智能汽车如何判断驾驶员注意力分散？逻辑和标准是什么？智能汽车如何判断驾驶员注意力分散？逻辑和标准是什么？

智能汽车判断驾驶员注意力分散主要依据驾驶绩效、头部与面部变化、反应时间以及生理信号等指标。驾驶绩效通过车辆状态如速度、加速度等进行评估；头部与面部变化通过摄像头捕捉；反应时间则通过模拟驾驶场景测量；生理信号如心电、脑电等虽有价值但监测难度大。为提高准确性，通常采用多指标融合的方法进行综合评估。智能汽车通过分析车辆控制指标、驾驶员的头部和面部动作、反应时间以及生理信号来判断驾驶员是否注意力分散。尽管存在挑战，但通过多指标融合的方法可以提高识别的准确性。

已经有答主从国标和业内常用方法的方面阐述了判断注意力分散的方法了，我来从学术研究的角度阐述一下最近这方面的研究状态。

驾驶员注意力分散，又称为驾驶分心(DrvingDistraction)，与驾驶疲劳(DrivingFatigue)其实并不是同一个研究方向。美国高速公路安全管理局(NHTSA)将分心驾驶定义为驾驶员在驾驶过程中注意力由驾驶任务转移到另一项活动中的特定类型的注意力不集中。划分为三种类型：

因此，判断驾驶员是否分心时，也主要从上面三个方面来进行判断。

从判断指标的细节上看，目前学术上判断驾驶员注意力的指标五花八门，其实还并没有形成一套完整规范的标准体系，大概会从以下几个方面来判断：

驾驶绩效，其实通俗来讲也就是车辆状态，根据车辆状态给目前驾驶员的驾驶行为打一个分数。常用到的信号判断标准有：纵向速度、纵向加速度、车头时距、制动踏板位置、油门踏板位置等车辆纵向控制指标和横向速度、横向加速度、方向盘转角、车道位置等车辆横向控制指标等。通常情况下，研发工程师会根据上述信号中的一种或者多种作为输入，构建一个驾驶行为分心识别模型。由于这些信号在实验中非常容易采集，因此驾驶绩效指标基本在构建驾驶分心模型时是必须要用到的，也是最常用的。

头部与面部的变化的研究虽然较少，但是是最常使用的判断注意力分散的标准，因为摄像头安装方便且不会影响驾驶员行为。常用的检测指标包括：头部位置、头俯仰角、面部表情、头部姿势、嘴唇变化等等。

一般来说，人们在注意力不集中的情况下，反应会变得迟缓，基于这一常识性认知，许多研究者设计超车、变道、刹车等驾驶场景，通过驾驶行为反应时间指标对驾驶分心状态。比方说，在车辆雷达已经检测到前方障碍物时，测量驾驶员踩下刹车踏板的反应时间，从而判断驾驶员是否存在分心驾驶。

为啥这俩放在一起说呢，因为这俩现在都还比较难做到。心电信号、脑电信号、肌电信号、皮电信号、呼吸、血压等医学领域的指标判断时非常有用，但是非常难监测，会影响到驾驶员的驾驶行为。而用眼动追踪设备可以识别睛的注视、扫视行为，从而得出当前状态下的注意力分布情况，然而试验过程中往往通过佩戴眼动仪等设备，在实际的驾驶过程中实施的难度较大。

虽然以上的方法均能对分心驾驶行为进行评价，但是但单一的指标往往使得结果的准确率和可靠性降低，因此在实际应用中，往往是使用不同指标混合为融合指标的方式，结合不同数据维度，综合性的考量驾驶状态，才能达到更好的识别效果。

参考链接：

我是@彼方说WindyWing，一名自主品牌新能源车企的自动驾驶攻城狮，还做过很多事情，玩过车队，搞过锂电池，创过业，深入研究过底盘和NVH。没有什么能够阻挡，对世界的探索和理解。欢迎关注我，带你了解更多有关自动驾驶，新能源汽车的事情。

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