有鑑於酒駕及疲勞駕駛所引起車禍肇事事件頻傳，本專題利用Neuro Mindwave Mobile腦波接收儀，有效收集腦波值-專注力(Attach)，冥想值(Meditation)等值，正常駕駛時專注力與冥想值會穩定波動，於疲勞初期專注力於短時間內會出現上下波動，接下來專注力持續下滑，同時冥想值則表現下滑狀況，經偵測後將疲勞訊號透過MQTT服務傳感知訊息觸發警示聲音、方向盤震動及讓自走車慢慢減速達到能廣泛適用的智能疲勞駕駛行為預警機制。 【物聯網專題成果展暨徵才活動】 http://bit.ly/31XZM0R 【最新就業養成班資訊】http://bit.ly/2KMuHrd

1. 腦波
分析疲勞
駕駛預警系統
Brain wave analysis fatigue driving warning system
2019 物聯網平台開發人才養成班
組員：
吳O有、朱O澐、陳O賢、林O祥、杜O德

2. 01
目錄
CONTENT
專題動機
02
03
04
系統設計
系統目標
05
系統介紹
專題展示

3. 01專題動機

4. 專題動機

5. 02系統目標

6. 偵測到疲勞時,車子會
• 發出警報聲
• 停止或改變運動
系統目標

7. 系統目標
1. 如何判斷疲勞?
 利用腦波擷取器穩定擷取腦波訊號
 統計歸納腦波數值並判定疲勞程度
2. 能控制自走車並發出警報聲
3. 在Web呈現腦波數據
畫面警訊及震動音訊

8. 03系統設計

9. 系統設計 / 架構圖
MQTT
Broker
Publisher
Node.js
Subscriber
Subscriber

10. 系統設計 / 系統運作
Mindwave
腦波擷取 WebApp
訊號呈現
判狀
疲勞
況斷
1. 正常 : ATT> 30
2. 疲勞值:30>ATT>20
3. 無效值 : 20> ATT
電腦接收
腦波訊號
MQTT
Broker
1. 正常 : 顯示訊號
2. 疲勞值 : 顯示訊號+警示音訊
3. 無效值 : 停車

11. 04系統介紹

12. 專題採用技術
01
腦波擷取
02
腦波訊號分析
03
MQTT物聯網通訊
04
循跡自走車
05
WEB

13. MindWave 腦波擷取
使用到的程式語言&開發平台工具
• IOGEAR GBU521( bluetooth )
• 搭配TGConnector程式(穩定連線)
SDK套件
• EEG_Algo_SDK_Windows(COM Port)

14. 如何判定是否疲勞?
1.) 讀取腦波訊號格式
2.) 進行訊號分析與統計歸納
1. 正常 : Attention > 30
2. 疲勞值 : 30>Attention>20
3. 無效值 : 20> Attention
3.) 分析後的疲勞程度的數值範圍

15. 腦波訊號格式
ATT MED Delta Theta Alpha Beta Gamma
Attention (ATT)
注意力衡量你目前的焦點或專注。 它表示精神“焦點”或“注意
力”的強度，算法值從0到100每秒輸出。 您關注的越多，輸出
值就越高。
Meditation (Med)
放鬆度，平靜和清醒。 它表示心理“平靜”或“放鬆”的
水平，算法值從0到100每秒輸出。 你的心靈放鬆得越多，
算法輸出值就越高。

16. MQTT物聯網通訊
MQTT
Broker
Mindwave
raspberry pi
Web
發布者 訂閱者
Car
(ESP-12E )
Publish
Node.js
代理人

17. 循跡自走車
1. ESP-12E wifi 802.11n (NodeMCU)
2. L293D DC馬達驅動器
3. Line tracking sensor 紅外線軌跡偵測
4. Buzzer 蜂鳴器
示意行車中
• 警報提醒
• 降速停止
感測器距離要在0.25-0.5 cm搭配車速
1
2
3
4

18. Web Structure 網頁結構
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The Fatigue
Detection System
疲勞駕駛腦
波預警系統
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19. 腦波分析疲勞駕駛預警系統畫面
腦波分析疲勞駕駛預警系統
專注力數據 冥想值數據 腦波偵測圖示
啟動腦波接收
腦波模擬資料
腦波資料來源

20. WEB UI DEMO

21. 05系統展示

22. 謝謝聆聽