驾驶疲劳是道路安全领域长期关注的重要问题,其影响范围从注意力下降到反应迟缓,乃至发生严重交通事故。随着智能传感和神经科学技术的发展,通过生理信号与脑电活动来识别和量化疲劳状态,正逐步成为比纯行为或车辆数据更为敏感和及时的手段。本文围绕"单调驾驶"与"高强度驾驶"两类典型情境,梳理神经生理学上的关键相关指标、最新研究进展及实际应用展望,帮助读者理解如何利用脑电、心率变异性和皮电等信号,更准确地评估驾驶者的疲劳风险,从而为驾驶安全提供更可靠的技术支持。 驾驶疲劳的类型与诱因多样,学术界通常将其区分为由低刺激环境引起的被动疲劳和由持续高认知负荷引起的主动疲劳。被动疲劳通常出现在高速公路、环形路线或视觉单调的场景中,外界刺激稀少使驾驶者出现认知脱落、警觉性下降的现象。主动疲劳则发生在城市复杂路况、密集交通或需要同时处理次任务的情境中,驾驶者长时间投入高强度注意力,导致认知资源耗竭。
这两种疲劳在行为表现上可能有所重叠,但其神经生理学特征却具有差异,理解这些差异对于建立可靠的监测系统至关重要。 脑电(EEG)是研究驾驶疲劳最具代表性的神经指标之一,其高时间分辨率能够捕捉到快速变化的脑活动模式。在被动疲劳中,许多研究报道低频振荡,尤其是Alpha和Theta波段功率的上升,体现为后部脑区的同步化现象。Alpha波段的短时突发性活动(常称为Alpha纺锤或Alpha突发)在疲劳累积过程中更为常见,与注意力下降、视觉抑制以及反应时延长等行为指标高度相关。基于此类特征,一些研究提出了以枢纽电场或局部Alpha同步为核心的指数,用于连续检测驾驶者的精神倦怠状态,这些指数能够在单调驾驶场景中及时识别疲劳前兆。 相比之下,在高负荷驾驶情境中,脑电呈现的变化更为复杂且容易与任务相关的认知活动混淆。
认知负荷上升时,常见的是Alpha去同步化和额叶Theta活动增强,这反映了大脑资源向任务执行和冲突监控的分配。由于Alpha在两种情境下可能朝相反方向变化,单一依赖某一频段的传统疲劳指标在复杂场景里可能失去特异性。因此,为了确保指标的稳健性,研究者提出将基线状态下的特征作为参考,例如将任务时的Alpha表征与闭眼静息状态的Alpha最大值进行归一化比较,以量化"任务状态与休息状态的相似度"。这种相似度度量能够在一定程度上避免将瞬时工作负荷误判为疲劳,从而提升在高认知负荷下的检测可靠性。 心率及心率变异性(HRV)作为反映自主神经系统平衡的重要生理指标,在驾驶情境中同样具有信息价值。一般来说,随着认知负荷和压力的增加,心率上升、低频与高频成分的比值改变,反映交感神经的激活。
然而,在被动疲劳的缓慢累积过程中,心率可能呈下降或波动性减弱的趋势,这与警觉性下降相一致。值得注意的是,HRV指标对个体差异高度敏感,受年龄、体质、情绪和环境等多种因素影响,因此在疲劳监测中常与其他信号联合使用,以增强判别能力。 皮电活动(Electrodermal Activity, EDA)是衡量汗腺活动与心理唤醒的典型指标。理论上,瞬时的认知挑战或突发刺激会引起皮电反应(phasic SCR),而整体的唤醒水平则反映在基线皮电水平(tonic SCL)上。但在实际驾驶研究中,皮电对疲劳的敏感性并不稳定。部分研究显示在高负荷任务中SCR频率增加,而另一些研究未能在被动疲劳诱导场景中观察到显著变化。
皮电信号受环境温度、个体出汗差异及传感器接触质量影响,导致其在真实世界应用中面临挑战。 为了克服单一信号的局限,多模态融合成为当前研究的热点方向。将脑电与心率、皮电、眼动或面部行为学指标相结合,能更全面地捕捉疲劳的多维表现。脑电负责检测大脑状态的直接变化,心率反映自主神经的负荷调整,皮电提示瞬时唤醒波动,眼动指标如眨眼频率与眨眼持续时间则直接关联视觉卫生与疲劳程度。通过多源信号融合并应用合理的特征选择与机器学习模型,可以在提升检测准确率的同时,降低对单一传感器的依赖,提高系统对噪声与环境变化的鲁棒性。 在研究设计层面,模拟驾驶环境仍是疲劳研究的主流实验范式,其可控性使研究者能够在伦理与安全范围内重复诱导不同类型的疲劳。
常见的实验设计包括在午后或长时间驾驶模拟中安排单调路线以诱发被动疲劳,以及在城市复杂场景中加入次任务以制造主动疲劳。关键的是在实验过程中设置稳定的基线数据采集,例如闭眼静息与睁眼静息,用以估算个体的基线特征,从而实现个性化的指标归一化。这样的基线校准对于跨个体、跨任务的比较与模型泛化至关重要。 在技术实现上,采用便携式或轻量级的脑电设备能够促进疲劳检测系统的日常化应用。近年来,水基或干电极头戴设备、嵌入式头枕传感器甚至耳式EEG设备渐渐成熟,它们在舒适性与可佩戴性上具有优势,但信号质量往往不及高密度实验室设备。因此,信号预处理、伪迹抑制和事件检测算法的优化成为实用化的核心。
与此同时,可穿戴心电与皮电传感器已经广泛商业化,如何在保证舒适度的前提下提升数据精度,是推广落地的另一道门槛。 将神经生理性疲劳检测系统集成到车载或辅助驾驶生态中,既带来机遇也伴随伦理和隐私挑战。实时检测驾驶者疲劳并触发预警、建议休息或启动主动安全策略,能够显著降低事故风险。但这也要求系统具备极高的误报抑制能力以避免频繁打扰和驾驶者产生"警报免疫"。此外,生理数据属于高度敏感的个人信息,涉及心率、脑电等,系统设计必须遵循严格的数据最小化原则和加密存储、传输标准,确保用户隐私与数据安全。 面向未来,研究与应用需要在若干方面持续突破。
首先,需要更大规模且多样化的样本库来训练与验证疲劳检测模型,覆盖不同年龄、性别、健康状态与驾驶习惯,以增强模型的泛化能力。其次,进一步探索在极端疲劳或睡眠剥夺条件下的神经生理特征,如局部睡眠现象与微睡眠(microsleeps)在脑电中的表现,对于提升系统对危险状态的识别非常关键。再次,融合多模态并采用可解释的机器学习方法,有助于理解模型决策的生理学依据,提高监管合规性与用户信任度。最后,跨学科合作将推动从实验室验证到道路试点的转化,与汽车制造商、政策制定者及伦理专家的协同是实现大规模落地的必要路径。 从实际建议角度来看,短期内可先在车队管理、长途运输和专业驾驶培训中引入可穿戴式疲劳监测,以受控场景验证系统稳定性与干预策略的有效性。对于普通消费者,逐步引入驾驶辅助系统与疲劳提示功能,结合车内舒适度调节、休息提醒与路况建议,能够在不侵入性过强的前提下提升安全性。
同时,公众教育也应同步推进,提高驾驶者对疲劳风险的认识和对生理检测工具的接受度。 总之,结合脑电与其他生理信号的神经生理学疲劳检测为提升道路安全提供了有力技术支撑。单调驾驶与高认知负荷驾驶分别呈现出不同的神经生理特征,理解并区分这两类疲劳对于构建鲁棒的检测系统至关重要。未来的研究应注重多模态融合、个体化基线校准以及在真实驾驶环境中的持续验证,同时在数据隐私与伦理治理方面建立清晰规范。随着传感器技术与信号处理能力的不断进步,基于神经生理信号的疲劳监测将在智能驾驶与主动安全体系中发挥越来越关键的作用,最终带来更为安全的出行体验。 。
