講師：朱玉龍，江湖人贈稱號“朱校長”，深耕于汽車電子設計領(lǐng)域，從2014年8月創(chuàng)建“汽車電子設計”個人微信公眾號以來，筆耕不輟，堅持每天撰寫推送一篇原創(chuàng)文章，公眾號關(guān)注人數(shù)愈萬，是業(yè)內(nèi)備受尊敬的“干貨知識庫”。
主題：
1.現(xiàn)有駕駛員監(jiān)測的方案
2.駕駛員監(jiān)測的可行方案概覽
3.DM參數(shù)分析
4.目前產(chǎn)品的困難和局限
5.高級自動駕駛對DM的需求
6.DM的未來發(fā)展
以下為微沙龍講座的演講實錄+PPT：
朱玉龍：我這邊今天選擇的主題，是駕駛員監(jiān)測，不是在前向防碰撞的體系里面，也不在倒車的體系里面，所以它比較獨立。我選的這個話題，因為全球范圍內(nèi)，它在未來的無人駕駛跟ADAS這塊都是非常重要的，但是與國外整個切入點來講，是相對比較好的。所以我這邊也做一個介紹，因為之前可能大家對于駕駛員監(jiān)測更多是在客車上作為一個強制的使用，并不看成是一個機會。我選擇這樣一個話題的切入點，也是希望大家可以重新審視這個相對在ADAS領(lǐng)域里面比較偏門的一個東西。
國外駕駛員監(jiān)測的方案介紹
首先，從兩個大類來講，從駕駛員監(jiān)測總體的架構(gòu)是從直接監(jiān)測跟間接監(jiān)測兩類劃分，直接監(jiān)測是直接通過駕駛員的獲取信息，主要是通過他的臉部信息跟圖像，采取這個模式來獲取整個的信息。這里通常意義上我們就是有幾個緯度，一個就是駕駛員的注意方向，還有一個是判斷駕駛員整個眼瞼的閉合情況，需要移植對人體疲勞模型，對整個眼的情況，也需要適度的一個學習過程。
在德國那塊，大量通過使用車輛方向盤的角速度，還有整個驅(qū)動器正常跟異常的判斷，通過正常的算法來做。在傳統(tǒng)的算法里頭，因為信息量的緯度不夠，更多是一種提醒，因為它沒有辦法，有些人的駕駛風格就是特殊的，不一樣。所以在這一頁里頭，基本上我們可以看到這是兩個截然不同的路徑。
我來重點介紹一下駕駛員監(jiān)測的認知緯度，我們認為在整個駕駛員的狀態(tài)有四個基本緯度，一個就是認知的負荷，通過人體的疲勞負荷，來判斷他要睡、分心、過勞，通過眼鏡的注視方向，眼睛眨眼的情況，包括腦電波、心跳、皮膚的傳導率、體溫、呼吸的分析，來判斷駕駛員身體的情況。第三個緯度就是我們經(jīng)常說的，你是不是去打手機，或者說你在開車的時候去喝茶，干一些別的什么事兒。第四個就是通過駕駛的距離，跟車道的實際情況，車速變化跟加速情況，通過這些認知緯度來認識駕駛員多維度的情況。
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