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1 第 40 卷第 4 期燕山大学学报 Vol 40 No 年 7 月 Journal of Yanshan University July 2016 文章编号 : X(2016) 基于 BP 神经网络的驾驶员状态识别及行为分析 盛译萱 ( 亚利桑那州立大学航空与机械工程学院, 美国坦佩 85281) 摘要 : 运用驾驶员在环仿真平台可以模拟实际道路环境, 进行模拟驾驶试验, 实时采集行为数据并将数据传输到计算机上分析 本文主要运用 BP 神经网络算法对在环仿真平台采集的数据进行驾驶状态分类, 并根据离散傅里叶变换 (DFT) 方法分析方向盘转角和油门踏板开度等数据从而对驾驶员行为进行分析 关键词 :BP 神经网络 ; 驾驶状态识别 ; 行为分析中图分类号 : TP 文献标识码 : A DOI: / j.issn X 引言随着车辆密集化程度越来越严重, 交通事故发生率的逐年增高, 汽车的安全性逐渐被广大消费者和研究人员关注 为了提高车辆的安全性能, 发展车辆主被动安全技术成为研究重点之一 在汽车主动安全中, 人 车和道路环境构成的闭环系统影响车辆的安全性, 其中驾驶员完成主要驾驶行为, 对车辆的安全性起决定性作用 因此, 越来越多的研究人员将研究重点放在驾驶员模型的建立及行为分析上, 为主动安全技术的发展奠定理论基础 驾驶员行为由多方面因素操控, 直接对驾驶行为的观测和描述较为困难, 所以国内外的研究人员目前主要从 4 个方面对驾驶员的驾驶行为进行分析 : 纵向驾驶行为分析 横向驾驶行为分析 复杂驾驶行为学习和驾驶状态分析 [1] 但目前对驾驶行为的研究多数停留在单独对某一种行驶状态的研究, 例如加速 制动和转向等 所以未来研究方向主要趋向于对各种行驶状态的综合研究上 本文主要对横向驾驶行为中的转向操作进行分析, 运用驾驶员在环仿真平台与 LabVIEW 软件实时采集驾驶员数据并与主机进行数据交互, 使用 Carsim 软件搭建虚拟道路环境和车辆动力学模型, 完成驾驶员在环仿真系统 BP 神经网络算法和离散傅里叶方法可以对数据进行分类分析, 完 成对驾驶员行为的预测, 为主动安全系统提供数据基础 1 BP 神经网络模型本文采用 BP 神经网络算法对从驾驶员在环仿真平台采集到的驾驶员行为数据进行分类处理 BP 神经网络是一种仿生物神经系统结构和功能的运算模型 它由大量节点或神经元相互连接而组成 [2] 驾驶员的驾驶状态根据方向盘转角和油门踏板开度的差异分为 5 类 : 直行 正常左转向 正常右转向 紧急左转向和紧急右转向 程序需要对在环仿真平台上采集到的驾驶员数据进行实时分类处理, 最终得出每个时间点上驾驶员驾驶状态的分类结果 1.1 数据预处理对训练数据进行预处理是在训练神经网络前通常需要进行的步骤, 归一化处理就是一种重要的预处理手段 所谓数据归一化, 就是将数据映射到 [0,1] 或 [-1,1] 区间或者更小的区间内 [3] 1.2 驾驶状态识别为实现 BP 神经网络, 需要训练一个神经网络 训练样本先在驾驶员在环仿真平台上采集, 该样本共有 组数据, 如表 1 所示, 分为 3 列, 分别表示方向盘转角 油门踏板开度和驾驶状态 收稿日期 : 作者简介 : 盛译萱 (1993 ), 女, 黑龙江牡丹江人, 硕士研究生, 主要研究方向为汽车安全与控制系统, ysheng7@ asu.edu

2 第 4 期盛译萱基于 BP 神经网络的驾驶员状态识别及行为分析 367 类别 方向盘转角位于中间位置时为 ±90, 左转 向时由 -90 变为 0, 右转向时由 +90 变为 0 油 门踏板处于正常位置时为 0, 最大开度为 90 驾 驶状态分类分别为 :1 直行,2 正常左转向,3 正常 右转向,4 紧急左转向和 5 紧急右转向 表 1 部分训练样本 Tab.1 Part of training sampleas 方向盘转角 / ( ) 油门踏板开度 / ( ) 驾驶状态分类 表 1 的行驶状态为左转向过程, 驾驶状态由 1 到 2 说明车辆的行驶方向由直行变为正常左转 向, 且方向盘转角从代表中间位置的 变 为 转向过程中油门踏板开度变小, 代 表在转向过程同时减速 通过样本的训练, 有助 于对驾驶员在环仿真平台采集的实验数据进行有 效分类, 减小分类失误, 且训练样本数据越全面, 分类准确性越高 在训练完神经网络后, 就可以读取测试数据, 在归一化处理后, 对数据进行仿真, 最后会得出测 试数据在每个分类中的概率结果, 如表 2 所示 在结果中, 每一列表示测试数据中相对应的一组 数据在 5 种分类中的概率情况, 概率最大的类别 即为本组数据的分类结果 表 2 部分分类概率结果 Tab.2 Part of probability of classification results 数据组别 驾驶状态分类 表 2 表示在数据分类处理中, 算法对每组数据处于各种驾驶状态的概率判断 在本次试验 1197 ~ 1201 组数据中,5 组数据在驾驶状态 3 的概率最大, 说明车辆此时处于正常右转向状态 2 驾驶员行为分析 2.1 驾驶行为对汽车安全性的影响汽车驾驶是驾驶员 车辆和驾驶环境三者间相互作用的一个过程 令人满意度高的驾驶经验不仅取决于良好的车辆乘坐与操纵系统的静态设计, 同时也决定于驾驶员的动态交互操作和对车辆的控制 在实际行车过程中, 驾驶员行为对汽车安全性的影响主要体现在两个方面 : 一是在行车过程中与其他车辆之间发生影响行车安全的行为, 二是车辆与道路环境之间发生碰撞 由此可见, 驾驶员行为对汽车的安全性主要取决于车辆规避危险的能力 所以, 驾驶员对汽车的操控性尤为重要 在正常的行驶过程中, 道路环境和车辆因素都是无法控制的, 所以驾驶员的操纵行为成为对汽车安全性影响的唯一可控因素 在车辆操纵过程中, 驾驶员会发出很多指令, 如转向 制动和加速这些对车辆运动的最直接的控制, 同时还有对车辆导航和其他辅助车辆的控制 驾驶员发出的操作行为需要不同程度的驾驶员注意力和心理承受能力, 以及执行每个指令的身体的反应 [4 5] 通常, 这些都和驾驶员操纵车辆的能力和技能有关 对驾驶员行为的数据采集主要是为未来发展主动安全系统做基础, 在大量驾驶员数据的基础上, 主动安全系统通过辨别驾驶员行为和实际道路环境, 对驾驶员进行辅助驾驶 本文通过不同驾驶员在驾驶员在环仿真平台上进行模拟道路驾驶来分析驾驶员在变道与弯道上的行为数据 2.2 道路模拟试验为了采集驾驶员数据, 需要让驾驶员在驾驶员在环仿真平台上模拟正常道路环境驾驶 在驾驶员仿真平台上, 使用 Carsim 建立道路环境及车辆模型, 并与 LabVIEW 进行联合仿真 本文建立了两种道路环境, 分别为 S 形道路工况和双道路工况测试驾驶员行为 图 1 和图 2 分别为 S 形道路工况和双道路工况 在实验过程中, 让驾驶员分别在两种道路环境下进行模拟驾驶实验 通过平台, 可以采集到方向盘转角 油门踏板开度 侧向加速度和横摆角等车辆数据 对这些数据进行分析, 可以得到不同驾驶员熟练度间的差异对比

3 368 2016 燕山大学学报 和不同速度下的车辆性能对比 同车速下 车辆的行车状态也会产生差异 尤其在 转弯过程中 高速的转弯行为会产生较大的侧向 加速度 如果驾驶员不能很好地控制车辆的稳定 性 可能会发生严重的交通事故 为了更好地研 究车辆在不同车速下转弯时的车辆性能参数 防 止车辆因转向不足或车速过快而脱离道路发生交 通事故 车速差异也是本文研究驾驶员行为的因 素之一 同时这也可以为主动安全系统中的辅助 Fig 1 图1 S 形道路工况 Operating condition of S shape road 转向功能提供数据基础 2 4 数据处理及分析 2 4 1 离散傅里叶变换方法 离散傅里叶变换 Discrete Fourier Transform DFT 是傅里叶变换在其时域和频域上都呈现离 散的形式 并将信号的时域采样变换成离散时间 傅里叶变换 DTFT 的频域采样 在形式上 时域 和频域上的变换两端的序列是有限长的 然而其 实时域和频域上的序列都应该被当做是离散周期 信号的主值序列 即便是对有限长的离散信号作 2 3 Fig 2 图2 双道路工况 Operating condition of two lane road 数据采集方案 驾驶员的主动安全性和许多因素有关 如驾 驶员熟练程度 疲劳程度 心理状态等 这些影响 因素都具有复杂性 多变性和不确定性的特点 有 些可能还具有时滞性和非 线 性 等 较 为 复 杂 的 关 系 这些都难以用通常的理论知识进行分析 5 7 本文主要从两个方面对驾驶员的主动安全性进行 主观评价 即驾驶员的熟练程度和弯道速度差异 1 熟练程度 驾驶员的熟练度可以通过驾驶员对各个踏板 的操作协调性和驾驶时间 频率等因素考虑 也可 以通过汽车行驶过程中的侧向加速度和横摆角判 断驾驶员熟练度 熟练度高和熟练度低的驾驶员 对相同工况的反应判断会有明显差异 对驾驶员 熟练度进行行为分析是为了主动安全系统可以更 准确地判断驾驶员的行为从而对熟练度较低的驾 驶员完 成 辅 助 驾 驶 从 而 提 高 驾 驶 员 的 行 车 安 全性 2 弯道车速差异 对于相同的道路工况和相同的驾驶员 在不 DFT 也应该把它当做是周期延拓的变换 6 8 在 实际应用中 通常采用快速傅里叶变换 FFT 计 算 DFT 对于 N 点序列 x n n 0 1 N 1 其离散 傅里叶变换 DFT 公式为 k X N 1 x n e j ( )kn n 0 2π N 其中 j 是虚数单位 k 0 1 N 1 1 为了捕获驾驶员有限的操作处理行为的实时 特征 本文在测试驾驶操作的过程中 使用 DFT 读 取驾驶员行为数据 傅里叶分析分解主要在其幅 频特性曲线上 其结果在频率范围内以信号形式 表现 2 4 2 驾驶员熟练度分析 本文共选择 8 位驾驶员参与不同熟练度的数 据采集试验 模拟道路工况为 S 形道路和双道路 工况 试验速度为 90 km h 左右 横坐标表示采 集频率 采集频率为 200 Hz 因为主要能量波动集 中在低频率区域 所以输出 0 10 Hz 的幅频特性 曲线 纵坐标可以表示为输出的能量值 采样点 数为 n 1 024 为了方便进行数据对比 在 S 形道路工况 挑 选比较典型的 3 组数据 分别代表驾驶员熟练度

4 第 4 期盛译萱基于 BP 神经网络的驾驶员状态识别及行为分析 369 的高 中 低 3 个等级 在双道路工况中, 选出较典型的 2 组数据, 代表熟练度高和低两个等级 1) S 形道路工况 S 形道路工况主要测试驾驶员在弯道处对车辆的操稳性 图 3( a) 为驾驶员高等熟练度的部分幅频特性曲线, 图 3( b) 为驾驶员中等熟练度的部分幅频特性曲线, 图 3(c) 为驾驶员低等熟练度的部分幅频特性曲线 (a) 高熟练度 较于熟练度高的驾驶员, 这 3 个频率成分对应的幅度和频率有所降低 图 3( c) 为熟练度低的驾驶员的幅频谱, 对于熟练度低的驾驶员, 基本上只在 0.2 Hz 处出现了一个主要的频率成分 通过这 3 个图可以说明,S 形道路工况中, 驾驶员的操作主要体现在弯道处的车辆操控中, 熟练度高的驾驶员对方向盘的操作是迅速且准确的, 在高频率出现较高的幅值就可以说明对方向盘的操控是利落的, 并且可以对道路情况做出较为正确的操作判断, 相比较之下, 熟练度为中等的驾驶员在操作上虽然不及熟练度高的驾驶员, 但也可以较准确地对车辆进行操作, 可以较轻松的通过弯道 但对于熟练度低的驾驶员, 只在低频率处出现一个主要的频率成分, 这说明在行车过程中, 驾驶员对方向盘的操作都是较缓慢且不熟练的 2) 双道路工况在双道路工况中, 主要为了测试驾驶员在换道时驾驶能力 图 4( a) 为驾驶员高等熟练度的部分幅频特性曲线, 图 4( b) 为驾驶员低等熟练度的部分幅频特性曲线 (b) 中熟练度 (a) 高熟练度 (c) 低熟练度图 3 S 形道路工况驾驶员熟练度幅频特性曲线 Fig.3 Amplitude frequency curve of driver s proficiency in condition of S shape road 图 3(a) 为熟练度较高的驾驶员的幅频谱, 纵坐标代表此波形信号在不同频率下的能量, 在图中可以看到,0.2 Hz 1 Hz 和 2 Hz 这 3 个频率处, 出现了 3 个波峰 这表示驾驶员对方向盘的操作有 3 个主要的频率成分, 即为转动方向盘的速度 在 0.2 Hz 处是比较慢的频率成分,1 Hz 处有相对较快的频率成分, 在 2 Hz 处有更快的频率成分 图 3(b) 为熟练度中等的驾驶员的幅频谱, 在 0.2 Hz 0.8 Hz 和 1.6 Hz 处也出现了 3 个波峰, 但相比 (b) 低熟练度图 4 双道路工况驾驶员熟练度幅频特性曲线 Fig.4 Amplitude frequency curve of driver s proficiency in condition of two lane road 图 4(a) 为熟练度高的驾驶员的幅频谱, 该驾驶员在行驶试验过程中出现了两个主要的频率成分, 分别在 0.4 Hz 和 1.2 Hz 处, 且相对应的幅值都比较大 图 4(b) 为熟练度低的驾驶员的幅频谱,

5 370 燕山大学学报 2016 从图中可以看出, 该驾驶员在操作过程中只产生了一个主要的频率成分, 在 0.4 Hz 处 因为双道路工况主要体现的是驾驶员在换道操作时的驾驶技能, 所以, 由这两个幅频谱可以看出, 熟练度高的驾驶员在换道过程中方向盘操作迅速, 换道速度快, 可以把握准确的换道时机 而驾驶熟练度低的驾驶员, 对道路情况的判断能力较差, 且不能在短时间内完成换道 由此可以明显看出不同驾驶技能的驾驶员在相同工况下的操作差异是巨大的 车辆速度分析在 S 形道路的模拟试验中, 不仅做出驾驶员熟练度的对比, 同时进行了不同速度下的驾驶员行为对比 在转弯过程中, 速度也是影响车辆安全性的一个重要因素, 很多交通事故的发生是由于在弯道速度过快而脱离道路 因为通常在速度较高时容易发生危险, 所以将对比的速度大致定在 60 km / h 70 km / h 80 km / h 90 km / h 100 km / h 和 110 km / h 左右 在 6 种速度下的离散傅里叶变换 (DFT) 的幅频特性曲线如图 5 所示 采集频率为 200 Hz, 输出 0 ~ 10 Hz 的幅频特性曲线 情况下也可以完成转向 当速度增大到 80 km / h 90 km / h 100 km / h 和 110 km / h 时, 在高频率部分会出现多个主要的频率成分, 这是由于在高速情况下, 车辆的操纵稳定性会下降, 所以需要对方向盘加大控制的力度才能更稳定地控制车辆 这也说明, 当车辆处于高速状态下, 转弯时不仅需要增大对方向盘的操作要求, 而且需要更迅速准确的操作 3 结论驾驶员对汽车安全性的影响起决定性作用 通过采集驾驶员数据, 分析其幅频特性曲线, 得出在两种道路工况下, 驾驶行为对汽车安全性的影响以及不同驾驶环境对驾驶行为的要求 在横向驾驶行为中, 方向盘转角是判断驾驶行为和车辆安全的主要判断依据 对其幅频特性曲线低频和高频处的频率成分分析, 低频处幅值越大, 驾驶员对车辆操控能力越强, 操作熟练, 高频处频率成分越多, 车辆稳定性相对越差 从而可以检验驾驶员对车辆的操作能力及车辆的稳定性与安全性 为提高车辆安全性, 应加强驾驶员对车辆的控制能力 参考文献 图 5 6 种速度下的幅频特性曲线 Fig.5 Amplitude frequency curve under 6 kinds of velocities 从图 5 中可以看出, 在 60 km / h 和 70 km / h 这两个速度下, 只在低频率时有一个主要的频率成分, 这表明在速度相对低的情况下, 转弯时方向盘的转动不是很明显, 在不需迅速转动方向盘的 1 李力王飞跃郑南宁等. 驾驶行为智能分析的研究与发展 J. 自动化学报 陈志勇杨佩彭力等. 基于 BP 神经网络的驾驶员疲劳监测研究 J. 计算机科学 s 孙琼. 基于 BP 神经网络与隐形马尔科夫链的驾驶状态识别 D. 合肥合肥工业大学 石坚吴远鹏卓斌等. 汽车驾驶员主动安全性因素的辨识与分析 J. 上海交通大学学报 王海林刘仲国朱凯曼. 影响汽车驾驶员行车安全的内在因素分析 J. 汽车工程学报 卢文祥杜润生. 机械工程测试 信息 信号分析 M.2 版. 武汉华中科技大学出版社 Yilu Zhang William C Lin Yuen Kwok Steve Chin. A pattern recognition approach for driving skill characterization J IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems Li Shuguang Yamabe Shigeyuki Sato Yoichi et al. Learning char acteristic driving operations in curve sections that reflect drivers skill levels J. International Journal of Intelligent Transportation Systems Research

6 第 4 期盛译萱基于 BP 神经网络的驾驶员状态识别及行为分析 371 Drivers state recognition and behavior analysis based on BP neural network algorithm SHENG Yi xuan College of Aerospace and Mechanical Engineering Arizona State University Tempe Arizona USA Abstract Driver-in-loop Simulation Platform is used to simulate actual road condition and carry on the simulation driving experi ment. Driver's behavior data is collected in real time and transmits to computer to analyze. The basic idea is to use BP neural net work algorithm which could classify the data from platform into different driving states and Discrete Fourier transform DFT method which could analyze driver ' s behavior through of steering angle and accelerator pedal to verify the amplitude - frequency characteristic of different driving behavior is related to driver's operation ability and safety of vehicle. Key words BP neural network driving state recognition behavior analysis ( 上接第 359 页 ) Synthesis of starch / AMPS / DMC super absorbent resin and its properties of water absorbent and retention ZHANG Wei 1,SONG An xin 2,HUO Xiao yue 1,SUN Peng fei 1 (1.School of Environmental and Chemical Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei ,China; 2.China the Arab Fertilizer Co.,Ltd.,Qinhuangdao,Hebei ,China) Abstract:The superabsorbent was carried out by aqueous solution polymerization,with 2 acrylamido 2 methyl propanesulfonic acid ( AMPS) and methacryloyloxyethyl trimethyl ammonium chloride (DMC) as raw materials,(nh 4 ) 2 S 2 O 8 as initiator and MBAM as crosslinking agent.the structure of the super absorbent polymer was characterized by IR and SEM.It was investigated that the effects of the ratio of m(amps) and m(dmc),the ph value and the amount of starch,initiator and crosslinker on absorbency in distilled water and salt water.the results showed that under optimal conditions the resin can absorb 698 times in distilled water and 86 times in salt water with saline concentration of 0.9%.Simultaneously,studying on the water retention properties of the soil with the resin, the results indicated that the water retention property was greatly raised by adding the starch / AMPS / DMC superabsorbent,and when the resin in an amount of g / 50 g,the soil water retention was postponed,and the saturated water content of different soil improved 4.02~ 5.73 times in water and 1.70~ 2.04 times in salt water with saline concentration of 0.9%. Key words:super absorbent starch; aqueous solution polymerization; absorption; retention

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50 2011, Vol. 32, No. 18 食 品 科 学 工 艺 技 术 对 象, 立 足 改 善 产 品 耐 煮 性 和 食 用 品 质, 在 已 有 单 螺 杆 挤 压 的 工 艺 参 数 方 面 的 基 础 上, 适 当 添 加 对 人 体 有 利 又 能 改 善 产 品 食 用 品 49 熊 善 波 1, 张 志 清 1, *, 李 远 志 2, 姚 艳 艳 1 (1. 四 川 农 业 大 学 食 品 学 院, 四 川 雅 安 625014;2. 重 庆 博 食 米 业 有 限 公 司, 重 庆 402660) 以 米 粉 为 主 要 原 料, 通 过 单 螺 杆 挤 压 机 生 产 工 程 重 组 米 在 单 因 素 试 验 基 础 上, 通 过 对 工 程 重 组 米 生

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