Riassunto analitico
La sonnolenza di una persona alla guida è uno dei primi fattori di incidenti: circa il 10-30% degli incidenti stradali è legato a questo fattore. Sono stati condotti numerosi studi per ridurre il rischio di incidenti e molti di essi si basano sul rilevamento di segnali biologici per determinare la sonnolenza del conducente. Uno dei segnali più studiati è il segnale PPG (Photoplethysmography, fotopletismografia in italiano). È una tecnica ottica che misura la variazione del volume del sangue nei tessuti biologici come vene e arterie. I parametri PPG sono utilizzati in applicazioni mediche per monitorare lo stato fisico e mentale di una persona.
Le case automobilistiche hanno sviluppato numerosi sistemi negli ultimi anni per aiutare e migliorare la sicurezza del conducente: essi si chiamano ADAS (Advanced Driver-Assistance-Systems). I sistemi ADAS sono dispositivi e sensori che hanno lo scopo preciso di rendere più sicuri gli automobilisti. Alcuni sono già implementati in auto, come il controllo automatico adattivo della velocità (adaptive cruise control), la frenata automatica di emergenza, il riconoscimento automatico del segnale e così via.
Alcuni dispositivi monitorano la chiusura degli occhi, la posizione della testa e la sua angolazione, la frequenza del cambio di posizione del volante o alcuni segnali fisiologici attraverso lo studio del segnale ECG (elettrocardiogramma). Tutti questi sistemi hanno lo scopo di determinare la sonnolenza del conducente per ridurre il rischio di incidenti stradali.
In questa tesi, l'autore presenterà un prototipo in grado di rilevare chiari segnali PPG sul palmo del conducente attraverso sensori posizionati sul volante. Questi segnali sono elaborati per ottenere parametri che consentono una determinazione precisa e puntuale dello stato di sonnolenza del conducente.
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Abstract
Drowsiness is one of the first casualty factors of accidents: an estimated 10-30% of road deaths are related to driving in fatigue. A large number of studies have been conducted to reducing the risk of accident and, many of them, are based on the detection of biological signals to determine driver drowsiness state. One of the most studied signals is the PPG (Photoplethysmography) signal. It's an optical technique that measures the blood volume change in the microvascular bed of tissue. PPG parameters are used in medical applications to monitor physical and mental state.
Car-makers have developed in the recent year many systems to help and improve the drivers' safety. They are called ADAS (Advanced Driver-Assistance- Systems). When we talk about ADAS, we mean devices and sensor having the precise objective of making car drivers safer: some are already implemented in car, like adaptive cruise control, automatic emergency braking, automatic signal recognition and so on.
Some devices monitor the eye closure, the position of the head and its angle, steering wheel position change frequency, or some physiological signals through the study of the ECG (Electrocardiogram) signal. All these systems have the purpose to determine drivers' drowsiness state to reduce the car accidents risk.
In this thesis, the author will present a prototype able to detect clear PPG signals on the driver hand palm through sensors placed on the steering wheel. These signals are post-processed to obtain parameters that allow a punctual and precise determination of the drowsiness state of the driver.
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