Riassunto analitico
La distrazione rimane ad oggi la causa principali degli incidenti stradali con una ricorrenza che supera il 68%.
Lo scopo di questa tesi di laurea, svolta presso RE:LAB Srl, è quello di sviluppare dei sistemi atti a diminuire l'impatto della disattenzione alla guida e di migliorare l'interazione del conducente col veicolo.
Per raggiungere questi obiettivi è stata sviluppata un’interfaccia uomo-macchina , HMI, adattiva capace di adeguarsi allo stile di guida e il livello di attenzione del conducente. La prima caratteristica è stata ottenuta realizzando un modello predittivo atto a individuare lo stile di guida del conducente. Per questo scopo è stata utilizzata la tecnica di Machine Learning K-Means tramite l’analisi del Jerk del veicolo.
Per quanto riguarda il rilevamento dell’attenzione, è stato realizzato un sistema DMS, driver monitoring system, che sfrutta tecniche di computer vision per determinare la direzione dello sguardo del guidatore e attivare un segnale di allerta se esso ricade in una zona di distrazione. Lo sviluppo è stato basato sulla bozza della normativa Europea di Luglio 2023 che impone la presenza di questi sistemi in tutti i nuovi veicoli prodotti a partire dal 2026.
Dopo aver descritto le fasi di sviluppo, viene presentata la campagna di validazione dell’interfaccia, effettuata al simulatore di guida presente in azienda. Dall’analisi dei test sono stati estratti i dati relativi alla precisione dei sistemi e al grado di accettazione di queste tecnologie da parte degli utenti. Sono stati inoltre individuati i possibili miglioramenti, andando a definire le soluzioni atte ad una futura integrazione sui veicoli reali.
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