employee from 01.01.2017 until now
Russian Federation
student
Russian Federation
The article presents reviews of active safety systems that may be related to driver behavior, an overview of the environment and vehicle characteristics
active vehicle safety, passive vehicle safety, driver, traffic flow, traffic accident, driver behavior prediction
За последние двадцать лет транспортные средства (ТС) претерпели существенные изменения, относительно оснащения датчиками, микросхемами и приводами, образующими интегрированные и модульные подсистемы безопасности, информационную систему и управление энергопотреблением. Современные ТС – это объединенная область механических и электрических / электронных компонентов для контроля производства и использования энергии (синхронизированный/ управляемый цикл двигателя внутреннего сгорания или управление энергетическим циклом гибридной технологии); динамики автомобиля (антиблокировочная система, электронная система контроля устойчивости автомобиля), а также система помощи водителю (удержание в полосе движения, адаптивный круиз-контроль, предупреждение о слепых зонах, помощь при парковке). В основе этих элементов системы находится шина локальной сети контроллеров (CAN), которая позволяет передавать сообщения между датчиками, процессорными блоками и исполнительными механизмами [1]. Несмотря на автоматизацию процессов работы транспортных средств, внедряемые технологии также должны учитывать человеческий фактор [2]. Моделирование поведения водителя исследуется во многих работах авторов начиная с XX века [1, 3, 4], однако объединение современных транспортных средств с концепциями и системами, ориентированными на человека, только начинают развиваться. Для того, чтобы осуществить разработку эффективных систем помощи водителю должны быть всецело изучены поведение и характеристики водителя, а также смоделированы и включены в процесс взаимодействия между элементами системы «водитель – автомобиль – дорога – среда» (система ВАДС). Понятие безопасности транспортного средства включает в себя комплекс конструктивных и эксплуатационных свойств автомобиля, направленных на предупреждение дорожно-транспортных происшествий (ДТП) (активная безопасность ТС), снижение тяжести их последствий (пассивная безопасность ТС) и негативного влияния автомобиля на окружающую среду (экологическая безопасность ТС). Целью данного исследования является проведение аналитического обзора системы активной безопасности транспортных средств с целью обеспечения надежности движения во всех эксплуатационных условиях с учетом информационного взаимодействия водителя и транспортного средства.
Для разработки системы активной безопасности транспортного средства, важно учитывать поведение водителя, влияние окружающей среды и характеристики транспортного средства. Психофизиологические особенности водителей включают общие характеристики (пол, возраст), время реакции, профессиональное мастерство (опыт, стаж вождения), технические навыки. Влияние окружающей среды в основном связано с текущей информацией о транспортном потоке, пешеходах и дорожных объектах. Учитывая элементы системы активной безопасности можно построить концептуальную базовую модель. Разработка соответствующей модели позволят системам активной безопасности оперативно воздействовать на предотвращение дорожно-транспортных происшествий (ДТП), большинство из которых около 90% вызваны человеческими ошибками [5]. В случае невозможности предотвратить ДТП снижение тяжести последствий возлагается на пассивную безопасность транспортных средств. Существуют ряд задач, которые необходимо разрешить, чтобы получить надежную модель в качестве базовой или эталонной:
• сбор данных: большинство динамических характеристик водителя трудно поддаются количественной оценке и обычно являются качественными, поэтому необходимы исследования с целью составления списка возможных количественных показателей для характеристики психофизиологических особенностей водителей;
• сложность структуры: если в определенный момент времени потребуется полная карта динамики взаимодействия водителя и окружающей среды, необходима мультисенсорная система, включающая камеры наблюдения за дорожной обстановкой, водителем, радарные или лазерные системы для измерения расстояния, датчики физиологических изменений водителя;
• временная задержка передачи данных: комплексный подход к анализу ситуации с несколькими датчиками является правильным, но трудновыполним решением, ввиду необходимости обработки отдельных каналов передачи данных и объединения информации в общий поток за минимальный временной интервал, с целью использования системой безопасности для предотвращения ДТП;
• надежность: большинство сенсорных технологий постоянно совершенствуются, и некоторые конкретные каналы передачи данных могут работать с помехами ввиду наличия каких-либо внешних воздействий (изменение освещенности, превышение установленного уровня вибрации); следовательно, возникает потребность в мультисенсорной системе, способной адаптироваться к изменяющимся условиям, для того чтобы гарантировать общую надежность системы;
• стоимость: по мере увеличения количества системных датчиков стоимость эксплуатации системы возрастает – любые дополнительные затраты должны быть обоснованы с учетом соотношения полезности (косвенные затраты/стоимость).
Современные исследования в области активной безопасности транспортных средств направлены на разрешение данных задач при разработке мультисенсорной системы. Датчики, которыми оборудуется транспортное средство, можно распределить по трем областям с учетом взаимодействий всех элементов системы ВАДС (рисунок 1).
|
1. Распознавание лица водителя 2. Распознавание речи водителя 3. Физиологический био-датчик 4. Сигналы CAN-шины 5. GPS/v2v-связь 6. Распознавание дорожных знаков 7. Отслеживание полосы движения 8. Распознавание пешеходов 9. Диагностика технического состояния транспортного средства |
Рисунок 1 – Активная безопасность транспортного средства с учетом взаимодействий элементов системы ВАДС
Также предполагается, что активная система безопасности ТС может быть реализована на основе CAN-шины, потому что наиболее важные сигналы при взаимодействии водителя и транспортного средства уже осуществляются по каналам, а также могут быть получены с помощью порта OBD-II, который характеризуется своей невысокой стоимостью [6, 7].
Рассмотрим систематический подход к обработке сигналов для обеспечения взаимодействия водителя и транспортного средства в качестве основного этапа к реализации системы активной безопасности с учетом прогнозирования поведения водителя.
Сначала определяется эталонное поведение (реакция) водителя на конкретную ситуацию дорожного движения, затем производится оценка отклонений от ожидаемого маневра/поведения. Для реализации данных процессов система должна состоять из двух подмодулей: первый подмодуль определяет текущий характер вождения с точки зрения ожидаемых маневров, второй – количественно определяет любые отклонения от исходного уровня для каждого конкретного случая и передает сигнал действия соответствующим исполнительным механизмам или системе диспетчерского управления. Эти подсистемы требуют решения трех различных задач в режиме реального времени:
1. Распознавание поведения водителя: классификация маневров (правый, левый поворот, смена полосы движения и остановка). Для прямых участков дороги задача может быть классифицирована как удержание в полосе движения на УДС: этот вид задачи рассматривается как регулятивный и существенно отличается от других маневров, поэтому требуется оптимальный набор признаков, который бы разделял эти классы с наибольшей точностью.
2. Обнаружение отклонений от нормы: это относится к обнаружению отклонений от «нормальных» сигналов для каждого маневра или регламентированной задачи, такой как удержание в полосе движения. Отклонение от нормативного поведения может быть вызвано рассеянностью, сонливостью или стрессом водителя. Даже игнорируя причину отклонения, модуль на базе протокола CAN-шины может выявить как минимум неисправности. Решение такого типа задач рассматривается как проблема выбора аномальных или нормальных сигналов.
3. Прогнозирование уровня отвлечения внимания: для количественного определения будут использоваться результаты человеческого фактора, чтобы сопоставить несколько задач с их прогнозируемыми значениями отвлечения.
Методологию реализации системы активной безопасности транспортных средств с учетом поведения водителя можно представить в виде следующих этапов:
1) изучение общих характеристик поведения водителя для распознавания маневра;
2) определение характерных особенностей каждого вида маневра и показателей работы водителя для выявления отклонений от нормы;
3) использование методов выбора характеристик для получения определенного набора функций;
4) реализация подмодулей распознавания маневров и обнаружения отклонений с выбранными наборами функций и оценка их производительности.
Транспортное средство как элемент системы ВАДС может рассматриваться как объект: конструкторской разработки; эксплуатации с оценкой его отказов; технического обслуживания и ремонтов; экономических отношений, возникающих при эксплуатации [5]. Однако стоит отметить, что особое внимание должно уделяться именно активной безопасности автомобиля, которая направлена на снижение вероятности возникновения ДТП. Внедрение адаптивных систем с учетом поведения водителя может быть реализовано при помощи интеллектуальной активной безопасности транспортных средств на основе моделей и методов обработки сигналов.
1. Boyraz, P. Active vehicle safety system design based on driver characteris-tics and behavior / P. Boyraz, J. H. L. Hansen // International Journal of Vehicle Safety Vol. 4, No. 4, 2009, rr. 330-364.
2. Klepcova, L. N. Metody ekonomicheskoy ocenki effektivnosti mero-priyatiy po povysheniyu bezopasnosti dorozhnogo dvizheniya / L. N. Klepcova, A. A. Shtockaya // V sbornike: Prirodnye i intellektual'nye resursy Sibiri. Sibresurs 2018. Materialy XVII Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konfe-rencii. Kemerovo, 2018. S. 808.1-808.8.
3. Salvucci, D. D. Modeling driver behavior in a cognitive architecture / D. D. Salvucci // Human Factors, Vol. 48, 2006, pp.362-380.
4. Yang, J. Human action learning via hidden Markov model / J. Yang, Y. Xu, C. Chen // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernatics, Part A: Systems and Humans, Vol. 27, No. 1, 1997, pp.34-44. Active vehicle safety sys-tem design based on driver characteristics and behav-iour
5. Pen'shin, N. V. Organizaciya transportnyh uslug i bezopasnost' transportnogo processa : uchebnoe posobie dlya studentov vuzov, obuchayuschihsya po napravleniyu podgotovki bakalavrov «Tehnologiya transportnyh processov» / N. V. Pen'shin. – Tambov : Izd-vo FGBOU VPO «TGTU», 2014. – 476 s.
6. Tishin, B. M. Sistemy bezopasnosti avtomobiley / B. M. Tishin. – Izdatel'stvo: Infra-Inzheneriya, 2019, 154 s.
7. Gromyshova, S. S. Avtomatizaciya processov upravleniya i diagnosti-ki tehnicheskogo sostoyaniya podvizhnogo sostava / S. S. Gromyshova // V sbornike: Molodezh' i sovremennye informacionnye tehnologii. Cbornik trudov XVII Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii studentov, aspirantov i molodyh uchenyh. Tomsk, 2020. S. 358-360.
