सबके लिए दिन अच्छा हो! इस बार मैं इस तरह के एक दिलचस्प विषय पर ड्राइवर समर्थन उपकरणों, या बल्कि उनके "मानव" - साइकोफिज़ियोलॉजिकल भाग को छूना चाहूंगा। लेख दुनिया में अग्रणी विश्वविद्यालयों के नवीनतम विकास और कुछ प्रणालियों के बारे में बताएगा जो पहले ही बिक्री पर दिखाई दे चुके हैं। आएँ शुरू करें।

चालक विश्वसनीयता और ड्राइविंग साइकोफिजियोलॉजी

चालक की विश्वसनीयता के तहत वाहनों की स्थिति (टीसी), सड़क की स्थिति के बारे में समय पर और सटीक रूप से प्राप्त करने और संसाधित करने की क्षमता को संदर्भित करता है, साथ ही साथ काम की तीव्रता और संघर्ष, सड़क दुर्घटनाओं के जोखिम के साथ एक निश्चित अवधि के दौरान वाहन नियंत्रण के लिए पर्याप्त समाधानों को अपनाना और लागू करना है। और आपातकालीन स्थिति (शशिना ई.वी., एमएडीआई)।

सोते हुए ड्राइवर के कारण क्रास्नोडार से यात्री बस पलट गई, 10 लोग घायल हो गए (02.00 जुलाई 10, 2015, रोस्तोव क्षेत्र में एम 4 डॉन राजमार्ग के 894 किमी)

चालक विश्वसनीयता के चार मुख्य घटकों को प्रतिष्ठित किया जा सकता है:
- चिकित्सा - रोगों की अनुपस्थिति, जिसके प्रकट होने से आंदोलन के दौरान कार पर नियंत्रण का नुकसान हो सकता है;
- साइकोफिजियोलॉजिकल - ड्राइवर के व्यक्तिगत गुणों का एक सेट (तंत्रिका तंत्र के गुण, स्मृति, प्रतिक्रिया समय, ध्यान की गुणवत्ता आदि), जिसकी कमी से इसकी कमी की स्थिति में समय की हानि हो सकती है, उदाहरण के लिए, एक खतरनाक स्थिति में, या निर्णय लेने में त्रुटियों का नेतृत्व करना। उनके निष्पादन के लिए;
- पेशेवर- अनुभव की उपस्थिति, कार ड्राइविंग कौशल का एक सेट, खतरनाक और महत्वपूर्ण स्थितियों सहित किसी भी ड्राइविंग परिस्थितियों में सुरक्षा सुनिश्चित करने के सबसे तर्कसंगत तरीकों को लागू करने की अनुमति देता है;
- सामाजिक-मनोवैज्ञानिक - एक व्यक्ति के व्यक्तिगत गुणों का एक सेट (सामान्य संस्कृति का स्तर, जिम्मेदारी की गुणवत्ता, अनुशासन, आदि) जो सड़क पर व्यवहार की प्रकृति को निर्धारित करते हैं, जो एक प्रकार का सामाजिक वातावरण है।

ड्राइवर विश्वसनीयता में कमी को प्रभावित करने वाले कारण, एक या दूसरे तरीके से, इसके घटकों से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, सुरक्षित रूप से ड्राइव करने में ड्राइवर की अक्षमता उसके मनोविश्लेषणात्मक गुणों, बीमारी, अत्यधिक थकान, तनाव आदि के कारण होती है। चालक द्वारा सुरक्षित रूप से ड्राइव करने की अनिच्छा का कारण निम्न स्तर की संस्कृति और कानूनी जागरूकता, आक्रामकता, गैर-जिम्मेदारता और शराब पीने की प्रवृत्ति है।
ड्राइवर से सुरक्षित ड्राइविंग के लिए न केवल अच्छी रिफ्लेक्स प्रतिक्रियाएं होती हैं, बल्कि ध्यान की अच्छी एकाग्रता के साथ मानसिक गतिविधि में भी आराम होता है। सड़क पर चालक की उत्पादकता में तनाव, थकान और व्याकुलता के अस्वीकार्य स्तर और एकाग्रता की अस्थायी हानि, जोखिम का आकलन करने की क्षमता और ड्राइविंग की हानि हो सकती है, जिससे अक्सर दुर्घटनाएं होती हैं। शोधकर्ताओं ने निर्धारित किया है कि यातायात दुर्घटनाओं से मृत्यु दर और आर्थिक नुकसान के स्तर को प्रभावित करने वाले मुद्दे को संदर्भ-संवेदनशील चालक सहायता प्रणालियों को विकसित करने और लागू करने के माध्यम से हल किया जा सकता है। ऐसी प्रणालियां किसी दुर्घटना की घटना की भविष्यवाणी करने और ड्राइवर को इस बारे में पहले से चेतावनी देने में सक्षम हैं।
कई ड्राइविंग सपोर्ट सिस्टम विभिन्न सेंसरों का उपयोग करते हुए ड्राइवर से रिकॉर्ड किए गए बायोसिग्नल्स की माप पर आधारित हैं। बायोसिग्नल्स से निकाली गई जानकारी के आधार पर, शोधकर्ता भावनाओं, तनाव के स्तर, थकान, मनोदशा और गिरने का मूल्यांकन करते हैं।

विश्व विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिक प्रयोगशाला अध्ययन

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी) के शोधकर्ताओं के काम मेंड्राइवर के तनाव के स्तर को निर्धारित करने के लिए ड्राइविंग करते समय वास्तविक समय में शारीरिक डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के तरीकों का वर्णन करता है। इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम, इलेक्ट्रोमोग्राम, त्वचा चालन और श्वसन गतिविधि का उपयोग बायोसिग्नल्स के रूप में किया जाता है। प्रायोगिक आधार में 24 विषय शामिल थे, जिनमें से प्रत्येक में उपरोक्त संकेतों को 50 मिनट के लिए दर्ज किया गया था। तीन प्रकार की गतिविधि का उपयोग किया गया: ड्राइविंग, राजमार्ग ड्राइविंग और सिटी ड्राइविंग से आराम। शोधकर्ता रैखिक विभेदक विश्लेषण द्वारा उत्पादित तनाव के स्तरों को पहचानने में 97% सटीकता प्राप्त करने में सक्षम थे। परिमाण में, तनाव को उच्च, मध्यम और निम्न स्तरों में विभाजित किया गया था। यह दिखाया गया है कि हृदय गति परिवर्तनशीलता और त्वचा चालन तनाव के स्तर के साथ सबसे अधिक सहसंबद्ध हैं।

सभी सेंसर एक कंप्यूटर से जुड़े होते हैं। इस विकास को ड्राइविंग के साइकोफिज़ियोलॉजी के क्षेत्र में दुनिया में अग्रणी माना

जाता है । मापा बायोसिग्नल और तनाव के स्तर की वक्रता।

ड्राइविंग के दौरान वास्तविक समय में चालक की भावात्मक स्थिति की निरंतर निगरानी करना कठिन कार्य है, जिसमें संग्रह, प्रारंभिक प्रसंस्करण, सूचनात्मक संकेतों की पहचान और सूचनाओं के वर्गीकरण से थकान की स्थिति का संकेत मिलता है। / तनाव चालक। Ioannina विश्वविद्यालय (ग्रीस की ग्रीस) है रेसिंग कारों के ड्राइवरों की भावनात्मक स्थिति की निगरानी के लिए एक टेलीमेटरी प्रणाली विकसित की। प्रणाली का आधार शारीरिक डेटा (ईसीजी, ईएमजी , आरएजी) का संग्रह है
, श्वसन गतिविधि, चेहरे की वीडियो छवि), जो वायरलेस रूप से एक केंद्रीकृत प्रणाली में प्रेषित होती है जो चालक की भावनात्मक स्थिति का वर्गीकरण और मूल्यांकन करती है। क्लासिफायर को लागू करने के लिए कई तरीकों का इस्तेमाल किया गया था: एक भोले बायेसियन क्लासिफायर, एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), एक अनुकूली फजी इंट्रक्शन नेटवर्क (एएनएफआईएस), एक निर्णय ट्री और अन्य। नतीजतन, लेखकों ने उत्तेजना के साथ भावनात्मक स्थिति के स्तर के टूटने का प्रस्ताव रखा - उच्च तनाव और कम तनाव, और शालीनता से - उत्साह और शिथिलता।

बेस स्टेशन पर, भावनात्मक अवस्थाओं को पहचाना जाता है और चेहरे के भावों का एक 3D मॉडल बनाया जाता है,

जिसे EMG सेंसर चेहरे पर तय किया जाता है, छाती पर बेल्ट के साथ श्वसन सेंसर, छाती पर ECG, बांह पर RAG

चालक थकान की स्थिति का अध्ययन करने के लिए, यूनानी वैज्ञानिकों ने गतिशील और स्थिर बायेसियन नेटवर्क का उपयोग किया। विश्लेषण किए गए कारकों के रूप में, हमने नींद की गुणवत्ता, काम करने की स्थिति, पर्यावरण की स्थिति, जैविक लय और साथ ही शारीरिक संकेतों का उपयोग किया - नेत्र आंदोलन, सिर आंदोलन और चेहरे के भाव।

भारतीय वैज्ञानिक (बिरला प्रौद्योगिकी और विज्ञान संस्थान)चालक के तनाव स्तर का मापन किया, जो फोटोप्लेथिसोग्राफिक सिग्नल और आरजीआर पर आधारित था। प्रारंभिक संकेतों और पल्समोग्राम के आयाम-समय के मापदंडों के आधार पर, लेखकों ने कई मानदंडों की पहचान की जिसके द्वारा तनाव का स्तर निर्धारित किया जाता है। इस कार्य का आधार सिग्नल की प्रवृत्ति के अध्ययन के आधार पर संकेत मूल्यों के पूर्वानुमान के साथ जुड़े तनाव की प्रवृत्ति का निर्धारण करने के लिए एक सांख्यिकीय तरीका है। उदाहरण के लिए, इस पद्धति में, एक संकेतक का विश्लेषण किया जाता है, जो फ़ंक्शन के वास्तविक मूल्य और पिछले मानों के घातीय रूप से भारित चलती औसत ( EWMA ) का उपयोग करके अनुमानित मूल्य के बीच अंतर के रूप में गणना की जाती है ।

ऐसा लगता है कि सेंसर की ऐसी स्ट्रैपिंग में कार चलाना बस असंभव है!

बायोट्रेस + को एक सॉफ्टवेयर वातावरण के रूप में उपयोग करने वाले शोधकर्ताओं ने प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय सिडनी के

ऑस्ट्रेलियाई वैज्ञानिकों ने ड्राइविंग सिमुलेशन के एक प्रयोगशाला परीक्षण के दौरान इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम और हृदय गति परिवर्तनशीलता का मूल्यांकन किया है। मापा अभिन्न संकेतक चिंता और थकान की स्थिति थी। अध्ययन में 12 प्रतिभागियों को शामिल किया गया। प्रत्येक के लिए, चिंता (थकान) और थकान (अलर्ट) के मूल्यों को नोट किया गया था। एक क्लासिफायर के रूप में एक प्रत्यक्ष वितरण और प्रतिक्रिया तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया गया था।

योनि लयबद्ध संपर्क सूचकांक (बैलेंस इंडिकेटर एलएफ / एचएफ) की गणना हृदय लय स्पेक्ट्रम के आधार पर एक नींद / थका हुआ राज्य से चिंता की स्थिति में संक्रमण के लिए एक पहचानकर्ता के रूप में की जाती है। नतीजतन, यह पता चला कि बढ़ती थकान के साथ बैलेंस शीट कम हो जाती है, जबकि इसकी वृद्धि से मानसिक तनाव और चिंता बढ़ जाती है।

उपरोक्त सभी प्रणालियां प्रयोगशाला के विकास हैं और अब तक उत्पादन और बिक्री में इसके मूल रूप में उनका स्पष्ट कार्यान्वयन नहीं हुआ है। बेशक, यह मुख्य रूप से सिस्टम के तकनीकी कार्यान्वयन की जटिलता, मापा संकेतकों के बहु-पैरामीटर प्रकृति, एक प्रयोगात्मक आधार की कमी और जाहिर तौर पर उत्पाद को बाजार में लाने के लिए आवश्यक स्टार्ट-अप साइटों की कमी के कारण है।
हालांकि, इस वर्ग के कुछ सरलीकृत सिस्टम बिक्री पर पहले ही दिखाई दे चुके हैं।

व्यावसायिक रूप से उपलब्ध ड्राइवर सपोर्ट सिस्टम

StopSleep एक रिंग के आकार का कलाई उपकरण है जो ड्राइविंग करते समय आपको जागते रहने में मदद करता है। डिवाइस धारकों पर ड्राइवर की उंगलियों पर त्वचा के संपर्क में 8 मापने वाले संपर्क हैं। सिस्टम लगातार त्वचा की चालकता को बदलकर चालक की स्थिति की निगरानी करता है और खतरनाक स्थिति में कंपन और तेज ध्वनि के रूप में चेतावनी संकेत देता है।
पॉलीग्राफ झूठ डिटेक्टर में एक ही तकनीक का उपयोग किया जाता है। नींद से 2-5 मिनट पहले ध्वनि संकेत और कंपन के साथ ड्राइवर को अलर्ट करता है। डिवाइस के संचालन का सिद्धांत उंगलियों पर चालक की त्वचा की चालकता के निरंतर माप पर आधारित है। नींद में गोता लगाने से पहले, त्वचा की चालकता नाटकीय रूप से घट जाती है। डिवाइस तुरंत प्रतिक्रिया करता है और तेज ध्वनि और कंपन के रूप में चेतावनी के संकेत जारी करता है।

स्थिर "रिंग" लचीली रबर का प्रतिनिधित्व करता है और हमेशा सक्रिय आंदोलन के दौरान अच्छी तरह से पकड़ नहीं करता है, इसलिए रबर से बने एक मजबूत क्लैंप को विशेष रूप से भारी ट्रकों के ड्राइवरों के लिए विकसित किया गया था (यहां नहीं दिखाया गया है)

यह ध्यान देने योग्य है कि हमने हाल ही में अपनी प्रयोगशाला अनुसंधान के लिए इस उपकरण को खरीदा है। दुर्भाग्य से, स्लीपिंग ड्राइवरों का अभी तक परीक्षण नहीं किया गया है, लेकिन स्लीपिंग इंजीनियरों के लिए सिस्टम ठीक काम करता है!) जब जीवित वातावरण में सो रहे होते हैं, तो उम्मीद के मुताबिक, ये सभी जागने वाले सिग्नल दिखाई देते हैं।

कंपनी एंटी-स्लीप पायलटएक उपकरण प्रस्तावित किया जो निर्धारित करता है कि चालक के रुकने और ब्रेक लेने का समय क्या है। एंटी-स्लीप पायलट संग्रहीत डेटा (दिन का समय, जो कार चलाता है, कार बिना किसी रोक के सड़क पर कितनी देर थी) की तुलना करके काम करता है। समय-समय पर गैजेट एक सोते हुए चालक को जगाने के लिए नारंगी में आवाज़ और चमक बनाता है। ध्वनि या प्रकाश संकेत के तुरंत बाद, चालक को सिस्टम के बाड़े को छूना चाहिए। प्रतिक्रिया समय के आधार पर, डिवाइस यह निर्धारित करता है कि चालक जाग रहा है या ब्रेक लेने की जरूरत है।

एंटी स्लीप पायलट में शामिल हैं:
-एकेलेरोमीटर, जो कार के त्वरण को रिकॉर्ड करता है, ड्राइविंग के विश्लेषण के लिए आवश्यक;
-उच्च-सटीक घड़ियां जो चालक थकान के स्तर की गणना करने के लिए उपयोग किए जाने वाले ड्राइविंग समय और प्रतिक्रियाओं को निर्धारित करती हैं;
- एक प्रकाश संवेदक जो कार में परिवेश प्रकाश के स्तर के अनुरूप स्वचालित रूप से डिस्प्ले बैकलाइट को गोद लेता है;
-साउंड सेंसर, कार में ध्वनि स्तर के लिए स्वचालित रूप से ध्वनि संकेतों को भी अनुकूलित करता है;
-सेंसर सेंसर, ड्राइविंग करते समय बातचीत में आसानी प्रदान करना;
- उपयोग में नहीं होने पर बैटरी बचाने के लिए इंटेलिजेंट ऑन / ऑफ बटन।

अच्छी तरह से और यह खत्म हो गया है, लेकिन एक न्यूरोमेक कंपनी का उल्लेख नहीं किया जा सकता है - वाहनों के लिए सुरक्षा प्रणालियों का सबसे बड़ा घरेलू निर्माता। वर्तमान में, उनके पास उपकरणों की एक पूरी पंक्ति है, दोनों चालक शिक्षा और प्रशिक्षण की प्रणाली में परिचय के लिए, और वास्तविक वाहनों में उपयोग के लिए। एक मापने के आधार के रूप में, न्यूरोमेक एक त्वचा-गैल्वेनिक प्रतिक्रिया को रिकॉर्ड करने के लिए उस पर रखे गए इलेक्ट्रोड के साथ एक कंगन का उपयोग करता है।

कंपनी रेलवे उद्योग में अच्छी तरह से स्थापित है, जहां उसके टेलीमेडिकल ड्राइवर की जाग्रति नियंत्रण प्रणाली (TSKBM) ड्राइवरों को सो जाने से रोकने में मदद करती है। सड़क परिवहन के लिए Vigiton ड्राइवर के स्वास्थ्य को बनाए रखने के लिए एक प्रणाली बनाई गई है । हालांकि, सोते हुए पूरे जीव की स्थिति का आकलन करने में एक अत्यधिक विशिष्ट कार्य है। अब बढ़ते तनाव और यातायात आक्रामकता की स्थितियों में तेजी से बढ़ने के संबंध में, शरीर की स्थिति के अभिन्न संकेतकों को ठीक करने के लिए प्रणालियों की तत्काल आवश्यकता है। उनके बारे में समय पर संकेत देने से संघर्ष की स्थितियों, सड़क यातायात दुर्घटनाओं और आपातकालीन स्थितियों के परिणामस्वरूप बहुत कम करने में मदद मिलेगी। मैं आप सभी को एक अच्छी यात्रा की शुभकामना देता हूँ!

सामग्री के स्रोत

साइकोफिजियोलॉजिकल इंडिकेटर्स की माप के आधार पर ड्राइवर सपोर्ट सिस्टम

चालक विश्वसनीयता और ड्राइविंग साइकोफिजियोलॉजी

विश्व विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिक प्रयोगशाला अध्ययन

व्यावसायिक रूप से उपलब्ध ड्राइवर सपोर्ट सिस्टम

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