基于EEG的驾驶员状态脑监测综述与教程
信号处理
2020-08-31 v1 人机交互
机器学习
摘要
驾驶员的认知与生理状态会影响其操控车辆的能力。因此，这些驾驶员状态对汽车安全至关重要。先进驾驶辅助系统（ADAS）或自动驾驶汽车的设计将取决于其与驾驶员有效交互的能力。因此，深入理解驾驶员状态至关重要。EEG被证明是驾驶员状态监测与人因差错检测最有效方法之一。本文讨论了过去三十年中基于EEG的驾驶员状态检测系统及其相应分析算法。首先，介绍了驾驶员状态研究中常用的EEG系统设置。然后，综述了用于驾驶员状态检测的EEG信号预处理、特征提取与分类算法。最后，深入综述了基于EEG的驾驶员状态监测研究，并讨论了其未来发展。结论是，当前基于EEG的驾驶员状态监测算法在安全应用中前景广阔。然而，在EEG伪迹抑制、实时处理以及跨被试分类精度方面仍需诸多改进。
引用
@article{arxiv.2008.11226,
title = {A Survey and Tutorial of EEG-Based Brain Monitoring for Driver State Analysis},
author = {Ce Zhang and Azim Eskandarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11226},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica