Датчик усталости водителя как работает: Как работает система распознавания усталости водителя — dvd-auto.ru — Штатные головные устройства c GPS навигацией

Содержание

Как работает система распознавания усталости водителя

По статистике, одной из самых частых причин автомобильных аварий является усталость водителя. Исследования показали, что уже через четыре часа вождения, скорость реакции, как правило, снижается в два раза, а уже восемь часов поездки и вовсе демонстрируют действительно катастрофические результаты – замедление реакции в шесть раз. А так как каждый автомобильный производитель всегда стремился сделать свою продукцию максимально безопасной, после проведённых исследований, начались активные разработки специального датчика, определяющего уровень усталости водителя.

Инноваторами в этой области можно считать японскую компанию Nissan, силами специалистов которой, уже в 1977 году была запатентована по-настоящему революционная автомобильная технология. Однако, из-за активной работы в других сферах, первая рабочая система подобного рода была реализована только через несколько лет.

По факту же первыми использовали новую технологию на практике шведские Volvo, устанавливая систему, получившую название Driver Alert Control, в которую входила камера, остлеживающая поведение машины на дороге, а также сам датчик, замеряющий частоту и манеру движений рулевого колеса.

Система выдавала определённые сигналы, когда показатели движений руля через чур отклонялись от нормы.

Driver Alert Control предлагает уставшему водителю остановится и передохнуть выпив чашечку кофе

Позже к двум автомобильным гигантам присоединилась и компания Mercedes. Система претерпела некоторые изменения: было решено убрать видеокамеру и добавив датчик, реагировавший на частоту и силу нажатия на педаль. Кроме того, система дополнилась показателями, обозначавшими определённые нормы. Датчики срабатывали, давая сигнал об остановке, когда эти показатели предельно отклонялись от нормальных. Но такая система не могла подойти под каждого водителя. Позже она была несколько изменена. Были также установлены датчики для определения ветра сбоку, и для оценки качества дорожных покрытий. Также добавились датчики для определения нажатий кнопок магнитолы и климат контроля.

Подобные системы также используются на машинах Skoda и Volkswagen.

На сегодня самыми распространёнными являются два вида реализации системы. Первый случай предполагает измерение датчиком поведения на дороге, куда входят такие характеристики, как сила нажатия на педали тормоза и газа, а также амплитуда движений рулевого колеса. Именно этот вид системы используют Volkswagen, Mersedes, Volvo и Skoda.

Система распознавания усталости водителя в Volkswagen Pasaat

м сигналом. Анализируется и то, насколько часто моргает водитель, насколько глубоко и размеренно он дышит, распознавая при этом, когда человек просто моргает за рулём, а когда закрывает глаза.

В целом система в обоих случаях работает примерно одинаково.

Для начала блок управления занимается сбором и анализом полученной информации, поступающей с самих камер и датчиков. Такой подход призван в значительной мере расширить возможности системы для распознавания имеющихся условий. После этого, анализируется и определяется некая манера вождения каждого водителя, чтобы в последствие подстроить систему под индивидуальные параметры. Таким образом, полученные данные со временем становятся установленной нормой в системе.

В дальнейшем, поступающая информация будет сравниваться с определёнными заранее значениями норм.

Временные показатели первоначального измерения для каждой марки сугубо индивидуальны. Обычно вся процедура занимает от 15 до 30 минут.

При отклонении от нормальных показателей система дает предупреждающий звуковой сигнал водителю, оповещая о необходимости остановки.

Датчик усталости водителя

Автор admin На чтение 4 мин. Просмотров 371

Каждый автопроизводитель стремится сделать свои машины как можно более безопасными, отсюда впервые и появилась идея разработать датчик усталости водителя, который мог бы распознавать степень утомления и подавать сигнал о необходимости сделать остановку для отдыха.

Как появилась система контроля усталости водителя

Первой компанией, всерьез принявшейся за реализацию системы контроля усталости водителя, стала японская фирма Nissan. Свои изыскания она начала в 70-х годах прошлого века, а в 1977 году фирма запатентовала результаты работы своих инженеров. Временным препятствием для дальнейшей работы стал интерес к более простым, но не менее важным системам безопасности, а именно ABS, ESP и EBD. В результате первая система контроля усталости водителя, на автомобиле появилась почти тридцать с лишним лет спустя, когда работу прочих систем осталось только совершенствовать.

Первой фирмой, сумевшей на практике реализовать все инженерные изыскания, стала шведская компания Вольво. Ее система получила название Driver Alert Control. Она включает в себя видеокамеру, которая отслеживает положение автомобиля на дороге и его траекторию, и датчик, регистрирующий частоту движений руля. Когда машина начинает сильно отклоняться от нормальной траектории, система «предлагает» остановиться и отдохнуть.

Если текущие значения значительно отличаются от эталонных, значит, водитель утомился. Недостаток системы заключается в том, что работает она по предустановкам, т.е.

не учитывает особенности конкретного человека. В более поздних версиях систем анализируется также частота нажатий кнопок управления климатом и магнитолой, а также внешние условия – сила бокового ветра и качество дорожного полотна. Это позволило системе адаптироваться под конкретного водителя.

Аналогичные системы применяются на автомобилях Фольксваген и Skoda. На автомобили Skoda Octavia она устанавливается только в качестве опции, независимо от комплектации, в то время как Пассат имеет ее штатно, начиная с комплектации Comfortline.

Способы реализации системы

Существует два способа реализовать подобную функцию. В первом случае специальный датчик регистрирует только параметры движения автомобиля, а именно частоту и амплитуду подруливающих движений, нажатия на педали газа и тормоза. Приверженцами данного варианта являются европейские производители: Мерседес, Фольксваген, Skoda, Volvo.

Японские фирмы стремятся реализовать контроль усталости водителя несколько иначе.

Они убеждены, что в первую очередь необходимо анализировать психоэмоциональное состояние. Поэтому основным звеном такой системы является видеокамера, задача которой следить за мимикой и жестами того, кто сидит за рулем.

Работает она следующим образом. В первую очередь система распознавания усталости водителя реагирует на закрытые глаза. Если водитель закрывает глаза, система немедленно подает предупреждающий сигнал. Перед инженерами стоит задача «научить» ее отличать, когда водитель просто моргает, а когда засыпает. Помимо этого анализируется частота морганий, движения глаз, мимика, жесты, частота и глубина дыхания (по движениям грудной клетки).

Как работает система контроля усталости водителя

Эти данные становятся эталонными, в дальнейшем поступающая информация сравнивается с имеющейся, для своевременного распознавания усталости водителя.

Разным автомобилям на первоначальный сбор данных требуется разное время, например, Мерседес SLK делает это за полчаса, Фольксваген Пассат и Skoda Octavia ограничиваются 15 минутами.

Такой подход в значительной мере расширяет возможности системы распознавания, поскольку контроль усталости водителя осуществляется не по какому-то шаблону, а в качестве исходных данных берутся показатели конкретного человека, сидящего за рулем.

Мне нравитсяНе нравится

Что еще стоит почитать

Система контроля усталости водителя DAS

Опубликовано:

31.05.2016

По статистике, до трети происшествий на дорогах происходят из-за небрежности водителей, вызванной физической истощённостью или засыпанием за рулём. К наибольшей группе риска относятся те автомобилисты, которые профессионально занимаются грузовыми и пассажирскими перевозками на большие расстояния, длительное время непрерывно управляющие транспортным средством. Способствуют засыпанию за рулём монотонная дорожная разметка и тёмное время суток.

Необходимость системы распознавания усталости

При экстренном торможении, для избегания дорожно-транспортного происшествия, время срабатывания тормозного механизма будет одним из факторов своевременной остановки транспорта. К другим подобным факторам можно причислить: скорость, с которой водитель отреагирует на изменившуюся обстановку, и время, которое ему понадобится для принятия решения и приведения в действие соответствующего исполнительного механизма.

В результате проведённых исследований было установлено, что постоянное управление транспортом на протяжении 4 часов понижает скорость реагирования автомобилиста на изменение дорожной обстановки в 2 раза, а в течение 8 часов — до 5–7 раз.

Система распознавания усталости водителя следит за определёнными параметрами физической формы человека, которые стабильны, когда за рулём человек выспавшийся и бодрый. В случае когда механизм замечает отклонения от базовых нормативов, заложенных настройками, то различными типами сигналов и оповещений уведомляет о необходимости остановить транспортное средство, сделав паузу на отдых.

Способы осуществления контроля

Контроль усталости водителя может осуществляться несколькими методиками. В основу прибора безопасности заложены три способа определить усталость управляющего транспортным средством человека:

Способ, базирующийся на оценке траектории движения транспорта.
Способ, базирующийся на оценке действий водителя дорожно-транспортного средства.
Способ, базирующийся на оценке траектории движения головы человека за рулём.

Существующие на сегодня системы безопасности, а также раннего обнаружения признаков усталости водителя транспортного средства функционируют, опираясь на несколько нюансов: стиль езды, манера поведения за рулём, применение механизмов управления, условия и обстановка движения. Конструктивно такие устройства могут объединять устройство управления, контроллер руля, световой и звуковой сигналы предупреждения.

Принцип действия

Как работает датчик усталости водителя: датчик поворотов рулевого колеса статистически оценивает интенсивность, периодичность поворотов колеса за прошедшие четыре часа от начала движения и в случае обнаружения статистической погрешности выше допустимого уровня передаёт сигнал на блок управления, который активирует элементы сигнализации об опасности.

В комплекс управления попадает большое количество сигналов, информирующих о разных параметрах:

Манера вождения — разного типа ускорения за полчаса после начала движения, оценка скорости.
Условия управления — продолжительность поездки, оценка времени суток.
Эксплуатация исполнительных механизмов — оценка интенсивности использования переключателей под рулём, тормозной системы, устройств на щитке управления.
Интенсивность поворотов рулевого колеса — оценка скорости и ускорения.
Состояние дорожного покрытия — контроль режимов ускорения.
Направление движения дорожно-транспортного средства — контроль различных видов ускорений.

Постоянно проводя комплексные расчёты по определённым алгоритмам, устройство обнаруживает отклонения в направлении движения транспортного средства и действиях человека. О чём сообщается на дисплее панели управления, сигнализируя звуком. Если водитель игнорирует сигналы, сонным продолжает управлять автомобилем, то с периодичностью четверть часа оповещение возобновляется. Активация системы безопасности происходит при достижении транспортным средством скорости в 80 км/час.

Новейшая Австралийская разработка в стадии тестирования — система контроля усталости водителя DAS — позволяет поддерживать безопасность дорожного движения транспортными средствами благодаря жёстким требованиям по соблюдению предписанных дорожными знаками ограничений. Такой прибор способен читать установленные знаки, также следить за выполнением предписанных ними норм. Такое средство способно предоставить полиции детальные сведения о том, где транспортное средство было, какова была его скорость движения на определённых участках дорог.

Комплекс DAS оборудуется тремя видеокамерами, одна из которых смотрит вперёд, а остальные фокусируются на положении головы водителя. В записывающем устройстве компьютера фиксируется дорожная обстановка и положение головы, а интеллектуальное устройство, выделяя нужное, понимает назначение дорожных знаков.

Если транспортное средство приближается слишком быстро к дорожным знакам, например, ограничения скорости, система сигналом оповещает об этом водителя. В случае игнорирования предупреждения нарушение вносится в память компьютера. Такой же механизм предупреждения и фиксации нарушений предусмотрен и для остальных групп дорожных знаков.

Система контроля усталости водителя DAS — новейший прибор безопасности Вольво на рынке. Устройство оснащается видеосъёмкой, задача которой контролировать ровность бега транспортного средства относительно дорожной разметки. При обнаружении периодических отклонений от траектории движения и виляний, органами оповещения производится предупредительный сигнал. Для водителя это может символизировать своеобразную красную черту, за которую не стоит переходить, а нужно сделать остановку на отдых. Для подробного ознакомления с такой системой производителем предусмотрена инструкция по эксплуатации, написанная более чем на 400 страницах.

Если статья оказалась полезной, напишите нам.

Nissan Qashqai – слежение за разметкой и контроль усталости водителя

Дубинин Александр Александрович , бакалавр, студент
Волжский Политехнический институт
Моисеев Юрий Игоревич , кандидат наук, заведующий кафедрой
Волжский политехнический институт

СИГНАЛ
УСТАЛОСТЬ
ВОДИТЕЛЬ
СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ УСТАЛОСТИ

В данной статье рассмотрена система определения усталости водителя. Предложено решение по модернизации оборудования, способное устранить существующую проблему.

Особенности применения тахографов в системе управления пассажирским автотранспортом
Разработка методов адаптации рабочего процесса дизельного двигателя для работы на сжатом газе
Возможность установки турбонаддува на двигатель легкового автомобиля
Разработка системы передачи данных о неисправностях автобуса с помощью тахографа с целью сокращения времени ремонта

Мы все прекрасно знаем, что на дороге водитель является главной фигурой дорожного движения, сопоставляю такие составляющие как «дорога» и «автомобиль», по большей части по вине водителя совершаются аварии, а именно две трети всех автокатастроф. Одно из причин является психофизиологическое состояние человека за рулем. Конечно же опытные водители знают бытовые приемы как взбодрить себя перед поездкой на далекое расстояние и во время своего пути. Но зачастую все эти приемы работаю не больше 4 часов, а если ты едешь в машине ещё и в одиночку, например, куда-нибудь в другой город, где приходится находиться за рулём больше 12 часов. Зная по себе, монотонная дорога, мелькающее деревья, всё это влияет на внимание, реакцию водителя. Стоит отметить, что уснувшие за рулем водители являются причиной 25% автомобильных аварий . Конечно, все не может сводиться на одном только водителе и его состоянии. Состояния дорог, неисправности автотранспортное средство, поломки светофора. Но все, же мне хотелось бы вернуться к состоянию водителя.

Проанализировав рынок машин и идущих в ногу с ними технологий, существуют специальные системы определения усталости водителя. Система контроля усталости водителя следит за его психофизиологическим и физическим состоянием водителя, при выявлении отклонения от нормы заданной системой при анализе движения, СОУВ сообщает водителю, что нужно остановиться или отдохнуть. Различают три основных системы распознавания усталости: система определения усталости водителя, система контроля биометрических параметров организма, система отслеживания обострений хронических заболеваний.

Их предназначение заключается в том, что бы сообщить водителю о его усталости. Таких приборов много и все они работают по-разному. Есть приборы СОУВ которые при отклонении от норм водителя, сообщают ему звуковыми и световыми сигналами, физическими, а именно после выявления опасности например начинает вибрировать сидения. Есть системы, которые, опять же при отклонении от норм водителя, принимают управления автомобиля на себя и работают в автономном режиме. Работа системы определения усталости водителя указана на «рис. 1».

Рисунок 1. Работа системы определения усталости водителя

Большинство приборов системы определения устаости водителя, работают автономно и не связаны с БМУ автомобиля.

Приборы эти легко подключаются к автомобиля. Есть системы, которые устанавливаются перед водителем, подавая сенсорные сигналы, контролируя состояния человека, его положения головы, его век и зрачков, так и системы видео наблюдения.

Существуют СОУВ которые имеют контакт непосредственно с самим человеком, а именно браслет который одевается на руку и контролирует его состояния с помощью частоты биения сердца и температуры тела.

Прибор под названием Stopsleep ., который контролирует состояния человека при помощи датчиков, которые считывают информацию по проводимости кожи.

Все эти приборы при отклонения от нормы водителя сообщают ему об этом, но кроме сигналов и света прибор не каких действий по отношения к автомобилю не применяет.

В связи с этой проблемой хотелось бы внести изменения, которые бы повлияли на работу приборов, которые не связаны с БСУ автомобиля.

Рассмотрим на примере тахогрофа, Атол Drive 5.

Данное устройство поддерживает как проводную так и беспроводную технологию передачи данных на модули обработки и управления.

«ТЦА-02НК» производство ЗАО «Измеритель-Авто».

Фиксируются нарушения и выводятся предупреждения о различных нарушениях (скоростной режим, превышение времени труда, суммарное время вождения за сутки, работа чип-карт и многое другое). Встроенный принтер позволяет распечатать все параметры на термобумаге, а информационный дисплей выведет ту же информацию для ознакомления. «Drive 5» производство АТОЛ.

Пример приведен на «рис. 2»

Рисунок 2. Тахограф Атол «DRIVA 5»

Преимущества: наличие крышки на устройстве для быстрой замены СКЗИ и элемента питания; позволяет минимизировать простои техники во время обслуживания; 10 цветов и яркость подсветки которые могут настраиваться самим водителем; оптимальная конструкция печатающего механизма – принтер имеет самую высокую скорость печати среди представленных на рынке устройств; поддержка работы с 2-мя симкартами; слот расширение, универсальное решение для сопряжения с другими бортовыми устройствами.

Главная цель тахографа заключается в предотвращении опасных аварийных ситуаций, возникающих по вине водителя. Благодаря такому аппарату водитель не будет превышать скоростной режим и не сядет за руль в уставшем состоянии.

Мы решили, что нужно усовершенствовать тахограф а именно алгоритм его работы. Рассмотрим алгоритм системы.

Опишем как работает модернизированная модель тахогрофа подключенная совместно с инфракрасным датчиком который считывает размер зрачка водителя. Принцип действия изображен на рис.3

Рисунок 3. Алгоритм работы тахаграфа.

После включения зажигания электронный блок управления передает тахогрофу, что бы началась проверка системы. После проверки системы и начало движении автомобиля, включается система определения усталости, а именно инфракрасный датчик.

При выявлении датчиком, что водитель отклонился от нормы, он передает сигнал диспетчеру, о том что водитель засыпает. После чего диспетчер принимает меры, для устранение этой проблемы.

Мы разобрали Алгоритм работы стандартного тахогрофа и внесли в него изменения, что впоследствии повысить безопасность на дороге, самого водителя, пассажиров и участников всего дорожного движения.

Исходя, из собранной мной информации по СОУВ можно отметить, что развитие в этой отрасли не стоит на месте. Ученые разработчики пытаются обезопасить водителя различными системами, но не будем забывать, что все-таки человек управляет машиной и от него зависит безопасность на дороге. Мне бы хотелось, что бы каждый водитель с ответственностью относился к своей профессии и чётко понимал, что садясь за руль в его руках находится не только его жизнь, а ещё жизнь пассажиров.

Список литературы

Системы определения усталости водителя. Суслинников А.[Электроный ресурс].
http://systemsauto.ru/active/drowsiness_detection_system.html
Прибор под названием Stopsleep [Электронный ресурс].- http://savepearlharbor.com/ (дата обращения 6.02.2017).
Тахограф: марки и модели [Электронный ресурс]. – URL: http:postebor.ru/taxografy/cifrovye-taxografy/taxograf-continental-vdo-dtco-3283/ (дата обращения 6.02.2017).
Моисеев Ю.И., Попов А.В., Рыбанов А.А., Суркаев А.Л. // Повышения безопасности дорожного движения за счет внедрения на транспортное средство самообучающейся системы определения усталости водителя // статья в журнале // Автотранспортное предприятие. – 2016 С. 5-8
Изусткин А.Е, Полуэктов М.В, Моисеев Ю.И. // Повышения эффективности эксплуатации автомобилей, оснащенных тахографами // статься в сборнике трудов конференции. — 2016 С 171-172

Как показывает статистика, около четверти всех аварий происходят из-за переутомления водителя во время длительной поездки. Проведенные исследования дали не слишком утешительные результаты: после четырех часов непрерывной езды, реакции водителя замедляются вдвое, а через восемь – в шесть раз. Каждый автопроизводитель стремится сделать свои машины как можно более безопасными, отсюда впервые и появилась идея разработать датчик усталости водителя, который мог бы распознавать степень утомления и подавать сигнал о необходимости сделать остановку для отдыха.

Как появилась система контроля усталости водителя

Позже аналогичная система распознавания усталости была разработана компанией Мерседес. Немцы решили не использовать камеру, оставив лишь датчик рулевого колеса и датчик, регистрирующий силу и частоту нажатий на педали. В блок управления системы занесена информация о том, какие усредненные показатели должны быть, если за рулем находится бодрый и внимательный водитель. Если текущие значения значительно отличаются от эталонных, значит, водитель утомился. Недостаток системы заключается в том, что работает она по предустановкам, т.е. не учитывает особенности конкретного человека. В более поздних версиях систем анализируется также частота нажатий кнопок управления климатом и магнитолой, а также внешние условия – сила бокового ветра и качество дорожного полотна. Это позволило системе адаптироваться под конкретного водителя.

Способы реализации системы

Японские фирмы стремятся реализовать контроль усталости водителя несколько иначе. Они убеждены, что в первую очередь необходимо анализировать психоэмоциональное состояние. Поэтому основным звеном такой системы является видеокамера, задача которой следить за мимикой и жестами того, кто сидит за рулем. Работает она следующим образом. В первую очередь система распознавания усталости водителя реагирует на закрытые глаза. Если водитель закрывает глаза, система немедленно подает предупреждающий сигнал. Перед инженерами стоит задача «научить» ее отличать, когда водитель просто моргает, а когда засыпает. Помимо этого анализируется частота морганий, движения глаз, мимика, жесты, частота и глубина дыхания (по движениям грудной клетки).

Как работает система контроля усталости водителя

В целом, независимо от способа реализации, контроль усталости водителя работает следующим образом. Первое время блок управления собирает и анализирует всю информацию, поступающую от датчиков и видеокамер. В результате система определяет стиль езды водителя и внешние условия (время суток, состояние дороги, ветер). Эти данные становятся эталонными, в дальнейшем поступающая информация сравнивается с имеющейся, для своевременного распознавания усталости водителя.

Как работает система контроля усталости

Создание современных транспортных средств сопровождается внедрением функций, направленных на комфортность их использования. Автоконцернами разработаны, внедряются Attention Assist и DAC – устройства, контролирующие степень утомления лица, сидящего за рулем. Они наблюдают за уровнем физических усилий для управления агрегатом, сигнализируют о необходимости остановки для отдыха. И так как же работает система контроля усталость водителя у различных производителей автомобилей.

Основные параметры организации проверки усталости водителя

Процесс носит тройной уровень, зависящий от созданных условий.

Проверяется безопасность движения автомобиля, взгляд органов зрения шофера. Автостроительный концерн Mercedes-Benz последнюю семилетку, анонсируя разнообразные модели, оснащает их установкой Attention Assist, способной следить за поведением лица, управляющего транспортным средством. Фиксируются операции по вождению, применению рулевой баранки, анализируются привычки управления авто, иные специфические параметры, характеризующие личность рулевого движением.

General Motors, используя алгоритмы Seeing Machines, внедрила её на грузовую технику, колесные транспортные средства по рельсовым путям, использует на разработанных горных предприятиях, занимающихся добычей ископаемых открытым способом. Вмонтированный специальный блок контролирует состояние открытости глаз водителя, их сосредоточенность на движении, контроле за состоянием дорожного покрытия.

Система контроля усталости водителя Шкода Кодиак например использует показатели датчика водительской баранки, регистратора частоты использования педалей. Применяются усредненные показатели бодрого, внимательного водителя. Отличие фактических результатов от занесенных в качестве образца, указывает на утомляемость.

Применяемые опции можно использовать для управления отдельными функциями перемещающегося аппарата. Направленность глаз позволяет манипулировать отдельными показателями на панели управления. Забывчивость взглянуть в зеркало при обгоне, повороте исправит встроенная система напоминания о необходимости этого действия.

Наиболее эффективные системы мониторинга состояния водителя являются Attention Assist, Driver Alert Control и Seeing Machines. Их цель вовремя обнаружить и сообщить об изменения в организме человека.

Содержание статьи:

Однообразная дорога или длительные поездки на автомобиле особенно ночью приводят к утомляемости водителя. Вследствие этого его реакция снижается, а утомляемость повышается. Это ведёт к тому, что организм не выдерживает нагрузку, и водитель попросту засыпает. Это приводит к многочисленным серьезным ДТП.

Для того, чтоб избежать подобных случаев, придумали системы, которые наблюдают и контролируют уровень усталости водителя. Сделать это можно с помощью 3 показателей. В первом случае наблюдаются действия водителя, затем движение автомобиля, и наконец взгляд водителя.

Attention Assist

Система Attention Assist осуществляет контроль, используя несколько параметров и элементов. Данную систему встраивают в автомобиль немецкой марки Mercedes-Benz. Система Attention Assist состоит их несколько датчиков, каждый их которых отвечает за особый показатель утомляемости. Это такие датчики, как например, рулевого колеса, двигателя или тормозной системы. Одним из главным является датчик блока управления.

Он проводит мониторинг физического состояния водителя за многими показателями. В первую очередь он контролирует манеру вождения, а именно скорость. Следующими показателями служат условия, в которых движется автомобиль. Здесь имеется ввиду, время длительности поездки и когда она происходит, в какое время суток.

Тормозная система и подрулевые переключатели относятся к управленческой системе, которая также контролируется системой. И наконец, осуществляется контроль за ускорением, а именно боковым и продольным.

Следя за нынешним состоянием, система сравнивает его с первоначальным. Если показатели сигнализируют о значительном отклонение от нормы, включается звуковой сигнал и на панели экрана выводиться сообщение «Attention Assist: Pause», предупреждающее остановиться водителя.

Сигнал оповещается каждые 15 минут в случае игнорирования предупреждения. Система приходит в действие на скорости от 80 км/ч. Анализ скорости, маневренности и снятие других параметров происходит через 30 минут после старта движения, так как чаще всего именно столько времени требуется для движения на дальние дистанции.

Driver Alert Control (DAC)

Следующая система контроля Driver Alert Control создана шведской автомобильной компанией Volvo. Здесь принцип построен на слежении за состоянием водителя через манеру движения автомобиля. Для этого в автомобиль Volvo встроена специальная видеокамера, которая следит за характером вождения на дороге. Происходит оценка траектории и её изменения с помощью датчика рулевого колеса и мониторинга дорожных полос. Вторая видеокамера следит за внешним состоянием водителя, а именно движением глаз.

Если фиксируется состояние переутомления, система оповещает водителя с помощью сигнала и сообщения «Driver Alert. Time for a break». Система начинает действовать на скорости от 60 км/ч.

Seeing Machines

Последняя система, контролирующая состояние водителя – Seeing Machine, внедренная в автомобиль британской марки Jaguar. Примечательно, что данная технология применяется не только в случае вождения автомобиля, а в других сферах. Построена система исключительно на мониторинге внешнего физического состояния водителя. Встроенная камера фиксирует положение глаз и их направление.

В случае отклонения показателя от нормы, система оповещает об усталости и вероятности уснуть за рулём с помощью сигнала и специального сообщения.

Совершенство данной технологии состоит в том, что она активизируется даже если водитель находится в солнцезащитных очках. Также эта система включает в себя дополнительные параметры. Например, системой фиксируется отсутствии внимания на зеркало заднего вида. В таком случае водителю приходит напоминание о данном действии.

Видео работы системы слежения за водителем:

Одним из факторов аварийности на дорогах является переутомление водителя. Статистические данные говорят о том, что порядка 25% ДТП происходит именно по причине чрезмерной утомленности водителя. Усталость является крайне опасным состоянием — накапливается она медленно, ослабляя внимание постепенно, незаметно для самого человека. Достаточно провести за баранкой около четырех часов, чтобы скорость реакции снизилась на половину, а уже через восемь часов управления ТС замедление реакции фиксируется в шесть раз.

Естественно, что редкий водитель может самостоятельно и адекватно оценивать свое состояние, и продолжая движение, рискует попасть в ДТП. Проблема переутомления настолько серьезна, что большинство ведущих автопроизводителей уделяют этому вопросу огромное внимание, разрабатывая различные системы контроля за состоянием водителя. Первый прототип системы контроля усталости появился более 30-ти лет назад, но лишь в последнее время автопроизводители стали широко оснащать ими свои авто.

Как устроена система контроля усталости

Для наиболее полного контроля за состоянием человека за рулем недостаточно одного лишь визуального наблюдения, осуществляемого при помощи анализа изображения с видеокамеры. Система контроля усталости водителя использует анализ множества данных:

стиль управления;
условия движения — время суток, длительность непрерывной езды;
анализ использования переключателей, кнопок управления на панели/руле, использования тормоза;
характер движения рулем, состояние дорожного покрытия;
оптические данные от видеокамер.

Разными производителями авто могут вноситься собственные корректировки в систему контроля усталости — могут отличаться алгоритмы обработки данных, скорость, при которой активируется система, видеокамеры могут отсутствовать. В некоторых авто используется и технология Seeing Machines, применяемая в авиации, и грузопассажирских перевозках. Она позволяет анализировать степень открытия глаз и направление взгляда. Такой датчик усталости, кроме основного предназначения, часто используется для управления некоторыми функциями, активировать которые можно простым взглядом.

Основные принципы работы датчика усталости

Датчик усталости активируется на скорости 60 или 80 км/ч — все зависит от марки автомобиля. Во избежание ложных срабатываний, при котором подается достаточно громкий звуковой сигнал, система постоянно анализирует показания массы датчиков, поступающих от основных систем автомобиля. Время, за которое собирается необходимая информация также различна — от 15 до 30 минут, в зависимости от автопроизводителя.

Важно, что работа датчика осуществляется не по заранее запрограммированному шаблону, а по индивидуальным параметрам конкретного водителя. Именно поэтому датчику усталости требуется до получаса для сбора информации о водителе. В отличии от европейских производителей, японские автоконцерны строят работу датчика усталости по-другому принципу. По их мнению, первоначально следует определять психоэмоциональное состояние.

Поэтому в японских авто основным элементом системы контроля выступает видеокамера. В ее задачу входит контроль мимики и движений человека, и в первую очередь датчик усталости обращает внимание на закрытые глаза автовладельца, подавая звуковой сигнал. Во избежание ложных срабатываний, анализу подлежат и другие данные — частота моргания, глубина дыхания, определяемая по движениям грудной клетки, мимика и движения самих глаз.

Так ли необходим автомобилю датчик усталости водителя

Конечно, при движении исключительно на небольшие расстояния в городской черте, датчик усталости не является столь необходимым. Но в условиях загородных магистралей, при длительных поездках на высоких скоростях, даже небольшое ослабление внимания вследствие переутомления, может закончиться фатально. Современные системы контроля становятся все более совершенными.

Для более адекватной оценки текущего состояния, датчик усталости первоначально собирает информацию о манере управления, поэтому анализирует всегда лишь конкретного водителя, не используя шаблонов. К примеру, помимо анализа взгляда, происходит попутная оценка степени усилия, при сжимании рулевого колеса. При ослаблении хвата, датчик может подать предупреждающий сигнал, расценив это как проявление утомления.

Система контроля состояния является логичным дополнением к системам активной и пассивной безопасности, которая может оказаться полезной и в условиях города. К примеру, поездка после бессонной ночи может закончится аварией, даже если она непродолжительная. Предупреждающий сигнал датчика усталости позволит уставшему водителю более адекватно оценивать свое состояние, что в итоге может сохранить здоровье и сам автомобиль. Немного о том, как работает такая система — на видео:

Как работает датчик усталости водителя. Система распознавания усталости водителя, как она работает

Attention Assist

Driver Alert Control (DAC)

Seeing Machines

Видео работы системы слежения за водителем:

По статистике более половины всех дорожных происшествий так или иначе связаны с переутомлением водителей. Особенно сильно проявляется утомление, когда водитель садится за руль, не выспавшись.

Надежность водителя в значительной степени определяется его работоспособностью.

Работоспособность снижается при болезненном состоянии водителя, после употребления им алкоголя, при утомлении, а иногда в результате сильного нервного возбуждения или угнетенного состояния.

Утомление оказывает негативное влияние на все основные функции организма водителя и психофизиологические качества, необходимые для безопасной езды.

В результате утомления ухудшаются характеристики зрительного восприятия: увеличиваются его пороги, снижаются контрастная чувствительность, точность оценки расстояний до объектов и скорости их движения. Зрительное утомление напрямую зависит от продолжительности рабочего дня. Например, после 8 ч непрерывной работы водитель увидит дорожный знак не за 100 м, а за 80 м.

При утомлении ослабевает память, что влияет на скорость переработки информации, меняется реакция, она становится чрезмерно замедленной или, напротив, очень быстрой.

В результате утомления происходит расстройство ранее сформированных навыков. Меняется рабочая поза, становится более глубокой посадка с типичным наклоном корпуса вперед или заваливанием назад, что затрудняет пользование рулевым колесом, педалями и рычагами, ухудшает обзор дороги и наблюдение за приборами.

Как показывают исследования процесса развития утомления у водителей, оно обнаруживается уже на 4-5 ч вождения, явно ощущается на 6-8 ч и к концу 9 ч уже требуются волевые усилия, чтобы поддерживать движение на безопасном уровне.Если водитель находится за рулем от 7 до 12 ч, то степень возможного попадания в ДТП становится в 2 раза чаще, если свыше 12 ч — в 9 раз чаще, чем при продолжительности рабочего дня менее 7 ч.

Утомление — это закономерный процесс временного снижения работоспособности, наступающий в результате трудовой деятельности.

Повышенные энергозатраты способствуют прогрессированию утомления и в результате наступает момент, когда несмотря на возрастающие усилия возникают ошибки, пропуски необходимых действий, снижение производительности труда по количественным и качественным показателям. Утомлению обычно предшествует чувство усталости.

Усталость — это субъективное переживание человеком утомления. Физиологическая сущность усталости заключается в сигнализации организма о необходимости прекратить или снизить интенсивность работы для того, чтобы избежать расстройства функций нервных клеток. Усталость затрагивает сложные виды психической деятельности, снижает готовность к действиям при резком изменении ситуации на дороге.

При управлении автомобилем в условиях, когда на дороге нет других участников движения, при однообразном ландшафте водитель быстрее почувствует усталость, чем при вождении автомобиля в условиях насыщенного городского движения.

Утомление бывает эмоциональное, физическое и умственное. Работа водителя сочетает все три вида утомления. Больше всего водитель устает эмоционально. Это возникает из-за постоянной готовности действовать быстро, в целях избежания ДТП.

В некоторых ситуациях от водителя требуются поспешные действия, которые близки к пределу психофизиологических возможностей — это вызывает быстрое переутомление. При длительном управлении транспортными средствами возникает напряжение, как в мышцах туловища, так и мышцах конечностей. Развивается утомление, связанное с мышечной слабостью. Для снятия напряжения необходимо каждые 2 часа делать перерывы на 15-20 мин.

Умственное утомление наступает при длительной и насыщенной умственной работе. От нее люди устают не меньше, чем от физической. Это происходит из-за большого потребления энергии клетками головного мозга.

Умственная работа водителя проявляется во время интенсивного движения при больших скоростях и заключается в непрерывной оценке ситуации на дороге и быстром принятии решений. Эта работа может выполняться в условиях дефицита времени и сильного эмоционального напряжения.

Наиболее распространёнными формами психических состояний, развивающихся в процессе производственной деятельности и неблагоприятно влияющих на работоспособность водителя, являются запредельные психические напряжения.

Запредельные (чрезмерные) формы психического напряжения снижают эффективность труда и лежат в основе ошибочных действий оператора.

Психическая деятельность водителя стимулируется поступающей информацией. Для протекания на высоком уровне психических процессов необходима оптимальная информационная нагрузка. Избыточная информация в результате чрезмерного напряжения психических процессов приводит к более быстрому развитию утомления. При недостатке информации интенсивность протекания психофизиологических процессов падает, что приводит к снижению готовности водителя к действиям при неожиданном изменении дорожной обстановки.

Для поддержания в этих условиях необходимой интенсивности и устойчивости внимания требуется значительное волевое усилие, что также связано с расходом нервно-психической энергии и приводит к преждевременному утомлению.

Сонливость и засыпание водителя за рулем — наиболее опасные проявления утомления, которые нередко приводят к ДТП. Водитель, чувствуя сонливость, может какое-то время преодолевать ее и достаточно надежно управлять автомобилем, но он должен знать, что засыпание может наступить внезапно и он этот момент может не заметить, что создает очень серьезную угрозу для безопасности дорожного движения.

Сны могут быть настолько внезапными, что будут восприниматься как реальность. Были случаи, когда водители видели во сне на дороге пешеходов или животных и, внезапно просыпаясь, начинали тормозить или сворачивать с дороги, что приводило к дорожно-транспортным происшествиям.

Засыпание за рулем не обязательно следствие переутомления, оно может быть вызвано монотонной окружающей обстановкой. Когда длительное время не происходит смена ландшафта, скорость движения не меняется и хорошо слышен шум двигателя, может произойти так называемое сонное опьянение.

По данным исследований, этому состоянию подвержены в полной степени 23% водителей, в легкой — 74% и только 3% не подвержены вовсе.

Чтобы не допустить сонного опьянения, необходимо отвлекаться, но ненадолго. Поэтому, если у водителя появляется сильная сонливость за рулем, то бороться с ней на ходу не следует. Нужно остановиться и уснуть на короткое время или проделать гимнастические упражнения. Только после снятия сонливости можно продолжать путь.

Характерным признаком наступающего утомления может служить появление, казалось бы, незначительных ошибочных действий: рассеянное внимание, желание выпрямиться, переменить позу. При таких признаках утомления необходимо немедленно прекратить движение. Первые признаки утомления, появившиеся после нескольких часов за рулем, не опасны для водителя и легко устраняются кратковременным отдыхом.

Доказано, что при одном и том же времени отдыха несколько коротких перерывов значительно эффективнее одного продолжительного перерыва.

Выделены следующие виды утомления: компенсируемое и некомпенсируемое.

При компенсируемом утомлении водитель может заставить себя сосредоточиться на дороге.

При некомпенсируемом утомлении водитель не может преодолеть возникшие нарушения, вследствие чего существенно возрастает вероятность ошибок.

Так, например, после нескольких часов работы появляются первые признаки утомления, но их легко устранить коротким отдыхом.

При сильном переутомлении снять признаки усталости не поможет даже ночной сон.

Необходимость психофизиологиического обеспечения профессиональной деятельности водителя в условиях высокой функциональной нагрузки очевидна.

На базе кабинетов психологической разгрузки, психологической регуляции, психофизиологической диагностики и рейсовых пунктов контроля функциональной безопасности используется широкий спектр немедикаментозных средств, таких как арома- и фитотерапия, звуко и цветотерапия, практика специальных дыхательных и ритмических упражнений с элементами релаксации и приемам активизации внимания, профилактические методики, повышающие остроту зрения и активность клеток головного мозга.

Водитель безаварийного типа – это водитель, обладающий способностью к самоконтролю за своим состоянием, осознающий недопустимость выезда в рейс в состоянии болезни, психологического перевозбуждения, усталости или утомления.

Во сне человек восстанавливает затраченную энергию. Сон — это циклический процесс, но и уровень бодрствования меняется от высокого, когда человек активен и деятелен, до низкого — дремоты, опасной для водителя.

Конечно, у каждого человека это индивидуально, однако есть общие критерии контроля засыпания водителя. Об опасной усталости могут свидетельствовать: рассеянность, раздражительность, озноб, восприятие действительности «кусками», когда водитель не может восстановить в памяти предшествующую дорожную обстановку, появление слабости в руках и ногах, «песка» в глазах, тяжести в затылке и т.д.

Пассажиры, сидящие в машине, могут судить о сонливости водителя по следующим признакам: водитель «клюет носом»; отвечает с задержкой и невпопад; опускает веки; часто моргает; трет глаза, виски, лоб; проезжает на красный либо мимо нужных поворотов; уменьшает скорость на свободной дороге, потом, спохватившись, разгоняет машину; «упускает» автомобиль на соседнюю полосу движения, а потом резко возвращает на место.

Побороть сонливость можно только одним способом — остановить машину, как только представится возможность, и поспать (подремать) минимум 15–20 мин. Остальное — кофе, курение, громкая музыка, открывание окон — не действует, кто бы что ни говорил. Однако водитель может замедлить наступление предельной усталости, правильно подготовившись к поездке.

Всем водителям целесообразно:

Выспаться перед выездом. Восьмичасовой сон — доказанное наукой время полноценного отдыха.
Не управлять автомобилем в болезненном состоянии.
Понимать, что с возрастом (старше 40 лет) человек быстрее утомляется, медленнее реагирует на меняющиеся сигналы светофоров и перемещение пешеходов, машин и т.п.
Планировать поездку — выбирать незагруженные дороги, не выезжать в часы пик.
Учитывать физиологическое снижение работоспособности в течение суток (между 14–16, 21–22, 2–4 и 9–10 часами). В эти промежутки лучше планировать перерывы.
Периодически слушать (до 20 мин. в час) негромкую ритмичную музыку. Громкая не бодрит, а наоборот, утомляет человека.
На ходу обтирать лицо, особенно когда жарко, увлажняющей салфеткой, и умываться холодной водой при остановках.
Чередовать управление машиной и отдых: после 2–2,5 часов движения делать 5-10-минутные перерывы.
Не курить в салоне автомобиля — курение, даже пассивное, снижает скорость реакции.
Пересаживать пассажира, желающего поспать, с переднего места на заднее. Спящие рядом люди усыпляют — эффект, похожий на передачу зевоты от одного человека другому.

Водителям-женщинам помимо вышеперечисленного нужно учитывать свои физиологические особенности (на 30–40% меньшую, чем у мужчины, мышечную силу, а также «критические» дни). Не проезжать более 400 км в сутки даже при хорошем самочувствии, исправном автомобиле и не слишком загруженной дороге и управлять машиной в удобной обуви.

Пассажирам, по возможности, следует создавать комфортные условия водителю: поддерживать беседу с разговорчивым человеком и, наоборот, не отвлекать молчуна.

Если есть ощущение, что водитель засыпает, будить его нужно негромким обращением по имени или вопросом. Нельзя кричать, трясти человека или толкать его — не исключено, что от неожиданности он резко затормозит либо «бросит» машину в сторону, создав аварийную ситуацию.

Удачной вам дороги и безаварийных путешествий!

Driver Alert Control предлагает уставшему водителю остановится и передохнуть выпив чашечку кофе

Подобные системы также используются на машинах Skoda и Volkswagen.

На сегодня самыми распространённым и являются два вида реализации системы. Первый случай предполагает измерение датчиком поведения на дороге, куда входят такие характеристики, как сила нажатия на педали тормоза и газа, а также амплитуда движений рулевого колеса. Именно этот вид системы используют Volkswagen, Mersedes, Volvo и Skoda.

Если говорить о японском сегменте рынка, то здесь используется несколько иной способ. Именно поэтому больше всего внимания уделяется психоэмоциональн ым показателям самого водителя транспортного средства. Для контроля здесь используется видеокамера, которая предназначена для слежения за мимикой лица и жестами водителя. Прежде всего, система настраивается на реагирование при закрытии глаз, отвечая предупредительны м сигналом. Анализируется и то, насколько часто моргает водитель, насколько глубоко и размеренно он дышит, распознавая при этом, когда человек просто моргает за рулём, а когда закрывает глаза.

В целом система в обоих случаях работает примерно одинаково.

В дальнейшем, поступающая информация будет сравниваться с определёнными заранее значениями норм.

По статистике, до трети происшествий на дорогах происходят из-за небрежности водителей, вызванной физической истощённостью или засыпанием за рулём. К наибольшей группе риска относятся те автомобилисты, которые профессионально занимаются грузовыми и пассажирскими перевозками на большие расстояния, длительное время непрерывно . Способствуют засыпанию за рулём монотонная дорожная разметка и тёмное время суток.

Необходимость системы распознавания усталости

При , для избегания дорожно-транспортного происшествия, время срабатывания тормозного механизма будет одним из факторов своевременной остановки транспорта. К другим подобным факторам можно причислить: скорость, с которой водитель отреагирует на изменившуюся обстановку, и время, которое ему понадобится для принятия решения и приведения в действие соответствующего исполнительного механизма.

Способы осуществления контроля

Способ, базирующийся на оценке траектории движения транспорта.
Способ, базирующийся на оценке действий водителя дорожно-транспортного средства.
Способ, базирующийся на оценке траектории движения головы человека за рулём.

Существующие на сегодня , а также раннего обнаружения признаков усталости водителя транспортного средства функционируют, опираясь на несколько нюансов: стиль езды, манера поведения за рулём, применение механизмов управления, условия и обстановка движения. Конструктивно такие устройства могут объединять устройство управления, контроллер руля, световой и звуковой сигналы предупреждения.

Принцип действия

В комплекс управления попадает большое количество сигналов, информирующих о разных параметрах:

Манера вождения — разного типа ускорения за полчаса после начала движения, оценка скорости.
Условия управления — продолжительность поездки, оценка времени суток.
Эксплуатация исполнительных механизмов — оценка интенсивности использования переключателей под рулём, тормозной системы, устройств на щитке управления.
Интенсивность поворотов рулевого колеса — оценка скорости и ускорения.
Состояние дорожного покрытия — контроль режимов ускорения.
Направление движения дорожно-транспортного средства — контроль различных видов ускорений.

Новейшая Австралийская разработка в стадии тестирования — система контроля усталости водителя DAS — позволяет поддерживать безопасность дорожного движения транспортными средствами благодаря жёстким требованиям по соблюдению предписанных ограничений. Такой прибор способен читать установленные знаки, также следить за выполнением предписанных ними норм. Такое средство способно предоставить полиции детальные сведения о том, где транспортное средство было, какова была его скорость движения на определённых участках дорог.

Если статья оказалась полезной, напишите нам.

Attention Assist Mercedes — что это и как работает

Работа над повышением уровня безопасности автомобиля не прекращается: ведущие мировые производители постоянно тестируют новые разработки, стремясь свести к минимуму риски для здоровья и жизни людей, находящихся в машине.

Система контроля усталости водителя – одна из мер, положительно сказывающихся на безопасности. Наибольшего успеха в её внедрении добились специалисты компании Mercedes.

Attention Assist: что это?

Кратковременные засыпания водителя во время движения автомобиля – одна из нередко встречающихся причин ДТП (около 25% всех аварий случается именно из-за этого). Особенную опасность представляют длительные монотонные поездки, когда усталость и переутомление от продолжительного вождения накапливаются, но водители стараются не обращать на это внимания, стремясь быстрее добраться до пункта назначения. Как показывает практика, для выхода ситуации на дороге из-под контроля достаточно засыпания всего на пару секунд.

Принцип работы устройства, придуманного инженерами Мерседес, заключается в выявлении симптомов усталости водителя и побуждении его сделать остановку. В ходе исследований было установлено, что реакция снижается более чем у половины людей, проведших за рулем 4 часа без отдыха.

Высокочувствительные устройства контролируют и непрерывно анализируют около 70 параметров (характер использования поворотников, силу нажатия на педали, реакцию на состояние дорожного покрытия и пр.), чтобы вовремя выявить проблему. Крайне важно, чтобы наблюдение за человеком, управляющим автомобилем, велось непрерывно.

Attention Assist: как работает

Для контроля состояния человека первостепенное значение имеют особенности его поведения за рулем. Как работает система контроля усталости водителя? При помощи датчика, фиксирующего угол поворота руля, система Attention Assist во время первых нескольких минут поездки создает базовый профиль, который в дальнейшем сопоставляется с текущими особенностями управления авто в соответствии с обстановкой на дороге.

Исходя из этого, Attention Assist будет предупреждать водителя при первых признаках усталости громким звуком и текстовым сообщением на экране, сообщая тем самым о необходимости остановки и отдыха.

В настоящее время базовой опцией является Attention Assist в Мерседесах S и E классов. Анализ статистики и проведенные испытания уже неоднократно подтвердили уменьшение числа аварий с участием авто, на которых установлено устройство слежения за состоянием управляющего транспортным средством человека.

что это такое, из чего состоит система и принципы ее работы

Что такое система контроля усталости водителя? Как она устроена и для чего предназначена? Какие функции выполняет система контроля усталости водителя?

Необходимость системы распознавания усталости

Что такое система контроля усталости водителя

Разработка впервые появилась на рынке от японской компании Nissan, которая запатентовала революционную технологию для автомобилей в 1977 году. Но сложность технической реализации в то время заставила производителя сосредоточиться на более простых решениях для повышения безопасности транспорта. Первые рабочие решения появились спустя 30 лет, но их продолжают совершенствовать и улучшать способы распознавания усталости водителя.

Суть решения заключается в том, чтобы анализировать состояние водителя и качество вождения. Изначально система определяет параметры при старте поездки, что позволяет оценить полноту реакции человека, а после этого начинает отслеживать дальнейшую скорость принятия решений. Если обнаружено, что водитель сильно устал, появляется уведомление с рекомендацией отдыха. Отключить звуковые и визуальные сигналы нельзя, но они автоматически появляются через заданные промежутки времени.

Системы начинают контроль состояния водителя с привязкой к скорости движения. К примеру, разработка Mercedes-Benz начинает работать только от 80 км/ч.

Особая потребность в решении наблюдается у водителей одиночек. Когда человек едет с пассажирами, они могут поддерживать его бодрое состояние разговорами и отслеживать усталость. Самостоятельная езда способствует сонливости и замедлению реакции на дороге.

Как работает система контроля усталости

История появления

Многим действительно интересно узнать об истории появления систем контроля усталости водителей. Ведь в своё время это стало настоящим открытием и новым шагом в повышении безопасности вождения транспортных средств.

О реализации подобной системы задумывались многие. Но вот до каких-то реальных действий дошли первыми представители японской компании Nissan.

Что самое интересное, первые попытки создать рабочую систему контроля за усталостью были совершены ещё в 70-х годах прошлого века. Значимым стал 1977 год, поскольку именно тогда японцы запатентовали свою разработку.

На какое-то время работы над проектом остановились, ему практически не уделяли внимание. Обусловлено это было активным развитием и внедрением также важных систем безопасности, которые сейчас всем хорошо известны под названиями EBD, ABS и ESP.

И лишь когда все прочие системы были разработаны и модернизированы, спустя 30 лет после начала создания системы контроля появилась первая рабочая версия на автомобиле.

Причём не Nissan стали первопроходцами в этой сфере. На свои машины системы контроля установили представители шведского автоконцерна Volvo. Разработка носила название DAC, что означает Driver Alert Control. Состояла систем из видеокамеры, которая следила за положение авто на дорожном полотне, а также отслеживала траекторию движения. Дополнительно использовался специальный датчик. Его задачей было регистрировать частоту движений рулевым колесом. Если водитель отклонялся от правильной траектории, система подавала сигнал с рекомендацией остановиться и немного отдохнуть, чтобы набраться сил.

Следующими в борьбу за лучшую систему контроля вступили немецкие инженеры компании Mercedes. Их разработка во многом напоминала проект шведской компании. Но от видеокамеры они отказались. Остался лишь непосредственно сам датчик слежения за рулём, а также поставили дополнительный контроллер для педалей.

В системе присутствовал блок управления. В нём содержались усреднённые параметры того, как должен вести себя водитель, будучи бодрым и сосредоточенным. Если фиксируемые датчиками значения отличались от заданных оптимальных, это означало, что водитель устал.

Но в устройстве был выявлен один существенный недостаток. Программа эталонных показателей была предустановленной. Её нельзя было подстроить под конкретного человека. На решение этой проблемы пришлось потратить некоторое время. Но систему удалось усовершенствовать за счёт установки дополнительных датчиков, которые контролировали частоту нажатий на клавиши аудиосистемы, климатического оборудования. Плюс блок управления следил за качеством дороги и боковым ветром. В итоге система стала лучше понимать действия водителей.

Как появилась система контроля усталости водителя

Нисан — первая компания, начавшая проектировать данную систему. Работа по проектированию началась в начале 70-х годов, и только в 1977 году был представлен первый инженерный проект. Однако процесс самого производства был приостановлен по причине создания иных проектов, связанных с безопасностью водителя. По итогу система контроля усталости водителя вышла в свет только спустя 30 лет.

Вольво была первой фирмой, выпустившей в свет датчик контроля усталости. В нем были камера, фиксировавшая показатели езды транспортного средства, его траекторию движения, датчик частотности использования руля. Если показатели превышали допустимую норму, то датчик сигнализировал об этом, и человек должен был сделать остановку. Название у него было Driver Alert Control.

Фирма Мерседес выпустила свою систему контроля усталости. камера здесь не была предусмотрена. Она состояла только лишь из датчика частоты использования руля и датчика частоты использования педалей. Также были запрограммированы допустимые показатели отдохнувшего водителя. Когда по ходу движения показатели становились выше нормы, значит человек устал, и система сигнализировала о том, что пора остановиться. Но есть и недостатки: показатели были общие и не брали в расчет индивидуальные данные человека. Позже также были встроены датчики, которые учитывали частотность использования кондиционера, магнитолы и мощность порыва ветра.

Также точно такие же датчики встроены в автомобили Skoda и Фольксваген.

Способы осуществления контроля

Способ, базирующийся на оценке траектории движения транспорта.
Способ, базирующийся на оценке действий водителя дорожно-транспортного средства.
Способ, базирующийся на оценке траектории движения головы человека за рулём.

Способы реализации системы

Конструктивные особенности системы

Элементы конструкции системы зависят от способа реализации и контроля движения. Решения для слежения за водителем сконцентрированы на человеке и происходящем в салоне транспорта, а остальные варианты — на показателях авто и обстановке на дороге. Рассмотрим несколько вариантов конструктивных особенностей.

Австралийская разработка DAS, которая находится на стадии тестирования, предназначена для слежения за дорожными знаками и соблюдения транспортом требований скоростного режима и норм движения. Чтобы анализировать ситуацию на дороге, используют:

три видеокамеры — одна фиксируется на дороге, две остальные отслеживают состояние водителя;
блок управления — обрабатывает информацию о дорожных знаках и анализирует поведение человека.

Система может предоставить данные о передвижении автомобиля и скорости езды на определенных участках.

Другие системы оснащаются датчиком руля, видеокамерами, а также электроникой, которая может отслеживать параметры тормозной системы, устойчивости при движении, показателях двигателя и многое другое. В случае усталости подается звуковой сигнал.

Seeing Machines

Видео работы системы слежения за водителем:

Как называются подобные системы у разных автопроизводителей

Поскольку большинство производителей автомобилей заботится о безопасности транспорта, они разрабатывают собственные системы контроля. Название решений у разных компаний:

Attention Assist от Mercedes-Benz;
Driver Alert Control от Volvo — осуществляет видеоконтроль за дорогой и траекторией движения на скорости от 60 км/ч;
Seeing Machines от General Motors анализирует состояние открытости глаз и сосредоточенной на дороге.

Если говорить о Volkswagen, Mercedes и Skoda — производители используют схожие системы контроля. Отличия наблюдаются у японских компаний, которые отслеживают состояние водителя с помощью камер внутри салона.

Предупреждение системы о необходимости сделать перерыв

Преимущества и недостатки системы контроля усталости

Безопасность движения на дорогах является главным вопросом, над которым работают производителя авто. Система контроля усталости обеспечивает водителей рядом преимуществ:

снижение количества ДТП;
слежение как за водителем, так и за дорогой;
увеличение бдительности водителя с помощью звуковых сигналов;
рекомендации для отдыха при сильной усталости.

Из недостатков систем необходимо выделить сложность технической реализации и разработки программ, которые будут правильно отслеживать состояние водителя.

Раз в неделю мы отправляем дайджест с самыми интересными новостями и полезными статьями про автомобили.

Название поля*

Email*

(4 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка…

Система определения усталости при вождении на основе машинного зрения и ее применение на интеллектуальном устройстве

Усталость при вождении является одним из важнейших факторов дорожно-транспортных происшествий. В этой статье мы предложили улучшенную стратегию и практическую систему для определения усталости от вождения на основе машинного зрения и алгоритма Adaboost. Типы классификаторов лиц и глаз заранее хорошо обучаются алгоритмом Adaboost. Предлагаемая стратегия, во-первых, эффективно обнаруживает лицо с помощью классификаторов лицевого и отклоненного лица.Затем определяется область глаза-кандидата в соответствии с геометрическим распределением лицевых органов. Наконец, обученные классификаторы открытых и закрытых глаз используются для быстрого и точного обнаружения глаз в области-кандидате. Индексы, которые состоят из PERCLOS и продолжительности закрытого состояния, извлекаются в видеокадрах в реальном времени. Более того, система переносится на интеллектуальное устройство, то есть смартфон или планшет, благодаря собственной камере и высокой производительности вычислений. Практические испытания показали, что предлагаемая система может с высокой точностью определять утомляемость водителя в режиме реального времени.Поскольку система встроена в портативное интеллектуальное устройство, ее можно широко использовать для определения усталости при вождении в повседневной жизни.

1. Введение

Усталость при вождении — обычное явление из-за длительного вождения или недостатка сна. Это значительная потенциальная опасность для безопасности дорожного движения. Ежегодно в США происходит до 100 000 дорожно-транспортных происшествий, вызванных усталостью от вождения, в результате которых 400 000 человек получают травмы и 1550 человек погибают [1]. Исследования по обнаружению усталости при вождении становятся популярной проблемой во всем мире.

В настоящее время методы определения усталости от вождения в основном можно разделить на четыре категории [2]. Первая категория — это методы, основанные на физиологическом сигнале водителей [3, 4]. К такому виду физиологического сигнала относятся электроэнцефалограф (ЭЭГ), электрокардиограф (ЭКГ) и электроокулограмма (ЭОГ). Эти методы обычно дают хорошие результаты при обнаружении усталости. Однако вопрос о том, как удобно получать чистые сигналы, требует решения в практических приложениях [5–7]. Вторая категория — это методы, основанные на поведении драйверов.В литературе сообщается, что усталость при вождении можно определить по действиям водителей, например по рулевому колесу [8, 9]. Когда водитель устает, он снижает силу сцепления рулевого колеса или снижает способность управлять рулевым колесом [10]. Третья категория — это методы, основанные на состоянии автомобиля. Информация о следе транспортного средства и выезде с полосы движения также является дополнительной полезной информацией для определения усталости [11]. Информация как о следе, так и о полосе движения коррелирует с управлением рулевым колесом; следовательно, они также отражают действия водителя, но с ними нет контакта.Четвертая категория — это методы, основанные на физиологической реакции водителей. Утомляемость можно определить по физиологическому поведению, например по морганию и зеванию, среди которых наиболее эффективный метод основан на определении состояний глаз [12–15]. Вообще говоря, частота и продолжительность состояния закрытых глаз увеличиваются, а состояния открытых глаз уменьшаются, когда водители становятся утомленными. Эрикссон и Папаниколопулос [16] предложили метод, позволяющий распознавать состояния глаз с помощью камеры, закрепленной на приборной панели.А усталость водителей можно определить, распознав закрытое состояние в непрерывных 2 или 2,5 секундах. Кроме того, когда возникает усталость, люди часто зевают и их рты явно открываются, поэтому определение состояния рта камерой также является эффективным методом определения усталости водителя. Shi et al. [17] использовали нейронную сеть BP и компьютерное зрение для определения состояния рта и оценки психического состояния водителя.

Однако для всех вышеперечисленных методов необходимо использовать специальное и дополнительное оборудование. Например, методы, основанные на поведении водителя [18], требуют датчика давления [19] и углового преобразователя для определения поведения водителя на рулевом колесе.Методы, основанные как на состоянии транспортного средства, так и на физиологической реакции водителей, требуют, чтобы камеры записывали внутренние и внешние условия автомобиля. В частности, методы, основанные на физиологическом сигнале, требуют более дорогого и комплексного оборудования для регистрации ЭЭГ, такого как колпачок ЭЭГ, электроды и усилитель сигнала. Более того, все эти методы обычно требуют дополнительного компьютера или встроенной вычислительной платы для обработки сигналов и принятия решений.

В наши дни планшеты и смартфоны настолько популярны, что почти у каждого водителя есть их.И большинство из них оснащены отличной камерой и мощным вычислительным / процессорным блоком. Основным вкладом этой статьи является то, что мы предложили улучшенную стратегию и практическую систему для определения усталости от вождения с помощью интеллектуальных устройств. Во-первых, разработана практическая система машинного зрения на основе улучшенного алгоритма Adaboost для определения усталости от вождения путем проверки состояния глаз в режиме реального времени. Затем эту систему легко трансплантировать в интеллектуальное устройство, такое как планшет, для выполнения задачи определения усталости.Практические испытания демонстрируют, что определение усталости при вождении с помощью интеллектуального устройства удобно и недорого, но при этом он так же эффективен, как и другие методы.

Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 предоставляет подробное описание системы, включая алгоритм Adaboost, обнаружение лиц, локализацию глаз, распознавание состояния, а также всю стратегию обнаружения. Результаты экспериментов и анализ данных представлены в разделе 3. Трансплантация системы представлена в разделе 4.Наконец, заключение представлено в Разделе 5.

2. Алгоритм Adaboost и улучшенная система

Система состоит из четырех частей: предварительной обработки изображений, обнаружения лиц, распознавания состояния глаз и оценки усталости. В этой системе изображения получают с помощью внешней камеры с высоким разрешением, которая расположена спереди слева от драйверов. Первый шаг — уменьшить шум на изображениях. Затем, после обнаружения области лица, местоположение и состояние глаз могут быть легко и быстро получены на основе обнаруженной области лица.Наконец, усталость водителей может быть обнаружена путем анализа прямоугольной волновой диаграммы состояний глаз в реальном времени.

2.1. Предварительная обработка изображения

Естественно, видеоизображения всегда загрязнены шумом в разной степени, который коренится в нескольких факторах, таких как условия вождения, недодержка, передержка или нелинейность устройств. Исходные изображения обычно преобразуются в изображения с оттенками серого, чтобы их можно было легко использовать в классификаторах. Изображения легко выходят из строя, в том числе с недостаточной контрастностью и размытостью.Таким образом, выравнивание гистограммы — следующий важный шаг. Цель выравнивания гистограммы — выделить особенности за счет увеличения контрастности изображений в градациях серого и уменьшения помех, вызванных асимметричным освещением.

2.2. Алгоритм Adaboost и обучение классификаторов

Алгоритм Adaboost — это разновидность алгоритма повышения, предложенного Фройндом и Шапиром [20], который выбирает некоторые слабые классификаторы и автоматически интегрирует их в сильные классификаторы.

Виола и Джонс [21] предложили алгоритм Adaboost, основанный на характеристиках Хаара, и обучили классификатор фронтальных лиц с этим алгоритмом.Алгоритм с высокой точностью обнаружения и быстрее, чем почти все другие алгоритмы реального времени. Отличная производительность классификатора фронтального лица вносит большой вклад в алгоритм Adaboost.

Шаги алгоритма Adaboost . Выберите обучающие образцы следующим образом: и — это обучающая выборка, а представляет собой положительные или отрицательные образцы соответственно. Положительные образцы могут использоваться для обучения классификатора выявлению схожих характеристик, отрицательные образцы — для устранения различий характеристик.Количество положительных образцов равно, а количество отрицательных образцов. (1) Инициализируйте вес каждого образца:. (2) Повторите следующие четыре шага для (- оптимальное количество слабых классификаторов). (A) Нормализовать вес в распределение вероятностей: (b) Для каждого признака обучите слабый классификатор и вычислите взвешенные коэффициенты ошибок слабых классификаторов, соответствующих всем признакам: (c) Выберите лучший слабый классификатор из шага (b), который имеет минимальную частоту ошибок.(d) Отрегулируйте вес в соответствии с лучшим слабым классификатором: представляет правильную классификацию; представляет собой ошибочную классификацию. (3) В конечном итоге сформируйте сильный классификатор:

В этой статье функции Хаара используются для обучения классификатора Adaboost. Извлечение характеристик Хаара и вычисление признаков — два важных аспекта алгоритма Adaboost. На рисунке 1 показаны пять простейших видов серых прямоугольников. Имеется 160 000 прямоугольных элементов размером в пиксели, что свидетельствует о его сложности и разнообразии.Конкретный метод вычисления заключается в вычитании количества пикселей в черных прямоугольниках из количества пикселей в белых прямоугольниках. Виола и Джонс [21] показали, что скорость обучения и обнаружения будет значительно увеличена за счет применения интегрального изображения для вычисления признаков. В методе Виолы элементы прямоугольника могут быть получены путем вычисления нескольких точек целостного изображения. Целостное изображение определяется следующим образом: для точки на изображении его целостный образ равен: где — значение серого точки.

Большое количество коллекций целевых и нецелевых изображений используется для создания библиотеки положительных и отрицательных образцов при обучении конкретного целевого классификатора.
В этой статье мы используем изображения лиц из баз данных лиц Массачусетского технологического института, Йельского университета и ORL для обучения классификаторов лиц. Всего используется 3000 образцов лицевых граней и 1500 образцов отклоненных граней, которые нормализуются до разрешения.
Для обнаружения глаз эта система также обучила классификаторы с открытыми и закрытыми глазами с помощью алгоритма Adaboost.Однако нет общедоступной библиотеки глаз человека, доступной как для положительных, так и для отрицательных образцов глаз. Поэтому мы сами создали глазную библиотеку. На рисунке 2 большое количество отдельных глаз можно получить с помощью обработанных изображений в библиотеке лиц. Они подразделяются на библиотеку с открытыми глазами и библиотеку с закрытыми глазами. В конечном итоге количество образцов с открытыми и закрытыми глазами составляет 1190 и 700 соответственно с нормализованным разрешением пикселей.

После создания библиотеки глаз алгоритм Adaboost тратит большую часть своего времени на обучение целевых классификаторов, что показывает хорошую точность и производительность при обнаружении в реальном времени.
2.3. Улучшенная стратегия обнаружения
В этой статье алгоритм Adaboost, предложенный Виолой, используется для обучения классификаторов лиц и обнаружения лиц. Однако традиционные методы ориентированы только на образцы лицевой стороны. Если угол отклонения лица водителя небольшой, алгоритм может быть хорошо применен для обнаружения лица в этом состоянии. Но классификатору не удавалось поймать цель, когда лицо водителя отклонялось под большим углом.
Ввиду вышеуказанных недостатков мы усовершенствовали стратагему распознавания лиц на основе метода Виолы.Классификаторы отклоненных влево и вправо лиц можно получить путем обучения выборок лиц, отклоненных влево и вправо. Если обнаружение переднего лица не удалось, два других классификатора отклоненного лица будут задействованы в задаче обнаружения. В худшем случае отклоненные лица будут обнаружены 3 раза. Следовательно, если классификаторы лиц постоянно сталкиваются с такой ситуацией, скорость обнаружения лиц будет явно снижена.
Для решения этой проблемы наша система оптимизирует алгоритм планирования работы классификаторов лиц.В частности, когда система не попадает в цель с использованием классификатора переднего лица, сначала вызывается классификатор отклоненного вправо лица для повторного обнаружения. В случае успеха в следующем кадре по умолчанию будет использоваться правый классификатор отклоненного лица. В противном случае вызывается классификатор отклоненного влево лица. Если обнаружение прошло успешно, аналогично, в следующем кадре по умолчанию будет использоваться классификатор отклоненного влево лица. Классификатор лицевой стороны вызывается для повторного тестирования, когда и левый, и правый классификаторы лица теряют цель.Эта стратегия требует немного больше времени на обнаружение фреймов, которые теряют цели, но улучшает производительность в реальном времени всей системы.
В алгоритме Adaboost область распознавания лиц получается путем поиска по всему изображению. Чем больше изображение, тем больше времени потребуется на поиск. Чтобы повысить скорость обнаружения, каждый кадр изображения субдискретизируется до четверти исходного изображения. В практическом применении разумное масштабирование изображений мало влияет на точность обнаружения или точность локализации.По сравнению с традиционным стилем, скорость может быть увеличена наполовину или более, чтобы соответствовать требованиям реального времени.
2.4. Локализация глаза и распознавание состояния
Общие методы локализации глаз включают интегральную проекцию, переход Хафа, сопоставление с шаблоном и анализ главных компонентов. В этой статье алгоритм Adaboost используется для обучения классификаторов с открытыми и закрытыми глазами для определения местоположения глаз.
Локализация глаза осуществляется в обнаруженной области лица.Лицо — это правильная геометрия, где каждый орган имеет правильное распределение. Чтобы повысить точность и эффективность обнаружения, область лица может быть сегментирована до обнаружения глаз.
На рисунке 3 (а) показаны области лица, обнаруженные классификаторами лиц. Лицо можно разделить с помощью следующего анализа. (1) Высота области глаз может быть ограничена до менее 1/3 высоты лица и более 1/10 высоты лица. (2) Ширина области одного глаза меньше 1/2 ширины лица и более 1/4 ширины лица.
Чтобы гарантировать работу классификаторов глаз без влияния сегментации лица, мы налагаем следующие ограничения: (1), (2), где и представляют наивысший пиксель и высоту оцениваемой области глаз, соответственно, и представляют высоту область лица.
На рисунке 3 (b) показан результат после разделения, и он показывает, что область на лице, которая находится ниже бровей и выше ноздри, может использоваться в качестве области глаз-кандидата. В этой области глаза обнаруживаются классификаторами открытых и закрытых глаз.Этот метод позволяет избежать областей ноздри, рта и над лбом, которые могут повлиять на обнаружение человеческого глаза. При практическом тестировании это, очевидно, снижает вероятность обнаружения ошибки.
Классификатор «Открытые глаза» в первую очередь используется для обнаружения целевой области. Результаты будут отмечены красными прямоугольниками, если обнаружено состояние открытых глаз. Если он потеряет цель, классификатор с закрытыми глазами переключится на работу. И результат обнаружения также будет отмечен желтыми прямоугольниками для состояния закрытых глаз. Если близкий классификатор потеряет цель, этот кадр будет рассматриваться как исключение для обнаружения глаза.
2.5. Оценка усталости с несколькими индексами
PERCLOS — это процент продолжительности состояния закрытых глаз в определенном временном интервале (1 мин или 30 с) [22]. PERCLOS — это хорошо известный и эффективный измеритель уровня нейрофизиологической усталости. Для каждого кадра в конце обнаружения будет выводиться результат. Результатом может быть состояние открытых глаз, состояние закрытых глаз, исключение лица и исключение глаз. RERCLOS отображается в реальном времени путем подсчета результатов обнаружения с определенными кадрами за фиксированный период, как показано на рисунке 4.Затем усталость можно определить, проанализировав PERCLOS и продолжительность состояния закрытых глаз.

В этой системе можно определить только два состояния глаз (открытый и закрытый). Уровень открытых глаз не анализируется. PERCLOS будет упрощен на основе процента продолжительности полного закрытия глаза за 30 секунд. Формула упрощенного значения PERCLOS выглядит следующим образом: где — время, в течение которого глаза полностью закрыты.
Продолжительность состояния закрытых глаз при моргании водителя увеличивается при возникновении усталости.В этом документе длительность 1,2 секунды — это порог, который используется для оценки состояния усталости водителей. Следовательно, утомляемость водителя может быть обнаружена с помощью двух индексов: индекса PERCLOS и порога длительности 1,2 с.
Система обнаружения усталости при вождении разработана с использованием PERCLOS и состояний глаз, как показано на рисунке 5. Система обнаруживает усталость и звонит в колокол, когда один из двух индексов удовлетворяет требованию.

3. Эксперимент и анализ данных
Наша система работает на ПК с Intel Core ™ 2 Duo 2.ЦП 10 ГГц и 2 ГБ ОЗУ с использованием сторонней библиотеки OpenCV для выполнения системных тестов в Visual Studio 2008. Гоночная игра использовалась в качестве условий движения. В эксперименте с моделированием условий вождения приняли участие девять человек. Разрешение этих видео составляет 352 × 288 пикселей, а частота кадров — 25 кадров в секунду. Каждый кадр содержит человеческое лицо.
В этом эксперименте мы записали десять групп видеопотоков. Видео разделены на две категории. Первая категория (т.е. 1–4 группы) показывает различные выражения лица, которые имели место в экспериментах по моделированию вождения трех испытуемых.В каждой группе роликов по 1630 кадров. Эти видеоролики используются для проверки эффективности распознавания лиц и глаз.
Вторая категория состоит из оставшихся 6 групп (т.е. 5–10). Шесть испытуемых просили выполнять задачи по вождению в течение достаточно долгого времени, чтобы окончательно утомиться. Эти видеоролики используются для извлечения индекса усталости. Чтобы собрать достоверные видеоролики для оценки утомляемости водителей, испытуемые участвуют в учебных и экспериментальных занятиях. Вся продолжительность эксперимента над одним испытуемым может длиться два и более суток, в зависимости от его тренировочных способностей.Перед экспериментом испытуемых просят не есть шоколад и не пить кофе или алкоголь. Продолжительность каждого видео — около 70 минут. В каждой группе видео 105 000 кадров. В первые 55 минут эксперимента испытуемых просят выполнить интенсивную имитацию вождения. В условиях движения представлено множество поворотов и крутых спусков. Также были задействованы дополнительные задачи по бдительности и бдительности (TAV) [23], чтобы испытуемые могли сосредоточиться на вождении во время эксперимента. За последние 15 минут мы сняли стресс испытуемых, отказавшись от миссий и выбрав ровную дорогу с меньшим количеством поворотов.Монотонность вождения заставляла водителя утомляться. Очевидные признаки утомляемости испытуемых в этой моделировании вождения можно резюмировать как увеличенное время моргания, частота морганий и продолжительность состояния закрытых глаз.
3.1. Эффективность обнаружения нашего метода
На рисунке 6 показаны результаты обнаружения лица человека. Чтобы различать результаты обнаружения, результат классификатора переднего лица был отмечен белым прямоугольником, а результат классификатора отклоненного лица был отмечен зеленым прямоугольником.В первой строке показаны результаты, обнаруженные классификатором лицевого лица, отмеченные белыми прямоугольниками. Лицо было потеряно, потому что правильный угол отклонения лица слишком велик в 3-м кадре. Во второй строке показаны результаты, обнаруженные классификаторами отклоненных лиц, отмеченными зелеными прямоугольниками. А во втором ряду лицо было потеряно из-за отклоненного классификатора в первом и четвертом кадрах, потому что лица смотрели прямо перед собой. Третья строка показывает результаты, обнаруженные двумя классификаторами.Следовательно, все грани, включая передние и отклоненные, были обнаружены успешно. Этот метод может выполнять обнаружение в реальном времени с высокой точностью.

На рисунке 7 показаны результаты локализации глаз и распознавания состояния при различных выражениях. Глаза отмечены прямоугольниками; в частности, желтым прямоугольником обозначалось состояние с закрытыми глазами. А состояние с открытыми глазами было обозначено красным прямоугольником.

В этом разделе мы также раскрыли общие характеристики предлагаемого метода с точки зрения обнаружения лиц, локализации глаз и распознавания состояний.Мы выполняем наш метод на первой категории видео (то есть с 1-й по 4-ю группы), которые содержали 6520 кадров, состоящих из состояния открытых и закрытых глаз. Правильно обнаруженные кадры подсчитываются вручную. Подробные результаты представлены в Таблице 1. Из Таблицы 1 мы можем сделать вывод, что предлагаемая система работает достаточно хорошо с точностью не менее 90%.
Человеческое лицо
Обнаруженная цель Цель (кадры) Правильное обнаружение (кадры) Пропущенное обнаружение (кадры) Степень обнаружения (%)
6520 6214 293 95
Открытое состояние 5392 4912 480 91
1
3.2. Сравнительный эксперимент
По сравнению с традиционным методом Adaboost, который обучает классификаторы глаз непосредственно определять состояние глаз, мы предложили улучшенную стратегию определения состояния глаз. Предлагаемая стратегия в основном включает 3 шага и 2 категории классификаторов, соответствующих лицу и глазам соответственно. В частности, мы сначала эффективно обнаруживаем лицо с помощью классификаторов как переднего, так и отклоненного лица. Затем определяется область глаза-кандидата в соответствии с геометрическим распределением лицевых органов.Наконец, обученные классификаторы открытых и закрытых глаз используются для быстрого и точного обнаружения глаз в области-кандидате. В таблице 2 показано сравнение затраченного времени для 2 методов в системе ПК. Также представлены самое короткое и самое долгое время обработки одного кадра. Что касается нашего метода, хотя он должен обнаруживать и лицо, и глаза, средняя скорость обработки системы составляет до 20 кадров в секунду. Следовательно, система имеет хорошую производительность в реальном времени. Максимальное время обработки одного кадра более чем в 2 раза превышает самое короткое время, поскольку требуется как минимум 2 раза для определения состояния лица и глаз из-за ситуации отклоненного лица.Что касается традиционного метода, то, несмотря на обнаружение глаза с помощью всего одного шага, для обнаружения глаз требуется больше времени. Причина в том, что в качестве нашего метода необходимо использовать поиск по классификатору глаза по всему кадру, а не в небольшой области-кандидате.
Методы Среднее время, затрачиваемое на несколько шагов обнаружения
Лицевая сторона Отклоненная грань Открытая проушина Закройте проушину Одиночная рамка (самая короткая)
Наш метод 16 18 5 4 12 73 33 —
96 97 — 245 93
На рисунке 8 показано сравнение эффективности обнаружения нашего метода и традиционного метода.На рисунке 8 показано, что наш метод может обнаруживать глаза точно в ограниченной области лица. Однако традиционный метод использовал классификатор глаз для обнаружения глаза на всем изображении. В результате возникает много ложных срабатываний. На основании сравнительного эксперимента мы можем сделать вывод, что наш метод превосходит традиционный метод с точки зрения скорости и точности обнаружения.

3.3. Определение индекса усталости
Для того, чтобы автоматически судить о состоянии утомления, мы должны зафиксировать параметр порога для определения тревоги или утомления.Наблюдается очевидное изменение значений PERCLOS в начале и в конце эксперимента по вождению. Частота моргания и продолжительность состояния закрытых глаз увеличиваются после того, как субъект утомляется. На рисунке 9 показаны значения PERCLOS для шести испытуемых в периоды 10 ~ 17 (начало) и 63 ~ 70 минут (конец). Из рисунка 9 можно сделать вывод, что значения PERCLOS значительно увеличиваются в конце эксперимента, а скорость роста средних значений превышает 200%. Кроме того, значения PERCLOS для шести субъектов показали индивидуальные различия.Средние значения испытуемых, такие как SUB1, SUB2, SUB4 и SUB5, относительно низкие (<0,025) как в начале, так и в конце эксперимента. Но для некоторых предметов, таких как SUB3 и SUB6, средние значения PERCLOS относительно выше, чем для других предметов. Например, значения PERCLOS для SUB3 и SUB6 в начале и в конце равны 0,016, 0,042, 0,059 и 0,146 соответственно.

Вариация средних значений PERCLOS для каждого испытуемого представлена в таблице 3. В этой таблице значение PERCLOS показывает индивидуальные различия.Хотя значения PERCLOS для SUB3 и SUB6 чрезвычайно велики, их скорость роста остается довольно стабильной, как и для других предметов. Из Таблицы 3 мы находим, что скорость роста по всем предметам составляет от 2,0 до 3,0, кроме SUB1. Таким образом, следует рассматривать скорость роста значения PERCLOS как показатель для оценки утомляемости водителя. В этой статье мы оцениваем водителя как утомленного, когда его скорость приращения PERCLOS превышает 2.
м (в конце)
PERCLOS Субъекты
Под.1 Под. 2 Под. 3 Под. 4 Под. 5 Под. 6 Среднее
10 ~ 17 м (в начале) 0,001 0,007 0,016 0,001 0,002 0,042 0,042 0,011 0,025 0,059 0,003 0,006 0.146 0,042
Разница 0,010 0,018 0,043 0,002 0,004 0,104 0,030
0,030
1 1 1 1 1 1 1 2.000 2.476 3.623
4. Обнаружение усталости на смарт-устройстве
В настоящее время смартфоны и планшетные устройства обладают довольно высокой производительностью обработки, и большинство этих устройств также оснащены разрешение камеры (передняя или задняя).На такие смарт-устройства устанавливаются такие операционные системы, как Android и iOS. Специально для операционной системы Android это бесплатная и открытая система; следовательно, очень удобно заниматься вторичной разработкой для пользователей. Кроме того, OpenCV совместим с этими устройствами на базе Android. Таким образом, можно перенести нашу систему определения усталости, основанную на машинном зрении, на интеллектуальные устройства. В результате мы разработали систему предупреждения об усталости при вождении (DFDWS) на интеллектуальном устройстве Android с машинным зрением.Состав системы обнаружения показан на рисунке 10.

Эта система разработана на базе ОС Android и библиотеки OpenCV, которые называются OpenCV4Android. OpenCV4Android доступен как Java-библиотека в Интернете. Согласно руководству легко установить и настроить OpenCV4Android SDK на смарт-портативном устройстве. OpenCV4Android предоставляет интерфейс с именем CvCameraViewListener для захвата кадров камеры и класс CascadeClassifier для обнаружения объекта.В нашем приложении мы создаем несколько классов CascadeClassifier , которые реализованы как разные классификаторы, соответствующие лицу, открытому или закрытому глазу. При захвате кадра автоматически вызывается метод onCameraFrame . В этом методе изображение кадра будет преобразовано в класс Mat , который представлен в виде изображений в OpenCV. Затем метод detectMultiScale будет вызван CascadeClassifier для обнаружения особенности лица.
Таким образом, любой телефон или планшет Android с камерой, номеронабирателем и динамиком может трансплантировать эту систему. DFDWS использует библиотеку OpenCV для вызова камеры для сбора изображений лиц. Кадры изображений в памяти составляют поток изображений; затем предложенный алгоритм справится с этим. После этого система начинает оценивать состояние усталости водителя в соответствии с PERCLOS или продолжительностью состояния закрытых глаз. Если водитель впадет в состояние усталости, система включит динамик, чтобы напомнить ему / ей, или позвонит в службу экстренной помощи.
Также результат обнаружения будет отображаться на экране вовремя. Интерфейс предлагаемой системы трансплантации и результат обнаружения показаны на рисунке 11.
В этом документе наша система хорошо работает на планшете Nexus7 с процессором 1 ГГц и 1 ГБ ОЗУ. В начале эксперимента система собирала период в 10 минут для расчета индекса PERCLOS в качестве основы для оценки состояния усталости. В течение этого периода водители должны отрегулировать положение устройства и тела, чтобы система могла точно определять лица и глаза.Индекс скорости нарастания PERCLOS, соответствующий базовому уровню, используется для определения утомляемости в интеллектуальной портативной системе. Когда скорость эскалации PERCLOS увеличится более чем на 200%, система на планшете Nexus7 определит, что водитель устал. В таблице 4 показана эффективность обнаружения на Nexus7. Он демонстрирует среднее потребление различных классификаторов, а также показывает самое короткое и самое долгое время обработки одного кадра. По сравнению с производительностью обнаружения в системе ПК (см. Таблицу 2) мы можем обнаружить, что время потребления для каждого шага увеличивается для планшета Nexus7.Поскольку основная частота планшета намного ниже, чем у ПК (2,1 ГГц), соответственно увеличиваются и самое длинное, и самое короткое время обработки одного кадра. В нормальной ситуации, то есть когда водитель находится почти перед лицом, производительность DFDWS на планшете Nexus7 может достигать скорости 14 кадров / сек. Это означает, что мобильное устройство может без проблем запускать это приложение. Но в худшем случае, например, в случае боковой грани, производительность системы снизится до 10 кадров / сек.
Выполняемые элементы Затрачиваемое время
Обнаружение передней грани 39
Обнаружение левого и правого лица Обнаружение открытого состояния 8
Обнаружение закрытого состояния 4
Другие затраты времени 36
Наибольшее время обработки одиночного кадра 98
Наименьшее время обработки одиночного рама 70
5.Выводы
В этом документе представлена практическая система определения усталости от вождения, основанная на алгоритме Adaboost. Мы предложили новую стратегию для определения состояния глаз вместо того, чтобы определять глаз напрямую. В нашей стратегии обнаружения мы сначала эффективно обнаруживаем лицо, используя классификаторы как переднего, так и отклоненного лица. Затем определяется область глаза-кандидата в соответствии с геометрическим распределением лицевых органов. Наконец, обученные классификаторы открытых и закрытых глаз используются для быстрого и точного обнаружения глаз в области-кандидате.В результате можно было рассчитать скорость нарастания PERCLOS и использовать ее в качестве индекса утомляемости. Когда скорость нарастания PERCLOS увеличилась более чем на 200%, можно было считать, что водитель находится в состоянии усталости. Кроме того, в этом документе была реализована система предупреждения об усталости при вождении и перенесена на планшет Nexus7. Система принимает решение об утомлении или отсутствии в зависимости от PERCLOS и продолжительности состояния закрытых глаз. Эксперименты показали, что предлагаемая система обладает высокой точностью. Между тем, скорость обработки может достигать 30 кадров в секунду на ПК и 14 кадров в секунду на планшете, что соответствует требованиям реального времени.
Конечно, эта система могла бы дополнительно улучшить точность и скорость обнаружения за счет использования дискретных косинусных коэффициентов [24] и ковариационной характеристики [25], соответственно. Кроме того, эта бумага избежала условий при плохом освещении. Это должно быть доработано в будущих исследованиях.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.
Вклад авторов
Ванцзэн Конг и Линсяо Чжоу внесли равный вклад в эту работу.
Благодарность
Эта работа была поддержана Крупным проектом международного сотрудничества провинции Чжэцзян (грант № 2011C14017), Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 61102028), Программой международного сотрудничества в области науки и технологий Китая (грант № 2014DFG12570) и Чжэцзянский провинциальный фонд естественных наук Китая (грант № LY13F020033). Авторы также должны поблагодарить всех испытуемых, участвовавших в эксперименте по вождению.
Как работает система помощи при внимании Mercedes Benz?
Как работает система помощи при внимании Mercedes Benz? | Обзор технологии Сохраненные автомобили
СОХРАНЕННЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА
У вас нет сохраненных машин!
Ищите эту ссылку в избранном:

Вы здесь: Домой> Mercedes-Benz ATTENTION ASSIST объяснил
Ни один другой производитель роскошных автомобилей не заботится о безопасности и вас, и ваших близких так, как Mercedes-Benz. Всегда важно оставаться в безопасности от неожиданностей и опасности. Однако иногда наибольшую угрозу безопасности водителя представляет сам водитель.Усталость остается постоянным врагом водителей и снижает их скорость реакции. Что еще хуже, признаки и симптомы усталости водителя могут проявляться с минимальным предупреждением и иметь катастрофические последствия. К счастью, инженеры Mercedes-Benz разработали ATTENTION ASSIST как решение этой опасной проблемы, с которой сталкиваются водители. Давайте подробнее рассмотрим, как работает эта инновационная функция безопасности Mercedes-Benz.

Статистика вождения при усталости / сонливости
^*
По оценкам Национального управления безопасности дорожного движения, в 2013 году сонное вождение стало причиной 72 000 аварий, 44 000 травм и 800 смертей.Однако эти цифры занижены, и ежегодно до 6000 аварий со смертельным исходом могут быть вызваны сонливыми водителями.
По оценкам, каждый 25-й взрослый водитель (в возрасте 18 лет и старше) заснул во время вождения в течение предыдущих 30 дней.
Согласно опросу, проведенному среди почти 150 000 взрослых в 19 штатах и округе Колумбия: 4% сообщили, что засыпали во время вождения по крайней мере один раз за предыдущие 30 дней.
В Соединенных Штатах такой же серьезной проблемой остается вождение в неуравновешенном состоянии, усталость или сонливость за рулем.Вождение в сонном состоянии может сократить время реакции, влияет на вашу способность принимать разумные решения при вождении и мешает вам сосредоточиться на дороге впереди. Как для вашей безопасности, так и для безопасности других автомобилистов важно не садиться за руль, если вы не выспались.
^* Источник: https://www.cdc.gov/features/dsdrowsydriving/index.html
Как работает ATTENTION ASSIST?
Mercedes-Benz ATTENTION ASSIST, первая в своем роде технология, основанная на алгоритме и специальном датчике для определения усталости водителя.В течение первых нескольких минут поездки система анализирует ваши личные привычки вождения, используя более 70 различных типов параметров. Ключевым компонентом датчика является возможность записи движений рулевого управления и скорости рулевого управления. Всестороннее исследование инженеров Mercedes-Benz показало, что уставшие водители склонны совершать незначительные ошибки в рулевом управлении и немного изменять свое поведение при рулевом управлении.
После анализа ответов и параметров система выдаст звуковую и визуальную подсказку «Пора сделать перерыв».В большинстве автомобилей Mercedes-Benz на приборной панели отображается значок чашки кофе. В некоторых моделях вы также можете отображать обнаруженный вами уровень внимания на комбинации приборов, видеть, как долго вы ведете машину, или даже получать указания от навигационной системы до ближайшей зоны отдыха. ATTENTION ASSIST помогает предотвратить аварии, вызванные усталостью водителя.
Поиск
Поиск по ключевому слову
Поиск по фильтрам
YearMakeModel
ИДТИ
Сохранено
СОХРАНЕННЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА
У вас нет сохраненных машин!
Ищите эту ссылку в избранном:

31.
Системы обнаружения сонных водителей срабатывают, когда вам нужен перерыв | Новости
CARS.COM — Водители с тусклыми глазами представляют опасность для себя и других: Национальное управление безопасности дорожного движения заявляет, что сонное вождение вызывает более 80 000 автомобильных аварий (почти 220 в день) и 850 смертельных случаев каждый год. Автопроизводители предлагают технологии, которые будут предупреждать вас, когда вы собираетесь вздремнуть, и они становятся все более изощренными.
Связано: Следуйте этим советам, чтобы избежать сонливого вождения
Система оповещения водителя
Ford является частью системы помощи при удержании полосы движения. Маленькая камера, обращенная вперед, расположенная за зеркалом заднего вида, отслеживает, остается ли водитель на своей полосе движения. Система вибрирует на рулевом колесе, когда обнаруживает, что водитель может поворачивать, и затем направляет автомобиль обратно на свою полосу движения. Он доступен на Ford Fusion Titanium 2016 года как часть пакета за 1200 долларов.Система Volvo Driver Alert Control, предлагаемая на всех ее транспортных средствах, использует ту же технологию для обнаружения, что и Ford: включение сигнала тревоги во время вождения напоминает поведение сонного водителя; водители также получают сообщение о необходимости сделать перерыв.
Система контроля сонливости
Mercedes ’Attention Assist использует датчик рулевого управления, который определяет движения и скорость, а также определяет базовый уровень поведения водителя. Эта система обнаружения входит в стандартную комплектацию всех автомобилей Mercedes. Компания определила, что режимы рулевого управления являются лучшим показателем сонливости, поскольку утомленные водители склонны менять свое поведение при рулевом управлении и совершать незначительные ошибки рулевого управления, которые они немедленно исправляют.Если система обнаруживает неустойчивое рулевое управление, она оценивает 70 других параметров, например, как долго водитель находится за рулем. Если он определит, что водитель сонный, на приборной панели появится надпись «Обнаружена сонливость» с изображением чашки кофе; в автомобиле также есть пятиступенчатая шкала, которая показывает текущий уровень внимания водителя и время с момента его или последней остановки. Водители получают звуковое предупреждение, и можно начать поиск в зоне отдыха.
Система оповещения о внимании водителя Nissan отслеживает поведение водителя через рулевое колесо, предупреждая сонного водителя изображением чашки кофе на приборной панели, как и система помощи при внимании BMW, которая входит в стандартную комплектацию автомобилей 6-й и 7-й серий.BMW также позволяет настраивать свои предупреждения, связанные с усталостью, обеспечивая звуковое предупреждение и предупреждение со значком чашки кофе на центральной консоли; они появятся через час после начала движения, если вы установите для него значение «чувствительный», и через 90 минут после начала движения, если вы установите для него значение «нормальный».
«Трудно создать систему обнаружения, которая могла бы определять поведение автомобилей, связанное исключительно с недосыпающими водителями и сонливостью», — сказал Джон Поллард, эксперт по человеческим факторам из Volpe, исследовательской организации Министерства транспорта.Например, водитель может съехать со своей полосы движения, а затем толкнуть машину назад не потому, что он сонный или спит, а по другим причинам, например, если он имеет дело со своим двухлетним ребенком на заднем сиденье. Порывы ветра, ударяющие по машине, также могут ввести систему в заблуждение и заставить ее думать, что водитель хочет спать. Когда датчики системы выдают слишком много ложных предупреждений, многие водители просто отключают их.
Сегодня эксперты по безопасности сходятся во мнении, что никакая технология или мониторинг не могут полностью решить проблему вождения в сонном состоянии. Лучшее средство от сонливости? Хорошо выспаться.
Редакционный отдел Cars.com — это ваш источник автомобильных новостей и обзоров. В соответствии с давней политикой этики Cars.com редакторы и рецензенты не принимают подарки или бесплатные поездки от автопроизводителей. Редакционный отдел не зависит от отделов рекламы, продаж и спонсируемого контента Cars.com.
Сонный за рулем? Некоторые автомобили могут сказать
Это то, что многие из нас испытали во время вождения, хотя мы, возможно, не хотели бы этого признавать.
Это называется микросном, кратковременным состоянием сонливости, которое может произойти, даже если ваши глаза остаются открытыми.
Сонное вождение убивает. По данным Национальной администрации безопасности дорожного движения, сонное вождение стало причиной смерти 824 человек в 2015 году, последнем году, по которому имеются данные.
Несколько производителей, включая Audi, Mercedes и Volvo, в настоящее время предлагают системы обнаружения сонливости, которые отслеживают движения транспортного средства, такие как угол поворота рулевого колеса, отклонение полосы движения, время в пути и дорожные условия.При обнаружении сонливости водители обычно предупреждаются звуком и появлением значка чашки кофе.
Но производители и поставщики автомобилей сейчас работают над передовыми технологическими решениями, которые выходят за рамки представления о кофейных чашках.
Чтобы узнать, можно ли обнаружить сонливость еще раньше, Plessey Semiconductors разработала датчики, которые можно разместить в сиденье и отслеживать изменения частоты пульса.
Алгоритмы, разработанные компанией, указывают, когда дыхание изменяется в соответствии с паттернами, типичными для того, кто спит, выдавая предупреждение, прежде чем кто-то действительно почувствует усталость.
«Мы сможем увидеть это в автомобиле через пять лет», — сказал Кейт Стрикленд, технический директор компании, базирующейся в Плимуте, Англия.
Bosch, немецкий поставщик технологий для многих автомобильных компаний, разрабатывает систему на основе камеры, которая будет отслеживать движения головы и глаз, а также положение тела, частоту сердечных сокращений и температуру тела.
Когда такая система используется в транспортных средствах, которые допускают ограниченное автономное вождение, транспортное средство может взять на себя управление при обнаружении сонливости — либо при аварийной остановке, либо на обочине дороги, — сказала Кей Степпер, руководитель Bosch. помощи водителю и автоматизированного вождения.
Кроме того, датчики на внешней стороне автомобиля будут отслеживать состояние дорожного движения, в котором находится усталый водитель. Как только автомобили смогут общаться друг с другом — такая возможность ожидается в ближайшие несколько лет — другие автомобили смогут совершать соответствующие маневры, чтобы избежать сонливого водителя.
Во Франции Valeo, еще один поставщик автомобильной техники, разрабатывает систему инфракрасных камер, которая будет следить за детьми на заднем сиденье, а также за движениями плеч, шеи и головы водителя в поисках отклонений от нормы.
Проверяя температуру тела и даже то, как одет водитель, система также сможет настроить температуру в салоне для каждого водителя, сказал Гийом Девошель, директор компании по инновациям.
Nvidia, поставщик микросхем для Audi, Mercedes, Tesla и других компаний, разрабатывает Co-Pilot, инструмент искусственного интеллекта, который может изучать поведение отдельных водителей и определять, когда они действуют за пределами своих норм.
Система в конечном итоге узнает стандартную осанку водителя, положение головы, частоту моргания глаз, выражение лица и стиль рулевого управления, а также другие показатели.В зависимости от возможностей транспортного средства водитель будет предупрежден или автоматически доставлен в безопасное место, когда того потребуют условия.
До тех пор, пока транспортные средства не смогут управлять самостоятельно, водителям придется останавливаться, если они почувствуют сонливость. Но водители склонны извиняться, полагая, что опасности нет, потому что они всего в нескольких минутах от дома или они не так устали, как могут чувствовать.
«Чем больше вы устали, тем меньше у вас возможностей изменить свое поведение», например, съехав с дороги для короткого отдыха, — сказал Микаэль Люнг Ауст, технический специалист, работающий над технологиями снижения сонливости в Центре безопасности Volvo в г. Гётеборг, Швеция.
Чтобы побудить сонных водителей сделать перерыв, Volvo с помощью гранта Европейской комиссии изучает эффекты предложения водителям бесплатного кофе после случайных движений рулевого колеса, выезда с полосы движения и других знаков, обнаруживающих, что они засыпают, с помощью система навигации, чтобы направить их к ближайшей кофейной остановке.
Audi столкнулась с уникальной проблемой из-за запланированного выпуска в следующем году автомобиля, способного развивать скорость до 35 миль в час без какого-либо вмешательства водителя.Когда включена функция Traffic Jam Pilot, транспортному средству необходимо будет определить, достаточно ли бдит водитель, чтобы взять на себя управление после того, как он долгое время был пассивным пассажиром.
Благодаря своей системе обнаружения доступности водителя датчики будут сканировать голову и лицо, чтобы убедиться, что глаза открыты, и водитель насторожен, прежде чем автомобиль повернет рулевое колесо.
Современные системы обнаружения сонливости существуют. Например, программа Mercedes Attention Assist отслеживает поведение водителя в течение первых 20 минут за рулем, чтобы получить базовый уровень поведения.Затем система проверяет их по 90 показателям, таким как угол поворота рулевого колеса, отклонение полосы движения и внешние факторы, такие как порывы ветра и предотвращение выбоин.
В настоящее время система может определять сонливость с точностью 80%, — сказал Кристоф фон Хьюго, руководитель службы активной безопасности Mercedes-Benz. При обнаружении сонливости водитель получает уведомление о ближайшей остановке для отдыха.
В течение последнего десятилетия Volvo предлагала свою систему оповещения водителя. «Чтобы обнаружить сонливость, мы изучаем машину, а не водителя», — сказал г-н.Aust of Volvo, глядя на различия в способности машины оставаться в полосе движения и другие факторы.
Система определяет сонливость с точностью 97 процентов, сказал г-н Ост.
В то время как N.H.T.S.A. сообщило о 824 смертельных случаях в 2015 году из-за сонливости, это число, вероятно, будет значительно выше, сообщает агентство. О сонном вождении можно сообщить только самим себе, а не измерять, как состояние алкогольного опьянения. Также не сообщается о сонливости, если она является осложнением других факторов, таких как чрезмерное употребление алкоголя.
«Мы нация усталых водителей. Люди говорят о лишении сна, как будто это знак чести », — сказала Дебора Херсман, глава Совета национальной безопасности и бывшая председатель Национального совета безопасности на транспорте. «Как общество, мы должны понимать, что вождение в сонном состоянии действительно опасно».
Пока полностью автономные транспортные средства не станут реальностью, «сонливость — это то, о чем должен беспокоиться каждый», — сказал Марк Р. Розекинд, бывший глава N.H.T.S.A. и специалист по усталости человека.«Мы склонны говорить, что мы бодрствуем, хотя на самом деле мы можем заснуть за секунду».
Тем не менее, очевидное решение для водителя, который чувствует усталость, — это остановиться и отдохнуть. По словам г-на Розекинда, исследования с участием пилотов авиакомпаний показывают, что те, кто вздремнул в течение 26 минут, улучшили свои показатели на 34 процента и бдительность на 54 процента по сравнению с теми, кто этого не сделал.
Независимо от того, насколько хороши технологии в обнаружении сонливости, бороться со сном бесполезно. Поскольку сон — это биологическая потребность, лучшим решением для водителей по-прежнему остается низкотехнологичное решение: остановиться и вздремнуть.
Система датчиков для определения усталости водителя
Исследователи из Университета Гранады и Политехнического университета Валенсии разработали новую недорогую систему, которая определяет, когда водители устали или отвлекаются, помогая предотвратить возможные дорожно-транспортные происшествия.
Состояние водителя определяется системой из четырех датчиков, которые контролируют различные физические параметры водителя и их положение за рулем. Если система обнаруживает некоторый риск усталости или отвлечения внимания, она генерирует серию акустических сигналов, предупреждающих водителя.
Усталость имеет широкий спектр симптомов: нечеткость зрения и учащенное моргание; беспокойство и изменения в поведении водителя; увеличение количества движений для комфортного сидения на сиденье, а также увеличение времени, необходимого водителю для реагирования на опасные ситуации на дороге.
В то время как большинство доступных в настоящее время решений по устранению утомляемости водителя сосредоточено на движении глаз и распознавании лиц, новая система может пойти дальше и обнаруживать более широкий спектр симптомов, чтобы повысить точность и безопасность.
Электронная плата действует как центральный процессор. Все это дополнено датчиком столкновения, который обнаруживает столкновения или внезапное торможение, и кнопкой для сброса системы, расположенной на рулевом колесе.
Также на рулевом колесе расположены два датчика давления и два датчика температуры, которые расположены так, чтобы контролировать обе руки водителя. Дополнительный датчик освещенности встроен в подголовник для обнаружения возможного откладывания во время движения, а зуммер подает звуковой сигнал.
После срабатывания сигнализации водитель должен отключить ее, нажав кнопку сброса на рулевом колесе.
Центральный процессор получает данные от датчиков каждую секунду, обрабатывает их и анализирует с помощью алгоритма, чтобы проверить, находятся ли результаты от датчиков в пределах пороговых значений, считающихся нормальными или безопасными.
Когда любой из этих датчиков превышает указанные пороговые значения, алгоритм пытается определить, является ли это ложной тревогой или датчики зарегистрировали возможную ситуацию усталости или отвлечения внимания.Если тревога действительна, активируется акустическая тревога.
Забегая вперед, исследователи планируют включить небольшой GPS-приемник для определения местоположения автомобиля и беспроводной модуль, который позволяет подключать систему к смартфонам водителей, чтобы в крайнем случае система могла позвонить в службу экстренной помощи.
Объяснение систем мониторинга усталости — carsales.com.au
Системы контроля усталости были впервые применены в последнее десятилетие и теперь становятся все более распространенными в обычных легковых автомобилях.Они довольно часто встречаются в комплекте с другими технологиями помощи водителю и также известны как системы оповещения водителя или мониторы сонливости водителя.
Усталые и утомленные водители демонстрируют определенное поведение при вождении, поскольку их способность безопасно управлять транспортным средством снижается. Системы контроля усталости следят за автомобилем и поведением водителя, чтобы выявлять любые признаки того, что водитель теряет концентрацию до такой степени, что безопасность оказывается под угрозой.
Когда система решает, что пора вмешаться, водитель оповещается о проблеме с помощью визуального и звукового предупреждения.Обычно первое предупреждение отображает сообщение на дисплее прибора, сопровождаемое звуковым сигналом. Как и следовало ожидать, если сообщение игнорируется и неустойчивое вождение продолжается, предупреждения становятся более частыми, требуя от водителя принятия соответствующих мер. Каждый раз, когда автомобиль останавливается с открытой дверью водителя и перезапускается двигатель, система контроля усталости сбрасывается.
По совпадению, такие системы, как Attention Assist в новом Mercedes S-Class, начинают просачиваться в более доступные модели и бюджетные бренды — точно так же, как мировые автомобильные компании рассматривают автономию пятого уровня как реальность в ближайшем будущем.Эта новая технология сделает обнаружение усталости ненужным.

Зачем это нам?
Нет сомнений в том, что вождение в утомленном или утомленном состоянии чревато опасностями. На протяжении многих лет многочисленные исследования доказали повышенный риск, связанный с замедленной реакцией сонных водителей, и что большое количество серьезных аварий происходит рано утром, когда водители менее бдительны.
Система контроля усталости действует как сменный водитель, следя за тем, чтобы уровень внимания водителя не снижался.Он указывает на опасность, которую чрезмерно уставший водитель не обязательно замечает.

Как это работает?
Как и в случае с другими функциями помощи водителю, у каждого производителя, кажется, есть свой подход к технологии, но все они разделяют одну и ту же базовую философию.
Системы контроля усталости постоянно изучают поведение водителя, пытаясь выявить ненужные действия, такие как рывки рулевого управления или колебания скорости.Система «изучает» типичное поведение водителя в начале пути, исходя из предположения, что водитель полностью бдителен. По мере увеличения времени в пути поведение сравнивается с ранними данными. При большом несоответствии срабатывают функции предупреждения водителя.
Система также часто совмещает данные, полученные от передней камеры системы предупреждения о выезде за пределы полосы движения. Положение автомобиля в полосе движения постоянно контролируется на протяжении всей поездки.Но вместо того, чтобы отслеживать, съезжает ли автомобиль с полосы движения, система фактически сравнивает движение автомобиля по полосе с данными, собранными в начале поездки. В частности, система ищет повышенный уровень заноса в полосе движения, что является типичной чертой сонного водителя.
По мере развития технологий появляются и методы мониторинга усталости. Некоторые производители в настоящее время внедряют системы, которые анализируют движения лица и головы водителя, выявляя контрольные признаки усталости, такие как моргание, кивок и даже то, как часто водитель меняет направление своих глаз.
Технологии измерения сонливости водителя: текущие исследования, рыночные решения и проблемы
6.
Акерстедт, Т., Бассетти, К., Чиригнотта, Ф., Гарсия-боррегеро, Д., Гонсалвес, М., Хорн, Дж., Леже, Д., Партинен, М., Пензель, Т., Филип, П., Верстер, Дж. К.: Сонливость за рулем. Европейский институт исследования сна Institut National du Sommeil et de la Vigilance (2013)
14.
Арнедт, Дж. Т., Уайльд, Дж. Дж. С., Мант, П. У., Маклин, А. У .: Как соотносятся длительное бодрствование и алкоголь в декрементах, которые они производят при моделировании вождения? Accid. Анальный. Пред. 33 (3), 337–344 (2001)
Google Scholar
15.
Artaud, P., Planque, S., Lavergne, C., C! Ara, H., Tarriere, C., Gueguen, B., et al .: бортовая система для обнаружения нарушений бдительности при вождении автомобиля. . В: Материалы Международной технической конференции по повышению безопасности транспортных средств, стр. 350–359. Национальная администрация безопасности дорожного движения (1995)
25.
Боргини Г., Астольфи Л., Веккьято Г., Маттиа Д., Бабилони Ф .: Измерение нейрофизиологических сигналов у пилотов самолетов и водителей автомобилей для оценки умственной нагрузки, усталости и сонливости. Neurosci. Biobehav. Ред. 44 , 58–75 (2014)
Google Scholar
28.
Браун, Т., Ли, Дж., Шварц, К., Фиорентино, Д., Макдональд, А .: Оценка возможности использования автомобильных датчиков для обнаружения вождения в сонном состоянии.Технический отчет, Национальный университет продвинутых симуляторов вождения штата Айова (2014)
32.
Chen, LI, Zhao, Y., Zhang, J., Zou, JZ: Автоматическое определение настороженности / сонливости от физиологические сигналы с использованием нелинейных функций на основе вейвлетов и машинного обучения.Эксперт Syst. Прил. 41 (21), 7344–7355 (2015)
Google Scholar
33.
Чен, З., Ву, К., Чжун, М., Лю, Н., Хуанг, З .: Определение общих черт движения транспортного средства при вождении в сонном отвлеченном состоянии: тематическое исследование в Ухане, Китай. Accid. Анальный. Пред. 81 , 251–259 (2015)
Google Scholar
35.
Чие, Т.К., Мустафа, М.М., Хусейн, А., Хенди, С.Ф., Маджлис, Б.Я .: Разработка системы обнаружения сонливости водителя транспортного средства с использованием электроокулограммы (EOG). В: 1-я Международная конференция по компьютерам, коммуникациям, обработке сигналов с особым вниманием к биомедицинской инженерии, стр 165–168 (2005)
47.
Edenborough, N., Hammoud, R., Harbach, A., Ingold, A., Kisacanin, B., Malawey, P., Newman, T., Scharenbroch, G., Скивер, С., Смит, М., Вильгельм, А., Витт, Г., Йодер, Э., Чжан, Х .: Монитор состояния водителя от delphi. В: Конференция компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR’05), вып. 2, pp. 1206–1207 (2005)
48.
Эдвардс, Д.Д., Сироис, Б., Доусон, Т., Агирре, А., Дэвис, Б., Тручел, У .: Оценка технологий управления утомляемостью с использованием метод взвешенной матрицы признаков. В: Материалы Четвертого Международного симпозиума по вождению по человеческому фактору в оценке, обучении водителей и проектировании транспортных средств, стр. 146–152 (2007)
58.
Флорес, М., Армингол, Дж., Де ла Эскалера, А .: Система предупреждения о сонливости водителя, использующая визуальную информацию как для дневных, так и для ночных условий освещения. EURASIP J. Adv. Сигнальный процесс. 1 , 3 (2010)
Google Scholar
73.
Хори, Т., Сугита, Ю., Кога, Э., Сиракава, С., Иноуэ, К., Учида, С., Кувахара, Х., Косака, М., Кобаяши, Т. , Tsuji, Y., Terashima, M., Fukuda, K., Fukuda, N .: Предлагаемые дополнения и поправки к «Руководству по стандартизированной терминологии, методам и системе оценок для стадий сна у людей», rechtschaffen & kales ( 1968) стандарт.Psychiatry Clin. Neurosci. 55 (3), 305–310 (2001)
Google Scholar
77.
Huggins, J.E., Guger, C., Ziat, M., Zander, T.O., Taylor, D., Tangermann, M., Soria-Frisch, A., Simeral, J., Шерер, Р., Рупп, Р., Руффини, Дж., Робинсон, Д.К.Р., Рэмси, Н.Ф., Нейхольт, А., Мюллер-Путц, Г., МакФарланд, DJ, Маттиа, Д., Лэнс, Б.Дж., Kindermans , PJ, Iturrate, I., Herff, C., Gupta, D., Do, AH, Collinger, JL, Chavarriaga, R., Chase, SM, Bleichner, MG, Batista, A., Anderson, CW, Aarnoutse, EJ: Семинары шестого международного совещания по интерфейсу мозг-компьютер: прошлое, настоящее и будущее интерфейсов мозг-компьютер. Brain-Comput. Интерфейсы 4 (1-2), 3–36 (2017)
Google Scholar
89.
Кацис, К.Д., Нтувас, Н.Е., Бафас, К.Г., Фотиадис, Д.И .: Оценка мышечной усталости во время вождения с использованием поверхностного ЭМГ. В: Материалы Международной конференции IASTED по биомедицинской инженерии, т. 262, pp 1–4 (2004)
99.
Лью, М., Себе, Н., Хуанг, Т., Баккер, Э., Вурал, Э., Цетин, М., Эрсил, А., Литтлворт, Г., Бартлетт, М., Мовеллан, Дж .: Обнаружение сонливого водителя с помощью анализа движений лица. В: Взаимодействие человека и компьютера, т.4796, стр. 6–18. Springer, Berlin (2007)
103.
Лян, В.С., Юань, Дж., Сан, Д.К., Лин, М.Х .: Изменения физиологических параметров, вызванные моделированием вождения в помещении: эффект упражнений на нижнюю часть тела во время промежуточного перерыва. Датчики 9 (9), 6913–6933 (2009)
Google Scholar
105.
Lin, CT, Chen, YC, Huang, TY, Chiu, TT, Ko, LW, Liang, SF, Hsieh, HY, Hsu, SH, Duann, JR: Разработка беспроводного интерфейса мозг-компьютер со встроенным многозадачное планирование и его применение для обнаружения и предупреждения о сонливости водителя в реальном времени.IEEE Trans. Биомед. Англ. 55 (5), 1582–2008 (2008)
Google Scholar
108.
Лин, Ф. К., Ко, Л. В., Чуанг, Ч. Х., Су, Т. П., Лин, К. Т.: Обобщенная система прогнозирования сонливости на основе ЭЭГ с использованием самоорганизующейся нейронной нечеткой системы. IEEE Trans. Circuits Syst. 59 (9), 2044–2055 (2012)
MathSciNet Google Scholar
121.
Моралес, Д.М., Стази, Л.Л.Д., Диас-Пьедра, К., Морильяс, К., Ромеро, С.: Мониторинг биомедицинских сигналов в реальном времени для повышения безопасности дорожного движения. В: Международная конференция по искусственным нейронным сетям, стр. 89–97. Springer (2015)
122.
Моррис Д.М., Пилчер Дж.Дж., III, Ф.С.С.: Разница в курсах движения — инновационная модель для обнаружения вождения в сонном состоянии с использованием ретроспективного анализа кривых.Accid. Анальный. Пред. 80 , 117–124 (2015)
Google Scholar
123.
Murugappan, M., Wali, M.K., Ahmmad, R.B., Murugappan, S .: Классификация уровней сонливости водителя на основе субтрактивного нечеткого классификатора с использованием eeg. В: Международная конференция по связи и обработке сигналов (ICCSP), стр. 159–164. IEEE (2013)
136.
Пападелис, К., Чен, З., Куртиду-Пападели, К., Бамидис, П.Д., Чуварда, И., Бекиарис, Э., Маглаверас, Н .: Мониторинг сонливости с помощью бортовых электрофизиологических записей для предотвращения дорожно-транспортных происшествий из-за недосыпания.Clin. Neurophysiol. 118 (9), 1906–1922 (2007)
Google Scholar
146.
РОСПА: Усталость водителя и дорожно-транспортные происшествия: обзор литературы и позиционный документ. Технический отчет, Королевское общество по предотвращению несчастных случаев, Бирмингем, Великобритания (2001)
176.
Чжан, Ч., Чжэн, C.X., Ю, X.L .: Автоматическое распознавание когнитивной усталости по физиологическим показателям с помощью преобразования вейвлет-пакетов и алгоритмов обучения ядра. Эксперт Syst. Прил. 36 (3), 4664–4671 (2009)
Google Scholar
177.
Zhang, Z., Чжан, Дж .: Новое отслеживание глаз в реальном времени на основе нелинейного фильтра Калмана без запаха для мониторинга усталости водителя.
No related posts.
Навигация по записям
Предыдущая запись:Холодильник рефрижератор: Ошибка 404. Страница не найдена — Объявления на сайте Авито
Следующая запись:Уводит машину вправо причины: 5 причин, почему машину уводит в сторону с прямой траектории движения — Лайфхак
Ответить Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Поиск для:
Рубрики
Автомобил
Автомобиль
Двигател
Двигатель
Дизел
Дизель
Диск
Диски
Разное
Ремонт
Своими руками
Систем
Система
Совет
Советы
Тонировк
Тонировка
Шин
Шины
Как избавить грудничка от запора: причины, симптомы и эффективные способы лечения
С какого возраста можно давать детям сливу: польза, риски и рекомендации педиатров
Причины частого чихания у новорожденных детей: когда стоит беспокоиться?
Когда можно сажать ребенка в ходунки: оптимальный возраст для мальчиков и девочек
2019 Все права защищены.