El nivel de fatiga del conductor se consideró un resultado acumulado al que contribuyeron los ritmos circadianos, las horas de sueño antes de conducir, la duración de la conducción y el tiempo de descanso durante la conducción. Este artículo presenta una investigación sobre el modelo de regresión entre el nivel de fatiga del conductor y las cuatro variables anteriores relacionadas con el tiempo. Con la cooperación de una empresa de transporte comercial, se llevó a cabo un Estudio Naturalístico de Conducción (NDS), y se seleccionaron para el análisis los datos del NDS de treinta y cuatro conductores de mediana edad. Con respecto a los ritmos circadianos, los conductores comerciales manejaban el vehículo y empezaban a conducir en torno a las 09:00, 14:00 y 21:00, respectivamente. También se estudió el tiempo de sueño de los participantes antes de conducir, y se seleccionó un intervalo de 4 a 7 horas. La ruta de conducción comercial fue la misma para todos los participantes. Tras obtener el nivel de fatiga de todos los participantes mediante la escala de somnolencia de Karolinska (KSS), los datos discretos de la KSS se convirtieron en valores consecutivos y se adoptaron métodos de ajuste de curvas para la modelización. Además, se propuso un modelo de regresión lineal para representar la relación entre el nivel de fatiga acumulada y las cuatro variables relacionadas con el tiempo. Por último, el modelo de predicción se verificó mediante la medición del rendimiento de la conducción: desviación estándar de la posición lateral. Los resultados demostraron que los resultados de la predicción de la fatiga son significativamente relevantes para el rendimiento de la conducción. En conclusión, el modelo de predicción de fatiga propuesto en este estudio podría aplicarse para predecir el periodo de conducción de riesgo y el tiempo máximo de conducción consecutiva una vez determinado el programa de conducción, y el comportamiento de conducción de fatiga podría evitarse o aliviarse optimizando el programa de conducción y pausas.
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