的技术方案还包括:所述装置还包括射频模块,所述M⑶主控模 块还包括数据输出单元,所述数据输出单元用于通过所述射频模块将所述头部姿态数据传 输至网络终端。
[0027] 相对于现有技术,本发明产生的有益效果在于:本发明实施例的疲劳驾驶检测装 置通过佩戴头戴式眼镜进行疲劳检测,有利于实时检测,不会影响驾驶员的正常驾驶,且不 会受外界环境及光线等因素的影响;通过惯性传感器实时采集头部惯性数据,并结合DMP和 卡尔曼融合算法进行数据融合,纠正偏转角的偏差,既具有良好的实时动态性能,又具有长 期的稳定静态性能;本发明采取两个以上的参数值做处于疲劳驾驶状态的判断依据,降低 误判率,提高检测的准确性;本发明设有USB接口充电,功耗低且充电方便;同时,本发明结 构简单、成本低、可扩展性强,容易在市场上普及。
【附图说明】
[0028] 图1是本发明实施例的疲劳驾驶检测方法的流程图;
[0029] 图2是本发明实施例的疲劳检测装置的外观示意图;
[0030] 图3是本发明实施例的疲劳检测装置的电路图;
[0031] 图4为I2C总线时序图;
[0032]图5和图6为本发明实施例的数据传输不意图;
[0033]图7是本发明实施例的疲劳驾驶检测装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0034]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对 本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并 不用于限定本发明。
[0035] 实验证明,头部姿态与疲劳的关系密切,例如,当人体处于疲劳状态时,头部一般 无法正视前方,头部的中轴线与头部重心线会存在一定的夹角,而且大多数人进入疲劳状 态时,头部会突然向某一个方向倾斜。受这一思路的启发,本发明使用MEMS惯性传感技术, 充分发挥其低成本、检测精确度高的特点,设计了一款头戴式的眼镜,眼镜内部嵌入了头部 姿态参数测量节点用来实时监测司机是否正常驾驶,将头部倾斜姿态角和旋转角速度作为 判断依据,当检测到头部倾斜角度或旋转角速度大于阈值时,采用语音提醒及震动刺激的 方式令驾驶员保持清醒,并提醒驾驶员找地方停车休整。本发明具体的实时方式请参阅以 下实施例的详细说明。
[0036] 请参阅图1,是本发明实施例的疲劳驾驶检测方法的流程图。本发明实施例的疲劳 驾驶检测方法包括以下步骤:
[0037] 步骤100:佩戴并启动疲劳检测装置,进行装置初始化设置;
[0038] 在步骤100中,疲劳检测装置为头戴式眼镜,被测人员通过佩戴该头戴式眼镜进行 疲劳检测,佩戴方便,并有利于进行实时检测。该头戴式眼镜上设有开关按钮,通过开关按 钮控制疲劳检测装置的启动或关闭。头戴式眼镜设有供电模块,通过锂电池供电,功耗较 低;并设有USB充电接口,通过USB接口进行充电,充电方便。具体如图2和图3所示,图2是本 发明实施例的疲劳检测装置的外观示意图,图3是本发明实施例的疲劳检测装置的电路图。 疲劳检测装置设有电源供电电路,供电模块包括稳压电路、电源开关、充电电路、聚合物锂 电池;USB充电接口、充电电路、聚合物锂电池、电源供电电路依次连接,充电电路、电源开关 和稳压电路依次连接。
[0039] 装置开始工作之前,需要完成硬件资源的初始化设置,确保各子程序功能的实现 及装置的稳定性,具体初始化设置包括:装置时钟初始化设置为168MHz、串口、I2C接口和1/ 〇接口初始化、惯性传感器初始化、语音芯片初始化、震动器初始化、定时器初始化,设定定 时器定时时间,并设置惯性传感器的采样率;配置RCC_PLLCFGR寄存器。
[0040] 步骤200:判断定时器是否中断,如果定时器中断,执行步骤300;如果定时器没有 中断,继续执行步骤200;
[0041] 在步骤200中,本发明实施例采用定时器中断的方式对惯性传感器的惯性数据采 集及输出进行控制,即判断到定时时间到达设定值时定时器进入中断,惯性传感器开始采 集头部惯性数据。
[0042]步骤300:惯性传感器实时采集被测人员在驾驶过程中头部惯性数据;
[0043]在步骤300中,惯性传感器采集的头部惯性数据包括加速度、角速度和空间磁场信 息,通过对加速度、角速度和空间磁场信息进行处理能够还原出刚体在空间中的运动状态。 本发明实施例中的惯性传感器为MPU9150惯性传感器,MPU9150惯性传感器整合了三轴陀螺 仪+三轴加速度+三轴磁场,其使用寿命长、生产成本低廉、测量精度高、体积小、重量轻、功 耗低、易集成,适用于疲劳驾驶检测装置中。可以理解,在本发明其他实施例中,还可以采用 其他类型的传感器。
[0044] 步骤400:惯性传感器将惯性数据输出至M⑶,通过M⑶对惯性数据进行校正处理;
[0045] 在步骤400中,MCU(微控制单元,Microcontroller Unit)通过I2C总线与惯性传感 器电性连接,其中,I2C总线由数据线SDA和时钟信号线SCL构成串行总线,可发送和接收数 据,工作时,时钟信号线SCL传送时钟脉冲,数据线SDA传送数据。一次完整的数据传输包括 起始、应答/非应答、停止信号,以及传输的数据位;其数据传输过程具体如图4所示,为I2C 总线时序图。
[0046] 由于惯性传感器采集到的惯性数据中会夹杂有一些噪声和误差,直接输出的加速 度、角速度及陀螺仪值偏差较大,不能直接用于数据融合求解头部姿态数据,因此,惯性传 感器采集到惯性数据后将惯性数据输出至MCU,MCU采用I2C总线方式读取惯性传感器输出 的惯性数据,并对加速度计、磁力计及陀螺仪的惯性数据进行校正处理。具体地,MCU对惯性 数据进行校正处理包括以下步骤:
[0047] 步骤401:校正加速度计;
[0048]在步骤401中,加速度计测量的是某一时刻的合加速度,包括重力加速度和运动加 速度,当惯性传感器静置时只有重力加速度,利用这一特性可以通过对不同姿势静置时测 得的数据计算出加速度传感器的偏移。公式(1)为三轴加速度计的误差输出模型:
[0049]
[0050]在公式(1)中,
ax,ay,a z为对应转动轴的加速度值,ax ',ay ',az '为实际的传感器的 加速度输出值,Ko表示加速度计的零偏值,K1表示加速度计的标度因数。加速度计校正的方 式为:首先测试多组三轴加速度计的静置值,然后对多组静置值进行求平均,得出加速度计 的零偏值Κο,然后进行对应原式进行相减求加速度计的标度因数(scalefactor,陀螺仪输 出量与输入角速率的比值)Ku [00511 步骤402:校正磁力计;
[0052]在步骤402中,磁力计的误差输出模型类似于加速度计,因此可以利用与加速度计 相似的校正方法对磁力计进行校正。
[0053] 步骤403:校正陀螺仪;
[0054]在步骤403中,陀螺仪在静止的时候理论值应该为零,所以将传感器静置一段时 间,读取这段时间内的η个读数gi,再对这些值取平均值,即可得到陀螺仪的零偏值a,如公 式⑵:
[0055]
[0056]在MCU中把惯性传感器输出的三轴陀螺仪数据减去零偏值a就可以得到校正后的 角速度值:
[0057] Gi = gi-a (3)
[0058] 步骤500:利用惯性传感器内置的DMP(数字运动处理)融合加速度和陀螺仪数据, 并向MCU输出融合后的四元数;
[0059] 步骤600 :MCU根据卡尔曼融合算法将DMP输出的四元数与磁力计计算出的姿态四 元数进行融合,得出头部姿态数据,并执行步骤700及步骤1000;
[0060] 在步骤600中,完成加速度计、磁力计及陀螺仪的惯性数据校正后,利用惯性传感 器内置的DMP(数字运动处理)能够快速融合加速度和陀螺仪数据,输出稳定的姿态角,但由 于DMP没有融合磁力计数据,导致偏转角在使用一段时间后会偏离正确位置。因此,本发明 实施例通过在MCU中加入卡尔曼融合算法,将DMP输出的四元数与磁力计计算出的姿态四元 数进行融合,从而纠正偏转角的偏差,既具有良好的实时动态性能,又具有长期的稳定静态 性能。
[0061] 步骤700:判断头部姿态数据的偏转角速度是否超过预设阀值,如果偏转角速度没 有超过预设阈值,执行步骤800;如果偏转角速度超过预设阈值,执行步骤900;
[0062] 步骤800:判断头部姿态数据的偏转角度是否超过预设阀值,如果偏转角度没有超 过预设阈值,则重新执行步骤300;如果偏转角度超过预设阈值,执行步骤900;
[0063]在步骤700和步骤800中,偏转角速度及偏转角度的判断顺序也可以进行任意调整 或组合,即,也可先判断偏转角度是否超过预设阀值,再判断偏转角速度是否超过预设阀 值。在本发明另一实施方式中,还可将偏转角速度及偏转角度同时作为判断依据,会降低误 判率,提高检测的准确性,还可以选择其他参数值作为判断依据。在本发明实施例中,经过 模拟疲劳驾驶实验得出,优选的,偏转角度的预设阈值为45°,偏转角速度的预设阈值为 126.7° /s,该阀值也可根据实际检测进行设定。
[0064] 步骤900:判定被检测者处于疲劳驾驶状态,触发警报装置发出警报;
[0065] 在步骤900中,警报装置的警报方式包括:语音警报、震动警报、或语音警报+震动 警报。并可预先录入多种语音警报的警报方式,例如音乐、警铃或语音警告等,用户可根据 需求对语音提醒方式进行调整,并可对语音提警报的声音大小及震动警报的震动频率进行 设定。
[0066]步骤1000:M⑶将头部姿态数据传输至网络终端。
[0067]在步骤1000中,基于对驾驶员正常驾驶干扰性、使用场地及实用性的考虑,为了得 到更加真实、自然的头部姿态数据,本发明采用无线通信方式进行数据传输。无线通信方式 包括4G、WIFI或蓝牙等,由于蓝牙具有低功耗、快速连接、成本低、体积小等众多优点,本发 明实施例优选为蓝牙通信方式。具体数据传输方式为:从设备的蓝牙模块(即头戴式眼镜) 与MCU之间利用串口通信,首先初始化从设备的串口,包括设置串口波特率、中断分级、串口 使能等,蓝牙模块串口经过一系列初始化后,当串口有来自MCU端的惯性数据包输入时,可 以从串口读出惯性数据包并存放在一个buf数组中。网络终端(个人PC或手机等)接另一个 蓝牙模块(主设备),两个蓝牙模块根据蓝牙协议栈建立连接,完成无线数据通信,流程图如 图5和图6所示,为本发明实施例的数据传输示意图。
[0068] 网络终端接收到惯性数据包后,可以实时显示惯性数据的波形、存储数据、及回放 历史数据。通过波形显示能从直观上反应采集到的数据的误差特点和器件的(零点)漂移波 动规律特性,并且可以将存储的数据导入MTLAB等工具进行后续疲劳检测算法的研究。
[0069] 本发明实施例的疲劳驾驶检测方法通过佩戴头戴式眼镜进行疲劳检测,有利于实 时检测,不会影响驾驶员的正常驾驶,且不会受外界环境及光线等因素的影响;通过惯性传 感器实时采集头部惯性数据,并结合DMP和卡尔曼融合算法进行数据融合,纠正偏转角的偏 差,既具有良好的实时动态性能,又具有长期的稳定静态性能;本发明采取两个以上的参数 值做处于疲劳驾驶状态的判断依据,降低误判率,提高检测的准确性;本发明设有USB充电 接口,功耗低且充电方便;同时,本发明结构简单、成本低、可扩展性强,容易在市场上普及。
[0070] 请参阅图7,是本发明实施例的疲劳驾驶检测装置的流程图。本发明实施例的疲劳 驾驶检测装置包括初始化模块、惯性传感器、MCU主控模块、警报模块、数据传输模块和供电 模块;具体地:
[0071] 初始化模块:用于在启动疲劳检测装置时,对装置进行初始化设置;其中,装置开 始工作之前,需要完成硬件资源的初始化设置,确保各子程序功能的实现及装置的稳定性, 具体初始化设置包括:装置时钟初始化设置为168MHz、串口、I2C接口和I/O接口初始化、惯 性传感器初始化、语音芯片初始化、震动器初始化、定时器初始化,设定定时器定时时间,并 设置惯性传感器的采样率;配置RCC_PLLCFGR寄存器。
[0072] 惯性传感器:用于判断定时器是否中断,如果定时器中断,实时采集被测人员在驾 驶过程头部惯性数据,并将惯性数据输出至MCU主控模块;其中,本发明实施例采用定时器 中断的方式对惯性传感器的惯性数据采集及输出进行控制,即判断到定时时间到达设定值 时定时器进入中断,惯性传感器开始采集头部惯性数据。惯性传感器采集的头部惯性数据 包括加速度、角速度和空间磁场信息,通过对加速度、角速度和空间磁场信息进行处理能够 还原出刚体在空间中的运动状态。本发明实施例中的惯性传感器为MPU9150惯性传感器, MPU9150惯性传感器整合了三轴陀螺仪+三轴加速度+三轴磁场,其使用寿命长、生产成本低 廉、测量精度高、体积小、重量轻、功耗低、易集成,适用于疲劳驾驶检测装置中。可以理解, 在本发明其他实施例中,还可以采用其他类型的传感器。
[0073] M⑶主控模块:用于对惯性传感器输出的惯性数据进行校正处理后,得出头部姿态 数据、根据得出头部姿态数据判断驾驶状态、并通过射频模块传输头部姿态数据包;MCU主 控模块通过I2C总线与惯性传感器电性连接,其中,I2C总线由数据线SDA和时钟信号线SCL 构成串行总线,可发送和接收数据,工作时,时钟信号线SCL传送时钟脉冲,数据线SDA传送 数据。具体地,M⑶主控模块包括数据校正单元、数据融合单元、速度判断单元、角度判断单 元和数据输出单元。
[0074]数据校正单元:用于读取惯性传感器输出的惯性数据,并对加速度计、磁力计及陀 螺仪的惯性数据进行校正处理;具体校正方式包括:
[0075] -、校正加速度计;加速度计测量的是某一时刻的合加速度,包括重力加速度和运 动加速度,当惯性传感器静置时只有重力加速度,利用这一特性可以通过对不同姿势静置 时测得的数据计算出加速度传感器的偏移。公式(1)为三轴加速度计的误差输出模型:
[0076]
[0077]在公式(1)中,ax,ay,az为对应转动轴的加速度值,a x ',ay ',az '为实际的传感器的 加速度输出值,Ko表示加速度计的零偏值,K1表示加速度计的标度因数。加速度计校正的方 式为:首先测试多组三轴加速度计的静置值,然后对多组静置值进行求平均,得出加速度计 的零偏值Κο,然后进行对应原式进行相减求加速度计的标度因数(scalefactor,陀螺仪输 出量与输入角速率的比值)Ku
[0078]二、校正磁力计;磁力计的误差输出模型类似于加速度计,因此可以利用与加速度 计相似的校正方法对磁力计进行校正。
[0079]三、校正陀螺仪;陀螺仪在静止的时候理论值应该为零,所以将传感器静置一段时 间,读取这段时间内的η个读数gi,再对这些值取平均值,即可得到陀螺仪的零偏值a,如公 式⑵:
[0080]
[0081] 在MCU主控模块中把惯性传感器输出的三轴陀螺仪数据减去零偏值a就可以得到 校正后的角速度值:
[0082] Gi = gi-a (3)
[0083] 惯性传感器:还用于通过内置的DMP融合加速度和陀螺仪数据,并向M⑶主控模块 输出融合后的四元数;
[0084] 数据融合单元:用于根据卡尔曼融合算法将DMP输出的四元数与磁力计计算出的 姿态四元数进行融合,得出头部姿态数据;其中,完成加速度计、磁力计及陀螺仪的惯性数 据校正后,利用惯性传感器内置的DMP能够快速融合加速度和陀螺仪数据,输出稳定的姿态 角,但由于DMP没有融合磁力计数据,导致偏转角在使用一段时间后会偏离正确位置。因此, 本发明实施例通过在MCU主控模块中加入卡尔曼融合算法,将DMP输出的四元数与磁力计计 算出的姿态四元数进行融合,从而纠正偏转角的偏差,既具有良好的实时动态性能,又具有 长期的稳定静态性能。
[0085] 速度判断单元:用于判断头部姿态数据的偏转角速度是否超过预设阀值,如果偏 转角速度没有超过预设阈值,通过角度判断单元判断偏转角度是否超过预设阀值;如果偏 转角速度超过预设阈值,判定被检测者处于疲劳驾驶状态,触发警报模块发出警报;
[0086] 角度判断单元:用于判断头部姿态数据的偏转角度是否超过预设阀值,如果偏转 角度没有超过预设阈值,则通过惯性传感器重新采集头部惯性数据;如果偏转角度超过预 设阈值,则判定被检测者处于疲劳驾驶状态,触发警报模块发出警报;其中,偏转角速度及 偏转角度的判断顺序也可以进行任意调整或组合,即,也可先判断偏转角度是否超过预设 阀值,再判断偏转角速度是否超过预设阀值。在本发明另一实施方式中,还可将偏转角速度 及偏转角度同时作为判断依据,会降低误判率,提高检测的准确性,还可以选择其他参数值 作为判断依据。在本发明实施例中,经过模拟疲劳驾驶实验得出,优选的,偏转角度的预设 阈值为45°,偏转角速度的预设阈值为126.7°/s,该阀值也可根据实际检测进行设定。
[0087] 数据输出单元:用于通过射频模块将头部姿态数据传输至网络终端;其中,网络终 端接收到惯性数据包后,可以实时显示惯性数据的波形、存储数据、及回放历史数据。通过 波形显示能从直观上反应采集到的数据的误差特点和器件的(零点)漂移波动规律特性,并 且可以将存储的数据导入MTLAB等工具进行后续疲劳检测算法的研究,提高本发明的可扩 展性强。
[0088] 射频模块:用于实现M⑶主控模块与网络终端之间的数据传输;其中,射频模块至 少包括4G、WIFI或/和蓝牙模块等,本发明实施例仅以蓝牙模块为例进行说明,以蓝牙进行 数据传输的方式为:从设备的蓝牙模块(即头戴式眼镜)与MCU主控模块利用串口通信,首先 初始化从设备的串口,包括设置串口波特率、中断分级、串口使能等,蓝牙模块串口经过一 系列初始化后,当串口有来自MCU主控模块的惯性数据包输入时,可以从串口读出惯性数据 包并存放在一个buf数组中。网络终端接另一个蓝牙模块(主设备),两个蓝牙模块根据蓝牙 协议栈建立连接,完成无线数据通信。
[0089] 警报模块:用于在MCU主控模块判定被检测者处于疲劳驾驶状态时发出警报提醒; 中,警报模块的警报提醒方式包括:语音提醒、震动提醒、或语音提醒+震动提醒等。并可预 先录入多种语音提醒的提醒方式,例如音乐、警铃或语音警告等,用户可根据需求对语音提 醒方式进行调整,并可对语音提醒的声音大小及震动提醒的震动频率进行设定。
[0090] 供电模块:用于为疲劳检测装置的各个模块供电;其中,疲劳检测装置设有电源供 电电路,供电模块包括稳压电路、电源开关、充电电路、聚合物锂电池;USB充电接口、充电电 路、聚合物锂电池、电源供电电路依次连接,充电电路、电源开关和稳压电路依次连接。
[0091] 本发明实施例的疲劳检测装置为头戴式眼镜,被测人员通过佩戴该头戴式眼镜进 行疲劳检测,佩戴方便,并有利于进行实时检测。该头戴式眼镜上设有开关按钮,通过开关 按钮控制疲劳检测装置的启动或关闭。
[0092] 本发明实施例的疲劳驾驶检测装置通过佩戴头戴式眼镜进行疲劳检测,有利于实 时检测,不会影响驾驶员的正常驾驶,且不会受外界环境及光线等因素的影响;通过惯性传 感器实时采集头部惯性数据,并结合DMP和卡尔曼融合算法进行数据融合,纠正偏转角的偏 差,既具有良好的实时动态性能,又具有长期的稳定静态性能;本发明采取两个以上的参数 值做处于疲劳驾驶状态的判断依据,降低误判率,提高检测的准确性;本发明设有USB接口 充电,功耗低且充电方便;同时,本发明结构简单、成本低、可扩展性强,容易在市场上普及。
[0093] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种疲劳驾驶检测方法,包括: 步骤a:实时采集被测人员的头部惯性数据; 步骤b:根据所述头部惯性数据计算头部姿态数据,根据所述头部姿态数据判断被测人 员是否处于疲劳驾驶状态,如果被测人员处于疲劳驾驶状态,执行步骤c; 步骤c:触发警告装置发出警报。2. 根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法,其特征在于,在所述步骤b中,所述根据所 述头部惯性数据计算头部姿态数据还包括:通过惯性传感器将所述头部惯性数据输出至 MCU,通过MCU对所述头部惯性数据进行校正处理;所述头部惯性数据包括加速度、角速度和 空间磁场信息;所校正处理包括:校正加速度计、校正磁力计、校正陀螺仪。3. 根据权利要求2所述的疲劳驾驶检测方法,其特征在于,在所述步骤b中,所述根据所 述头部惯性数据计算头部姿态数据还包括:利用所述惯性传感器融合加速度和陀螺仪数 据,并向所述MCU输出融合后的四元数;所述MCU将输出的四元数与磁力计计算出的姿态四 元数进行融合,得出所述头部姿态数据。4. 根据权利要求3所述的疲劳驾驶检测方法,其特征在于,在所述步骤b中,所述根据所 述头部姿态数据判断被测人员是否处于疲劳驾驶状态具体包括: 步骤bl:判断所述头部姿态数据的偏转角速度是否超过预设阀值,如果偏转角速度没 有超过预设阈值,执行步骤b2;如果偏转角速度超过预设阈值,执行步骤c; 步骤b2:判断所述头部姿态数据的偏转角度是否超过预设阀值,如果偏转角度没有超 过预设阈值,则重新执行步骤a;如果偏转角度超过预设阈值,执行步骤c。5. 根据权利要求1至4任一项所述的疲劳驾驶检测方法,其特征在于,在所述步骤c后还 包括:所述MCU将所述头部姿态数据无线传输至网络终端。6. -种疲劳驾驶检测装置,其特征在于,包括: 惯性传感器:用于实时采集被测人员的头部惯性数据; MCU主控模块:根据所述惯性传感器所采集的头部惯性数据计算头部姿态数据,根据所 述头部姿态数据判断被测人员是否处于疲劳驾驶状态; 警报模块:用于在所述MCU主控模块判定被测人员处于疲劳驾驶状态时发出警报。7. 根据权利要求6所述的疲劳驾驶检测装置,其特征在于,所述MCU主控模块还包括数 据校正单元;所述惯性传感器将所述头部惯性数据输出至所述MCU主控模块,所述数据校正 单元对所述头部惯性数据进行校正处理;所述头部惯性数据包括加速度、角速度和空间磁 场信息;所校正处理包括:校正加速度计、校正磁力计、校正陀螺仪。8. 根据权利要求7所述的疲劳驾驶检测装置,其特征在于,所述MCU主控模块还包括数 据融合单元;所述惯性传感器还用于融合加速度和陀螺仪数据,并向所述MCU输出融合后的 四元数;所述数据融合单元将输出的四元数与磁力计计算出的姿态四元数进行融合,得出 所述头部姿态数据。9. 根据权利要求8所述的疲劳驾驶检测装置,其特征在于,所述MCU主控模块还包括速 度判断单元和角度判断单元; 速度判断单元:用于判断所述头部姿态数据的偏转角速度是否超过预设阀值,如果偏 转角速度没有超过预设阈值,通过角度判断单元判断偏转角度是否超过预设阀值;如果偏 转角速度超过预设阈值,触发所述警报模块发出警报; 角度判断单元:用于判断所述头部姿态数据的偏转角度是否超过预设阀值,如果偏转 角度没有超过预设阈值,则通过所述惯性传感器重新采集头部惯性数据;如果偏转角度超 过预设阈值,触发所述警报模块发出警报。10.根据权利要求6至9任一项所述的疲劳驾驶检测装置,其特征在于,所述装置还包括 射频模块,所述MCU主控模块还包括数据输出单元,所述数据输出单元用于通过所述射频模 块将所述头部姿态数据传输至网络终端。
【文档编号】A61B5/18GK105943052SQ201610370952
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年5月30日
【发明人】宁运琨, 孙浩, 赵国如, 李慧奇, 谢高生
【申请人】深圳先进技术研究院
再多了解一些
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