中山海川机器人丨可穿戴头箍就是专门解决开车打瞌睡而问世的
在日常工作生活中，疲劳无时无刻伴随着我们，因而许多人已经以为常。事实上，他们忽视的是一个严重的问题，这往往会导致意外的发生，引起受伤，甚至失去生命的悲剧。
驾驶载具对我们都不陌生，疲劳驾驶就有很高的安全风险，甚至是造成交通致死事故的重要原因之一。检测和监测疲劳显得至关重要。
历史上一些重大的工业灾难的发生，相当一部分是由于工人疲劳所造成的，如年德克萨斯市bp炼油厂的爆炸和切尔诺贝利事故以及三里岛的核泄露事故。
鉴于生理疲劳所带来的潜在危害，人们一直在探索一种可穿戴式设备，用于监测与心率、呼吸速率、出汗和肌肉收缩等生理参数。
可穿戴疲劳监测设备
《ieee传感器杂志》上的一项最新研究显示，一个意大利研究团队展现一种可测量用户呼吸频率的新型可穿戴设备，他们认为呼吸频率代表了疲劳程度，也用于识别如过度寒冷、热、缺氧、疼痛和不适等带来的压力状况。
这项研究意义重大，因为每天世界各地由于疲劳造成的事故有数千起的，这影响到整个经济的发展。我们相信，监测工人在工作期间的生理状态对于防止事故的发生和提高工人的表现质量和保障工人安全至关重要。‘’
该团队设计的传感器系统有两个弹性带，一个缠绕在胸部（胸腔）下方，一个缠绕在腹部周围。两个弹性带都是由软硅基和光纤技术制成，具有灵活性，因此在用户呼吸时也能贴合用户胸部。
“这种传感器采用光学应变计，当用户吸气时，隔膜收缩，胃膨胀，因此位于胸部的柔性传感器拉紧。相反，在呼气过程中，隔膜会膨胀，胃会收缩，传感器会收缩。”
在10名志愿者身上对这种传感器进行了测试，让他们进行了各种动作和活动，从坐姿和站立到横向手臂运动，以及从地面提升物体。结果表明，这种柔性传感器适合用于评估呼吸频率，提供与流量计（测量呼吸的标准机器）类似的测量方式。研究人员还发现，他们的传感器可以被压缩到初始长度的2.5%。
这种设计有几个优点，如传感器与用户身体的构型。硅基质是哑铃形状的，这可以让传感组件更好地粘附到带子上。
这种传感器必须接入一个笨重的仪器，用于处理光纤信号（称为光学询问器）。
有些研究团队目前正在致力于让这些设备更小、更便宜。一旦有高性能、体积更小的询问器，我们会将我们的技术转换为更加紧凑的可穿戴系统，在实际工作场所便于使用。
智能车载安全带
日前，一个欧洲项目团队发明了一个内置于汽车安全带和座椅套内的传感器系统，该系统甚至可以在明显的外部表情如打哈欠或不良驾驶惯出现前检测出疲劳或睡意。这可能促使产生驾驶预警系统来帮助减少每年的交通事故死亡人数。
当人们进入到一种疲劳或困倦状态时，他们的呼吸和心率就开始出现变化。可以监视这些变化，并在迹象出现之前对司机发出警告。”
系统包含一个汽车椅套传感器、一个安全带和一个信号处理单元来实时处理传感器数据。这样一个系统还可以过滤掉车辆振动和司机其他身体运动等背景噪音，以便使其专注于检测心跳和呼吸速率。
可穿戴头箍
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可穿戴头箍就是专门解决开车打瞌睡而问世的。它的造型像是一个头巾，驾驶时需要戴在自己的头上，可以检测只有医用设备才有的脑电波。可以从脑电波的特征中辨认出驾驶者的疲劳水平。根据研发公司介绍，识别准确率高达90%。
然后，会将检测到的信号通过蓝牙发送到配套的智能app上，经过特殊的算法计算出驾驶者的疲劳程度。应用程序会将结果通过0至100之间的数字来呈现，通常分数高于80%就不适于继续驾驶机动车。
创造理念来自于自己曾经因为开车打瞌睡而造成了一起交通肇事。其实疲劳驾驶的例子在全世界都很常见，有报道显示全世界每年大约有10万起交通事故是由于疲劳驾驶导致，每年有人因此受伤，更有人因此丧命。
正是因为我们对疲劳驾驶并不重视，我们希望在造成危害之前能够提醒用户。”“因此我决定必须做些什么来改变这一现状，疲劳驾驶必须让我们引起足够的警觉。”未来，还希望能够通过更多的传感器获得更准确的数据，同时还将加入一些帮助人们放松恢复注意力的功能。
腕式可穿戴传感器
考虑到对驾驶者操控车辆的影响，开发干扰性小，能准确记录监测信号和数据的设备对监测疲劳驾驶等行为尤为关键。
现在，德国英戈尔施塔特工业技术大学的的研究人员就在易获取的腕式可穿戴传感器上实现了这一目标，并将该类传感器与常见的机器学模式结合用于疲劳驾驶监测。
为了验证其准确性和可行性，将结果与一种医用级心电图仪。在一个高保真驾驶模拟器中对30名参与者进行的用户研究进行了测试。
其中，腕式可穿戴设备记录了驾驶员心率信号。腕带记录心博间期的心率数据，这些数据将用于心跳变异分析。
同时，作为医疗级设备参考对象，实验中会同时使用三通道心电测量仪来监测心率。
运动裤的电路双缝方式可以确保电极放置在人体的正确检测位置，并且这整个检测电路都比较容易生产，正因为这样它才会便于用户穿戴以及使用。并且研究团队也就运动员的状态进行了分析以及测试。测试分别在公路、田径场以及沙滩三个环境下记录了运动员的肌肉疲劳程度。检测数据展示了运动员腿部肌肉如何开始加力，一到两分钟后开始疲劳，如此循环往复。在未来这有可能改变运动员分析自身运动状态的方法。
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