Исследователи СПб ФИЦ РАН совместно с австрийскими коллегами разработали методику для оценки эффективности информационных систем по отслеживанию состояния водителя, которое может привести к ДТП. В том числе речь идет о сонливости, разговорах по телефону, недомогании, невнимательном вождении и алкогольном опьянении.

Теперь ученые проверят методику с помощью экспериментов на симуляторе. Исследование повышает точность уже существующих систем по контролю опасного поведения человека за рулем, повышающих безопасность дорожного движения. Его результаты опубликованы в научном журнале IEEE Access.

Как рассказал старший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник, сегодня тема повышения безопасности дорожного движения с помощью различных интеллектуальных систем наблюдения за состоянием водителя является важным трендом в развитых странах мира.

«Не существует единых принципов, позволяющих понять, какие средства являются наиболее эффективными и при каких условиях. Поэтому мы совместно с австрийскими учеными разработали методику для оценки эффективности таких систем. Для этого мы сделали обзор всех существующих сегодня методов определения состояния водителя, а это более 200 статей. Также были использованы результаты наших многолетних исследований в данной сфере», – отметил он.

Разработки в сфере контроля за состоянием водителя с помощью «компьютерного зрения» ученые из Петербурга ведут уже около 5 лет. Они уже создали программное обеспечение Drive Safely, которое позволяет хранить и анализировать данные о состоянии водителя за рулем: усталость, сосредоточенность и агрессивность манеры вождения. Информация поступает в облачное хранилище с камеры наблюдения за водителем. При этом система может работать с мобильного телефона. А австрийские ученые предоставили результаты исследований поведения водителя в салоне автомобиля, который был снабжен различными датчиками для измерения характеристик движения автомобиля (скорость, повороты, направление движение и прочие) и самочувствия водителя (дыхание, пульс, сердечный ритм и некоторые другие).

В итоге и была разработана методика, которая показывает, какие датчики (или результат их совместной работы) могут эффективнее всего зафиксировать конкретное небезопасное поведение водителя.

«Мы разбили все типы отвлечений внимания на три большие группы: когда человек «убирает руки с руля», то есть курит, пьет или говорит по телефону (manual distraction). Когда по каким-то причинам отводит глаза от дороги, причем даже если его голова смотрит вперед (visual distraction).Также когда он, может быть, и смотрит на дорогу, и руки лежат на руле, но он погружен в себя и не думает о вождении (cognitive distraction)», – пояснил Кашевник.

Он добавил, что внутри этих категорий ученые рассмотрели огромное количество вариантов небезопасного поведения, которые могут попадать в различные типы отвлечений и в зависимости от ситуации могут по-разному интерпретироваться системой.

Теперь методику проверят с помощью эксперимента, в котором будут участвовать около 20 водителей. Они отработают по 10 часов в специальных автомобилях-симуляторах, снабженных множеством датчиков. Полученная информация позволит ученым установить взаимосвязи между вероятностью нарушений правил вождения и физическим состоянием водителя, его стилем вождения, а также характеристиками автомобиля.

Кашевник пояснил, что результаты исследования найдут применение в различных компаниях, которые связаны с транспортной сферой, например, в таксопарках.

«С одной стороны, перевозчикам выгодно, чтобы водители вели себя адекватно, не садились за руль, если они не выспались или у них проблемы со здоровьем. С другой стороны, пассажиры заинтересованы в том, чтобы поездки проходили без аварий. Кроме того, сегодня мы видим колоссальную заинтересованность бизнеса в таких проектах: сейчас в две крупные компании введут пилотные проекты по внедрению созданных ранее нами систем контроля поведения водителя, и новая методология позволит существенно повысить их точность, а значит, сделать более безопасными», – добавил он.