除了控制車(chē)輛,駕駛員還經(jīng)常執(zhí)行妨礙駕駛的次要任務(wù)。減少駕駛員分心是智能交通安全系統(tǒng)面臨的重要挑戰(zhàn)。運(yùn)用智能算法的駕駛員分心監(jiān)測(cè)與評(píng)估系統(tǒng),可對(duì)駕駛員的注意力進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估,目的在于減少由于駕駛員分心造成的交通事故危害。
本文是來(lái)自斯柯達(dá)的研究成果,主要內(nèi)容包括:
1,ITEAM項(xiàng)目簡(jiǎn)介
2,動(dòng)機(jī)
3,駕駛員分心檢測(cè)與評(píng)估法
4,數(shù)據(jù)采集
5,案例研究結(jié)果
6,結(jié)論
1,ITEAM項(xiàng)目簡(jiǎn)介
ITEAM(InTErdisciplinary trAining network inMulti-actuated ground vehicles)項(xiàng)目的主要目標(biāo)是建立和維持具有跨學(xué)科水平的歐洲培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò),培訓(xùn)在MAGV(Multi-actuated ground vehicles)領(lǐng)域新技術(shù)研究和開(kāi)發(fā)的專(zhuān)家。
為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo),該項(xiàng)目聯(lián)合了來(lái)自9個(gè)歐洲國(guó)家的11個(gè)相關(guān)方和8個(gè)合作組織,其中包括10所大學(xué)、2個(gè)研究中心和7個(gè)非學(xué)術(shù)組織。
2,動(dòng)機(jī)
致命的交通事故是設(shè)計(jì)本算法的動(dòng)機(jī)
美國(guó)、歐盟、德國(guó)的人口及每年交通事故死亡人數(shù)如下:


駕駛員注意力分散是本算法的另一動(dòng)機(jī)
單歐盟就有18%的致命交通事故是由于駕駛員注意力分散而導(dǎo)致的。目前研究的目的是利用智能算法,通過(guò)監(jiān)測(cè)提高交通安全,進(jìn)一步減少車(chē)內(nèi)信息系統(tǒng)對(duì)駕駛員的干擾。

駕駛員分心的定義
駕駛員分心是指由于車(chē)內(nèi)外事件、活動(dòng)、人或物體的原因,迫使或誘導(dǎo)駕駛員將注意力從駕駛?cè)蝿?wù)上移開(kāi),從而導(dǎo)致駕駛員對(duì)安全駕駛所需信息的識(shí)別延遲。-J.R.Treat
駕駛員分心是將注意力從對(duì)安全駕駛至關(guān)重要的活動(dòng)轉(zhuǎn)移到與之沖突的活動(dòng)上。-M.A.Regan

干擾源
分散駕駛員注意力的干擾源分為外部干干擾源和內(nèi)部干擾源。外部干擾源有事故、野生動(dòng)物、行人以及騎行者。內(nèi)部干擾源有手機(jī)、食物飲料、閱讀寫(xiě)作以及媒體導(dǎo)航。

駕駛員注意力分散的形式
駕駛員注意力分散形式分為視覺(jué)脫離(如視線脫離道路)、聽(tīng)覺(jué)脫離(帶耳機(jī)聽(tīng)音樂(lè))、身體脫離(手離開(kāi)方向盤(pán))以及意識(shí)脫離(走神)等。

3,駕駛員分心檢測(cè)與評(píng)估法
駕駛員分心監(jiān)測(cè)與評(píng)估法:駕駛表現(xiàn)評(píng)測(cè)

現(xiàn)有方法:對(duì)低干擾更敏感

這套方法收集了限速、曲線半徑、曲線方向等環(huán)境因素,通過(guò)駕駛員機(jī)器學(xué)習(xí)模型與預(yù)處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)融合·,并且根據(jù)車(chē)輛速度偏差以及車(chē)道保持偏移量計(jì)算出誤差,最后通過(guò)模糊邏輯推理(評(píng)估器)得出駕駛員注意力分散等級(jí)。

駕駛員在環(huán)實(shí)驗(yàn)
4,數(shù)據(jù)采集
對(duì)參與者進(jìn)行駕駛數(shù)據(jù)采集
共18名參與者,其中27.8%為女性,72.2%為男性,平均年齡為30歲,平均駕齡11年。

采集數(shù)據(jù)需要的設(shè)備和系統(tǒng):
油門(mén)踏板
制動(dòng)踏板
方向盤(pán)
兩個(gè)LCD顯示器
實(shí)時(shí)駕駛員在環(huán)模擬系統(tǒng)
抬頭顯示
Matlab/Simulink與IPG CarMaker的集成
數(shù)據(jù)采集過(guò)程
測(cè)試道路全長(zhǎng)10626米,兩條車(chē)道,車(chē)道寬度為3.5米
自由駕駛測(cè)試
2圈自由駕駛
1圈手機(jī)聊天注意力分心駕駛
采樣頻率50Hz (0.02秒樣本周期)

5,案例研究結(jié)果
案例研究結(jié)果1:機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)駕駛員的表現(xiàn)

案例研究結(jié)果2:駕駛員表現(xiàn)預(yù)測(cè)與駕駛員實(shí)際駕駛表現(xiàn)的對(duì)比

案例研究結(jié)果3:最終駕駛表現(xiàn)

案例研究結(jié)果4:駕駛員注意力評(píng)估
6,結(jié)論
本研究提出了一種新穎的基于智能算法的駕駛員分心監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)方法(該方法融合了機(jī)器學(xué)習(xí)以及模糊邏輯),其中包括:
一個(gè)正常駕駛模型(機(jī)器學(xué)習(xí))
一個(gè)測(cè)量次要任務(wù)誤差的次要系統(tǒng)
一個(gè)整體注意力分心評(píng)估模塊(模糊邏輯)
需要準(zhǔn)備合適的軟件(比如MATLAB)和硬件(IPG系統(tǒng)體驗(yàn)平臺(tái)駕駛模擬器)設(shè)施。該方法在18名參與者的駕駛員在環(huán)測(cè)試中得到驗(yàn)證,并將手機(jī)互動(dòng)作為干擾駕駛的次要活動(dòng)。
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智能算法
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斯柯達(dá)
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原文標(biāo)題:斯柯達(dá):駕駛員分心監(jiān)測(cè)與評(píng)估研究
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