智能方向盘监测司机状态

工业机器人 2020-03-01 09:01www.robotxin.com工业机器人教育

据统计,超过90%的交通事故是由人直接或间接引起的,其中,疲劳、分心、路怒是常见的安全驾驶隐患。因此,在行车过程中,对驾驶员状态的实时监测十分必要。

针对这一需求,南京理工大学的师生研制出了一款智能方向盘,能够对驾驶员的心率、握力、视觉等指标进行无干扰监测,并对异常状态发出预警,提醒驾驶员采取预防措施,甚至能在必要时强制控制车辆。在不久前的第二届江苏大学生交通科技大赛中,该项目获得了一等奖。

“驾驶员开车时一定要摸方向盘,所以我们决定通过方向盘来监测。具体做法是在方向盘上安装传感器,用于实时监测驾驶者的握力、心率等数据,以判断驾驶员状态是否异常”

在如今的市场上,已经有一些监测驾驶员疲劳度的产品。在研制这款智能方向盘之前,南京理工大学自动化学院的师生对此进行过调研。据该院副教授、南京理工大学与安全研究所所长郭唐仪介绍,如今市面上有一些接触式的可穿戴设备,但很多驾驶者不愿意使用,而且有些接触式监测设备,比如眼镜、手环,本身会对驾驶员造成干扰,所以在研发之初,郭唐仪就意识到,改进监测方式至关重要。

“一定要是非接触式,或者接触式但不影响驾驶员的正常驾驶。驾驶员开车时一定要摸方向盘,所以我们决定通过方向盘来监测。具体做法是在方向盘上安装传感器,用于实时监测驾驶者的握力、心率等数据,以判断驾驶员状态是否异常。现在,我们还在挖掘更多可以监测的数据,以让判断更为精准。”郭唐仪说。

考虑到驾驶状态因人而异,在大量的数据收集之后,郭唐仪的研究小组并没有给出所谓的“正常值”的标准。他说,一般而言,驾驶员的状态因环境而改变,且驾驶者一般在长时间开车后才会出现疲劳状态,所以智能方向盘应具备“自学习功能”。也就是说,驾驶初期一段时长内,方向盘记录并学习计算这次驾驶状态的指标阈值;学习期结束后,继续实时监测,通过比较关键指标监测值与阈值关系(如心率变异率、眼睑闭合占比、视线偏离占比),判定驾驶员是否出现了异常。

“也就是说,智能方向盘前面所做的工作是正常范围的确定,后面所做的工作是异常状态的辨识。”郭唐仪说。

为了让智能方向盘对疲劳等状态的监测更精确,他们下足了功夫。他们在数据收集时采用了很多种方法,比如请长途司机帮忙获取数据等,他们还监测周围人临睡觉前的状态,将此作为补充数据

在他们的考虑中,智能方向盘在发现驾驶者的异常状态后,能以两种方式发出警报。

第一种方式是对车辆进行控制,比如当驾驶员极度疲劳时,智能方向盘能够控制车辆以较低的速度行驶、减速,并且开启后面的车灯,让后车注意。然而,考虑到会有误报警等情况,此时强制控制车辆会让驾驶员反感,所以,郭唐仪说,要在有极大把握确定驾驶员的状态可能造成重大事故时,才能采取这种方式。

另一种方式是用声音、光等做出提醒,让驾驶员认识到自己的状态,并给出相应的提示,比如通过较刺激的声音让驾驶员意识到自己在疲劳驾驶,比如建议驾驶员靠边停车等。

从产生研制智能方向盘的想法到如今,已经过去了两年多。在研制过程中,郭唐仪的团队克服了很多困难。

“我们遇到的最大困难,是传感器的选型和布局。方向盘是有弧度的,现有的传感器无法安装,所以我们要定制适用于方向盘弧度的传感器。另外,不同驾驶员的驾驶习惯不同,所以传感器的布局既要考虑到人们共同的驾驶习惯,又要考虑到特殊的行为,这需要对驾驶者的行为进行大量的调研后才能精确确定。”郭唐仪说。

 

 

为了让智能方向盘对疲劳等状态的监测更精确,他们下足了功夫。郭唐仪说,疲劳并不是短时间内出现的,所以监测花费的时间很长。为此,他们在数据收集时采用了很多种方法,比如请长途司机帮忙获取数据等,他们还监测周围人临睡觉前的状态,将此作为补充数据。

郭唐仪说,智能方向盘的理论方法和模型都已经建立起来了,相关成果已经申请多项专利。他们已经和一些汽车厂家取得了联系,下一步是待成果进一步完善后,再集成于汽车方向盘进行实车实验。郭唐仪说,距离这款智能方向盘真正的市场化,可能还需要一两年甚至更长时间。

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