緊急煞車!! 駕駛的大腦電訊號能幫你提早煞車?
現今的駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems；ADAS)在許多的智慧型車款中都有配置，目的是藉由車子周遭環境的資訊分析，預告潛在的危險發生，或是啟動緊急煞車來避免交通意外發生。Luis G. Hernández研究團隊，利用腦電圖（Electroencephalography, EEG）蒐集駕駛人的腦電訊號，對"緊急煞車傾向"(Braking Intention)進行預測，希望結合駕駛輔助系統以減少車禍發生率。
實驗者必須坐在汽車駕駛模擬器上開車，螢幕中會顯示一台遊電腦駕駛的前導車。當前導車減速時，駕駛必須踩煞車防止擦撞。其中加入了三種實驗因素已蒐集在不同駕駛狀態下的腦電波。1.壓力，實驗者會聽到救護車的高頻聲音。2.額外工作，實驗者必須在螢幕顯示訊號時，觸碰變速桿。3.疲勞，會讓受試者在經過一天的活動後再實施實驗。
再收集到腦電波的資訊後，藉由"資料分析與機器學習"方法，判定此時為"緊急煞車時期"或者是"正常駕駛時期"，最終輔助"緊急煞車傾向"(Braking Intention)的預測。所用到的方法有兩種1.support vector machines(SVM,支援向量機)2.convolutional neural networks (CNN,卷積神經網路)。結果顯示CNN有較佳的辨識準確度，有助於預測駕駛”緊急煞車傾向”。但距離實際應用於駕駛輔助系統仍有很長的路要走。
下面有兩種"資料分析與機器學習"方法的介紹(有興趣可以連結)
SVM 支援向量機介紹：
https://bit.ly/2lYK6XW
CNN 卷積神經網路的運作原理：
https://bit.ly/2zcgmRa
原始論文：
Hernández, L.G., et al., EEG-Based Detection of Braking Intention Under Different Car Driving Conditions. Frontiers in Neuroinformatics, 2018. 12(29).
撰稿人：李堅百
實驗者必須坐在汽車駕駛模擬器上開車，螢幕中會顯示一台遊電腦駕駛的前導車。當前導車減速時，駕駛必須踩煞車防止擦撞。其中加入了三種實驗因素已蒐集在不同駕駛狀態下的腦電波。1.壓力，實驗者會聽到救護車的高頻聲音。2.額外工作，實驗者必須在螢幕顯示訊號時，觸碰變速桿。3.疲勞，會讓受試者在經過一天的活動後再實施實驗。
再收集到腦電波的資訊後，藉由"資料分析與機器學習"方法，判定此時為"緊急煞車時期"或者是"正常駕駛時期"，最終輔助"緊急煞車傾向"(Braking Intention)的預測。所用到的方法有兩種1.support vector machines(SVM,支援向量機)2.convolutional neural networks (CNN,卷積神經網路)。結果顯示CNN有較佳的辨識準確度，有助於預測駕駛”緊急煞車傾向”。但距離實際應用於駕駛輔助系統仍有很長的路要走。
下面有兩種"資料分析與機器學習"方法的介紹(有興趣可以連結)
SVM 支援向量機介紹：
https://bit.ly/2lYK6XW
CNN 卷積神經網路的運作原理：
https://bit.ly/2zcgmRa
原始論文：
Hernández, L.G., et al., EEG-Based Detection of Braking Intention Under Different Car Driving Conditions. Frontiers in Neuroinformatics, 2018. 12(29).
撰稿人：李堅百
留言
張貼留言