在现实世界驾驶中使用心率,电皮活动和瞳孔测量来评估驾驶员的精神生理状态

科学领域:

• * 人与计算机的交互
• * * 运输工程 运输工程
• * 生物医学工程 * 生物医学工程

背景情况:

• *可穿戴,低成本的生理传感器越来越多地可用于现实世界的驾驶员监控.
• * 传统的驾驶员评估侧重于性能,但压力,工作量和疲劳等内部状态至关重要.
• *本研究探讨使用生物识别数据来评估这些心理生理条件.

研究的目的:

• * 调查心率,电皮活动和瞳孔直径在识别驾驶员心理生理状态方面的潜力.
• * 在现实驾驶场景中分析生理信号.
• * 确定这些生物识别变量是否能够检测压力,工作负载和疲劳.

主要方法:

• *从10名在农村道路上的司机收集的生理数据 (心率,电皮活动,瞳孔直径).
• * 运用了 Fuzzy C-Means 聚类来分析生理信号和检测潜在状态.
• *集中分析4.2公里的农村道路段,有14个曲线.

主要成果:

• *在三个生物识别指标之间发现了微弱的相关性,表明了互补的信息.
• *心率没有显示出一致的趋势,但皮肤导电性和瞳孔直径呈现出累积反应.
• * 模糊的C-Means集群确定了沿着道路段的两个不同的心理生理学配置文件.

结论:

• *多模式生理数据对于识别要求高的道路段是有用的.
• *皮肤导电性和瞳孔直径显示出作为驾驶员心理生理状态的指标的希望.
• *研究结果对道路基础设施设计和实时驾驶辅助系统有影响.