智能驾驶中的行为辅助压力感知方法

来源：软件学报杂志2018年第S2期北京时间：

作者：张思美,王海鹏,刘栋,张涛,董云卫

单位：张思美，西北工业大学 计算机学院, 陕西 西安 71007211,王海鹏，西北工业大学 计算机学院, 陕西 西安 71007202,刘栋，西北工业大学 计算机学院, 陕西 西安 71007203,张涛，西北工业大学 软件与微电子学院, 陕西 西安 71007204,董云卫，西北工业大学 计算机学院, 陕西 西安 71007205

摘要：人的压力与其行为紧密相关，特别是在智能驾驶时，驾驶员压力感知对实现辅助驾驶具有巨大的应用潜力.现有压力感知方法多用于静态环境，检测过程也缺乏便捷性，难以适应高度动态的智能驾驶应用需求.为了实现智能驾驶中自然、准确和可靠的压力检测，提出一种基于可穿戴系统的行为辅助压力感知方法.该方法基于行为伴随实现压力检测，并基于多指标执行压力状态判别，能够有效提高压力检测准确度.其基本原理在于每个人在不同压力状态下的生理特征和行为模式不同，会对压力相关的PPG数据和行为相关的IMU数据产生独特影响.首先使用嵌入多传感器的可穿戴手套测量驾驶员的生理和运动信息，通过多信号融合技术获得可靠的生理行为指标，最终使用泛化性能较好的SVM模型分类驾驶员的压力状态.基于所提出的方法在模拟驾驶环境下部署了验证实验，实验结果显示，压力分类精确度可达到95%.

关键词：压力识别;智能驾驶辅助;多信号融合;生理行为指标

基金资助：科学技术基金（2017-HT-XG）；陕西省创新能力支撑计划（S2019-ZC-PT-0036）