Conducir fatigado es un problema que enfrentará cada conductor, y los accidentes de tráfico causados por conducir con sueño a menudo ocurren involuntariamente. Si existe un sistema de detección y advertencia de fatiga, generalmente se cree que la ocurrencia de algunos incidentes puede reducirse. Sin embargo, los hábitos y métodos de conducción de cada persona pueden diferir, por lo que no es fácil establecer un sistema de detección general adecuado. Si se pudiera establecer un sistema personalizado e inteligente de detección de fatiga, podría reducir accidentes desafortunados. Con su potencial para mitigar accidentes desafortunados, este estudio ofrece esperanza para un entorno de conducción más seguro. Por lo tanto, por un lado, esta investigación espera integrar la información obtenida de tres dispositivos de detección diferentes (movimiento ocular, presión digital y presión plantar), elegidos por su capacidad de proporcionar datos completos y confiables sobre el estado físico y mental de un conductor. Por otro lado, utiliza una arquitectura de aprendizaje autónomo para integrar estos tres tipos de datos y construir un sistema personalizado de detección de conducción fatigada. Este estudio utilizó un sistema que simulaba un entorno de conducción de automóviles e invitó a sujetos a realizar pruebas en rutas de conducción fijas. Primero, demostramos que el sistema establecido en este estudio podía usarse para aprender y clasificar diferentes clips de conducción. Luego, mostramos que era posible juzgar si el conductor estaba fatigado a través de una serie de comportamientos de conducción, como desviarse de carril, frenar bruscamente y acelerar de forma irregular, en lugar de un comportamiento momentáneo único. Finalmente, probamos la situación hipotetizada en la que los conductores experimentaban tres casos diferentes de distracciones. Los resultados muestran que todo el sistema puede establecer un sistema de conducción personal a través del comportamiento de aprendizaje autónomo y detectar más adelante si se producen anomalías de conducción fatigada.