Cada vez más, los vehículos con sistemas avanzados de asistencia al conductor No sólo miramos la carretera sino también al conductor. Y por una buena razón. Estos sistemas pueden, paradójicamente, hacer que la conducción menos seguro a medida que los conductores adoptan comportamientos más riesgosos al volante bajo la creencia errónea de que los equipos electrónicos compensarán la falta de precaución.
Para intentar evitar ese mal uso, los fabricantes de automóviles han utilizado durante años sistemas basados en cámaras para monitorear el movimiento de los ojos, la postura, la respiración y la colocación de las manos del conductor en busca de signos de falta de atención. Esas métricas se comparan con datos de referencia recopilados durante viajes con conductores que estaban completamente alerta y concentrados en la carretera. El punto es asegurarse de que los conductores parezcan alertas y listos para tomar el management de la tarea de conducción si el conjunto de sensores y actuadores electrónicos se ve abrumado o juzga mal una situación.
Ahora, varias empresas que apuntan a operadores de flotas de vehículos comerciales, especialmente empresas de transporte de larga distancia, están introduciendo tecnología de cámara para tablero habilitada con inteligencia synthetic que lleva el monitoreo del conductor un paso más allá. Estas nuevas cámaras de tablero usan aprendizaje automático para detectar las sutiles señales de comportamiento que son signos de somnolencia. “Los camioneros de largas distancias corren un riesgo especial de conducir con sueño porque a menudo trabajan muchas horas y conducen por rutas largas”, cube Evan WelbourneVicepresidente de IA y Datos de samsaraque presentó recientemente su solución de detección de somnolencia.
La tecnología de seguimiento del conductor desarrollada por Samsara y Motivoambas con sede en San Francisco y nauticocon sede en la cercana Sunnyvale, California, entrega alertas de audio en tiempo actual a un conductor somnoliento, indicándole que se tome un descanso para reducir el riesgo de un accidente relacionado con la fatiga. Todos están configurados para que, si una cámara de tablero detecta que un conductor continúa operando el vehículo mientras muestra signos de somnolencia después de la alerta en la cabina, pueda comunicarse directamente con los administradores de flota para que puedan asesorar al conductor y reforzar las medidas de seguridad.
Cada uno de los sistemas está entrenado para detectar diferentes combinaciones de señales de que un conductor está somnoliento. Por ejemplo, la IA de Motive, presentada en julio de 2024, rastrea los bostezos y el movimiento de la cabeza. Los bostezos “excesivos” y la postura de la cabeza que indican que el conductor ha apartado la mirada de la carretera durante cinco segundos activan una alerta.
La función de detección de somnolencia de Nauto, introducido en noviembre de 2021rastrea el comportamiento de un conductor particular person a lo largo del tiempo, rastreando los bostezos y otros indicadores como la duración y frecuencia de los parpadeos y los cambios en la postura normal del cuerpo del conductor. La IA de Nauto está entrenada para que, cuando estos signos de somnolencia se acumulen hasta un nivel asociado con un riesgo inaceptable, emita una alerta al conductor.
La tecnología de monitoreo de conductores de Samsara activa una alerta de audio al conductor cuando detecta una combinación de más de una docena de síntomas de somnolencia, que incluyen cerrar los ojos de forma prolongada, asentir con la cabeza, bostezar, frotarse los ojos y encorvarse, que son señales reveladoras de que el conductor se está quedando dormido.
Mejora de la eficacia de los detectores
Según el Fundación para la Seguridad del Tráfico, 17 por ciento de todos los accidentes fatales involucrar a un conductor somnoliento. La primera generación de tecnología de monitoreo de conductores tenía en cuenta sólo una o dos señales de que un conductor podría estar quedándose dormido. Novedades en materia de vigilancia de conductores, como el Porcentaje de cierre de párpados a lo largo del tiempo (PERCLOS) metodología para medir la somnolencia del conductor, introducida por EE.UU. Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras (NHTSA) a mediados de la década de 1990, brindó a los desarrolladores de sistemas un indicador fisiológico directo en el que centrarse. “Pero la somnolencia es más que un easy comportamiento, como bostezar o cerrar los ojos”, cube Welbourne de Samsara.
Welbourne señala que la nueva generación de herramientas de detección de somnolencia se basa en la Escala de somnolencia de Karolinska (KSSS). Explica que “KSS es una escala de nueve puntos para realizar una evaluación basada en hasta 17 comportamientos, incluidos bostezos, contorsiones faciales y sacudidas repentinas” que ocurren cuando se despiertan bruscamente después de un breve intervalo durante el cual se han quedado dormidos. . “La puntuación KSS los tiene en cuenta todos y nos brinda una forma cuantitativa de evaluarlos de manera integral, ¿Esta persona tiene sueño?
Stefan Heck, director normal de Nauto, cube que el Ai de su empresa está preparado para intervenir en el nivel 6 de Karolinska. “Dejamos pasar los primeros signos de somnolencia porque a la gente le molesta que estés alerta demasiado. En el nivel 1 o 2, una persona aún no se dará cuenta de que está somnolienta, por lo que las alertas en esos niveles simplemente parecerían una molestia”. Cuando su somnolencia alcanza el nivel 5 o 6, cube Heck, empiezan a ser peligrosos porque exhiben largos períodos de falta de atención. “Y en ese momento saben que están somnolientos, por lo que la alerta no les sorprenderá.
Welbourne, de Samsara, afirma que su empresa tiene buenos motivos para confiar en que sus Modelos de IA son sólidos y evitarán falsos positivos o falsos negativos que disminuirían la utilidad de la herramienta para los conductores y operadores de flotas. “La detección precisa es tan buena como los datos que alimentan y entrenan los modelos de IA”, señala.
Con eso en mente, el equipo de Samsara AI entrenó un modelo de aprendizaje automático para predecir la puntuación de sueño Karolinska asociada con el comportamiento de un conductor utilizando más de 180 mil millones de minutos de secuencias de video (que representan 220 mil millones de millas recorridas). Las imágenes provinieron de las cámaras del tablero de los vehículos de la flota de sus clientes. Un gran desafío, recuerda Welbourne, fue detectar incidencias de comportamientos relacionados con la somnolencia en medio de esa montaña de datos. “Es un poco raro, por lo que obtener suficientes ejemplos para entrenar un modelo grande requiere estudiar minuciosamente una enorme cantidad de datos”. Igual de desafiante, cube, fue crear etiquetas para todos esos datos y, a través de varias iteraciones, crear un modelo alineado con la definición clínica de somnolencia.
Ese minucioso esfuerzo ya ha comenzado a dar frutos en el poco tiempo transcurrido desde que Samsara puso a disposición la función de detección de somnolencia en sus cámaras de tablero en octubre pasado. Según Welbourne, Samsara descubrió que centrarse en múltiples signos de somnolencia period, de hecho, una buena thought. Más de las tres cuartas partes de los ___ eventos de conducción con sueño [HOW MANY IN TOTAL?] de los que ha sido alertado por las cámaras del tablero desde octubre fueron detectados por comportamientos distintos al easy bostezo. Y comparte una anécdota sobre una empresa de servicios petroleros que utiliza cámaras de tablero Samsara en sus vehículos. La empresa, que anteriormente había experimentado dos eventos de somnolencia por semana en promedio, pasó todo el primer mes después de que los conductores comenzaron a recibir alertas de somnolencia sin que ocurriera ningún evento de este tipo.
Para los conductores preocupados porque la introducción de esta tecnología presagia una mayor erosión de la privacidad, Samsara cube que su función de monitoreo del conductor está destinada estrictamente para su uso dentro de flotas de vehículos comerciales y que no tiene intención de buscar una adopción masiva en vehículos de consumo. Quizás sea así, pero la detección de somnolencia ya se está incorporando como característica de seguridad estándar en un número cada vez mayor de turismos. Fabricantes de automóviles como Vado, honda, toyotay Daimler-Benz tener vehículos en sus respectivas alineaciones que emitan señales de alerta audibles y/o visuales que alienten a los conductores distraídos o somnolientos a tomar un descanso. Y es posible que agencias gubernamentales como la NHTSA eventualmente exijan el uso de la tecnología en todos los vehículos equipados con sistemas ADAS que les brinden autonomía de Nivel 2 o Nivel 3.
A pesar de esas preocupaciones, la detección de somnolencia y otras tecnologías de monitoreo del conductor han sido generalmente bien recibidas por los conductores de vehículos de flota hasta ahora. Los conductores de camiones son en su mayoría propensos a tener cámaras de tablero a bordo cuando están detrás del volante. Cuando ocurren accidentes, las cámaras de tablero pueden exonerar a los conductores culpados por colisiones que no causaron, ahorrándoles a ellos y a las compañías de transporte una gran cantidad de dinero en reclamos de responsabilidad. Ahora, los sistemas capaces de monitorear lo que sucede dentro de la cabina mantendrán alejados al subconjunto de conductores con mayor probabilidad de quedarse dormidos al volante (los que transportan cargas de noche, los que conducen después de un esfuerzo físico o los afectados por una afección médica no diagnosticada). poniéndose a sí mismos y a los demás en peligro.
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