清华大学学报(自然科学版)

作者：贾仕喆, 王维曦, 卢波, 何俊妮, 裴欣, 申世飞, 王佳

单位：1. 清华大学 安全科学学院, 北京 100084,2. 清华大学 自动化系, 北京 100084,3. 清华大学 北京信息科学与技术国家研究中心, 北京 100084

关键词：交通安全,驾驶疲劳,疲劳监测,多源信息融合,预警干预

基金：国家自然科学基金面上项目(72574116),国家自然科学基金面上项目(72091512),国家自然科学基金面上项目(72174104),国家自然科学基金青年基金项目(72404162)

驾驶疲劳可导致驾驶人生理机能衰退和心理认知资源耗竭, 是引发交通事故的重要原因, 且具有普遍性、隐蔽性和高危害性等特征。深入研究驾驶疲劳的演化机理, 研发精准的监测、预警和干预技术, 是保障交通安全的重要途径。然而, 现有驾驶疲劳研究对驾驶疲劳机理, 以及监测、预警和干预技术的探讨不足。基于此, 该文首先系统梳理了驾驶疲劳的致因因子, 以及生理物质代谢失衡和心理资源耗竭模型等机理假说; 其次, 综述了驾驶疲劳的监测、预警和干预技术发展现状; 最后, 提出了驾驶疲劳防控策略。结果表明：当前研究通过生理状态、视觉图像和驾驶行为等多源信息融合技术进行驾驶疲劳状态监测, 相较于单一指标监测, 显著提升了监测方法的鲁棒性和准确性; 驾驶疲劳预警干预技术正从被动的监测预警向结合时序分析和场景感知的主动预测干预转变, 预警策略涵盖车端对驾驶人视觉、听觉和触觉的刺激, 自动驾驶车辆接管技术和路端设计优化。该文研究结果有利于相关部门完善管控策略和优化预警干预方法, 进而降低疲劳驾驶引发的交通安全风险。

来源：2026年第6期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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