機械学習とエッジコンピューティングで「攻撃的な運転」を検出します

交差点での攻撃的な運転を抑制する革新的なアプローチを導入する新しい特許出願が提出されました。このシステムは、シビックエッジコンピューティングデバイスに統合された機械学習アルゴリズムを利用して、保険分析用に設計された車両内システムへの典型的な焦点から、より地方自治体指向のソリューションに向けてシフトします。この提案の目的は、安全な運転規範から逸脱するドライバーを罰するだけでなく、行動を修正するための車内の視聴覚警告を即座に提供することです。

2021年4月29日に米国特許商標局に提出されたこの特許は、ミシガン大学の摂政委員会とトヨタの子会社であるデンソコーポレーションの間の共同の取り組みです。保険の監視に焦点を当てた独自のシステムとは異なり、このシステムは、トラフィックジャンクションでリソース化されたエッジコンピューティングノードを活用します。これらのノードは、近くの車両内の道端のリソースとセンサーの両方からデータを収集して、ドライバーにリアルタイムで実用的なフィードバックを提供します。

* UMICH特許は、保険の監視を目的とした独自の車両内システムではなく、法医学データのみを生成するためだけに設計されていませんが、路面のエッジコンピューティングリソースからデータを照合することにより、即時かつ実用的なフィードバックを提供するために、トラフィックの交差点で展開された高リソースのエッジコンピューティングノードに依存しています。 https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

提案されたシステムは、市民のインフラストラクチャに依存するだけではありません。また、車両をネットワーク内のアクティブセンサーに変換するために、車両内技術も必要です。これは、システムを装備したすべての車が交通監視のノードになり、同じ精査の対象となることを意味します。車内のセットアップでは、車両のブレーキ、スロットル、ステアリングホイール、走行距離計、マップからのデータに直接アクセスする必要があります。道端のコンポーネントと車両内コンポーネントの両方には、CUDA対応GPUとローカルストレージがクラウド接続と並んでいます。

攻撃的なドライバーの警告

システムが積極的な運転を検出すると、車両の視聴覚デバイスを介して即座に警告を発する可能性があります。たとえば、図に示すようなメッセージ。 8Aが表示され、ドライバーにスローダウンを促します。さらに、システムは、ドライバーがスピードや対向車両について警告することができます。

*特許出願に描かれている警告*出典：https：//pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

一部のシナリオでは、システムは、ドライバーのスマートフォンを含む利用可能な視聴覚デバイスを使用して警告を発行する場合があります。

ドライバー固有の赤いライト

信号管理は事故を減らすための既知の方法ですが、このシステムは、個々のドライバーの動作に基づいて光のタイミングを調整する可能性があることでさらに一歩進んでいます。特許は、システムが1つの交差点で攻撃的な駆動を予測する場合、後続の交差点でライトを赤に先制的に変化させ、ドライバーがスローダウンを促す可能性があることを示唆しています。

ドライバーのプライバシーへの侵入

車内監視システムの過去の提案は、多くの場合、保険料や事故調査に関連するドライバーの行動に影響を与える生体認証指標と感情認識に焦点を当てていますが、ミシガン/デンソーの提案は、車両基準の変更を通じて州の協力に傾いています。州のライン全体にこのようなシステムを実装することは課題をもたらし、連邦または少なくとも調整された州の行動の必要性を示唆しています。

*再発性ニューラルネットワーク（RNN）を使用して、システム用に提案された機械学習アーキテクチャの図。このフレームワークは、教師なしの学習を使用し、リアルタイムのフィードバックを提供しますが、着信データとイベントに基づいてアルゴリズムを改善するためのオフライントレーニングの提供も行います。攻撃的な運転行動の識別は、時系列分析で使用されるアルゴリズムである動的タイムワーピング（DTW）によって促進されます。

収益源

このシステムは、自動的に罰金を発行したり、当局を警告したりできる市民の枠組みの中で、積極的な運転のリアルタイム分析を最初に提供する可能性があります。しかし、収入に熱心な自治体によって悪用される可能性があるという懸念があります。ミシガン大学の助教授であるNeda Masoudは、虚偽の警報よりも安全性の重要性を強調しましたが、ドライバーが不法な告発に挑戦するメカニズムの必要性を強調しました。

このシステムは、装備された近くの車両と交差点設備を観察することにより、オンボードユニットのない車両からでも積極的な運転イベントを処理するように設計されています。これには、ナンバープレートの認識などの他の方法が含まれる場合がありますが、特許はこれについて明示的に言及していません。

交差点：リスクが高い

ミシガン州の特許の交差点に焦点を当てることは戦略的です。これらの領域は交通事故のホットスポットであることを考えると、戦略的です。これは、サポートベクトルマシンを使用して危険な車線の変更を検出したり、不安定な運転を特定してスマートフォンセンサーを検出したりする中国の研究など、以前の研究と一致しています。米国国立高速道路交通安全局の2010年は、交差点で2008年の米国事故の40％が発生したと推定しています。