Материалы портала «Научная Россия»

0 комментариев 649

Ученые разработали методику для оценки эффективности систем по отслеживанию состояния водителя

Исследователи СПб ФИЦ РАН совместно с учеными из Австрии разработали методику для оценки эффективности информационных систем по отслеживанию ведущих к ДТП состояний водителя

Исследователи СПб ФИЦ РАН совместно с исследователями из Австрии разработали методику для оценки эффективности информационных систем по отслеживанию ведущих к ДТП состояний водителя: сонливость, разговор по телефону, недомогание, невнимательное вождение, алкогольное опьянение и прочее. С помощью предложенной методики ученые двух стран проведут серию экспериментов на симуляторе, которые позволят значительно повысить точность уже существующих систем по контролю опасного поведения человека за рулем. Результаты исследования будут опубликованы в научном журнале IEEE Access.

Алексей Кашевник на испытаниях автомобиля, снабженного системой распознавания поведения водителя

Алексей Кашевник на испытаниях автомобиля, снабженного системой распознавания поведения водителя

 

"Сегодня тема повышения безопасности дорожного движения с помощью различных интеллектуальных систем наблюдения за состоянием водителя является важным трендом в развитых странах мира. При этом не существует единых принципов, позволяющих понять, какие средства являются наиболее эффективными и при каких условиях. Поэтому мы совместно с австрийскими учеными разработали методику для оценки эффективности таких систем. Для этого мы сделали обзор всех существующих сегодня методов определения состояния водителя, а это более 200 статей. Также были использованы результаты наших многолетних исследований в данной сфере", - рассказывает старший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.

Отметим, что петербургские ученые уже около пяти лет ведут разработки в сфере контроля над состоянием водителя с помощью "компьютерного зрения". Ранее они создали программное обеспечение Drive Safely, которое позволяет хранить и анализировать данные о состоянии водителя за рулем: усталость, сосредоточенность и агрессивность манеры вождения. Информация поступает в облачное хранилище с камеры наблюдения за водителем. При этом система может работать с мобильного телефона. Кроме того, в рамках создания новой методики австрийские ученые предоставили результаты исследований поведения водителя в салоне автомобиля, который был снабжен различными датчиками для измерения характеристик движения автомобиля (скорость, повороты, направления движения и прочие) и самочувствия водителя (дыхание, пульс, сердечный ритм и некоторые другие).

"В результате, в рамках проекта Российского научного фонда «Модели и методы интеллектуальной поддержки водителя на основе мониторинга ситуации в кабине транспортного средства», мы разработали методику, которая показывает, какие датчики (или результат их совместной работы) могут эффективнее всего зафиксировать конкретное небезопасное поведение водителя. Мы разбили все типы отвлечений внимания на три большие группы. Первая - когда человек "убирает руки с руля", то есть курит, пьет или говорит по телефону (manual distraction). Когда по каким-то причинам отводит глаза от дороги, причем даже если его голова смотрит вперед (visual distraction).Также когда он, может быть, и смотрит на дорогу и руки лежат на руле, но он погружен в себя и не думает о вождении (cognitive distraction)", - отмечает Алексей Кашевник.

Схематичное выражение методологии, разработанной учеными Санкт-Петербургского ФИЦ РАН

Схематичное выражение методологии, разработанной учеными Санкт-Петербургского ФИЦ РАН

 

Внутри этих категорий ученые рассмотрели огромное количество вариантов небезопасного поведения, которые могут попадать в различные типы отвлечений и в зависимости от ситуации могут по-разному интерпретироваться системой. "Например, методика по-разному оценивает поведение водителя, когда он едет по трассе с активным движением и когда стоит на светофоре. В первом случае, если он отводит глаза от дороги, то датчик, работающий по нашей методологии, сигнализирует об опасном отвлеченном поведении, во втором - это не столь критично", - поясняет Алексей Кашевник.

В ближайшее время международный коллектив ученых с помощью созданной методики планирует провести испытания комплексной системы контроля поведения водителя. Эксперимент будут проходить около 20 водителей, которые отработают по 10 часов в специальных автомобилях-симуляторах, снабженных множеством датчиков. Полученная информация позволит ученым установить взаимосвязи между вероятностью нарушений правил вождения и физическим состоянием водителя, его стилем вождения, а также характеристиками автомобиля. В итоге это приведет к существенному уточнению существующих систем по обеспечению безопасного вождения. Группа исследователей уже направила совместную заявку на грант Российского научного фонда и Австрийского научного фонда. 

"Результаты наших исследований однозначно найдут применение в различных компаниях, которые связаны с транспортной сферой, например, в таксопарках. С одной стороны, перевозчикам выгодно, чтобы водители вели себя адекватно, не садились за руль, если они не выспались или у них проблемы со здоровьем. С другой стороны, пассажиры заинтересованы в том, чтобы поездки проходили без аварий. Кроме того, сегодня мы видим колоссальную заинтересованность бизнеса в таких проектах: сейчас в две крупные компании введут пилотные проекты по внедрению созданных ранее в СПб ФИЦ РАН систем контроля поведения водителя, и новая методология позволит существенно повысить их точность, а значит, сделать более безопасными", - считает Алексей Кашевник.

 

Информация и фото предоставлены пресс-службой СПб ФИЦ РАН

Источник: spcras.ru

СПб ФИЦ РАН безопасное вождение безопасность дорожного движения интеллектуальные системы наблюдения небезопасное поведение водителя

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий

Информация предоставлена Информационным агентством "Научная Россия". Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.