OpenDriver

OpenDriver数据集是由Delong Liu和Shichao Li设计的大型多模态驾驶数据集，旨在通过非侵入式方法检测驾驶员状态。该数据集包含来自100多名专业驾驶员的六轴惯性信号和心电图（ECG）信号，数据收集跨越数月，覆盖数万次行程。数据集通过安装在特制方向盘套上的传感器收集，确保不影响驾驶员正常操作。OpenDriver数据集的应用领域包括疲劳驾驶检测、情绪识别和驾驶行为分析，旨在通过深入分析驾驶员的生理和心理状态，提高道路安全。The OpenDriver dataset is a large-scale multimodal driving dataset developed by Delong Liu and Shichao Li, which aims to detect driver states through non-invasive methods. This dataset includes six-axis inertial signals and electrocardiogram (ECG) signals from more than 100 professional drivers. The data collection process spanned several months and covered tens of thousands of driving trips. The data is collected using sensors installed on a specially designed steering wheel cover, ensuring that it does not disrupt the driver's normal operation. The application scenarios of the OpenDriver dataset cover fatigued driving detection, emotion recognition, and driving behavior analysis, with the goal of improving road safety by conducting in-depth analyses of drivers' physiological and psychological states.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在开放道路驾驶场景中，OpenDriver数据集通过非侵入式方法采集了多模态生理与运动信号。数据采集设备集成于特制的方向盘套上，包含六轴惯性测量单元（IMU）和心电图（ECG）传感器，能够在驾驶员双手握持方向盘时同步记录三轴加速度、三轴角速度以及单导联心电图信号。采集过程覆盖超过100名专业驾驶员，沿固定路线进行了长达数月的实际驾驶，累计行程上万次，确保了数据在真实环境中的代表性与长期连续性。

特点

OpenDriver数据集以其大规模、多模态和高质量标注著称。它包含约4600小时的信号记录，涵盖六轴惯性数据与心电图信号，并即将整合皮肤电活动（EDA）数据。数据集提供了信号完整性分级（A至E级），辅助研究者筛选有效片段。其独特之处在于全部数据均来自真实开放道路场景，且通过非侵入式采集减少了对驾驶行为的干扰，从而更真实地反映驾驶员的生理状态与车辆运动特征。

使用方法

研究者可利用该数据集开展驾驶员状态检测、行为分析与生物特征识别等多方向研究。六轴惯性数据可用于推断车辆运动模式与道路类型，心电图信号则支持基于心率变异性等特征的疲劳、压力或情绪识别。数据集中提供的弱标签（如驾驶时长、信号完整性分级）有助于开发弱监督或迁移学习算法。此外，长期、多驾驶员的记录为研究个体差异与模型泛化提供了基础，可推动驾驶辅助系统与安全技术的创新。

背景与挑战

背景概述

在道路交通安全研究领域，驾驶员状态监测是预防交通事故的关键环节。OpenDriver数据集由研究人员于2023年提出，旨在应对开放道路场景下驾驶员生理信号数据稀缺的挑战。该数据集聚焦于通过非侵入式传感器采集驾驶员的心电图（ECG）信号与六轴惯性数据，以支持疲劳、分心等驾驶障碍状态的检测研究。其创新之处在于利用安装在方向盘护套上的传感器，在不干扰驾驶员的前提下，收集了超过100名专业驾驶员在数月内完成上万次行程的多模态数据，为驾驶行为分析与生物识别提供了大规模、长周期的真实场景资源，显著推动了智能驾驶辅助系统的发展。

当前挑战

OpenDriver数据集致力于解决开放道路环境中驾驶员状态检测的领域挑战，特别是如何通过生理信号实现高精度、实时的疲劳、压力及情绪识别。构建过程中的主要挑战包括：其一，在真实驾驶场景下确保ECG信号采集的稳定性与质量，避免因驾驶员手握方向盘的姿态变化或设备断电导致数据丢失或失真；其二，数据规模与多样性的平衡，需涵盖足够数量的驾驶员以克服个体生理差异，同时维持长周期采集以反映状态变化的时序特性；其三，多模态数据同步与标注的复杂性，六轴惯性信号与ECG信号的融合分析需解决时间对齐与弱标签生成问题，以支撑驾驶行为与生理状态关联模型的构建。

常用场景

经典使用场景

在智能交通与驾驶安全研究领域，OpenDriver数据集为驾驶员状态监测提供了真实道路环境下的多模态生理与行为信号基准。其最经典的应用场景在于构建非侵入式的驾驶员疲劳与分心检测模型。通过整合方向盘采集的心电图信号与六轴惯性数据，研究者能够分析长时间驾驶过程中驾驶员心率变异性与车辆操控行为的动态关联，从而在开放道路场景下实现驾驶员认知负荷与生理状态的同步评估。

解决学术问题

该数据集有效解决了驾驶员状态监测研究中长期存在的若干瓶颈问题。传统数据集往往受限于模拟环境与真实驾驶的差异、侵入式采集设备对驾驶行为的干扰、样本规模不足导致的模型泛化能力弱，以及数据采集周期短暂难以反映长期驾驶效应。OpenDriver通过非侵入式方向盘传感器采集超过百名专业驾驶员数月内的上万次行程数据，为个体差异分析、长期驾驶状态演变研究以及多模态信号融合提供了高质量的现实基础。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了多个研究方向的重要进展。在弱监督学习领域，研究者利用其提供的驾驶时长、路线类型等弱标签，开发了基于多模态融合的驾驶员情绪与疲劳状态识别框架。在生物特征识别方面，长期心电图数据被用于构建跨场景稳定的身份认证模型。同时，数据集中心律失常片段的标注促进了心血管疾病模型在动态驾驶环境中的泛化性能研究，为车载医疗诊断设备提供了算法验证基础。