中文摘要：

在虚拟驾驶环境下，通过实验探讨了驾驶任务过程中心电信号时域、频域以及非线性指标的变化趋势。利用实验获取了不同状态下人体心电信号，并利用眼动仪获取人体特定时段的 PERCLOS 值，利用 PERCLOS 值将心电数据分为正常状态和疲劳状态两类。并利用核主元方法对采集的样本进行分类分析，表明通过选择合适的核函数及相关参数，能够有效分离正常样本和疲劳样本，验证了利用所选择的心电信号指标进行疲劳检测的可行性, 在此基础上利用支持向量数据描述方法建立了疲劳和行为检测模型。分析了人体姿势控制的一般研究方法，通过实验研究了姿势选择的影响因子，以及影响因子重要度的比较情况。在此基础上，提出了驾驶姿势控制的模型，模拟现实中人的驾驶行为。根据上面所建立的姿势控制模型定义了相应的价值函数，并将这些价值函数用到姿势预测算法中。该模型可以根据驾驶舱设计元素和驾驶员人体参数计算驾驶姿势。项目的研究成果可以用于驾驶智能制动系统的研制，车辆人性化设计，驾驶安全培训等方面。