清华大学汽车安全与节能国家重点实验室的张希波、成波、冯睿嘉团队于2010年在《清华大学学报（自然科学版）》（J Tsinghua Univ (Sci & Tech)）第50卷第7期发表了题为《基于方向盘操作的驾驶人疲劳状态实时检测方法》的研究论文。该研究针对疲劳驾驶这一导致交通事故的重要因素，提出了一种基于实际道路行驶数据的非接触式实时检测方法，具有重要的交通安全应用价值。

学术背景与研究目标

疲劳驾驶是全球交通事故的主要诱因之一。法国数据显示其导致20.6%的死亡事故，中国2003-2007年高速公路事故中疲劳驾驶致死占比达15.1%。现有疲劳检测方法分为基于生理信号、驾驶行为及车辆状态三类，其中方向盘操作行为检测因无需接触驾驶人且不受光照影响，具有显著优势。然而，既往研究多基于模拟驾驶器（准确率80%以上），实际道路验证不足。文[12]指出，模拟环境中有效的方向盘角度标准差指标在实际道路条件下失效，表明环境差异对检测方法的适用性存在关键影响。因此，本研究旨在通过实际道路实验，开发高精度的方向盘操作特征指标及实时检测模型。

研究流程与方法

1. 实验设计与数据采集

研究团队在京沈、京承高速公路开展实车实验，道路为单向三车道，实验车辆以80±10 km/h定速行驶。被试者为5名驾龄平均9.7年的男性驾驶员，实验累计行驶2012 km，采集数据包括：
- 方向盘角度（核心分析指标）
- 车速、GPS坐标（用于排除变道、低速等干扰数据）
- 道路前景与驾驶人面部视频（用于主观疲劳评分）

疲劳状态分为三级：清醒（0分）、疲劳（1分）、非常疲劳（2分），通过15分钟间隔的驾驶人自评与15秒分段视频的三专家独立评分（取均值）双重验证。方差分析显示主观评分与自评结果显著一致（p<0.001），证实评分有效性。

2. 方向盘操作特征分析

通过波形分析发现疲劳状态下的两类典型特征：
- 修正频度减少：方向盘静止时间增加（图3b）
- 大幅度修正：因车道偏离引发大幅转向（图3c）

基于此，提出两个量化指标：
- 最大零速百分比（Maximum Non-Steering Percentage）：角速度在±0.1°/s内的采样点占比，反映修正频度（式1）
- 最大角度标准差（Maximum Standard Deviation of Steering Angle）：反映修正幅度

3. 双时间窗指标提取方法

针对疲劳特征短暂出现（5-20秒）的特点，创新性提出双时间窗算法（图6）：
- 外层窗L1（60秒）：覆盖疲劳状态持续时间
- 滑动内层窗L2（15秒）：提取L1窗内L2子窗的零速百分比与角度标准差最大值
通过F值优化（式2）确定窗长，使分类效果最大化（图7）。

4. Fisher判别模型与时变准则

建立以双指标为输入的Fisher线性判别模型（式3-4），划分三维特征空间（图8）。为减少误判（如避让车辆等干扰），引入疲劳状态时变判别准则：仅当历史数据中存在疲劳状态时，才允许判定为非常疲劳。最终模型流程如图12所示。

主要结果与验证

模型在260个实测样本（清醒164、疲劳80、非常疲劳16）中表现如下：
- 总体识别率82%（212/260）
- 清醒状态正确率89%（146/164）
- 疲劳状态误判为清醒占25%（20/80），主因是生理疲劳未体现在方向盘操作
- 非常疲劳状态正确率75%（12/16），时变准则有效减少误判（图11）

结论与价值

本研究首次在实际道路条件下验证了方向盘操作特征对疲劳检测的适用性，创新点包括：
1. 双时间窗算法：解决了短暂疲劳特征的提取难题
2. 双指标互补性：零速百分比区分清醒/疲劳，角度标准差识别非常疲劳
3. 时变判别准则：通过状态转移逻辑提升鲁棒性

科学价值在于揭示了实际环境中方向盘操作与疲劳状态的量化关系，应用价值在于为车载实时预警系统提供了82%准确率的非接触式解决方案。未来可融合面部特征等多源数据以进一步提升精度。

研究亮点

• 实际道路数据：克服模拟环境与实路差异的局限性
  
• 时域特征创新：双时间窗设计优于传统单窗统计
  
• 误判抑制机制：时变准则降低环境干扰影响
  
• 开源贡献：公开实验数据与算法参数（L1=60s, L2=15s）
  

该研究为智能驾驶安全领域提供了方法论示范，相关技术已具备工程化应用潜力。