[发明专利]一种自动驾驶用驾驶员疲劳与健康监控系统

权利要求书

1.一种自动驾驶用驾驶员疲劳与健康监控系统，其特征在于，包括车辆通信模块、本车状态感知模块、雷达感知模块和供电模块，所述车辆通信模块、本车状态感知模块、疲劳与健康监控模块和雷达感知模块分别与所述供电模块电连接，所述车辆通信模块、本车状态感知模块和雷达感知模块分别与所述疲劳与健康监控模块信号连接；

所述车辆通信模块用于从车辆总线上读入车辆状态信号，并将车辆状态信号传送到本车状态感知模块；

所述本车状态感知模块用于根据车辆通信模块传来的车辆状态信号用于判断本车是否在平稳驾驶，本车的驾驶状态是否满足雷达对人体呼吸和心跳频率的准确测量条件，并将车辆是否平稳驾驶的状态输出给疲劳与健康监控模块；

所述雷达感知模块用于通过发射和接收毫米波信号，测量司机的心跳、呼吸频率及强度，将司机的心跳、呼吸的频率和强度传递到疲劳与健康监控模块；

所述疲劳与健康监控模块用于接收车辆通信模块、本车状态感知模块和雷达感知模块传递的信息，对司机疲劳状态和健康状态进行判断，并在司机状态异常时发出报警信号；

所述车辆状态包括转向角度、车辆行驶速度、自动驾驶启动情况。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶用驾驶员疲劳与健康监控系统，其特征在于，通过所述雷达感知模块测量司机的呼吸特征和心跳特征，具体包括：

通过毫米波雷达获取回波信号，并计算出信号频谱，然后将心跳和呼吸所在频段范围内的对应频谱进行单独提取，减少排除车辆振动影响。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶用驾驶员疲劳与健康监控系统，其特征在于，获取公司的驾驶员以及乘客的心跳呼吸的数据库，用统计、机器学习、深度学习的方式计算驾驶员心跳、呼吸随时间变化的特征，从而将驾驶员心跳呼吸频率与幅度单独分离，以此与车辆振动的特征相区分；

在车辆行驶过程中，驾驶员不会在车辆行驶过程中更换，雷达针对唯一的被测对象不断积累的心跳呼吸的数据库，并进一步修正心跳、呼吸随时间变化的特征，使心跳、呼吸特征范围更加精准，筛选更加高效，进一步降低误判。

4.根据权利要求1所述的自动驾驶用驾驶员疲劳与健康监控系统，其特征在于，驾驶员心跳呼吸频率与幅度随时间变化的特征的获取方法为：

统计时间T内驾驶员心跳频率、呼吸频率、呼吸幅度和心跳幅度，并计算心跳频率、呼吸频率、呼吸幅度和心跳幅度各自平均值、方差直到N阶矩，和它们两两之间的协方差，其中平均值计算公式为：

其中X代表心跳频率，心跳幅度，呼吸频率，呼吸幅度中的任意一个，X_i代表X的样本；

在一定时间内，对X进行了N次采样，产生了N个样本，分别为X₁到X_N，

方差的计算公式为

Var{X}＝E{[X-E{X}]²}＝E{X²}-(E{X})²

协方差的计算公式为

C_ij＝Cov{X_i,X_j}＝E{(X_i-E{X_i})(X_j-E{X_j)}

其中X_i，X_j是心跳频率，心跳幅度，呼吸频率，呼吸幅度中的任意两个，在统计了一定数量的人群在不同下的上述统计特征后，归纳出驾驶员的呼吸和心跳特征。

5.根据权利要求1所述的自动驾驶用驾驶员疲劳与健康监控系统，其特征在于，通过机器学习计算驾驶员心跳、呼吸随时间变化的特征的方法包括：输入标注好驾驶员状态的心跳频率，心跳幅度，呼吸频率，呼吸幅度的样本暨训练集，然后基于一个机器学习算法进行训练，最终形成的训练好的机器学习模型，在训练好的机器学习模型中输入毫米波信号，即可对对司机疲劳状态和健康状态进行判断。