VTD|自动驾驶数据集|驾驶员状态监测数据集

VTD数据集是由同济大学开发的视觉和触觉数据库，用于驾驶员状态和行为感知。该数据集包含在疲劳和分心条件下的多模态数据，涵盖了15名受试者的600分钟疲劳检测数据和17名驾驶员的102次接管实验。数据集通过驾驶模拟平台和信号采集系统生成，旨在提高对驾驶员状态的感知能力，特别是在智能共驾系统中。VTD数据集的应用领域主要集中在自动驾驶车辆的驾驶员行为感知和状态监测，旨在解决驾驶员疲劳和分心带来的安全问题。

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数据集介绍

构建方式

VTD数据集通过结合驾驶模拟平台与多模态信号采集技术构建而成。实验中，15名受试者在疲劳状态下进行了600分钟的驾驶模拟，同时17名驾驶员参与了102次接管实验。数据集涵盖了视觉、触觉和车辆信号等多模态数据，并通过同步处理确保了各模态数据的时间一致性。具体而言，数据采集过程中使用了RGB摄像头、ECG设备和车辆传感器，分别记录了驾驶员的面部表情、心电信号和车辆操作数据。此外，数据集还通过主观和客观评估对驾驶员的行为进行了标注，以确保数据的准确性和实用性。

使用方法

VTD数据集可广泛应用于驾驶员状态感知和行为分析的研究中。研究人员可以通过该数据集训练和验证基于多模态数据的驾驶员疲劳检测、分心监测以及接管行为预测算法。具体使用方法包括：首先，利用数据集中的视觉和触觉信号提取特征，如面部关键点、心电图波形等；其次，结合车辆信号进行多模态数据融合，构建驾驶员状态的分类模型；最后，通过实验验证模型的准确性和鲁棒性。此外，数据集还支持跨模态感知算法的研究，为智能驾驶系统的设计提供了重要的数据支持。

背景与挑战

背景概述

在自动驾驶领域，人车协同系统已成为研究热点，尤其在驾驶员状态与行为感知方面。VTD数据集由同济大学和上海智能自主系统前沿科学中心等机构的研究人员于2024年提出，旨在解决驾驶员疲劳与分心状态的主观不确定性问题。该数据集通过驾驶模拟平台采集了多模态数据，涵盖了15名受试者在疲劳状态下的600分钟数据以及17名驾驶员在102次接管实验中的数据。VTD数据集的构建为跨模态驾驶员行为感知算法提供了丰富的资源，推动了人车协同系统的安全性和可靠性研究。

当前挑战

VTD数据集面临的挑战主要集中在驾驶员状态与行为的复杂性上。首先，驾驶员的疲劳与分心行为具有高度个性化和模糊性，现有的数据集难以全面捕捉这些特征。其次，构建过程中，数据的多模态同步与高质量采集是一大难题，尤其是在实际驾驶环境中，光照条件、遮挡等问题增加了数据采集的难度。此外，现有数据集在驾驶员疲劳与分心状态的监测上存在局限，缺乏细粒度的多模态数据，难以支持复杂驾驶场景下的算法开发。VTD数据集通过引入视觉与触觉融合的多模态数据，试图解决这些挑战，但其应用仍需进一步验证与优化。

常用场景

经典使用场景

VTD数据集的经典使用场景主要集中在自动驾驶领域中的人机协同驾驶系统。该数据集通过融合视觉和触觉数据，提供了在疲劳和分心条件下的多模态数据，支持对驾驶员状态和行为的感知算法研究。具体应用包括驾驶员疲劳检测、分心监测以及人机驾驶控制切换的优化。

解决学术问题

VTD数据集解决了自动驾驶领域中驾驶员状态和行为感知的关键学术问题。通过提供多模态、长时间序列的数据，该数据集有效解决了现有数据集在驾驶员疲劳和分心监测方面的不足，特别是在复杂驾驶环境下的特征提取和算法验证。这为提升自动驾驶系统的安全性和可靠性提供了重要支持。

实际应用

VTD数据集在实际应用中广泛用于智能驾驶舱和自动驾驶系统的开发。其多模态数据能够帮助车辆系统实时监测驾驶员的疲劳和分心状态，从而优化人机交互策略，提升驾驶安全性。此外，该数据集还可用于驾驶员行为分析、驾驶模拟器优化以及智能交通系统的研究。

数据集最近研究

最新研究方向

在自动驾驶领域，VTD数据集通过融合视觉和触觉数据，专注于驾驶员状态和行为的感知研究。该数据集不仅涵盖了多种驾驶条件下的多模态数据，还特别关注驾驶员疲劳和分心状态的监测，为跨模态驾驶员行为感知算法提供了丰富的数据支持。VTD数据集的创新之处在于其长序列多模态数据的采集，结合了驾驶模拟平台和信号采集技术，确保了数据的实用性和真实性。此外，VTD数据集的推出填补了现有数据集在驾驶员疲劳和分心监测方面的不足，为智能驾驶系统中的驾驶员状态感知研究提供了新的基准平台，推动了人机协同驾驶系统的安全性和可靠性研究。

相关研究论文

• VTD: Visual and Tactile Database for Driver State and Behavior Perception

  同济大学 · 2024年