Detecció d'estats de conducció inadequats basats en la degradació del control dinàmic

Ariadna Bartra Cisa

Santiago Marco Colás

Una de les principals causes dels accidents de trànsit és l'estat del conductor. Diversos estudis estimen que la somnolència i estats similars causen al voltant del 16-30% de tots els accidents de trànsit. Els mètodes de detecció de somnolència existents es poden dividir en quatre grups principals: subjectius, fisiològics, visuals i conductuals. El primer i el segon mètode no són factibles per a bussejadors no professionals a causa de la seva baixa fiabilitat i/o la necessitat de dispositius connectats al conductor. El tercer mètode ja es pot trobar en vehicles, però té l'inconvenient de dependre en gran mesura de les condicions d'il·luminació. Finalment, el quart mètode, basat en l'anàlisi del comportament de conducció, té l'avantatge de ser transparent i no invasiu per a l'usuari i tampoc depenent en gran mesura de les condicions externes. La majoria d'aquests detectors es desenvolupen en simuladors, sense tenir en compte la complexitat de l'entorn real. Aquesta tesi presenta un sistema per a vehicles reals per estimar l'estat del conductor basant-se en una avaluació de la seva qualitat de conducció i la interacció amb el vehicle. Assumim que aquesta qualitat es deteriora amb la fatiga i la somnolència. El sistema analitza les dades disponibles al bus del vehicle i, opcionalment, les dades proporcionades per una càmera frontal de detecció de carril. Per validar la nostra hipòtesi inicial, s'han realitzat proves de simulador amb conductors amb privació de son. Les dades obtingudes s'han analitzat per obtenir les principals característiques de la conducció amb somnolència. Posteriorment, es van dur a terme diferents proves reals amb vehicles, on es va observar un augment significatiu de la complexitat de l'entorn. Per tant, el nostre desenvolupament s'ha centrat en la prevenció de falses alarmes. A més dels principals mòduls que generen penalitzacions (basades en la posició del vehicle, els moviments de direcció i les correccions brusques), hem presentat altres mòduls centrats en la identificació de situacions i condicions específiques que modulen dinàmicament la sensibilitat del sistema. Els resultats mostren la viabilitat de detectar estats d'inatenció mitjançant el control dinàmic del vehicle. El sistema està optimitzat per funcionar en un microcontrolador de vehicle, complint els estàndards i les restriccions de l'automoció.

La somnolència és una de les principals causes d'accidents de trànsit, especialment en trajectes llargs per autopista. L'any passat es van produir a Espanya 97.756 accidents amb víctimes, en què 1.700 persones van perdre la vida i 134.500 van resultar ferides. S'estima que entre el 16% i el 30% de tots els accidents són causats per la somnolència. Es tracta d'accidents amb una alta taxa de mortalitat, que causen un gran impacte social i econòmic que porta a figures clau de la indústria de l'automoció a treballar juntes amb l'objectiu de reduir el nombre d'accidents actuals. La indústria de l'automoció està dedicant molts recursos i esforços al desenvolupament de sistemes avançats d'assistència al conductor (ADAS, per les seves sigles en anglès Advanced Driver Assistance Systems); que tenen com a objectiu automatitzar, adaptar o millorar els sistemes de seguretat dels vehicles, alertant el conductor de possibles problemes o fins i tot prenent el control del cotxe si cal. És un camp altament innovador que es troba en plena expansió perquè les properes generacions de vehicles siguin més segures i comportin una reducció de la sinistralitat. El sistema desenvolupat en la tesi presentada permet la identificació d'estats inadequats per a la conducció en entorns reals a partir de mesures basades en el control dinàmic del vehicle. Només necessita senyals ja existents al cotxe, tot i que l'addició d'una càmera frontal (comuna per a altres sistemes ADAS) millora la qualitat de la informació d'entrada del sistema. Els algoritmes desenvolupats compleixen amb les estrictes regulacions del programari d'automoció (MISRA) i estan optimitzats per poder executar-se en microcontroladors comuns en automoció (ARM Cortex M4). 2 Els resultats obtinguts de la tesi tenen una clara orientació comercial i industrial. S'ha desenvolupat un producte d'alt interès per a la indústria de l'automoció, que busca sistemes que aportin valor i seguretat als seus vehicles amb el menor cost possible i dispositius addicionals. El fet que el sistema desenvolupat compleixi amb els estàndards de l'automoció i estigui altament optimitzat pel que fa a l'espai i el cost computacional requerits fa que es pugui integrar fàcilment en qualsevol microcontrolador de vehicle. A més, no requereix material addicional, limitant així el cost addicional d'afegir aquesta nova funcionalitat. Un altre punt de gran valor és el fet que el sistema, a diferència d'altres detectors que s'han desenvolupat en un simulador, ha estat construït amb dades de conducció reals i validat en un entorn real per diferents marques d'automoció. Per tant, el detector que es presenta a la tesi és un producte clarament enfocat a ser comercialitzat i incorporat a vehicles, tant particulars com comercials. L'empresa Ficosa, propietària del sistema, està treballant actualment en la seva comercialització amb diferents empreses d'automoció. Presenten i descriuen el sistema així com els resultats obtinguts en diferents casos i, quan hi ha interès per part del client potencial, s'integra en un dels seus vehicles de demostració perquè puguin provar-lo en les condicions que desitgin i realitzar les seves pròpies proves. L'any passat, Ficosa va arribar a un acord amb una important empresa d'automoció per a la compra del sistema. Fruit d'aquesta venda, el detector de somnolència es pot trobar en un dels models llançats aquest any per un dels fabricants d'automòbils més grans del món, contribuint així activament a la millora de la seguretat viària global. Ficosa es troba actualment en una fase avançada de negociacions amb un segon fabricant d'automòbils per incorporar el sistema als seus vehicles. Els resultats de la tesi també han motivat Ficosa a registrar una patent mundial, que va entrar en vigor l'any passat. Això permet a l'empresa obtenir beneficis no només de la venda del producte creat sinó també dels coneixements i mètodes generats durant el seu desenvolupament, ja que la patent reconeix i assegura l'explotació comercial exclusiva de la invenció.

Vehicle Accidents; Driver's Condition; Drowsiness; Traffic Accidents; Drowsiness Detection Methods; Subjective Methods; Physiological Methods; Visual Methods; Driving Behavioral Methods; Non-Professional Drivers; Low Reliability; Attached Devices; Lighting Conditions; Driving Behavior Analysis; Transparent; Non-Invasive; External Conditions; Simulators; Real Environment Complexity; Real Vehicles; Driver's State Estimation; Driving Quality; Vehicle Interaction; Fatigue; Vehicle's Bus Data; Lane Detection Frontal Camera; Initial Hypothesis; Simulator Tests; Sleep-Deprived Drivers; Drowsy Driving Characteristics; Real Vehicle Tests; Environment's Complexity; False Alarms Prevention; Penalty Modules; Vehicle's Position; Steering Movements; Abrupt Corrections; Specific Situations; Modulating System's Sensitivity; Inattentive States; Vehicle's Dynamic Control; Vehicle's Microcontroller; Automotive Standards; Automotive Constraints