移动脑电图如何防止分心驾驶
H.B. Duran
更新于
2024年4月10日
移动脑电图如何防止分心驾驶
H.B. Duran
更新于
2024年4月10日
移动脑电图如何防止分心驾驶
H.B. Duran
更新于
2024年4月10日
安全驾驶是每个人都非常关注的重要问题。新技术的出现为我们带来了自动驾驶汽车，希望能减少因人为失误而导致的撞车事故。它还引入了一些旨在让驾驶更安全、更愉快的功能。这些功能包括挡风玻璃上的平视显示器和自动制动系统，仅举数例。
自 2010 年以来，全球交通死亡人数下降了 5%。然而，每年仍有 1.19 百万人死于车祸。此外，车祸每年造成多达 50 百万人受伤1。
无论汽车的系统多么先进，人类的大脑才是最强大的计算机。了解认知分心在确保道路安全方面起着至关重要的作用。
为什么分心是致命的
人类一直在自欺欺人地认为我们可以多任务解决。研究证明，在没有速度和准确度显著下降的情况下，人类大脑无法有效地多任务解决2。
在当今社会，开车时通过手机或车载娱乐系统聊天很常见。然而，这可能会很危险，因为它会分散您对道路的注意力。
分心驾驶法律试图提高驾驶员的安全性。工程师设计汽车使其无需双手即可更轻松地使用，以减少分心。然而，在美国，涉及分心驾驶员的撞车事故每天仍造成九人死亡3。
发送一条简短的短信可能感觉是瞬间的事，但由于任何原因将视线移开路面都可能是致命的。CDC 估计，在以 55 mph 的速度行驶时发短信就像闭着眼睛开过一个足球场4。分心驾驶可能因许多原因发生，例如疲劳、心烦意乱或使用药物或酒精。
无线脑电图（EEG）头戴式设备可以检测驾驶时的分心，有助于实时预防事故。2013 年，西澳大利亚皇家汽车俱乐部通过建造自己的 EEG 汽车测试了这一理论。
注意力驱动的汽车对分心驾驶进行测试。来源：RAC
注意力驱动汽车
如 CDC 的例子所示，当分心时，我们的大脑无法有意识地处理紧急信息。西澳大利亚的 RAC 发现，发生撞车事故的澳大利亚驾驶员中有 20% 看着他们撞击的物体。然而，由于认知分心，他们无法理解发生了什么。
“大脑基本上是一个注意力机器，”Emotiv 联合创始人兼首席技术官 Geoffrey Mackellar 解释说。大脑的前部必须保持活跃并高度参与驾驶，因为潜意识大脑不知道偏离车道会带来问题。”
这个想法是：如果您的汽车能够感知到您分心并减速，会怎么样？RAC 与 Emotiv 合作改装了一辆现代 i40，可以做到这一点。驾驶员戴上与车辆通信的EPOC 系列 14 通道 EEG 头戴式设备。大脑表现直接影响汽车的速度。
在对包括睁眼/闭眼、注视率、“走神”等各种大脑状态进行基准测量后，EEG 汽车被编程为在人员分心时减速。当驾驶员将头移开路面时（如 EPOC 内置陀螺仪所示），汽车也会做出反应。
RAC 带着这辆“注意力驱动”的汽车进行了一次公路旅行，以证明注意力不集中会影响到每个人6。公路旅行之后进行了一系列闭路实验，以进一步探索认知分心的问题，特别是在漫长的路段上。虽然改装车尚未量产，但它让公众意识到我们在驾驶时有多容易分心。
智能脑机交互（B2V）系统的吸引力并没有让汽车制造商忽视。2018 年，日产展示了一款 B2V 原型车，它可以根据用户的喜好进行调整，并在紧急情况下迅速做出反应7。
日产解释说：“通过预测预期的动作，系统可以比人类的平均反应时间快 0.2 到 0.5 秒介入（转动方向盘或减速），在驾驶员基本察觉不到的情况下提高了反应时间。”8。
实时警报可以在驾驶员过于疲劳无法驾驶之前提醒他们注意力受损。
疲劳警报
与注意力不集中相比，有意识的大脑更容易察觉到困意。然而，当驾驶员开始打哈欠或点头时，他们对自己和他人的危险就已经迫在眉睫了。这就是为什么研究人员正在探索利用无线 EEG 在为时已晚之前预测疲劳驾驶。
如果将这种疲劳检测系统内置到汽车的操作系统中，则可能会在出现认知受损的最初迹象时向驾驶员发出警报。这个概念对一般的分心也可能有益。
一项大学研究创建了一个软件框架，并使用 EPOC 头戴式设备来检测讲座期间注意力分散的情况。当警觉性下降时，震动短信警报会发送到学生的手机上，从而使 75% 的参与者能够重新集中并保持注意力9。
一个人的困意可以通过点头、闭眼和打哈欠等几种视觉线索来识别。釜庆大学的 Li 等人进行的一项研究利用视频和 EEG 数据来观察警觉的大脑状态、变化和头部运动。他们报告说，在观察“轻微困倦”事件时，检测准确度达到 96.24%10。
进一步推进这一想法，2017 年的一项研究设计并实施了一种轮询算法来测量不同深度的困意。其目标是在实时驾驶中尽早发现困意，以防止其在驾驶时变得危险。实验期间使用 Emotiv EPOC 测量大脑活动。作者报告说，区分困倦和清醒阶段的成功率为 82%11。
在测量 EEG 的同时，结合打哈欠等视觉线索，以精确指出受试者在驾驶时警觉性的降低。来源：Li 等人，2015 年
保持冷静，继续前行
联合国的目标是到 2030 年将道路交通死亡和受伤人数减少一半12。由于无线、移动 EEG 设备的价格和可用性，科学家和工程师可以了解分心驾驶员的想法，并设计车辆来帮助他们。
研究人员利用移动 EEG 从心流到检测疲劳来研究分心驾驶，以预防道路上的事故。
参考文献
1道路交通伤害。(2023 年 12 月 13 日)。世界卫生组织：WHO。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. 和 Anthony D. Wagner。(2019 年 4 月 1 日)。多任务处理的多重成本。PubMed Central (PMC)。www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3分心驾驶。(2023)。NHTSA。https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
4分心驾驶 | 交通安全 | 伤害中心 | CDC。(n.d.)。https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013 年 11 月 8 日)。这辆车能感知您何时没有注意力集中并减速。WIRED。https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA。(2013 年 11 月 17 日)。RAC 注意力驱动的汽车公路旅行 TVC [视频]。YouTube。https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars。(2018 年 12 月 8 日)。CES 2018：日产的脑机技术可以在一定程度上读懂您的心思 [视频]。YouTube。https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8脑机交互 | 创新 |。(n.d.)。日产全球。https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). 重新获得注意力的建模框架。Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015). 用于早期检测驾驶员困倦的情境感知脑电图头戴式系统。Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). 通过便携式脑机接口实时检测人类困意。Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12年道路死亡人数达 1.3 百万，联合国希望到 2030 年将这一数字减半。
(2021 年 12 月 6 日)。联合国新闻。检索于 2024 年 3 月 27 日，https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
安全驾驶是每个人都非常关注的重要问题。新技术的出现为我们带来了自动驾驶汽车，希望能减少因人为失误而导致的撞车事故。它还引入了一些旨在让驾驶更安全、更愉快的功能。这些功能包括挡风玻璃上的平视显示器和自动制动系统，仅举数例。
自 2010 年以来，全球交通死亡人数下降了 5%。然而，每年仍有 1.19 百万人死于车祸。此外，车祸每年造成多达 50 百万人受伤1。
无论汽车的系统多么先进，人类的大脑才是最强大的计算机。了解认知分心在确保道路安全方面起着至关重要的作用。
为什么分心是致命的
人类一直在自欺欺人地认为我们可以多任务解决。研究证明，在没有速度和准确度显著下降的情况下，人类大脑无法有效地多任务解决2。
在当今社会，开车时通过手机或车载娱乐系统聊天很常见。然而，这可能会很危险，因为它会分散您对道路的注意力。
分心驾驶法律试图提高驾驶员的安全性。工程师设计汽车使其无需双手即可更轻松地使用，以减少分心。然而，在美国，涉及分心驾驶员的撞车事故每天仍造成九人死亡3。
发送一条简短的短信可能感觉是瞬间的事，但由于任何原因将视线移开路面都可能是致命的。CDC 估计，在以 55 mph 的速度行驶时发短信就像闭着眼睛开过一个足球场4。分心驾驶可能因许多原因发生，例如疲劳、心烦意乱或使用药物或酒精。
无线脑电图（EEG）头戴式设备可以检测驾驶时的分心，有助于实时预防事故。2013 年，西澳大利亚皇家汽车俱乐部通过建造自己的 EEG 汽车测试了这一理论。
注意力驱动的汽车对分心驾驶进行测试。来源：RAC
注意力驱动汽车
如 CDC 的例子所示，当分心时，我们的大脑无法有意识地处理紧急信息。西澳大利亚的 RAC 发现，发生撞车事故的澳大利亚驾驶员中有 20% 看着他们撞击的物体。然而，由于认知分心，他们无法理解发生了什么。
“大脑基本上是一个注意力机器，”Emotiv 联合创始人兼首席技术官 Geoffrey Mackellar 解释说。大脑的前部必须保持活跃并高度参与驾驶，因为潜意识大脑不知道偏离车道会带来问题。”
这个想法是：如果您的汽车能够感知到您分心并减速，会怎么样？RAC 与 Emotiv 合作改装了一辆现代 i40，可以做到这一点。驾驶员戴上与车辆通信的EPOC 系列 14 通道 EEG 头戴式设备。大脑表现直接影响汽车的速度。
在对包括睁眼/闭眼、注视率、“走神”等各种大脑状态进行基准测量后，EEG 汽车被编程为在人员分心时减速。当驾驶员将头移开路面时（如 EPOC 内置陀螺仪所示），汽车也会做出反应。
RAC 带着这辆“注意力驱动”的汽车进行了一次公路旅行，以证明注意力不集中会影响到每个人6。公路旅行之后进行了一系列闭路实验，以进一步探索认知分心的问题，特别是在漫长的路段上。虽然改装车尚未量产，但它让公众意识到我们在驾驶时有多容易分心。
智能脑机交互（B2V）系统的吸引力并没有让汽车制造商忽视。2018 年，日产展示了一款 B2V 原型车，它可以根据用户的喜好进行调整，并在紧急情况下迅速做出反应7。
日产解释说：“通过预测预期的动作，系统可以比人类的平均反应时间快 0.2 到 0.5 秒介入（转动方向盘或减速），在驾驶员基本察觉不到的情况下提高了反应时间。”8。
实时警报可以在驾驶员过于疲劳无法驾驶之前提醒他们注意力受损。
疲劳警报
与注意力不集中相比，有意识的大脑更容易察觉到困意。然而，当驾驶员开始打哈欠或点头时，他们对自己和他人的危险就已经迫在眉睫了。这就是为什么研究人员正在探索利用无线 EEG 在为时已晚之前预测疲劳驾驶。
如果将这种疲劳检测系统内置到汽车的操作系统中，则可能会在出现认知受损的最初迹象时向驾驶员发出警报。这个概念对一般的分心也可能有益。
一项大学研究创建了一个软件框架，并使用 EPOC 头戴式设备来检测讲座期间注意力分散的情况。当警觉性下降时，震动短信警报会发送到学生的手机上，从而使 75% 的参与者能够重新集中并保持注意力9。
一个人的困意可以通过点头、闭眼和打哈欠等几种视觉线索来识别。釜庆大学的 Li 等人进行的一项研究利用视频和 EEG 数据来观察警觉的大脑状态、变化和头部运动。他们报告说，在观察“轻微困倦”事件时，检测准确度达到 96.24%10。
进一步推进这一想法，2017 年的一项研究设计并实施了一种轮询算法来测量不同深度的困意。其目标是在实时驾驶中尽早发现困意，以防止其在驾驶时变得危险。实验期间使用 Emotiv EPOC 测量大脑活动。作者报告说，区分困倦和清醒阶段的成功率为 82%11。
在测量 EEG 的同时，结合打哈欠等视觉线索，以精确指出受试者在驾驶时警觉性的降低。来源：Li 等人，2015 年
保持冷静，继续前行
联合国的目标是到 2030 年将道路交通死亡和受伤人数减少一半12。由于无线、移动 EEG 设备的价格和可用性，科学家和工程师可以了解分心驾驶员的想法，并设计车辆来帮助他们。
研究人员利用移动 EEG 从心流到检测疲劳来研究分心驾驶，以预防道路上的事故。
参考文献
1道路交通伤害。(2023 年 12 月 13 日)。世界卫生组织：WHO。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. 和 Anthony D. Wagner。(2019 年 4 月 1 日)。多任务处理的多重成本。PubMed Central (PMC)。www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3分心驾驶。(2023)。NHTSA。https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
4分心驾驶 | 交通安全 | 伤害中心 | CDC。(n.d.)。https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013 年 11 月 8 日)。这辆车能感知您何时没有注意力集中并减速。WIRED。https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA。(2013 年 11 月 17 日)。RAC 注意力驱动的汽车公路旅行 TVC [视频]。YouTube。https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars。(2018 年 12 月 8 日)。CES 2018：日产的脑机技术可以在一定程度上读懂您的心思 [视频]。YouTube。https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8脑机交互 | 创新 |。(n.d.)。日产全球。https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). 重新获得注意力的建模框架。Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015). 用于早期检测驾驶员困倦的情境感知脑电图头戴式系统。Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). 通过便携式脑机接口实时检测人类困意。Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12年道路死亡人数达 1.3 百万，联合国希望到 2030 年将这一数字减半。
(2021 年 12 月 6 日)。联合国新闻。检索于 2024 年 3 月 27 日，https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
安全驾驶是每个人都非常关注的重要问题。新技术的出现为我们带来了自动驾驶汽车，希望能减少因人为失误而导致的撞车事故。它还引入了一些旨在让驾驶更安全、更愉快的功能。这些功能包括挡风玻璃上的平视显示器和自动制动系统，仅举数例。
自 2010 年以来，全球交通死亡人数下降了 5%。然而，每年仍有 1.19 百万人死于车祸。此外，车祸每年造成多达 50 百万人受伤1。
无论汽车的系统多么先进，人类的大脑才是最强大的计算机。了解认知分心在确保道路安全方面起着至关重要的作用。
为什么分心是致命的
人类一直在自欺欺人地认为我们可以多任务解决。研究证明，在没有速度和准确度显著下降的情况下，人类大脑无法有效地多任务解决2。
在当今社会，开车时通过手机或车载娱乐系统聊天很常见。然而，这可能会很危险，因为它会分散您对道路的注意力。
分心驾驶法律试图提高驾驶员的安全性。工程师设计汽车使其无需双手即可更轻松地使用，以减少分心。然而，在美国，涉及分心驾驶员的撞车事故每天仍造成九人死亡3。
发送一条简短的短信可能感觉是瞬间的事，但由于任何原因将视线移开路面都可能是致命的。CDC 估计，在以 55 mph 的速度行驶时发短信就像闭着眼睛开过一个足球场4。分心驾驶可能因许多原因发生，例如疲劳、心烦意乱或使用药物或酒精。
无线脑电图（EEG）头戴式设备可以检测驾驶时的分心，有助于实时预防事故。2013 年，西澳大利亚皇家汽车俱乐部通过建造自己的 EEG 汽车测试了这一理论。
注意力驱动的汽车对分心驾驶进行测试。来源：RAC
注意力驱动汽车
如 CDC 的例子所示，当分心时，我们的大脑无法有意识地处理紧急信息。西澳大利亚的 RAC 发现，发生撞车事故的澳大利亚驾驶员中有 20% 看着他们撞击的物体。然而，由于认知分心，他们无法理解发生了什么。
“大脑基本上是一个注意力机器，”Emotiv 联合创始人兼首席技术官 Geoffrey Mackellar 解释说。大脑的前部必须保持活跃并高度参与驾驶，因为潜意识大脑不知道偏离车道会带来问题。”
这个想法是：如果您的汽车能够感知到您分心并减速，会怎么样？RAC 与 Emotiv 合作改装了一辆现代 i40，可以做到这一点。驾驶员戴上与车辆通信的EPOC 系列 14 通道 EEG 头戴式设备。大脑表现直接影响汽车的速度。
在对包括睁眼/闭眼、注视率、“走神”等各种大脑状态进行基准测量后，EEG 汽车被编程为在人员分心时减速。当驾驶员将头移开路面时（如 EPOC 内置陀螺仪所示），汽车也会做出反应。
RAC 带着这辆“注意力驱动”的汽车进行了一次公路旅行，以证明注意力不集中会影响到每个人6。公路旅行之后进行了一系列闭路实验，以进一步探索认知分心的问题，特别是在漫长的路段上。虽然改装车尚未量产，但它让公众意识到我们在驾驶时有多容易分心。
智能脑机交互（B2V）系统的吸引力并没有让汽车制造商忽视。2018 年，日产展示了一款 B2V 原型车，它可以根据用户的喜好进行调整，并在紧急情况下迅速做出反应7。
日产解释说：“通过预测预期的动作，系统可以比人类的平均反应时间快 0.2 到 0.5 秒介入（转动方向盘或减速），在驾驶员基本察觉不到的情况下提高了反应时间。”8。
实时警报可以在驾驶员过于疲劳无法驾驶之前提醒他们注意力受损。
疲劳警报
与注意力不集中相比，有意识的大脑更容易察觉到困意。然而，当驾驶员开始打哈欠或点头时，他们对自己和他人的危险就已经迫在眉睫了。这就是为什么研究人员正在探索利用无线 EEG 在为时已晚之前预测疲劳驾驶。
如果将这种疲劳检测系统内置到汽车的操作系统中，则可能会在出现认知受损的最初迹象时向驾驶员发出警报。这个概念对一般的分心也可能有益。
一项大学研究创建了一个软件框架，并使用 EPOC 头戴式设备来检测讲座期间注意力分散的情况。当警觉性下降时，震动短信警报会发送到学生的手机上，从而使 75% 的参与者能够重新集中并保持注意力9。
一个人的困意可以通过点头、闭眼和打哈欠等几种视觉线索来识别。釜庆大学的 Li 等人进行的一项研究利用视频和 EEG 数据来观察警觉的大脑状态、变化和头部运动。他们报告说，在观察“轻微困倦”事件时，检测准确度达到 96.24%10。
进一步推进这一想法，2017 年的一项研究设计并实施了一种轮询算法来测量不同深度的困意。其目标是在实时驾驶中尽早发现困意，以防止其在驾驶时变得危险。实验期间使用 Emotiv EPOC 测量大脑活动。作者报告说，区分困倦和清醒阶段的成功率为 82%11。
在测量 EEG 的同时，结合打哈欠等视觉线索，以精确指出受试者在驾驶时警觉性的降低。来源：Li 等人，2015 年
保持冷静，继续前行
联合国的目标是到 2030 年将道路交通死亡和受伤人数减少一半12。由于无线、移动 EEG 设备的价格和可用性，科学家和工程师可以了解分心驾驶员的想法，并设计车辆来帮助他们。
研究人员利用移动 EEG 从心流到检测疲劳来研究分心驾驶，以预防道路上的事故。
参考文献
1道路交通伤害。(2023 年 12 月 13 日)。世界卫生组织：WHO。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. 和 Anthony D. Wagner。(2019 年 4 月 1 日)。多任务处理的多重成本。PubMed Central (PMC)。www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3分心驾驶。(2023)。NHTSA。https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
4分心驾驶 | 交通安全 | 伤害中心 | CDC。(n.d.)。https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013 年 11 月 8 日)。这辆车能感知您何时没有注意力集中并减速。WIRED。https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA。(2013 年 11 月 17 日)。RAC 注意力驱动的汽车公路旅行 TVC [视频]。YouTube。https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars。(2018 年 12 月 8 日)。CES 2018：日产的脑机技术可以在一定程度上读懂您的心思 [视频]。YouTube。https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8脑机交互 | 创新 |。(n.d.)。日产全球。https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). 重新获得注意力的建模框架。Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015). 用于早期检测驾驶员困倦的情境感知脑电图头戴式系统。Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). 通过便携式脑机接口实时检测人类困意。Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12年道路死亡人数达 1.3 百万，联合国希望到 2030 年将这一数字减半。
(2021 年 12 月 6 日)。联合国新闻。检索于 2024 年 3 月 27 日，https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
继续阅读