Обзор системы обнаружения и оповещения опасного вождения

Аннотация: использование транспортных средств растет день ото дня. Большинство людей не подчиняются правилам дорожного движения и могут совершать опасное вождение. Опасная езда может выражаться в резком изменении скорости, непрерывной смене полосы движения и т. д. Такое вождение угрожает безопасности людей. Чем больше на дороге транспортных средств, тем больше вероятность аварии. На сегодняшний день мобильные телефоны оснащены многочисленными датчиками, которые могут помочь повысить безопасность водителей на дороге. Существует много устройств, используемых, для обнаружения опасного вождения. Такие датчики рассматриваются в данной работе. В статье представлен обзор различных методов анализа поведения водителя.
Ключевые слова: опасное вождение, трехосевой акселерометр, гироскоп, датчик гравитации, смартфон на базе Android с GPS.

I. Введение

На сегодняшний день водить автомобиль очень рискованно. В настоящее время доступны различные виды транспортных средств, которые обеспечивают удобство в повседневной жизни человека и, благодаря развитию новых технологий, делают езду быстрой. Путешествие по дорогам Индии считается опасным; люди едут быстро, безрассудно, не соблюдая правил дорожного движения, преодолевая ограничения скорости и обгоняя других, не сигнализируя; они едут рискованно, делая это умышленно или неумышленно. Так, много несчастных случаев происходит во время вождения. Их количество, вызванное недостаточной бдительностью как профессиональных водителей транспортных средств, так и шоферов-любителей, представляет серьезную опасность для людей. Для мониторинга поведения водителя используются датчики смартфона. В этой статье представлен обзор по выявлению опасного вождения с использованием таких датчиков. Статья содержит пять разделов: первый раздел – введение, в разделе 2 представлен обзор методов обнаружения поведения водителя, в разделе 3 описывается краткий обзор датчиков смартфонов, используемых в настоящее время для анализа поведения водителя, в разделе 4 содержатся проблемы определения такого поведения, а в разделе 5 дается заключение.

II. Обзор литературы

Различные исследователи пытались отслеживать поведение водителя, используя датчики, встроенные в автомобиль, дорожные датчики и датчики, встроенные в смартфон. В работе [1] P. Singh et al. рассматривается разработанное Android-приложение. Оно собирает данные с акселерометров, GPS, а также записывает звуки с помощью микрофона, которые затем объединяются и анализируются для выявления схем опасной езды. Были проанализированы различные ситуации, такие как снижение скорости, перестроение влево / вправо, поворот влево / вправо, внезапное торможение и внезапное ускорение.

В работе [2] Fazeen et al. предложено инновационное приложение с использованием смартфона, встроенного в автомобиль, для оценки стиля вождения. В разработке использован трехосевой акселерометр смартфона на базе Android для записи и анализа различного поведения водителя и внешних дорожных условий, которые потенциально могут быть опасны для его здоровья. Были использованы данные акселерометра по осям X и Y, чтобы измерить непосредственное управление водителем транспортного средства при ускорении и применении тормозов.

В работе [3] Chigurupa et al. разработано приложение для Android, которое использует данные с датчика акселерометра, GPS-датчика и запись видео, которое осуществляется с помощью камеры для того, чтобы дать оценку водителю. Обратная связь может быть использована для информирования водителя. Диапазон значений ускорения или замедления указан для безопасного вождения. Всякий раз, когда значения акселерометра превышают безопасные пределы, это будет рассматриваться как событие.

В работе [4] Johnson et al. предложен подход к прогнозированию стиля вождения. Стиль вождения классифицировался как нормальный, агрессивный и очень агрессивный. Они собирают данные от различных датчиков (акселерометр, гироскоп, магнитометр, GPS, видео) и объединяют связанные данные в единый классификатор, основанный на алгоритме динамического искажения времени (DTW – Dynamic Time Warping). Их система известна как MIROAD (A Mobile-Sensor-Platform for Intelligent Recognition of Aggressive Driving): мобильная сенсорная платформа для интеллектуального распознавания агрессивного вождения. Система может обеспечивать звуковую обратную связь, если стиль водителя становится агрессивным, а также информацию о вождении, приводящему к агрессивному событию.

В работе [5] автор предложил высокоэффективную систему для обнаружения и оповещения об опасных маневрах транспортных средств (дрейф, отклонение от поворота, поворот на большой радиус, внезапное ускорение или замедление, неравномерное торможение, движение с шинами по центру на маркере полосы движения, езда без фар ночью), которые в основном связаны с вождением в нетрезвом виде. Они реализовали систему обнаружения на телефоне Android G1.

В статье [6] автор разработал свою систему, которая нацелена на раннее обнаружение и оповещение об опасных схемах вождения, связанных с опасной ездой. Для ее реализации требуется только мобильный телефон с акселерометром, помещенный в транспортное средство. Как только обнаруживается какое-либо подтверждение опасного вождения, мобильный телефон сначала автоматически предупреждает водителя, и, если такое же вождение сохраняется, набирается номер 100.

III. Датчики для смартфонов

В этом разделе описывается краткое описание различных типов датчиков, присутствующих в смартфоне, которые в настоящее время используются при анализе поведения водителя.
а) Акселерометр – это электромеханическое устройство, которое измеряет силу ускорения, датчик, который также измеряет наклонное движение и ориентацию мобильного телефона.
б) Гироскоп определяет текущую ориентацию устройства или изменение ориентации устройства. Ориентация может быть рассчитана по угловой скорости, которая определяется гироскопом. Это в основном работает по принципу момента импульса. Выражается в рад / с по трем осям.
в) Глобальная система позиционирования (GPS) – это спутниковое навигационное отслеживание, часто с картой. Это дает нам значение долготы и широты, которые определяют точку местоположения на земле.
г) Камера – это устройство, используемое для получения изображений. В смартфоне камеру можно использовать также и для видеочата. В обнаружении различного человеческого поведения камера играет жизненно важную роль, поскольку она захватывает живое изображение человека.
д) Датчик силы тяжести обеспечивает трехмерный вектор, указывающий направление и величину силы тяжести.
е) Датчик вектора вращения, который представляет ориентацию устройства в виде комбинации угла и оси, в которой устройство повернулось на угол вокруг оси (x, y или z).

IV. Проблемы

Хотя различные исследователи внесли свой вклад в мониторинг поведения водителей, но все же есть некоторые направления, которые нуждаются в дальнейшей доработке.
1. Факторы окружающей среды, такие как дождь, ветер, должны быть приняты во внимание при прогнозировании поведения водителя.
2. Краудсорсинг – должны быть получены данные от большого количества транспортных средств, чтобы определить, при каких условиях водитель едет опасно. Например, водитель часто тормозит из-за заторов или по собственной привычке.
3. Дорожные условия также должны учитываться для точного определения стиля вождения.
4. Конфиденциальность: так как большинство исследовательских работ используют GPS-датчик для прогнозирования стиля водителя, но при определении местоположения нарушается анонимность, то должны быть какие-то средства для сохранения конфиденциальности этих значений.
5. Слияние датчиков – следует учитывать данные от нескольких датчиков для определения поведения водителя, поскольку это повысит эффективность системы. Используя акселерометр, гравитацию и гироскоп в сочетании, мы можем получить более точное считывание ориентации устройства.
6. Виртуальная переориентация - поскольку телефон может находиться в любом месте внутри автомобиля, поэтому должен быть какой-то механизм для виртуальной переориентации устройства, чтобы выровнять ось устройства вдоль оси транспортного средства.

V. Выводы

Безопасность водителя можно повысить, отслеживая поведение водителя, записывая агрессивные события его вождения и предоставляя обратную связь записанных событий. Мониторинг поведения водителя с помощью встроенных датчиков смартфона становится новой тенденцией из-за меньшей стоимости и с учетом того факта, что многие люди уже владеют им. В этой статье были рассмотрены различные методы обнаружения поведения водителя. Они полезны для обнаружения опасного вождения, могут быть расширены и использованы для безопасности простых людей.

Ссылки

[1] Singh, P., Juneja, N., Kapoor, S., Using mobile phone sensors to detect driving behavior, Proceedings of the 3rd ACM Symposium on Computingfor Development, 2013.

[2] Fazeen M., Gozick B., Dantu R., Bhukhiya M., Gonzalez M.C., Safe Driving Using Mobile Phones, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2012.

[3] Chigurupa S., Polavarap S., Kancherla Y., Nikhath K.A., Integrated Computing System for measuring Driver Safety Index, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 2012.

[4] Johnson D.A., Trivedi M.M., Driving Style Recognition using a smartphone as a sensor platform, IEEE 14th International Conference on Intelligent Transportation system, 2011.

[5] Dai J., Tang J., Bai X.,Shen Z., Xuan D., Mobile phone based drunk driving detection, Proc. 4th Int. Conf. Pervasive Health NO PERMISSIONS, 2010.

[6] Vaibhav Bhoyar, Priyanka Lata, Juilee Katkar, Ankita Patil and Deepali Javale, Symbian Based Rash Driving Detection System, International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS), 2013.