中国公路学报

作者：任立海, 聂珍龙, 于潇, 陈可欣, 蒋成约

单位：1. 重庆理工大学　汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室，重庆　400054","2. 中国汽车工程研究院股份有限公司，重庆　401120

关键词：交通工程,脑电信号,综述,分心驾驶,疲劳驾驶,情绪驾驶,多源信息融合,交通安全

<p>驾驶人是“人-车-路-环境”交通系统的重要环节之一，驾驶人状态与自身的驾驶行为密切相关。脑电信号（Electroencephalogram，EEG）作为驾驶人大脑活动的直接体现，能够有效地表征驾驶人当前时刻的驾驶状态。基于现有文献研究成果，阐述了EEG与驾驶人分心、疲劳及情绪等不良驾驶状态之间的内在关联，并对EEG研究中涉及的试验环境、数据处理及分析方法进行重点归纳总结。结果表明：大部分研究的本质可解释为不同驾驶人状态与EEG之间的定性与定量关系研究，通过志愿者模拟驾驶等方法收集EEG相关数据，利用线性或非线性等分析方法提取EEG特征值，以数学模型或神经网络模型对驾驶人的状态进行识别。进一步地，为提高状态识别模型的准确率，基于EEG的多源信息融合方法在不良驾驶状态等场景中的研究逐步增多，基于EEG在驾驶状态识别系统中的运用也逐步走向市场化。由此表明，目前基于EEG的驾驶人识别算法具有良好的安全应用潜力及前景，但在EEG特征提取、实时处理、不同驾驶人状态识别精度等方面仍具有较大改进空间。</p>

来源：2024年第8期

《中国公路学报》期刊编辑部

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