An EEG based Physiological Signal for Driver Behavior Monitoring Systems: A Review

Abstract

Driving is a process that requires multiple skills, such as handling motor and visual capabilities, along with more alertness, mental planning, and memory resources. Human beings can interpret these cognitive skills and predict psychological behavior continuously. Driving behavior recognition is the foundation of driver assistance systems, with potential applications in automated driving systems. Most prevailing studies have used subjective questionnaire data and objective driving data to classify driving behaviors, while few studies have used physiological signals such as electroencephalography (EEG) to gather data. Therefore, this research aims to study the driver behavior monitoring systems based on the electroencephalography (EEG) technique to study the neuronal changes occurring while driving. Fundamentally, four significant databases, namely IEEE, ScienceDirect, Web of Science, and PubMed were considered to contain a considerable number of technical and scientific articles relevant to the topic of this study from 2010 to 2022. The final set of papers that have been identified was 70 articles. It can be deduced that it is hard to depict the implications of EEG-based driver behavior monitoring systems. Therefore, this study gave a clear picture and better understanding of how to cope with all the technical and scientific issues in the academic literature for this integrated framework. Additionally, this research provides state-of-the-art data acquisition and recording techniques for EEG data processing in EEG-based driver monitoring systems.

إشارة فسيولوجية تعتمد على تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لأنظمة مراقبة سلوك السائق: مراجعة

الخلاصة

القيادة هي عملية تتطلب مهارات متعددة، مثل التعامل مع القدرات الحركية والبصرية، إلى جانب المزيد من اليقظة والتخطيط العقلي وموارد الذاكرة. ويستطيع الإنسان تفسير هذه المهارات المعرفية والتنبؤ بالسلوك النفسي بشكل مستمر. يعد التعرف على سلوك القيادة أساس أنظمة مساعدة السائق، مع تطبيقات محتملة في أنظمة القيادة الآلية. استخدمت معظم الدراسات السائدة بيانات الاستبيان الشخصية وبيانات القيادة الموضوعية لتصنيف سلوكيات القيادة، في حين استخدمت دراسات قليلة الإشارات الفسيولوجية مثل تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لجمع البيانات. لذلك يهدف هذا البحث إلى دراسة أنظمة مراقبة سلوك السائق بالاعتماد على تقنية تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لدراسة التغيرات العصبية التي تحدث أثناء القيادة. بشكل أساسي، تم اعتبار أربع قواعد بيانات مهمة، وهي IEEE وScienceDirect  و Web of Science و PubMed، التي تحتوي على عدد كبير من المقالات التقنية والعلمية ذات الصلة بموضوع هذه الدراسة من عام 2010 إلى عام 2022، حيث ان المجموعة النهائية من الأوراق التي تم تحديدها كان 70 مقالة. يمكن استنتاج أنه من الصعب تصوير الآثار المترتبة على أنظمة مراقبة سلوك السائق المستندة إلى مخطط كهربية الدماغ(EEG). لذلك، أعطت هذه الدراسة صورة واضحة وفهماً أفضل لكيفية التعامل مع جميع القضايا التقنية والعلمية في الأدبيات الأكاديمية لهذا الإطار المتكامل.  بالإضافة إلى ذلك، يوفر هذا البحث أحدث تقنيات الحصول على البيانات وتسجيلها لمعالجة بيانات تخطيط كهربية الدماغ في أنظمة مراقبة السائق القائمة على تخطيط كهربية الدماغ.