ADAS中的驾驶员疲劳监测系统

近年来随着无人驾驶技术的成熟，汽车产业迎来了一次大变革，众多的主机厂商将带有驾驶辅助系统的技术布局在自己的产品线上。而原来仅作为高端车型上的高级驾驶辅助系统（ADAS）也渐渐向整个市场铺展开来。

乘用车市场现阶段常见的ADAS系统功能包括自适应巡航控制系统、泊车辅助系统、车辆偏离预警系统、变道辅助系统、防撞预警系统等，其作用都是通过车身周围的传感器反馈的数据，帮助驾驶员在行驶过程中减少车辆与周边环境发生事故的可能性。然而根据美国国家公路安全管理局统计数据显示，近年来在美国发生的交通安全事故中有近10万起是与疲劳驾驶有关。于是越来越多的乘用车厂商考虑将驾驶员监测系统(简称DM）融入未来的车内系统。

什么是DM驾驶员监测系统

驾驶员检测系统(Driver Monitoring)，最早出现于飞机、高铁等具有自动驾驶或高阶级辅助驾驶的领域中（本文只讨论汽车领域的DM系统），是一种基于人体生理反应特征的驾驶员疲劳监测预警系统。目前从整体架构来讲分为直接检测和间接检测两类

首先，DM系统中的直接检测是基于图像识别和触控传感技术展开的。该检测系统通过方向盘内集成的传感器将驾驶员的面部细节以及心脏、脑电等部位的数据进行收集，再根据这些部位数据变化判断驾驶员是否处于疲劳状态。往往这个过程相对繁琐，需要对驾驶员进行多方面的数据收集。而间接检测是针对驾驶员驾车行为分析，即通过记录和解析驾驶员转动方向盘、踩刹车等行为特征，判别驾驶员是否疲劳。

下图为DM系统判定驾驶员驾驶状态的认知维度表，分别从任职工作负荷（Cognitive workload）、驾驶习惯（Driving style）、物理位置（Physical position）、身体状况（Medical condition）四个维度判断。

现阶段主流车系的应用方案

目前丰田的DM方案是由丰田旗下的Denso提供的，主要应用在雷克萨斯以及丰田商用车上。该方案采用一台NIR的红外传感器与一体化ECU组成，装配在驾驶员位置。通过摄像头对驾驶员面部状态以及眼睛的开合频率进行数据采集，从而判断车辆的行驶状态。此方案具有相当高的识别率，但是装配成本相对较高。

而现阶段德系车型的DM方案都是基于方向盘转向角速度的单向变化率来进行判断的。同时通过车内硬件配置的使用情况将车速、行程、发动机状态、转向角、横向加速度、偏转率、车门的情况、安全带的情况、时间信号等操作进行综合运算之后，得到一个驾驶员的情况。但是由于系统仅对汽车内部情况进行分析，缺少其他维度的支持，得到的数据存在一定的偏差。

相较于德系的方案，福特的技术就更加讨巧。该方案为了进一步提高整个算法的准确性，将车辆行驶轨迹、驾驶员行为、周围环境以及生物监测信息四个维度进行检测。数据的丰富性使得福特的DM系统的准确性大幅度提升，但是对于系统本身硬件来说，数据的运算能力需要一个单独的模块进行整合。

通过比较可以发现，市场上的DM系统很难将测量准确性和装配成本这两者之间进行平衡，所以现阶段基于图像技术的DM系统是最优的选择。

随着无人驾驶技术的不断提升，汽车将配备更高级别的ADAS系统。但是对于技术本身来讲，其发生故障的概率还是客观存在的。所以说驾驶员在高阶汽车无人驾驶的使用中，仍然需要扮演着重要的角色。而未来DM系统将共享车联网的数据，并且与ADAS系统整合在一起，为驾驶员以及车辆提供更加安全的行驶条件。

（文章来源：盖世汽车）