Detección de 'conducción agresiva' con aprendizaje automático y computación de borde

Se ha presentado una nueva solicitud de patente que introduce un enfoque innovador para frenar la conducción agresiva en las intersecciones. Este sistema, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático integrados en dispositivos de computación Civic Edge, marca un cambio del enfoque típico en sistemas en el automóvil diseñado para análisis de seguros hacia una solución más orientada a municipales. Esta propuesta apunta no solo a penalizar a los conductores que se desvían de las normas de conducción seguras, sino también a proporcionarles advertencias audiovisuales inmediatas en el automóvil para corregir su comportamiento.

La patente, presentada el 29 de abril de 2021 en la Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos, es un esfuerzo de colaboración entre la Junta de Regentes de la Universidad de Michigan y Denso Corporation, una subsidiaria de Toyota. A diferencia de los sistemas propietarios centrados en el monitoreo de los seguros, este sistema aprovecha los nodos de computación de borde bien recursos en las uniones de tráfico. Estos nodos recopilan datos de recursos y sensores en la carretera dentro de los vehículos cercanos para ofrecer comentarios en tiempo real y procesables a los conductores.

*The UMich patent is not a proprietary, in-car system aimed at insurance oversight, nor designed solely to produce forensic data, but rather relies on well-resourced edge computing nodes deployed at traffic intersections to provide immediate and actionable feedback, by collating data from roadside edge computing resources and from sensors installed in nearby vehicles.* Source: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

El sistema propuesto no solo depende de la infraestructura cívica; También requiere la tecnología en el vehículo, transformando los automóviles en sensores activos dentro de la red. Esto significa que cada automóvil equipado con el sistema se convierte en un nodo para el monitoreo del tráfico, al tiempo que está sujeto al mismo escrutinio. La configuración en el automóvil requiere acceso directo a los datos de los frenos, el acelerador, el volante, el odómetro y los mapas del vehículo. Tanto los componentes en la carretera como los componentes en el vehículo cuentan con GPU habilitadas para CUDA y almacenamiento local, junto con la conectividad de la nube.

Advertencias para conductores agresivos

Cuando el sistema detecta la conducción agresiva, puede emitir advertencias inmediatas a través de los dispositivos audiovisuales del vehículo. Por ejemplo, un mensaje como el que se muestra en la Fig. Se podría mostrar 8a, instando al conductor a reducir la velocidad. Además, el sistema puede alertar a los conductores sobre su velocidad o vehículos que se aproximan.

* Advertencias representadas en la solicitud de patente.* Fuente: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

En algunos escenarios, el sistema puede usar cualquier dispositivo de audio visual disponible, incluido el teléfono inteligente del conductor, para emitir advertencias.

Luces rojas específicas del conductor

La gestión de semáforos es un método conocido para reducir los accidentes, pero este sistema lleva un paso más allá al ajustar los tiempos de luz basados ​​en el comportamiento individual del conductor. La patente sugiere que si el sistema predice una conducción agresiva en una intersección, podría cambiar preventivamente las luces en las intersecciones posteriores a Red, alentando al conductor a reducir la velocidad.

Intervocas en la privacidad del conductor

Si bien las propuestas pasadas para los sistemas de monitoreo en el automóvil se han centrado en los indicadores biométricos y el reconocimiento de emociones para influir en el comportamiento del conductor, a menudo vinculadas a las primas de seguros o investigaciones de accidentes, la propuesta de Michigan/Denso se inclina hacia la colaboración estatal a través de los cambios en los estándares del vehículo. La implementación de dicho sistema a través de las líneas estatales plantea desafíos, lo que sugiere la necesidad de una acción estatal federal o al menos coordinada.

*Una ilustración de la arquitectura de aprendizaje automático propuesta para el sistema, utilizando redes neuronales recurrentes (RNN). El marco utiliza el aprendizaje no supervisado y proporciona retroalimentación en tiempo real, pero también prevé la capacitación fuera de línea para mejorar los algoritmos basados ​​en datos y eventos entrantes. La identificación del comportamiento de conducción agresivo se ve facilitada por la deformación de tiempo dinámico (DTW), un algoritmo utilizado en el análisis de series de tiempo para comparar dos series o secuencias temporales de objetos que pueden variar en la velocidad.

Flujo de ingresos

Este sistema podría ser el primero en ofrecer un análisis en tiempo real de la conducción agresiva dentro de un marco cívico capaz de emitir multas automáticamente o alertar a las autoridades. Sin embargo, existe la preocupación de que pueda ser mal utilizado por los municipios ansiosos por los ingresos. Neda Masoud, profesora asistente de la Universidad de Michigan, destacó la importancia de la seguridad sobre las falsas alarmas, pero enfatizó la necesidad de mecanismos para permitir que los conductores desafíen las acusaciones injustas.

El sistema está diseñado para manejar eventos de conducción agresivos incluso de vehículos sin unidades a bordo observando vehículos cercanos e instalaciones de intersección equipadas. Esto podría involucrar otros métodos como el reconocimiento de matrícula, aunque la patente no menciona explícitamente esto.

Intersecciones: un alto riesgo

El enfoque en las intersecciones en la patente de Michigan es estratégico, dado que estas áreas son puntos calientes para incidentes de tráfico. Esto se alinea con investigaciones previas, como estudios chinos que utilizan máquinas de vectores de soporte para detectar cambios de carril peligrosos o sensores de teléfonos inteligentes para identificar la conducción errática. La estimación de 2010 de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico de Carreteras de EE. UU. El 40% de los accidentes estadounidenses de 2008 ocurrieron en las intersecciones subraya la relevancia de tales iniciativas.