本发明涉及车辆辅助安全驾驶系统，尤其涉及一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置。
背景技术：
在我国发生的道路交通事故中，疲劳驾驶是单次事故死亡人数最高的主要原因之一。当驾驶人由于连续驾驶或睡眠不足等原因造成其处于疲劳状态时，会产生眼动、心率、皮肤电导率以及呼吸频率等生理指标的变化，在脑电波信号的频率特征、功率谱参数上也会产生一定的变化。除生理参数方面发生变化外，驾驶人疲劳时也会出现对车辆的控制能力下降：如转向过度或不足、车速控制不合理等现象；疲劳时对于车辆空间位置的辨识能力会产生偏差：如车辆在车道中的位置不稳定等，这些驾驶操作能力的变化都不利于行车安全。因此，深入分析驾驶人生理节律特征，充分利用疲劳驾驶时驾驶操作和车辆位置等行为信息的变化特征，可实现对驾驶疲劳状态等级的实时判断。
综合现有的典型检测驾驶疲劳技术可见,其在技术及应用上的问题是:视频检测原理复杂，技术要求高，算法需要改进；穿戴设备用户接受度较差，需开发专门的软硬件系统，不易扩展应用到其它场合；检测车辆轨迹的设备成本较高，难以普及；脸部检测受光照影响较大，特殊情况检测效果较差。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置，包括：
累计驾驶时长采集模块，用于根据obd的供电信息，判断车辆的累计运行状态时长，确定驾驶人的累计驾驶时长；
工作负荷采集模块，用于利用车辆obd所携带的车速输出功能和计时器，判断驾驶人高速驾驶累计工作负荷；
gps模块，用于准确判断当前的时刻信息；
生理节律采集模块，用于通过时刻信息生理节律表，判断当前驾驶人的生理节律累计疲劳程度；
疲劳程度值计算模块，在获得累计工作时长、高速驾驶工作负荷以及生理节律三个主要指标的基础上；利用综合考虑生理节律和工作负荷的全周期疲劳等级时变规律模型，得出任意时刻驾驶人的疲劳程度值；
所述全周期疲劳等级时变规律模型具体如下：
fi(t)＝c(t)+s+d(t)-r(t)(1)
式中：c(t)为与生理节律(circadianrhythm)相关的值，该参数直接以生理节律表的值为基准，根据gps模块输出的当前的时刻信息直接确定；s为睡眠条件对疲劳的贡献值，不同睡眠条件按照生理节律表(附录c)的研究成果直接获取，所述睡眠条件为司机开车前的有效睡眠时长，由司机开车前提供；d(t)为驾驶时长对疲劳程度等级贡献的疲劳值，但每次休息后，d(t)要重新计算时间t，记为dn(t)，n为第n次休息；r(t)为休息时长所消减的疲劳等级值，每次休息后，r(t)要重新计算时间t，记为rm(t)，m为第m次休息。
预警模块，用于根据所得的疲劳程度值与预先设定的疲劳预警阈值进行比较，将预警结果显示终端界面上，给出疲劳预警信息。
按上述方案，所述疲劳程度值计算模块中全周期疲劳等级时变规律模型具体如下：
fi(t)＝c(t)+s+d(t)-r(t)+b(t)(2)
其中，b(t)为当前时刻所获得的驾驶行为实验数据对应的模糊疲劳等级对fi的修正值；当由式(1)计算的疲劳等级为临界等级时，b(t)的值取5，当由式(1)计算的疲劳等级为疲劳等级时，b(t)的值取10，当由式(1)计算的疲劳等级为清醒状态时，b(t)的值取0。
按上述方案，所述疲劳程度值计算模块中全周期疲劳等级时变规律模型具体如下：
其中，驾驶时长和休息时长的t时刻分别以车速大于80km/h和小于10km/h开始计算。
本发明产生的有益效果是：本发明原理相对简单,易于实现；充分利用车辆obd，把车辆本身运行信息和驾驶人生理节律相结合判断疲劳定级；成本低,便于推广应用；采集信息的装置不会对驾驶造成额外负担，可接受度高；不受光照影响，可适用于全天24小时驾驶疲劳监测。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的结构示意图。
具体实施方式
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用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明首先提出一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置，图1为该发明的系统结构图，包括给本发明供电和提供车速输出的obd以及连接装置，用于提取gps信息的接口和连接装置，中央处理单元和预警终端显示装置。
本发明在车载obd和gps的基础上,另外加上中央处理模块,综合车辆信息和驾驶人生理节律判断驾驶人疲劳等级。
中央处理模块，该模块嵌入手机app或者车载电脑。用于接收累计工作时长、高速驾驶工作负荷以及gps时刻信息，判断驾驶员是否处于疲劳状态；并在驾驶疲劳状态向预警终端显示装置发出指令，使输出预警终端发出报警。
本发明所用综合考虑生理节律和工作负荷的全周期疲劳等级时变规律模型如下所述：在不同的休息条件下，驾驶人在不同时间段，开展连续驾驶所产生的一种生理状态。因此，可用按照公式1建立疲劳等级的影响模型。
fi＝f(x1,x2,x3,x4)(1)
式中：fi(fatigueindex)为疲劳等级；x1为驾驶时间长度；x2为司机开车前的有效睡眠时长；x3为开车途中司机休息时长；x4为生理节律的影响，本模型对疲劳等级进行了坐标转换，根据kss描述的特点，以kss＝6级作为描述疲劳等级的开始，可按照表1所列，近似按照线形关系，转换为百分值，其中本模型fi值以80表明驾驶人开始产生疲劳，100表示驾驶人疲劳程度已经达到预警级别。
表1疲劳等级fi值与标定疲劳等级间的转换关系
以疲劳等级各参数影响因素作为分析对象，以行为能力作为调节因子，在充分考虑时间影响因素的条件下，引入行为能力下降的影响，是本发明所用的疲劳预警模型：
fi(t)＝c(t)+s+d(t)-r(t)(2)
式中：c(t)为与生理节律circadianrhythm相关的值，该参数直接以生理节律表的值为基准，也是本模型的一项重要研究成果；如：驾驶人如果从早上8：30开始驾驶，则驾驶疲劳等级的初值为12，但如果驾驶人开始驾驶的时间为14:00，则疲劳驾驶等级的初值为61.35，相同的驾驶时长条件下，不同的开始时刻，所对应的疲劳等级值存在显著差异。
s为睡眠条件对疲劳的贡献值，不同睡眠条件下疲劳初值可通过下表直接获取；d(t)为驾驶时长对疲劳程度等级贡献的疲劳值，但每次休息后，d(t)要重新计算时间t，记为dn(t)，n为第n次休息；r(t)为休息时长所消减的疲劳等级值，每次休息后，r(t)要重新计算时间t，记为rm(t)，m为第m次休息；
表2不同睡眠条件下的睡眠初值
为提高本发明结果的准确度，还引入了修正值b(t)，b(t)为当前时刻所获得的驾驶行为实验数据对应的模糊疲劳等级对fi的贡献值。
疲劳预警模型：
fi(t)＝c(t)+s+d(t)-r(t)+b(t)(3)
因此，疲劳预警模型公式(3)可用式(4)表示：
注：驾驶时长和休息时长的t时刻分别以车速大于80km/h和小于10km/h开始计算。
本模型中的惟一一个不确定的参数是b(t)对于疲劳等级值的修订，模糊综合评价的结果给出了两组行为数据的综合作用结果隶属于某个疲劳等级的概率，同时表明：模糊评价结果可以有效表明司机所处的疲劳状态，因此，在不考虑清醒程度的疲劳等级贡献值影响下，本模型将疲劳等级(临界等级)的调节因子设为c1，将疲劳等级(疲劳等级)的调节因子设为c2，按照公式3计算结果的差值，可以获得行为能力下降所体现的疲劳状态，最终求解获得了临界状态下的c1值为4.8，疲劳状态下的c2值11.2，在本研究中分别取5和10。其中b(t)与d(t)和r(t)不同的是，行为结果不作为累计值，而是作为调节值，提高疲劳状态标定的准确性，其只与隶属函数求得的隶属概率值p临界和p疲劳有关，在清醒状态b(t)值取0。
本发明提出的一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置，主要用于监测驾驶人疲劳状态并能够发出疲劳预警，可安装在车内作为辅助安全驾驶功能的一部分，在一定程度上可以减少由于疲劳驾驶带来的交通隐患。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。