基于下肢表面肌电的驾驶员紧急制动行为识别

摘要

表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)是人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用.将下肢sEMG信号引入到驾驶员紧急制动行为识别模型中,提取sEMG的时域、频域和模型参数特征组成特征向量.另外,为了提高紧急制动行为的识别准确度,同时采集与其特征相似的常规制动和加速换挡行为数据,利用基于有向无环图的支持向量机构建分类器对三种驾驶行为进行识别.结果表明,同个体紧急制动行为识别率高达90.9％,不同个体识别率平均达81.8％;且该系统能够在紧急操作制动踏板前220 ms进行识别,以100 km/h的行驶速度计算,制动距离将减少6.1 m.