Projekti / Programi
Nevrofiziološko in kognitivno profiliranje vozniških sposobnosti
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.08.00 |
Tehnika |
Telekomunikacije |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| T180 |
Tehnološke vede |
Telekomunikacijsko inženirstvo |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.02 |
Tehniške in tehnološke vede |
Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring |
vožnja, motnja, vedenjski model, spretnosti, strojno učenje, profiliranje
Raziskovalci (13)
Organizacije (2)
Povzetek
Najpogostejši dosedanji kriterij za ocenjevanje uspešnosti vožnje temelji na rezultatih samo-ocenjevalnih psiholoških testov in statistične analize preteklih nesreč in obnašanja voznikov, ki je privedlo do nesreč. Glavni problem takšnega načina ocenjevanja voznikov, ki temelji na podatkih o vpletenosti v nesreče v preteklosti, je majhno število dejanskih nesreč ter pomanjkljivost podatkov v uradnih poročilih o nesrečah.
Glavni cilj predlaganega projekta je razvoj sistema za holistično evalvacijo vozniških spretnosti in predlog popravljenega vedenjskega modela voznika, ki bo temeljil na izmerjenih dejanskih sposobnostih ter psihofizioloških, biometričnih in nevrofizioloških odzivih. Predlagani sistem bo zgrajen na osnovi naprednega simulatorja vožnje na pomični platformi, ki zagotavlja doživeto in realistično izkušnjo vožnje v kontroliranem in varnem okolju. Slednji bo omogočil razvoj nabora raznolikih scenarijev vožnje na osnovi prometa, ki bo vključeval osebna vozila, tovornjake, kolesarje, pešce, itd. Ti scenariji bodo združevali normalne vozne pogoje z različnimi intenzitetami prometa, spreminjajočimi se cestnimi in vremenskimi pogoji ter tudi velik nabor nenavadnih, stresnih in celo nevarnih situacij, ki se jih v realnem življenju ne da replicirati. Pri tem bomo merili hitrosti, pospeške, obračanje volana, vijuganje znotraj voznega pasu, varnostne razdalje, reakcijske čase in druge lastnosti vožnje. Poleg podatkov zajetih in zbranih v simulatorju bomo s pomočjo psihofizioloških, biometričnih in nevrofizioloških instrumentov opazovali tudi voznikov psihofizični odziv na stres in visoko kognitivno obremenitev.
Predlagali bomo tudi lastno rešitev zalednega strežniškega sistema za shranjevanje vseh zajetih podatkov v poenoten podatkovni niz, ki bo na voljo naprednim algoritmom strojnega učenja in modeliranja. Slednji bo omogočil označevanje in segmentacijo različnih visoko-nivojskih značilk z namenom predlaganja splošnega vedenjskega modela voznika, ki bo pojasnil odzive voznika na različne situacije na cesti. Omogočili bo tudi identifikacijo različnih tipov in profilov voznikov ter tudi splošnih strategij v spreminjajočih se psihofizičnih razmerah. Identificirane bodo tudi posameznikove reakcije v različnih situacijah in vpliv stresa ter kognitivne obremenitve na vožnjo ter tudi neka splošna ocena vozniških sposobnosti.
Uspešno realizacijo projektnih ciljev bo zagotovilo sodelovanje interdisciplinarne ekipe s področja elektrotehnike in psihologije ter tudi treh podjetij, ki sofinancirajo projekt. Predvsem je pomembna vključitev dveh visokotehnoloških podjetij s področja simulacijskih tehnologij in aplikativne nevroznanosti, ki bosta zagotovili napredno merilno tehnologijo in potrebno domensko znanje. Sodelovanje velikega podjetja s področja zavarovalništva pa bo na drugi strani zagotovilo domensko znanje s področja prometne varnosti ter zapise nevarnih in kritičnih situacij, zabeleženih na cestah v realnem življenju. Prav tako bo zagotovilo podporo na področju promocije in diseminacije rezultatov projekta.
Pomen za razvoj znanosti
Veliko raziskovalcev je opazovalo različne biometrične in fizične odzive voznikov ob izpostavitvi različnim cestnim in prometnim situacijam ter motilnim faktorjem v vozilu ali izven njega. Rezultati predlaganega projekta bodo omogočili nov celovit pristop k študiji voznikovega obnašanja in ocenjevanju voznikovih sposobnosti z združevanjem psihofizičnih, biometričnih, nevrofizioloških in fizičnih odzivov v enovit in dobro organiziran nabor podatkov. Vsi odzivi bodo pridobljeni z vožnjo v simulacijskem okolju, kjer so tako tipične kot kritične in nevarne situacije ustvarjene v varnem, kontroliranem in ponovljivem načinu. Takšen poenoten nabor voznikovih podatkov bo algoritmom za strojno učenje omogočil iskanje povezav in interakcij med individualnimi faktorji, potencialnimi vzročnimi povezavami med njimi na nov način, ki do sedaj ni bil mogoč.
Drugo raziskovalno področje naslovljeno v tem projektu je razvoj algoritmov, ki temeljijo na umetni inteligenci za avtonomna vozila. Algoritmi z umetno inteligenco bodo prej ko slej izzvani z različnimi kritičnimi situacijami, kjer bodo zahtevane takojšnje reakcije in odzivi. Ti odzivi bodo velikokrat predmet etičnih odločitev, kjer bodo poškodbe ali vsaj materialna škoda včasih neizogibna. Podatki, zbrani tekom projekta bodo vsebovali ogromno zbirko človeških reakcij in odzivov v kritičnih situacijah v cestnem prometu, kjer se lahko le s pomočjo človeških izkušenj in intuicije uspešno izognemo težkim prometnim nesrečam in preprečimo težje telesne poškodbe ali celo smrt. Ti nabori podatkov bodo predstavljali pomemben vhodni parameter pri procesu odločanja v teh algoritmih.
Naslednji pomemben vpliv projekta na razvoj znanosti v Sloveniji, bo prenos znanja in izkušenj med raziskovalci dveh različnih področij (telekomunikacij in psihologije) ter dvema različnima univerzama. Od predlaganega projekta je pričakovanih več znanstvenih rezultatov, ki bodo imeli potencial za definicijo novih raziskovalnih smeri na obeh področjih. Prometna varnost je npr. zelo pereča tema v psihologiji. Dosedanje psihološke študije so se večinoma zanašale na samoevalvacijska poročila o vozniških sposobnostih ter posledično tudi o prometnih nesrečah. Uporaba nadgrajenega simulatorja vožnje NERVteh s pomično platformo bo omogočila validacijo predhodnih študij, ki se nanašajo na povezave med osebnostnimi lastnostmi in izvršilnimi funkcijami in bo prinesla nova spoznanja o psiholoških dejavnikih sposobnosti vožnje.
Čeprav je projekt aplikativne narave in je primarno fokusiran na tehnične probleme pridobivanja in analize velikih količin podatkov, bodo tisti rezultati projekta, ki ne bodo vplivali na dosežene konkurenčne prednosti sodelujočih podjetij (sofinancerjev projekta), predvidoma objavljeni v najboljši domači in tuji znanstveni literaturi.
Pomen za razvoj Slovenije
Zmožnost predvidevanja obnašanja voznikov in profiliranje njihovih vozniških sposobnosti bo ključen element v prihodnji oceni tveganja na področjih oblikovanja zavarovalnih polic, načrtovanju transporta in pripadajoče infrastrukture ter načrtovanju algoritmov za avtonomna vozila.
Podjetje s področja zavarovalništva je že izrazilo interes za tovrstno tehnologijo in se je tudi pridružilo k projektu kot eden od sofinancerjev. Takšno orodje za trening vožnje in ocena vozniških sposobnosti bosta omogočila opazovanje vozniških zmogljivosti njihovih strank, še posebno organizacij z velikimi voznimi parki avtomobilov in poklicnih voznikov. Posebna pozornost bo namenjena mladim voznikom, ki že v osnovi spadajo med najbolj kritično in tvegano populacijo v vsakdanjem prometu in so posledično kaznovani z visokimi stroški zavarovalnih polic. Mladi vozniki z dokazano nadpovprečno sposobnostjo vožnje vozila in obnašanja na cesti, bi lahko bili nagrajeni z dodatnimi popusti, preden zberejo zahtevane vozniške izkušnje. Takšna celovita ocena voznikov in orodje za trening vožnje sta lahko uporabljena tudi v šolah vožnje, kjer lahko inštruktor vožnje naredi psihofiziološke profile bodočih voznikov. Ti bodo vsebovali splošne vozniške sposobnosti, odnos do vožnje in prometne varnosti ter tudi znanje in sposobnosti za reševanje nevarnih situacij na cesti. Rezultati bodo lahko identificirali specifične potrebe za trening za vsakega voznika posebej, ki bodo izboljšali točno določene pomanjkljivosti.
Na področju načrtovanja infrastrukture je lahko takšno orodje za ocenjevanje uporabljeno za testiranje novo načrtovanih cestnih odsekov ali delov infrastrukture, še preden so ti dejansko zgrajeni. Preprosto bo ustvariti specifične infrastrukturne odseke v simulacijskem okolju in oceniti voznikove odzive glede na udobje, stres, kognitivno obremenitev pri zaznavanju in razumevanju novih prometnih znakov, semaforjev, itd.
Podjetje NERVteh, ki je prav tako sofinancer projekta, sodeluje z različnimi proizvajalci avtonomnih vozil in jim ponuja napredne simulacijske tehnologije. Vsi proizvajalci avtonomnih vozil so potrdili, da je trenutno na področju razvoja algoritmov na osnovi umetne inteligence za njihova vozila velik problem predvsem, kako obravnavati kritične in nepredvidljive prometne situacije v prometu in okolju. Verjamejo, da morajo ti algoritmi vključevati človeške faktorje in človeške vzorce pri odločanju v težavnih situacijah. Rezultati projekta bodo podali velik sistematično urejen nabor podatkov človeškega obnašanja in reakcij v tipičnih kritičnih in nevarnih situacijah na cesti, ki bo tako lahko uporabljen za izboljšanje algoritmov umetne inteligence. Ti rezultati bodo tako imeli ključno vrednost tudi za slovenska podjetja in raziskovalne ustanove na tem področju.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Vmesno poročilo,
zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Vmesno poročilo,
zaključno poročilo
