动态作业疲劳度检测与预防方法、装置及系统与流程

本发明属于工程机械人机交互领域，具体涉及一种动态作业疲劳度检测与预防方法、装置及系统。

背景技术：

1、随着机械工程学、人类工效学的广泛应用和深入发展，越来越多的系统设计需要考虑到安全、舒适、高效等诸多因素，这使得疲劳、舒适、安全等方面的应用和评价得到广泛重视。对于工程机械产品而言，操纵疲劳指的是操作者在一定作业时间后呈现出的不舒适感主观感受，会影响着操纵者的身体状态，严重限制正常状态下进行活动或工作的认知和工作能力，影响产品效能和作业效率。因此，工程机械的作业疲劳度测试与评价是提升整体驾驶舒适感受，提升操纵效率的重要手段，也是实现人、机、环境三者之间最佳匹配的关键问题所在，更是成为工程机械产品人机舒适性设计中非常重要的设计要求。

2、在疲劳检测领域，国内外学者对疲劳度的研究主要基于生理参数测试法、生物力学模型、主观评价量表等实验方法，以及借助人机分析软件开展该项研究工作。现有研究运用动力学、生物力学等知识对操纵疲劳进行了相关分析，如操纵装置界面设计，脚踏板设计，电动轮椅乘用舒适性评价等，其中在汽车行业中主要以面部和眼动疲劳研究为主(连续驾驶，不停歇)。很多研究人员采用主观评价法、仿真分析等方法进行建模评价，评价操纵疲劳的指标大多选择某些操纵特征(如眨眼频率、打哈欠次数等)。

3、而工程机械的作业模式不同于汽车，在驾驶和作业过程中，用户肌肉酸痛的疲劳感受要明显大于眼动疲劳感(已调研机手得到验证)。对于工程机械驾驶室用户疲劳度研究方面，目前可检索到的资料很少有研究是通过检测操纵过程驾驶员肌电变化来检测操纵疲劳的研究，一般的评价分析无法获得操纵时间与疲劳状态两者之间的相关关系程度，并且主要操纵肌肉通常由经验所得，没有准确的肌肉施力占比计算，不能完整的度量人机系统操纵疲劳状态。

4、目前的技术研究大多数采用主观评价或模糊分析的方法对疲劳程度进行判定，用户作业疲劳程度主要以用户的主观感受、用户经验以及与竞品之间的差异感等事后感受为主，无法客观地度量驾驶员操纵疲劳程度，缺乏更加直观、精准可信的检测方式和手段。在作业过程作业疲劳预判时，目前方法一般通过单一肌肉或肌群进行判定(判定肌肉一般为查文献或经验值)，缺失长时间动态作业过程中肌力综合疲劳的辨别，没有具体的关键施力肌肉定位及其贡献比的计算方法，不能量化在整个运动行程中，各肌肉的发力占比及肌力疲劳增长速度，无法有效的监控肌肉疲劳程度及预防肌肉疲劳所导致的静态肌肉损伤。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出一种动态作业疲劳度检测与预防方法、装置及系统，能够实时动态检测驾驶员在操作中的肌肉疲劳程度，计算出长时间操纵作业过程中的疲劳变化情况及疲劳时间点，在驾驶员肌肉疲劳时发出预警，防止驾驶员长时间操作造成肌肉损伤，预防安全事故的发生。

2、为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供了一种动态作业疲劳度检测与预防方法，包括：

4、基于获取到的肌电信号，计算出目标肌群中各施力肌肉的肌电指标数据；

5、计算各肌电指标数据与时间周期的相关性，筛选出大于设定阈值的相关性系数，得到与运动时间强相关的施力肌肉；

6、基于筛选出的相关性系数，计算出各与运动时间强相关的施力肌肉对整个操纵运动所涉及的所有施力肌肉的贡献比；

7、基于各与运动时间强相关的施力肌肉的贡献比和肌电指标数据，计算作业过程中的作业疲劳值；

8、以时间为自变量，作业疲劳值为因变量，对作业疲劳值进行曲线拟合，求出作业疲劳值的回归方程；

9、当单位设定时间内，基于所述作业疲劳值的回归方程计算出的作业疲劳值超过疲劳指标的次数大于预设次数，则判定驾驶员处于疲劳状态，启动预防策略。

10、可选地，所述目标肌群中包括若干个施力肌肉，所述施力肌肉的特征为在驾驶员操作中肌电信号的幅值大于设定阈值，并且随着操作时间的增加，肌电信号变化幅度大于设定阈值。

11、可选地，所述肌电指标数据的计算方法包括：

12、根据具体操作工况或者驾驶员的操作性质，选定肌电信号处理方式，所述肌电信号处理方式包括中值频率、均方根值或肌肉激活程度；

13、按照选定的肌电信号处理方式，对获取到的肌电信号进行处理，生成初始肌电指标数据；

14、分别对各肌肉的初始肌电指标数据按时间进行分段处理，提取出以最小间隔时间为基础的多段周期性信号，作为各肌肉的肌电指标数据。

15、可选地，所述计算各肌电指标数据与时间周期的相关性，筛选出大于设定阈值的相关性系数，得到与运动时间强相关的施力肌肉，包括：

16、针对各周期性信号与时间周期做相关性分析，衡量每一块施力肌肉疲劳与时间变化的相关密切程度，计算出各施力肌肉与时间的相关性系数a1、a2、…、aj…am，m为目标肌群所涉及的施力肌群的总数；

17、筛选出大于设定阈值的相关性系数，得到与运动时间强相关的施力肌肉。

18、可选地，所述各施力肌肉对整个操纵运动所涉及的所有施力肌肉的贡献比的计算公式为：

19、

20、其中，wi为第i个施力肌肉对整个操纵运动所涉及的所有施力肌肉的贡献比，bi为第i个施力肌肉的相关性系数，n为筛选出的施力肌肉的总数。

21、可选地，所述作业疲劳值的计算公式为：

22、

23、其中，jl为作业疲劳值，hi为第i个施力肌肉的肌电指标数据。

24、可选地，所述疲劳指标根据不同工况和操作运动特性建立。

25、可选地，所述作业疲劳值的回归方程是利用最小二乘法进行拟合得到。

26、第二方面，本发明提供了一种动态作业疲劳度检测与预防装置，包括：无线肌电信号传感器和控制器；

27、所述无线肌电信号传感器采集目标肌群中各肌肉的肌电信号，并发送至控制器；

28、所述控制器包括：

29、肌电指标数据计算模块，用于基于获取到的肌电信号，计算出目标肌群中各施力肌肉的肌电指标数据；

30、筛选模块，用于计算各肌电指标数据与时间周期的相关性，筛选出大于设定阈值的相关性系数，得到与运动时间强相关的施力肌肉；

31、贡献比计算模块，用于基于筛选出的相关性系数，计算出各与运动时间强相关的施力肌肉对整个操纵运动所涉及的所有施力肌肉的贡献比；

32、作业疲劳值计算模块，用于基于各与运动时间强相关的施力肌肉的贡献比和肌电指标数据，计算作业过程中的作业疲劳值；

33、拟合模块，用于以时间为自变量，作业疲劳值为因变量，利用最小二乘法对作业疲劳值进行曲线拟合，求出作业疲劳值的回归方程；

34、检测与预防模块，用于当单位设定时间内，基于所述作业疲劳值的回归方程计算出的作业疲劳值超过疲劳指标的次数大于预设次数，则判定驾驶员处于疲劳状态，启动预防策略。

35、第三方面，本发明提供了一种动态作业疲劳度检测与预防系统，包括存储介质和处理器；

36、所述存储介质用于存储指令；

37、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述的方法。

38、与现有技术相比，本发明的有益效果：

39、发明提供了一种动态作业疲劳度检测与预防方法、装置及系统，以典型部件数据作为基础，通过计算操纵时各主要施力肌肉的贡献比，持续检测驾驶员各主要操纵的肌肉肌电信息和数据，以时间为自变量、作业疲劳值为因变量利用最小二乘法进行曲线拟合，借此来定义实际作业环境下驾驶员疲劳程度的强弱和疲劳出现的关键时间点，本发明能够实现对驾驶员的肌肉状态实时进行监控，当驾驶员处于疲劳状态时发出预警，实现疲劳度的优化。