CC BY
386
УДК 629.067
Козловский Алексей Игоревич
Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)
Россия, Москва Аспирант
E-Mail: aleksey.kozlovskiy@gmail.com
Порватов Игорь Николаевич
Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)
Россия, Москва Кандидат технических наук, доцент E-Mail: porvatov@list.ru
Подольский Марк Семенович
Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)
Россия, Москва Старший преподаватель
Обзор автомобильных систем оперативного контроля состояния водителя. Результаты собственных
Аннотация: В данной статье рассмотрена проблема повышенной опасности на дорогах, связанной со снижение внимания водителя. Описана характеристика непроизвольных отклонений движения автомобиля от идеальной траектории движения. Рассмотрено влияние сонливости и отвлечения внимания водителя на характеристику непроизвольных отклонений. Проведен обзор существующих систем мониторинга за водителем, устанавливаемых на автомобили. Предложен алгоритм работы подобной системы мониторинга на основе экспериментальных данных. Методика, разработанная в ходе исследования, может лечь в основу системы оперативного контроля состояния водителя. Использование в качестве основного параметра боковое ускорение автомобиля позволит сделать автономную систему, которая не зависит от бортовой системы автомобиля. Это даст возможность устанавливать готовую систему в любой автомобиль без монтажа, требующего привлечение квалифицированного персонала. В будущем, если погрешность акселерометров, встраиваемых в современные мобильные телефоны, достигнет необходимого уровня, то вся система может быть реализована в виде приложения для смартфона, так как современные мобильные устройства обладают всеми необходимыми датчиками и вычислительной мощностью для расчета. Это даст возможность максимально популяризовать системы оперативного контроля концентрации внимания водителя и, как следствие, снизить количество дорожно-транспортных происшествий в нашей стране.
Ключевые слова: Автомобиль; безопасность движения; отвлечение внимания; сонливость; оценка внимания водителя; боковые ускорения автомобиля.
исследовании
Идентификационный номер статьи в журнале 23TVN613
Aleksey Kozlovskiy
The Moscow State Automobile & Road Technical University
Russia, Moscow E-Mail: aleksey.kozlovskiy@gmail.com
Igor Porvatov
The Moscow State Automobile & Road Technical University
Russia, Moscow E-Mail: porvatov@list.ru
Mark Podolskiy
The Moscow State Automobile & Road Technical University
Russia, Moscow
Review of driver monitoring automobile systems. Results of own experiments
Abstract: The problem of increased danger on the roads associated with the lack of driver’s attention is considered in the article. The characteristic of involuntary deviation of car movement from the ideal trajectory is described. The influence of drowsiness and driver distraction on the characteristic of involuntary deviations is considered. Review of existing driver monitoring systems to be installed in modern vehicles was performed. Own algorithm for such systems based on experimental data is proposed in the article.
Keywords: Automobile; traffic safety; driver distraction; drowsiness; assessment of driver attention; lateral vehicle accelerations.
Identification number of article 23TVN613
Ведение
По данным статистики за 2012 год в России произошло 203597 ДТП, погибло 27991 и было ранено 258618 человек. Водитель как управляющее звено системы «Водитель -автомобиль - Дорога - Среда движения» несет ответственность за безопасность движения автомобиля. Снижение концентрации внимания водителя прямым образом влияет на действия или бездействия водителя, которые могут стать причиной возникновения ДТП.
Вопросам контроля водителем движения автомобиля в настоящее время уделяют внимание многие мировые автомобильные концерны и научные институты. За последние 5 лет появились вспомогательные системы сигнализации снижения концентрации внимания водителя, которые можно установить при покупке некоторых моделей новых автомобиля. Но так как подобного рода системы для автомобильных компаний являются конкурентным преимуществом, а алгоритмы их работы предметом коммерческой тайны, это ограничивает их распространение. Для того, чтобы значимо улучшить безопасность дорожного движения, подобного рода системы должны иметь возможность установить владельцы всех автомобилей.
Доступная универсальная система контроля концентрации внимания водителя, которую можно установить на любой автомобиль, могла бы улучшить безопасность дорожного движения.
Описание непроизвольных отклонений и опасных состояний
При управлении автомобилем водитель создает желаемую траекторию движения х0 (рис.1), которую будем называть идеальной. Эта траектория характеризует конфигурацию дороги и отражает оптимальное расположение автомобиля на проезжей части. Во время движения, при помощи управляющих воздействий на органы управления автомобилем, водитель стремится приблизить движения автомобиля к идеальной траектории х0, двигаясь по действительной траектории движения х (рис.1). В результате, во время движения возникают непроизвольные отклонения (х — х0) действительной траектории движения, от идеальной траектории.
Рис. 1. Схема движения автомобиля, где Хо - идеальная траектория движения,
Х- действительная траектория движения
По данным опубликованных исследований [4], [5] во время снижения концентрации внимания водителя характеристика непроизвольных отклонений изменяется, так как водитель меньше внимания уделяет контролю среды движения. Определено несколько состояний водителя, во время которых концентрация внимания снижена, но основными, по мнению авторов данной статьи, является два: сонливость за рулем и отвлечение внимания на второстепенные задачи, несвязанные с процессом управления автомобилем.
Сонливость - это нарастающий процесс, и есть определенные закономерности между стадиями от бодрого состояния, до состояния микросна. С изменением состояний сонливости за рулем будет изменяться и усредненная характеристика непроизвольных отклонений действительной траектории движения от идеальной траектории (х — х0) (рис.2).
(Х-Хо) А
Д
н
------------------------>
Стадии сонливости за рулем
Рис. 2. Изменение характеристики непроизвольных отклонений действительной траектории
движения от идеальной (х — х0), в зависимости от уровня сонливости водителя, где Д - действительная характеристика непроизвольных отклонений, Н - нормальная характеристика непроизвольных отклонений, характерная для бодрого состояния водителя
По литературным данным [1], [5], сначала появляется незначительное увеличение фаз без микроподруливаний, затем постепенно, ошибки рулевых движений аккумулируются до определенного порога, когда водитель должен выполнить быструю коррекцию рулем для того, чтобы сохранить автомобиль внутри полосы движения. Частота таких коррекций начинает расти и в конце происходит полное ослабление энергетической системы, водитель засыпает на короткие промежутки времени и не может больше реагировать на внешние изменения. В общих словах идея микро коррекций заключается в том, что бдительный водитель постоянно делает малые рулевые движения, тогда как сонный водитель обладает более небрежным рулевым поведением без малых рулевых корректировок.
Отвлечение внимания водителя автомобиля, вероятно, наиболее часто встречающееся на дорогах нашей страны. Водитель может отвлекаться на некоторые события, действия, объекты, людей внутри или снаружи автомобиля. Отвлечение внимания может быть охарактеризовано как любая активность (зрительная, слуховая, двигательная, ментальная), которая уводит внимание водителя от задач вождения. Но при этом наибольшую опасность представляет собой отвлечение внимания на несвязанные с движением второстепенные задачи, которые на длительное время отвлекают водителя от дороги.
Если сонливость это нарастающий процесс, то факт отвлечения внимания может быть определен только в пределах короткого временного интервала, когда выполняется второстепенная задача. При этом второстепенные задачи отличаются по своей сложности или степени вовлеченности водителя в занятие ими (рис.3).
Рис. 3. Изменение характеристики непроизвольных отклонений действительной траектории движения от идеальной (х — Х0), во время отвлечения на второстепенные задачи, где Д - действительная характеристика непроизвольных отклонений,
Н - нормальная характеристика непроизвольных отклонений, характерная для водителя, который полностью контролирует среду движения
Система контроля концентрации внимания водителя, оценивающая изменение в характеристике непроизвольных отклонений от идеальной траектории движения, и определяющая наступление небезопасного управления автомобилем со стороны водителя, могла бы вовремя предостеречь его от надвигающейся опасности.
Обзор существующих систем
Мы провели обзор доступной информации о системах оперативного контроля состояния водителя, которые серийно устанавливаются на автомобили, и определили базовый параметр, по которому строится оценка уровня концентрации внимания водителя (табл.1).
Таблица 1
Обзор систем оперативного контроля состояния водителя, которые серийно устанавливаются на автомобили. (Информация, представленная в таблице, может быть неточной и неполной, так как указанные системы являются комплексными, а алгоритмы их работы не публикуются в открытых источниках)
Из рекламных материалов можно сделать вывод, что 4 из 5 указанных выше систем используют метод оценки непроизвольных отклонений от идеальной траектории во время движения автомобиля при оценке сонливости, но за основу берут разные параметры. Это анализ изменения угла поворота рулевого колеса и анализ положения автомобиля на проезжей части. Рассмотрим преимущества и недостатки этих методов.
Анализ положения автомобиля на проезжей части производится при помощи камер, отслеживающих дорожную разметку, и позволяет напрямую анализировать боковое перемещение автомобиля внутри полосы движения. Данный подход дает более точную информацию о движении автомобиля внутри полосы, но основным ограничивающим фактором является повышенное требование к дорожной разметке. Подобный подход исследовался в исследованиях [2], [5] и везде отмечались повышенные требования к состоянию дорожной разметки. В условиях нашей страны использование этого параметра не будет иметь достаточную степень надежности, так как качество разметки на дорогах недостаточное, а в зимний период разметка скрыта под снегом. В дополнение можно добавить, что на основе личных замечаний во время эксплуатации автомобиля, дорожная разметка не всегда отражает идеальную траекторию движения из-за возможного плохого состояние дорожного покрытия, проводимых ремонтных работ или по другим причинам.
Использование для анализа в качестве основного параметра изменение угла поворота рулевого колеса позволяет отслеживать управляющие воздействия водителя, что дает больше оперативности при оценке, но не всегда отражает реальное перемещение автомобиля. По правилам допуска легковых автомобилей к эксплуатации на дорогах РФ суммарный разрешенный люфт в рулевой системе составляет 10 градусов. В этом же диапазоне находятся и рулевые микро коррекции, отражающие непроизвольные отклонения автомобиля от идеальной траектории движения. Это ограничивает работоспособность подобных систем.
По мнению авторов статьи, система оперативного контроля состояния водителя должна быть универсальной и доступной, так как только при большом распространении она может значимо повлиять на безопасность дорожного движения. Поэтому покупка и монтаж подобной системы для самого водителя должна быть такой же простой, как и покупка мобильного телефона.
Описание исследования
Было принято решение в качестве основного параметра для анализа непроизвольных отклонений от идеальной траектории использовать боковое ускорение автомобиля. Боковое ускорение автомобиля - это производный параметр, который показывает реакцию движения автомобиля на управляющие рулевые движения со стороны водителя. С помощью данных о боковом ускорении можно анализировать продольные перемещения автомобиля, при этом параметр не зависит от состояния дорожной разметки и состояния рулевой системы, что является его преимуществом.
В ходе разработки методики, которая может лечь в основу системы оперативного контроля состояния водителя, была проведена серия испытаний, состоящая из трех этапов.
Первым этапов было проведение испытаний с использованием автомобильного тренажера. Целью испытания была разработка основных принципов, которые лягут в алгоритм работы будущей системы. Был проведен анализ поведения характеристики отклонений от идеальной траектории движения, когда водитель сосредоточен на дороге, и в моменты времени, когда он отвлекается на второстепенные задачи. В ходе анализа был предложен алгоритм оценки уровня опасности движения. Вторым этапом была проверка и соответствующая корректировка предложенного алгоритма работы системы на предмет ложных срабатываний. Данный этап проводился в виде пробеговых испытаний по дорогам Москвы и Московской области. Третий этап проводился на Дмитровском автополигоне и представлял собой имитацию отвлечения внимания, так как из соображений безопасности проводить подобные испытания на дорогах общего пользования недопустимо.
Результаты исследования
Для анализа непроизвольных отклонений (х — х0) действительной траектории движения автомобиля от идеальной траектории, необходимо математически рассчитать характеристики, которые бы отражали две указанные траектории движения. В качестве входного параметра использовалось боковое ускорение автомобиля с частотой сбора данных 20 Гц.
Для расчета идеальной траектории движения к характеристике боковых ускорений применялся линейный фильтр:
на исследуемом временном интервале.
Оптимальной величиной временного интервала для расчета линейного фильтра был определен интервал в 10 секунд. Полученная расчетная траектория отражает конфигурацию дороги и подходит для дальнейшего анализа.
Данные поперечного ускорения [ау = / (^], загрязнены шумами, которые возникают из-за вибрации двигателя, дорожных неровностей и других факторов. Так как движение автомобиля находится в более низком диапазоне частот чем вибрация, то для расчета действительной траектории движения можно применить линейный фильтр, аналогичный тому, что использовался для расчетной траектории, но за интервал времени в 1 секунду.
Рассчитав разницу между двумя расчетными траекториям, мы получили характеристику непроизвольных отклонений от идеальной траектории движения автомобиля:
Следующим шагом необходимо определить, какое движение является нормальным и относительно безопасным. Для этой цели был использован статистический параметр стандартного отклонения от полученной характеристики за временной интервал в 10 минут. Величина интервала была определена с помощью подбора различных значений и сравнения результатов полученной характеристики с участком движения, когда водитель не отвлекался на второстепенные задачи. При этом используемый интервал дает возможность характеристике оперативно реагировать на изменяющиеся условия движения (например, дождь или ухудшение дорожных условий). На полученную базовую характеристику, помимо изменения условий движения, также оказывают влияние ошибки в управлении автомобилем, вызванные отвлечением внимания. Данные ошибки представляют собой резкие движения рулевым колесом, которые произошли в результате непреднамеренного ухода от идеальной траектории движения автомобиля. Так как подобное поведение говорит об отклонении от нормального управления автомобилем необходимо отфильтровать функцию от значений, превышающих по модулю критерий 3а.
Где ау - боковое ускорение автомобиля, ау - средняя величина бокового ускорения
ср
автомобиля за временной интервал , д - частота сбора данных, N - количество значений
(ґ) — (ґ).
ср ср
срі ■'срю
Подробный расчет представлен ниже:
о** = а** • С + аБ(1 — С), где С = 1, если |а**| < 3 • аБ ,
С = 0, если |а**| > 3 • аБ
Для определения текущего состояния водителя мы также использовали показатель среднеквадратичного отклонения функции поперечного ускорения автомобиля по времени, но за интервал в 1 минуту и без фильтрации от ошибок движения, которые мы и хотим обнаружить и оценить.
Для работы алгоритма необходимо выделить скоростной режим движения, подходящий для оценки уровня концентрации внимания. Для сбора данных был определен порог в 40 км/ч, который исключает более резкое маневрирование в условиях города, которое не является признаком невнимательного управления автомобилем или признаком опасности движения.
Отдельно стоит учитывать движение автомобиля во время преднамеренных маневров, таких как перестроение и обгоны, так как такие маневры зачастую совершаются водителем в более активной манере управления автомобилем с более резкими и более амплитудными рулевыми движениями. А также отдельно стоит учитывать движение автомобиля в повороте, так как при движении автомобиля в повороте водитель менее точно отслеживает конфигурацию дороги, чем при прямолинейном движении и, как правило, использует всю ширины дорожной разметки.
В результате мы получили характеристику об, показывающую нормальное управление автомобилем, и характеристику от, показывающую текущее движение. Взяв отношение этих двух характеристик, мы можем увидеть, насколько текущая манера управления автомобилем отличается от манеры управления без значительного снижения внимания со стороны водителя, и определить текущий уровень опасности управления автомобилем.
Результаты исследования показали, что используя параметр уровня опасности управления автомобилем можно заблаговременно предупредить водителя о снижении безопасности движения с помощью обратной" связи.
Пороговое значение уровня опасности позволяет отсечь ложные срабатывания, при этом реальное снижение концентрации внимания водителей находится выше указанного порога.
Значение Уоп. = 1,35 в ходе натурных испытаний дало следующие результаты:
• критерий показал все сценарии отвлечения внимания, которые были определены
как потенциально опасные; отсутствовали ложные срабатывания;
в ряде случаев, сигнализация могла бы заблаговременно остановить водителя от продолжения занятия второстепенными задачами, показывая, что движение становится небезопасным.
Заключение
Методика, разработанная в ходе исследования, может лечь в основу системы оперативного контроля состояния водителя. Использование в качестве основного параметра боковое ускорение автомобиля позволит сделать автономную систему, которая не зависит от бортовой системы автомобиля. Это даст возможность устанавливать готовую систему в любой автомобиль без монтажа, требующего привлечение квалифицированного персонала. В будущем, если погрешность акселерометров, встраиваемых в современные мобильные телефоны, достигнет необходимого уровня, то вся система может быть реализована в виде приложения для смартфона, так как современные мобильные устройства обладают всеми необходимыми датчиками и вычислительной мощностью для расчета. Это даст возможность максимально популяризовать системы оперативного контроля концентрации внимания водителя и, как следствие, снизить количество дорожно-транспортных происшествий в нашей стране.
ЛИТЕРАТУРА
1. Laurence Hartley, Tim Horberry, Nick Mabbott. Review of Fatigue Detection and Prediction Technologies. Melbourne: 2000. - 31c.
2. Rebecca L. Olson, Richard J. Hanowski, Jeffrey S. Hickman. Driver Distraction In Commercial Vehicle Operations. Washington: 2009. - 285 c.
3. Klauer, S. G., Dingus, T. A., Neale, V. L., Sudweeks, J.D. The Impact of Driver Inattention on Near-Crash/Crash Risk: An Analysis Using the 100-Car Naturalistic Driving Study Data. Washington: 2006. - 226 c.
4. Peter J. Sherman, Michael Elling, Monty Brekke. The Potential of Steering Wheel Information to Detect Driver Drowsiness and Associated Lane Departure. Iowa: 1996. - 35c.
5. Fabian Friedrichs, Bin Yang. Drowsiness Monitoring by Steering and Lane Data Based Features Under Real Driving Conditions// 18th European Signal Processing Conference, Aalborg, Denmark, 2010. - c.209-213
6. Герус С.В., Дементиенко В.В., Шахнарович В.М. Влияние психологических факто-ров на эффективность систем мониторинга состояния водителя. / Юбилейный сборник Института радиотехники и электроники РАН. - 2004. - С. 28-32.
7. Герус С.В., Дементиенко В.В., Шахнарович В.М. Система мониторинга состояния водителя и безопасность на автомобильном транспорте. / Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. - 2003. - № 8, - С. 46 - 52.
8. Дорохов В.Б, Арсеньев Г.Н., Захарченко Д.В., Лаврова Т.П., Ткаченко О.Н., Демен-тиенко В.В., Шахнарович В.М. Нарушения зрительно-моторной координации, вызыва-емые снижением уровня бодрствования при выполнении монотонной деятельности по прослеживанию цели. / Матер. 15-й Международной конференции по нейрокибернетике, Ростов-на -Дону. - 2009. -Т.1. - С. 202-203.
9. Adam Whitlock. Driver vigilance devices: system review. London: 2002. - 94 c.
10. Дементиенко В. В., Герус С. В. Статистический анализ предрасположенности водителей к авариям/Нелинейный мир. - 2010. - Т. 8, № 4 - С. 255-263.
Рецензент: Солнцев Александр Николаевич, Московский Государственный
Технический Университет (МАДИ), Российская Федерация, Москва, профессор, зам. зав. кафедрой «Автомобили», к.т.н.
REFERENCES
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8. 9.
Laurence Hartley, Tim Horberry, Nick Mabbott. Review of Fatigue Detection and Predic-tion Technologies. Melbourne: 2000. - 31c.
Rebecca L. Olson, Richard J. Hanowski, Jeffrey S. Hickman. Driver Distraction In Com-mercial Vehicle Operations. Washington: 2009. - 285 c.
Klauer, S. G., Dingus, T. A., Neale, V. L., Sudweeks, J.D. The Impact of Driver Inatten-tion on Near-Crash/Crash Risk: An Analysis Using the 100-Car Naturalistic Driving Study Data. Washington: 2006. - 226 c.
Peter J. Sherman, Michael Elling, Monty Brekke. The Potential of Steering Wheel Infor-mation to Detect Driver Drowsiness and Associated Lane Departure. Iowa: 1996. - 35c.
Fabian Friedrichs, Bin Yang. Drowsiness Monitoring by Steering and Lane Data Based Features Under Real Driving Conditions// 18th European Signal Processing Conference, Aal-borg, Denmark, 2010. - c.209-213
Gerus S.V., Dementienko V.V., Shahnarovich V.M. Vlijanie psihologicheskih fakto-rov na jeffektivnost' sistem monitoringa sostojanija voditelja. / Jubilejnyj sbornik Instituta radiotehniki i jelektroniki RAN. - 2004. - S. 28-32.
Dorohov V.B, Arsen'ev G.N., Zaharchenko D.V., Lavrova T.P., Tkachenko O.N., Demen-tienko V.V., Shahnarovich V.M. Narushenija zritel'no-motornoj koordinacii, vyzyva-emye snizheniem urovnja bodrstvovanija pri vypolnenii monotonnoj dejatel'nosti po proslezhivaniju celi. / Mater. 15-j Mezhdunarodnoj konferencii po nejrokiberneti-ke, Rostov-na -Donu. - 2009. - T.1. - S. 202-203.
Adam Whitlock. Driver vigilance devices: system review. London: 2002. - 94 c.
Dementienko V. V., Gerus S. V. Statisticheskij analiz predraspolozhennosti vo-ditelej k avarijam. / Nelinejnyj mir. - 2010. - T. 8, № 4 - S. 255-263.
