1. 本选题研究的目的及意义

随着智能驾驶技术的快速发展和普及，驾驶员在行车过程中的角色逐渐转变为监督者，行车过程中注意力不集中、疲劳驾驶等问题日益突出，这对道路交通安全构成了严重威胁。

因此，对疲劳驾驶行为进行及时有效的预警，对于保障道路交通安全、推动智能驾驶技术的发展具有重要意义。

本选题研究旨在探讨将疲劳驾驶预警系统以隐蔽化的方式安装于智能驾驶汽车a柱的设计方案，提升驾驶安全。

2. 本选题国内外研究状况综述

疲劳驾驶预警系统作为智能驾驶汽车安全辅助驾驶系统的重要组成部分，近年来受到国内外学者的广泛关注和研究，并在理论和实践方面取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在疲劳驾驶预警系统方面展开了大量的研究工作，主要集中在疲劳驾驶状态识别算法、预警系统设计与开发等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容是设计一套基于a柱隐蔽化安装的疲劳驾驶预警系统，并进行系统性能测试和评估，具体包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.疲劳驾驶预警技术研究:研究生理信号监测技术，例如心电图(ecg)、脑电图(eeg)等，分析其在疲劳驾驶检测中的应用。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究、仿真模拟和工程实践相结合的方法，逐步推进研究工作，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:收集和阅读国内外关于疲劳驾驶预警技术、a柱结构设计、传感器技术等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.需求分析和方案设计阶段:分析智能驾驶汽车疲劳驾驶预警系统的功能需求和性能需求，以及a柱隐蔽化安装的设计要求，确定预警系统的总体方案，包括硬件架构、软件架构、传感器选型、安装位置等。

3.系统开发和集成阶段:根据方案设计，进行硬件电路设计、软件算法开发、传感器选型和采购、系统集成和调试等工作，搭建完整的疲劳驾驶预警系统原型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.a柱隐蔽化安装设计：将疲劳驾驶预警系统集成到智能驾驶汽车的a柱中，在保证预警效果的同时，最大限度地减少对驾驶员视线的干扰，提升驾驶安全性和用户体验，这在国内外研究中尚属首创。

2.多传感器融合技术：采用多传感器融合技术，结合驾驶员生理信号、行为特征和车辆状态信息，提高疲劳驾驶识别的准确性和可靠性，克服单一传感器信息不足的缺陷。

3.个性化预警策略：针对不同驾驶员的生理特征和驾驶习惯，设计个性化的预警策略，提高预警的针对性和有效性，避免频繁的误报和漏报。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.王立君,金龙,林逸.基于驾驶人状态的自动驾驶汽车控制权切换策略[j].汽车工程,2021,43(07):1098-1107.

2.郭宇航,郭磊,张新宇,李鹏.智能驾驶汽车人机共驾安全风险防控关键技术[j].机械工程学报,2023,59(11):1-14.

3.赵亮,熊璐,李克强.自动驾驶汽车人机交互设计研究[j].机械设计,2020,37(07):1-9.