AI Dashcam은 운전자 안전을 향상시킵니다

운전 트럭은 현대 문명의 추정되지 않은 백본 중 하나입니다. 또한 어렵고 때로는 위험한 일입니다. 그러나 기술은 일자리를 더 안전하고 쉽게 만들기 위해 기술이 쏟아지고 있습니다.

새로운 클래스의 장치가 운전자가 위험한 상황을 표시함으로써 사고를 피하는 데 도움이되는 함대를 대상으로하고 있습니다. 새로운 시스템은 차량에서 실행되는 Convolutional Neural Networks ( “Edge”AI)와 클라우드에서 Onboard 차량 진단에서 데이터 입력을 융합하여 운전자 및 도로를 향한 카메라의 데이터를 사용합니다. 결과는 실시간으로 충돌의 위험과 시간에 따라 드라이버를 경고 할 수있는 시스템이 대부분을 피할 수있는 시스템입니다.

이 새로운 시스템 중 가장 진보 된 것은 올해 초 캘리포니아 팔로 알토에 본사를 둔 Nauto라는 회사의 회사에서 나온 VTTI (Virginia Tech Transportation Institute)는 Nauto의 AI 지원 안전 시스템을 3 개의 유사한 제품을 평가하는 2023 벤치 마크 연구를 수행 한 동일한 Virginia Smart Access Test Track에서 PACE를 통해 사용했습니다. VTTI는 올해의 테스트는 산만 운전, 롤링 스톱, 테일 게이팅 및 야간 운전의 동일한 시나리오에서 수행되었다고 밝혔다.

Virginia Tech 연구원들에 따르면 Nauto의 Dashcam은 이전에 벤치마킹 한 가제트를 탐지 정확도로 일치 시키거나 성과 시켰으며, 감독자가 위험한 운전자 행동을 해결하고 수정하는 데 사용할 수있는 정보 감독자로보다 직접 번역 한 피드백을 제공했습니다. “이 연구는 제어되고 반복 가능한 방식으로 운전자 모니터링 기술을 평가할 수 있었으므로 우리는 어떻게 [Nauto] 시스템은 위험한 행동에 반응했습니다.”VTTI의 선임 연구원 인 Susan Soccolich는 말합니다.

이 연구에 관여하지 않은 MIT 운전자의 관심 연구원 인 Bryan Reimer는 Nauto의 거짓말과 같은 시스템의 실제 가치는 모니터링을 넘어서고 있다고 말합니다. “많은 회사는 모니터링에만 중점을 두지 만 모니터링만으로는 적응 형 크루즈 컨트롤의 레이더와 같은 센서입니다. 실제 예술은 운전자 행동을 형성하는 지원 시스템에 있습니다. 이것이 Nauto를 독특하게 만듭니다.”

트럭 운송 안전의 경보 피로 감소

Nauto CEO Stefan Heck는“우리의 주요 목표 중 하나는 시정 조치가 여전히 가능한 경우에만 경고를 발급하는 것입니다. 마찬가지로, 그는 중요한 피로를 피하기위한 디자인이라고 덧붙였다.“경고 피로”를 피하는 디자인은 실제로 상황이 실제로 전화를 걸지 않을 때 경고가 유발 된 잘 알려진 현상인데, 이는 응답자가 신경을 쓰지 않을 것입니다. 잘못된 경고는 오랫동안 운전자 보조 시스템을 괴롭 혔으므로 운전자는 결국 가장 심각한 경고조차 무시합니다.

Nauto는 알림이 90 % 이상 정확하다고 주장합니다. 10 개 이상의 산만과 졸음 지표를 결합하기 때문입니다. 부주의 한 지표 중 시스템 트랙은 헤드 끄덕임 또는 틸팅, 하품, 눈-깜박임 속도 변화, 눈꺼풀 폐쇄 (microSleeps라고하는 것을 나타내는), 장기간 도로에서 표류하는 (사람들이 문자와 운전할 때 발생)입니다. 보행자가 횡단 보도에 들어가고 운전자가 깨어 있고 경고하고 너무 빨리 운전하지 않으면 운전자가 속도가 느려지거나 멈출 것이라는 가정하에 시스템이 침묵 상태로 유지됩니다. 그러나 운전자가 휴대 전화에서 스크롤하고 있다는 사실을 알면 부상을 입히는 것을 피하기 위해 시간 내에 알람 소리가 나고 시각적 경고를 유발할 수 있습니다.

VTTI는 구체적으로 허위 양성 속도를 테스트하지는 않았지만 여러 시나리오에서 탐지 정확도를 측정했습니다. Soccolich는 클래스 8 트랙터 테스트 에서이 시스템은 핸드 헬드 통화의 100 %, 나가는 텍스트, 스마트 폰의 신중한 랩 사용 및 시트 벨트 위반 및 롤링 스톱의 95 %에 대해 Audible Incab 알림을 발행했다고보고했습니다. 리드 차량을 뒷받침하는 경우, 처음에는 시험의 50 %를 경고했지만 조정 후 100 %의 경고를 전달했습니다.

Nauto의 경보는 운전자의 객실뿐만 아니라 시스템을 사용하는 트럭 운송 회사의 함대 감독관 사무실에서 유발 될 수 있습니다. 그러나 Nauto는 가장 위험한 상황을 제외한 모든 위험 상황을 제외한 모든 경고가 트럭의 운전실로 가서 자체 정복을 허용하는 반면, 감독자는 시스템이 무모함이나 위험이 낮은 동작의 패턴을 감지 할 때만 통보됩니다.

“많은 회사는 모니터링에만 중점을 두지 만 모니터링만으로는 적응 형 크루즈 컨트롤의 레이더와 같은 센서입니다. 실제 예술은 운전자 행동을 형성하는 지원 시스템에 있습니다. 이것이 Nauto를 독특하게 만듭니다.” –브라이언 라이머, MIT

이 회사는 트럭의 온보드 진단 포트에 연결하는 앞 유리 장착 대시 캠으로 차량 하드웨어를 포장합니다. 전진 및 드라이버를 향한 카메라와 차량 데이터 스트림에 직접 액세스하면이 장치는 지속적으로 위험을 재 계산합니다. 예를 들어, 차선에서 표류하는 동안 전화로 빛나는 배달 운전자는 즉시 경고를 유발하고 운전자의 행동이 카펫에 무모하게 요청된다는 감독자에게 통지합니다.

대조적으로, Dawn의 농촌 스톱 서명 롤 스루는 다음 번에 완전히 멈추게되도록 쾌활한 알림을 유발할 수 있습니다. 운전자가 다른 차량을 너무 밀접하게 따라갈 때와 같이 더 복잡한 경우가 있습니다. 화창한 날, 가벼운 트래픽에서 시스템은 테일 게이팅에 대한 경고를 발행하는 것을 막을 수 있습니다. 그러나 비가 내리기 시작하면 시스템은 안전한 정지 거리의 변화를 인식하고 위험 계산을 업데이트합니다. 리드 카가 갑자기 브레이크에 닿는 경우 비가 내리는 도로에서 트럭을 제 시간에 멈출 수있는 충분한 공간이 있으므로 운전자는 물러나라고 지시됩니다.

Nauto는 운전자에게 3 ~ 4 초를 제공하여 깨끗하게, 부드럽게 브레이크하거나 다시 초점을 맞추는 것을 목표로합니다. Heck은“더 나은 응답이 항상 브레이크에 슬램을하는 것은 아닙니다. “때로는 폭발이 더 안전하며 오늘날 자동화 된 제동 시스템은 그렇게하지 않을 것입니다.”

AI Dashcams 낮은 트럭 충돌 요금

2017 년 IIHS (Insurance Institute for Highway Safety) 보고서에 따르면, 미국의 모든 차량에 2014 년에 자동 비상 제동과 함께 전방 충돌 경고가 장착 된 경우,“거의 백만 명의 경찰이보고 된 후급 충돌 사고와 40 만 명 이상의 부상을 예방할 수있었습니다.” 별도의 IIHS 연구에 따르면 두 기술을 차량에 두는 것이 그러한 충돌의 절반을 방지하기에 충분하다고 결론을 내 렸습니다. 도대체 그 숫자와 트럭 외부와 내부에서 발생하는 위험을 감지하는 Nauto 시스템의 능력을 지적하면서 그의 회사의 AI 지원 대시 캠은 내장 된 고급 운전자 지원 시스템보다 충돌의 발생률을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다.

차량 손상은 분명히 많은 돈과 고칠 시간이 필요합니다. 함대는 또한 운전사 이직과 관련된 후속 비용, 트럭 운송의 지속적인 문제를 지불합니다. 반대로 충돌 률을 낮추고 채용 및 훈련 비용을 줄이고 보험료를 줄이면 차량 관리자 에게이 새로운 클래스의 AI Dashcams와 같은 기술을 구현할 수있는 강력한 인센티브를 제공합니다.

오늘날 Nauto의 Dashcam은 스마트 폰의 크기에 대한 애프터 마켓 애드온이지만 회사는 소프트웨어 기능으로 포함 된 기술로 미래 차량을 구상합니다. 보험 회사가 함대에서 원격 제자를 기준으로 요금을 점점 더 설정함에 따라 비디오 증거, 차량 데이터 및 운전자 모니터링을 결합하는 능력은 위험 계산 및 요금이 설정되는 방법을 재구성 할 수 있습니다.

궁극적으로 이러한 위험 평가 및 경고 장치의 효과는 운전자 신뢰에 달려 있습니다. 운전자가 시스템이 감시 도구 역할을하는 대신 더 나은 안전한 운전자가되도록 설계되었다고 생각한다면 전자 부실로부터의 입력을 받아 들일 가능성이 높아지고 충돌 가능성이 줄어 듭니다.