Modelo de evaluación de la fatiga del conductor con integración de multi‐indicadores basado en red bayesiana dinámica

Los datos del electroencefalograma (EEG) son un indicador efectivo para evaluar la fatiga del conductor, pero generalmente están perturbados por ruido. El frecuente cabeceo, así como la hora del día y el tiempo total de conducción, también tienen una relación muy cercana con la fatiga del conductor. Todos estos factores deben tenerse en cuenta para una evaluación integral de la fatiga del conductor. Se reclutaron 50 conductores para participar en el experimento orientado a la fatiga en el simulador de conducción. Basado en las muestras de EEG, se ha establecido el indicador basado en EEG de la fatiga del conductor mediante una red neuronal artificial. Posteriormente, se presenta un nuevo algoritmo para calcular el ángulo de cabeceo con datos de postura obtenidos de herramientas pasivas fijadas en la cabeza y el tronco del conductor, respectivamente, y luego se determina el indicador de fatiga del conductor basado en la cabeza. Finalmente, se establece un nuevo modelo de evaluación de la fatiga del conductor con la integración de cuatro indicadores basados en la fatiga con DBN (Red Bayesiana Dinámica). Los resultados muestran que es más preciso evaluar la fatiga del conductor en comparación con el único indicador basado en EEG.