移动脑电图如何防止分心驾驶

安全驾驶是每个人的主要关切。新技术为我们带来了自动驾驶汽车，希望能够减少由于人为错误造成的事故。它还引入了旨在使驾驶更加安全和愉快的功能。这些功能包括挡风玻璃上的抬头显示器和自动刹车系统，仅举几例。

自2010年以来，全球交通死亡人数下降了5%。然而，每年仍有119万人在交通事故中丧生。此外，交通事故每年使多达5000万人受伤1。

无论汽车系统多么先进，人类的大脑都是最强大的计算机。了解认知干扰在确保道路安全方面起着至关重要的作用。

为什么干扰是致命的

人类让自己相信我们可以多任务处理。研究证明，未经显著降低速度和准确性的情况下，人脑无法有效地进行多任务处理2。

在今天的社会中，驾驶时使用手机或信息娱乐系统是很常见的。然而，这可能是危险的，因为它使您分心于道路。

分心驾驶法试图改善驾驶员的安全。工程师设计汽车使其更容易使用而无需双手，以减少干扰。然而，涉及分心驾驶者的事故仍然在美国每天造成九人死亡3。

发送一条快速的短信可能感觉瞬间完成，但因任何原因离开道路的视线都是致命的。CDC估计，在时速55英里的情况下，驾驶时发短信就像在闭眼情况下驾驶整个足球场4。分心驾驶可能出于多种原因，比如疲劳、情绪不佳，或使用药物或酒精。

无线脑电图耳机可以在驾驶时检测干扰，帮助实时防止事故。2013年，西澳大利亚皇家汽车俱乐部对此进行了测试。

注意力驱动的汽车将分心驾驶付诸实践。来源：RAC

注意力驱动的汽车

正如CDC的例子所示，当我们分心时，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，20%的参与事故的澳大利亚驾驶者盯着他们所撞击的物体。然而，由于认知干扰，他们无法理解正在发生的事情。

“大脑基本上是一台注意力机器，”EMOTIV的联合创始人兼首席技术官Geoffrey Mackellar解释道。大脑的前部必须保持活跃并参与驾驶，因为潜意识的大脑不知道偏离车道会导致问题。”

这个想法是：如果你的车能够感知你分心并减速呢？RAC与EMOTIV合作改装一辆现代i40，使其能够做到这一点。驾驶员佩戴了一款与车辆通讯的EPOC Series 14通道脑电图耳机。大脑的表现直接影响车辆的速度。

在对各种大脑状态进行基准测量后，包括眼睛开/闭、凝视率、“恍惚”等，车辆被编程为在人员分心时减速。当驾驶员将头转向驶离道路时，汽车也会响应，正如EPOC内置的陀螺仪所显示。

RAC进行了“注意力驱动”汽车的公路旅行，以证明疏忽会影响每个人6。公路旅行后进行了系列闭路实验，以进一步探讨认知干扰的问题，特别是在长途行驶中。尽管改装车尚未大规模生产，但它提高了公众对我们在驾驶过程中如何容易分心的认识。

智能脑-车辆（B2V）系统的吸引力并未被汽车制造商忽视。2018年，日产推出了一款B2V原型，可以根据用户的偏好进行调整，并在紧急情况下快速响应7。

“通过预测意图的运动，系统可以比普通人类反应时间快0.2到0.5秒（转动方向盘或减速），从而改善反应时间，同时对于驾驶者而言几乎无法察觉，”日产解释道8。

实时警报可以在驾驶者过于疲倦驾驶之前提醒他们。

困倦警报

困倦对意识而言比分心更明显。然而，当驾驶员开始打哈欠或点头时，对他们和他人的危险已经迫在眉睫。这就是为什么研究人员正在探索使用无线脑电图预测困倦驾驶，以便不至于太晚。

如果这样的困倦检测系统被实施到汽车的操作系统中，当出现认知损害的首个迹象时，驾驶员可能会被警报。如果该概念也可能对一般干扰有益。

一项大学研究创建了一个软件框架，并使用EPOC耳机检测讲座期间注意力的游离。当警觉性下降时，向学生的手机发送震动文本消息警报，这使75%的参与者恢复并保持专注9。

一个人的困倦可以通过几个视觉线索来识别，如头点、眼睛闭合和打哈欠。浦项国立大学的Li等人通过视频和脑电图数据观察警觉的大脑状态和变化及头部运动。他们报告在观察“略微困倦”的事件时，检测准确率为96.24%10。

进一步发展这个想法，2017年的一项研究设计并实施了一种投票算法，用于测量各种深度的困倦。目标是实时及早发现困倦，防止其在驾驶时变得危险。实验中使用了EMOTIV EPOC来测量大脑活动。作者报告将困倦与清醒阶段区分的成功率为82%11。

通过打哈欠等视觉线索来测量EEG，以定位在驾驶时受试者的警觉性丧失。来源：Li等人，2015年

保持冷静，继续驾驶

联合国的目标是到2030年将道路交通死亡和伤害降低一半12。科学家和工程师可以学习分心驾驶者的思维，并设计车辆以帮助他们。这是由于无线移动脑电图设备的价格和可用性而可能的。

研究人员利用移动脑电图研究从正念到检测困倦的分心驾驶，以防止道路上的事故。

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）。

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。（无日期）。https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/

5Stinson, L.（2013年11月8日）。这辆车感知您不专注并减速。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注意力驱动汽车公路旅行广告[视频]。YouTube。https://youtu.be/D8WHS0T4N08

7CNET汽车。（2018年1月8日）。CES 2018：日产的脑-车辆技术能在某种程度上读取你的思想[视频]。YouTube。https://youtu.be/pEthcB-P5Qw

8脑-车辆 | 创新 |（无日期）。日产全球。https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/

9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G.（2017）。恢复注意力建模的软件框架。应用与物理科学杂志, 3(2)。https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1

10Li, G., & Chung, W.（2015）。一种用于早期检测驾驶员困倦的上下文感知脑电图耳机系统。传感器, 15(8), 20873–20893。https://doi.org/10.3390/s150820873

11Shen, J., Li, B., & Shi, X.（2017）。通过便携式脑-计算机接口实时检测人类困倦。开放应用科学杂志, 07(03), 98–113。https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009

12在每年130万的道路死亡人数中，联合国希望到2030年减半。
（2021年12月6日）。联合国新闻。2024年3月27日取回，https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152