Een groep wetenschappers in de VS heeft de allereerste gestandaardiseerde methode ontwikkeld voor het evalueren van commercieel verkrijgbare bestuurdersbewakingssystemen. De details zijn gepubliceerd in het meinummer van IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica ( JAS ), een gezamenlijke publicatie van de IEEE en de Chinese Association of Automation.

Afleiding van de bestuurder wordt gedefinieerd als elke activiteit die de aandacht van de bestuurder kan afleiden van de huidige rijtaak. Het kan sms'en, met behulp van een telefoon/navigatiesysteem, en praten met passagiers, en wordt beschouwd als een van de prominente veroorzakers van verkeersongevallen. Driver state sensing-technologieën zijn bedoeld om het risico op verkeersongevallen te verminderen door afleiding en gebrek aan aandacht van de bestuurder te detecteren en in te grijpen. Er zijn momenteel verschillende soorten op camera's gebaseerde sensoren voor de bestuurderstatus beschikbaar in bedrijfsvoertuigen, en hoewel ze op grote schaal zijn bestudeerd door autofabrikanten, er is geen gemeenschappelijke standaard beschikbaar om de prestaties van deze producten objectief te evalueren en te vergelijken.

"We hebben een systematisch en gestandaardiseerd prestatie-evaluatieproces voor bestuurdersstatussensoren voorgesteld door rekening te houden met verschillende omgevingsfactoren, samen met de individuele verschillen in het gedrag van bestuurders, " zegt Lingxi Li, doctoraat, corresponderende auteur en universitair hoofddocent in elektrische en computertechniek aan de Indiana University-Purdue University, Indianapolis.

De onderzoekers hebben drie problemen aangepakt:het definiëren en selecteren van de belangrijke individuele en omgevingsfactoren die van invloed zijn op het rijden; het aanpakken van variatie en willekeur in rijgedrag; en het bouwen van een betrouwbaar hulpmiddel dat de hoofdbewegingen van bestuurders in de auto volgt.

Vervolgens verzamelden ze grote hoeveelheden gegevens op een commercieel opnameapparaat voor chauffeurs, waarbij de hoofdmonitorgegevens van elke proefpersoon gedurende 30 tot 40 minuten werden verzameld naast andere variabelen zoals lichtomstandigheden, hoofd/gezichtskenmerken, en cameralocaties. De resultaten van het onderzoek tonen aan dat hun systeem in staat is om monitoren te evalueren die de toestand van een bestuurder en andere variabelen registreren. Dit suggereert dat er een gemeenschappelijke basis kan zijn voor het vergelijken van de prestaties van verschillende opnameapparaten.

De onderzoekers hopen hun methode op een complexere manier toe te passen door meer factoren mee te nemen en naar meer scenario's te kijken. Deze omvatten een verlichtingsapparaat dat in het laboratorium kan worden gebruikt om echte lichtomstandigheden te simuleren tijdens het rijden door het bos, bijvoorbeeld, evenals een paar andere sites die de nauwkeurigheid en efficiëntie van de methode nog verder zouden kunnen verbeteren. "Het uiteindelijke doel is om een ​​sterrenclassificatiesysteem te ontwikkelen voor het classificeren van verschillende op camera's gebaseerde sensoren voor rijtoestanden op de markt, die de consument het beste kan dienen, "Lie commentaar.