Detectando 'direção agressiva' com aprendizado de máquina e computação de borda

Um novo pedido de patente foi apresentado, introduzindo uma abordagem inovadora para conter a condução agressiva em cruzamentos. Este sistema, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina integrados a dispositivos de computação de borda cívica, marca uma mudança do foco típico em sistemas embarcados em veículos projetados para análises de seguros em direção a uma solução mais orientada para o município. Esta proposta visa não apenas penalizar motoristas que se desviam das normas de condução segura, mas também fornecer avisos audiovisuais imediatos no veículo para corrigir seu comportamento.

A patente, registrada em 29 de abril de 2021, no Escritório de Patentes e Marcas dos EUA, é um esforço colaborativo entre o Conselho de Regentes da Universidade de Michigan e a Denso Corporation, uma subsidiária da Toyota. Diferentemente dos sistemas proprietários focados em monitoramento de seguros, este sistema utiliza nós de computação de borda bem equipados em cruzamentos de tráfego. Esses nós coletam dados de recursos à beira da estrada e sensores em veículos próximos para oferecer feedback acionável em tempo real aos motoristas.

*A patente da UMich não é um sistema proprietário embarcado em veículos voltado para supervisão de seguros, nem projetado apenas para produzir dados forenses, mas sim depende de nós de computação de borda bem equipados implantados em cruzamentos de tráfego para fornecer feedback imediato e acionável, ao coletar dados de recursos de computação de borda à beira da estrada e de sensores instalados em veículos próximos.* Fonte: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

O sistema proposto não depende apenas da infraestrutura cívica; ele também exige tecnologia embarcada no veículo, transformando os carros em sensores ativos dentro da rede. Isso significa que cada carro equipado com o sistema se torna um nó para monitoramento de tráfego, enquanto também está sujeito ao mesmo escrutínio. A configuração no veículo requer acesso direto aos dados dos freios, acelerador, volante, odômetro e mapas do veículo. Tanto os componentes à beira da estrada quanto os embarcados possuem GPUs habilitadas para CUDA e armazenamento local, além de conectividade com a nuvem.

Avisos para Motoristas Agressivos

Quando o sistema detecta uma condução agressiva, ele pode emitir avisos imediatos por meio dos dispositivos audiovisuais do veículo. Por exemplo, uma mensagem como a mostrada na FIG. 8A pode ser exibida, instando o motorista a reduzir a velocidade. Além disso, o sistema pode alertar os motoristas sobre sua velocidade ou veículos que se aproximam.

*Avisos descritos no pedido de patente.* Fonte: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

Em alguns cenários, o sistema pode usar quaisquer dispositivos audiovisuais disponíveis, incluindo o smartphone do motorista, para emitir avisos.

Semáforos Específicos para Motoristas

A gestão de semáforos é um método conhecido para reduzir acidentes, mas este sistema vai além, ajustando potencialmente os tempos dos semáforos com base no comportamento individual do motorista. A patente sugere que, se o sistema prever uma condução agressiva em um cruzamento, ele pode alterar preventivamente os semáforos nos cruzamentos subsequentes para vermelho, incentivando o motorista a reduzir a velocidade.

Avanços na Privacidade do Motorista

Embora propostas anteriores para sistemas de monitoramento embarcado tenham se concentrado em indicadores biométricos e reconhecimento de emoções para influenciar o comportamento do motorista, frequentemente ligados a prêmios de seguro ou investigações de acidentes, a proposta Michigan/Denso inclina-se para a colaboração estatal por meio de mudanças nos padrões de veículos. Implementar tal sistema entre estados apresenta desafios, sugerindo a necessidade de ação federal ou, pelo menos, coordenada entre estados.

*Uma ilustração da arquitetura de aprendizado de máquina proposta para o sistema, utilizando Redes Neurais Recorrentes (RNN). A estrutura utiliza aprendizado não supervisionado e fornece feedback em tempo real, mas também prevê treinamento offline para melhorar os algoritmos com base em dados e eventos recebidos. A identificação de comportamento de condução agressiva é facilitada pelo Dynamic Time Warping (DTW), um algoritmo usado na análise de séries temporais para comparar duas séries temporais ou sequências de objetos que podem variar em velocidade.*

Fluxo de Receita

Este sistema pode ser o primeiro a oferecer análise em tempo real de condução agressiva dentro de um quadro cívico capaz de emitir multas automaticamente ou alertar as autoridades. No entanto, há uma preocupação de que ele possa ser mal utilizado por municípios ansiosos por receita. Neda Masoud, professora assistente na Universidade de Michigan, destacou a importância da segurança sobre alarmes falsos, mas enfatizou a necessidade de mecanismos para permitir que os motoristas contestem acusações indevidas.

O sistema é projetado para lidar com eventos de condução agressiva mesmo de veículos sem unidades embarcadas, observando veículos equipados próximos e instalações em cruzamentos. Isso pode envolver outros métodos, como reconhecimento de placas, embora a patente não mencione isso explicitamente.

Cruzamentos: Um Alto Risco

O foco em cruzamentos na patente de Michigan é estratégico, dado que essas áreas são pontos críticos para incidentes de tráfego. Isso está alinhado com pesquisas anteriores, como estudos chineses que utilizam máquinas de vetor de suporte para detectar mudanças de faixa perigosas ou sensores de smartphones para identificar condução errática. A estimativa de 2010 da Administração Nacional de Segurança no Tráfego Rodoviário dos EUA de que 40% dos acidentes nos EUA em 2008 ocorreram em cruzamentos destaca a relevância de tais iniciativas.