Övervakningsenheter för förarnas övergripande kondition
Syftet med projektet är att bestämma kondition för att uppnå en balans mellan att minimera alla körrelaterade trafiksäkerhetsrisker för individen och samhället och upprätthålla förarens livsstil och sysselsättningsrelaterade rörlighetsoberoende.
Start
2021-09-01
Planerat avslut
2025-02-28
Huvudfinansiering
Forskningsinriktning
Projektansvarig vid MDU
Körning inkluderar flera komplexa aktiviteter; prestanda beror på utnyttjandet av både fysiologiska och kognitiva förmågor. Kortsiktiga faktorer baserade på personliga livsstilar som alkohol och droganvändning är allmänt kända för att påverka konditionen att köra bil. Det finns dock långsiktiga faktorer som fysisk eller kognitiv funktionsnedsättning som står för 6 % av alla dödsolyckor, medan trötthet är en faktor i 10-20 % av trafikolyckorna. I synnerhet yrkesförare riskerar att bli inblandade i en trötthetsrelaterad krock.
Ett primärt mål för de brottsbekämpande myndigheterna är därför att säkerställa praktiska verktyg för specifika och pålitliga kontroller "på vägen": med andra ord att koppla vägkontroller med specifika verktyg för att utvärdera förarens lämplighet och därmed dess prestanda.
FITDrive kommer att förlita sig på ett tvärvetenskapligt och ambitiöst konsortium av relevanta enheter som kan täcka alla nödvändiga forskningsområden på ett välbalanserat sätt, baserat på deras expertis, tidigare samarbeten (EU H2020 SIMUSAFE-projekt, som utgör grunden för forskningen som ska utvecklas inom FITDrive), toppmodern teknisk bakgrund och relevanta samarbeten för att ge önskad effekt. FITDrive syftar till att minska trafikolyckorna med 6% genom att tidigt identifiera förare som påverkas av försämrade orsaker.
Projektmål
Projektet kommer att utforma, implementera och testa ett nytt verktyg för övervakning och utvärdering av körprestanda, kognitiv belastning, fysisk trötthet och reaktionstid. Systemet kommer att skapa neurofysiologiska modeller som kan upptäcka uppkomsten av onormal förares kondition baserad på data som erhållits från IoT -enheter under arbetsaktiviteter och under körning, ombordintelligens och smarta färdskrivare.
Artificiella intelligenta modeller kommer att associera olika typer av avvikande beteenden till dess mest troliga orsaken: droger, läkemedel, alkohol, trötthet, etc och ett molnbaserat system kommer att kommunicera förare, polispatruller, infrastruktur nödvändig information för att förbättra trafiksäkerheten.
Droger och alkohol har också potential att påverka körförmågan negativt. projektet kommer också att utveckla screeningmetoder för att upptäcka nya läkemedel och minska tiden som krävs för att utföra testerna.
