Arrive Alive – Detect and predict lane departures from the steering wheel signal

Tiivistelmä

Haluamme hyödyntää teknologiaa parantaaksemme ajoturvallisuutta ja ajokoulutusta.

Hankkeessa tavoitteemme on kehittää menetelmä, joka ennustaa väsymyksen aiheuttamia kaistapoikkeamia ratin liikkeistä. Tämä antaisi kuljettajalle aikaa löytää taukopaikka ja välttää väsymyksen aiheuttamaa onnettomuutta. Yhdessä Työtehoseuran kanssa kehitämme myös työkalua ennustamaan ajosimulaattorissa ajoittain esiintyvää simulaattoripahoinvointia. Tällöin kouluttaja ehtisi päättää ajoharjoituksen simulaattorissa ennen kuin opiskelija kokee pahoinvointia.

30 tervettä opiskelijaa osallistuvat 37 tunnin valvomiskokeeseen. Kokeen aikana opiskelijat ajavat Työtehoseuran simulaattoria 55 minuutin ajan joka kolmas tunti. Projektin ensimmäisessä vaiheessa analysoimme koehenkilöiden sykevälivaihtelua, silmien liikkeitä ja ajosuoritusta seurataksemme simulaattoripahoinvoinnin kehitystä.

Toisessa vaiheessa käytämme ratista saatua signaalia ja simulaattorin siirtofunktiota löytääksemme kaistapoikkeamia.
Kolmannessa vaiheessa analysoimme ratin signaalia edelleen Quantum Neural Networks–algoritmeilla ennustaaksemme milloin kuljettaja alkaa tehdä ratinliikkeitä, jotka voivat johtaa kaistapoikkeamiin.

Tavoitteemme ajalle 2014-2015 on (1) apuväline, joka parantaa simulaattorilla suoritettavaa koulutusta, ja (2) menetelmä, joka sekä havaitsee että ennustaa väsymyksestä johtuvat kaistapoikkeamat.

Hankkeen vastuuhenkilö

Pia Forsman

Tiedote

Ratin liikkeistä voi ennustaa kaistapoikkeamia

Ajoturvallisuuden parantamiseksi on kehitteillä uutta
teknologiaa. Helsingin yliopiston tutkijat ovat saaneet hyviä
tuloksia kehittäessään menetelmää, joka ennustaa väsymyksen
aiheuttamia kaistapoikkeamia ratin liikkeistä.

Teknologia, joka ennustaisi kaistalta poikkeamisia, antaisi
kuljettajalle aikaa löytää taukopaikka ja välttää siten väsymyksen
aiheuttamaa onnettomuutta.

Työtä on tehty Helsingin yliopiston fysiikan laitoksen
elektroniikan laboratoriossa. Samassa hankkeessa tutkijat
kehittivät yhteistyössä Työtehoseuran kanssa työkalua ennustamaan
ajosimulaattorissa ajoittain esiintyvää simulaattoripahoinvointia.
Tällöin kouluttaja ehtisi päättää ajoharjoituksen simulaattorissa
ennen kuin opiskelija kokee pahoinvointia.

Työsuojelurahasto tuki tutkimusmäärärahalla ajoturvallisuutta ja
ajokoulutusta hyödyttävää hanketta.

Ammattikuljettajat ajavat väsyneenä

Työ- ja liikenneturvallisuusvirkailijat ovat kauan tiedostaneet
vastatoimien tarpeen väsyneenä ajamiseen, koska ne se on suuri
riskitekijä liikenneonnettomuuksissa. Kyselyissä jopa 40 prosenttia
pitkän matkan rekkakuskeista ja 21 prosenttia lyhyen matkan
rekkakuskeista on raportoinut vaikeuksia pysyä hereillä.

Yli viidennes pitkän matkan rekkakuskeista on kertonut
nukahtaneensa rattiin ainakin kahdesti.

36 tunnin valvomiskokeessa 31 200
kilometriä

Tutkimuksessa tehtiin koejärjestely, johon osallistui 34
Työtehoseuran logistiikka-alan opiskelijaa.

He ajoivat simulaattoreissa 12 kertaa, 55 minuutin ajan, joka
kolmas tunti, 37 tunnin valvomiskokeen aikana. Ajokilometrejä
kertyi yhteensä 31 200.

Ajosessioiden aikana tutkijat tallensivat simulaattoreiden
ratti- ja kaistasijaintisignaaleja ja mittasivat muun muassa
kuljettajan sykevälivaihtelua. Kuljettajat arvioivat
simulaattoripahoinvointiin liittyviä oireita (Simulator Sickness
Questionnaire, SSQ).

Lupaavia tuloksia

Tutkijat kehittivät algoritmin, joka havaitsee kaistalta
poikkeamisia rattisignaalista herkemmin kuin nykyiset
videopohjaiset kaistavahdit (47 prosenttia vs. 40 prosenttia).
 

Seuraava tehtävä on lisätä menetelmän herkkyyttä. Koska
menetelmä kehitettiin laboratorio-olosuhteissa, sen
kenttäkelpoisuus pitäisi validoida. Tällöin tieliikenteeseen olisi
saatu luotettava autopohjainen kaistavahti.

Tutkimuksen simulaattoripahoinvointiosuudessa selvisi, että
ajonjälkeiset pahoinvointitulokset korreloivat ajoa edeltävän
sykevälivaihtelun kanssa. Nämä tulokset pitää validoida sellaisten
vapaaehtoisten avulla, jotka selvästi potevat
simulaattoripahoinvointia.

Molemmista hankkeen osista on tekeillä käsikirjoituksia
tieteellisiin julkaisuihin.

 

Toimittaja
Leena Huovila

Aineisto

Loppuraportti

Pia Forsman (ed.), Max Sandström, Axi Holmström, Eetu Lampsijärvi, Göran Maconi, Shabana Ahmadzai, Edward Haeggström. Arrive Alive: Detect and Predict Lane Departures from the Steering Wheel Signal. Unigrafia, Helsinki 2015.

ISBN 978-951-51-1860-8 (hardcover)

ISBN 978-951-51-1861-5 (pdf) Avaa

Tiivistelmä Avaa