Sammanfattning: I detta dokument undersöktes ett system för att övervaka styrbeteendet. Fördelarna med att använda styrbeteende för att upptäcka trötthet är att dessa system mäter kontinuerligt, billigt, icke-påträngande och robust även under extremt krävande miljöförhållanden. De förväntade trötthetsinducerade förändringarna i styrbeteendet är ett mönster av långsam drivning och snabb korrigerande motstyrning. Med hjälp av avancerade signalbehandlingsförfaranden för funktionsutdragning, beräknade vi 3 funktioner i tid, frekvens och tillstånd utrymme domän (ett totalt antal 1251 funktioner) för att fånga trötthet nedsatt styrmönster. Varje funktionsuppsättning matades separat in i 5 maskininlärningsmetoder (t.ex. Stöd Vector Machine, K-Nearest Grann). Utgångarna för varje enskild klassificering kombinerades till ett klassificeringsvärde för ensembler. Slutligen kombinerade vi ensemblevärdena för 3 funktionsundergrupper till ett meta-ensemble klassificeringsvärde. För att validera analysen av styrbeteendet tas körprov från en körsimulator under en sömnbriststudie (N=12). Vi gav en igenkänningsfrekvens på 86,1% för att klassificera lätt från stark trötthet.
I REF, Krajewski et al. har samlat in uppgifter om styrbeteende och behandlat dem för att fånga trötthetsnedsatta mönster genom att använda signalbehandlingsförfaranden för funktionsextraktion.
Steering wheel behavior based estimation of fatigue
{'venue': 'Proceedings of the 5th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design : Driving Assessment 2009', 'journal': 'Proceedings of the 5th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design : Driving Assessment 2009', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}