Rilevare la "guida aggressiva" con l'apprendimento automatico e l'edge computing

Una recente domanda di brevetto ha proposto un sistema per identificare il "comportamento di guida aggressivo" agli incroci utilizzando algoritmi di apprendimento automatico implementati nei dispositivi di civic edge computing.

Contrariamente alle recenti innovazioni della ricerca sull'intelligenza artificiale nell'analisi della "rabbia da strada" nei veicoli (destinata principalmente a beneficio delle compagnie di assicurazione), il sistema proposto è invece di natura municipale e potrebbe essere finalizzato ad agevolare le sanzioni per i conducenti non conformi alle norme ambientali del comportamento di guida "sicuro". È inoltre specificamente destinato a fornire ai conducenti cattivi i relativi avvisi audiovisivi all'interno dell'auto.

Il brevetto è stato depositato presso lo US Patent and Trademark Office il 29 aprile 2021 per conto del Consiglio dei Reggenti dell'Università del Michigan, e il Società Denso, un produttore giapponese di componenti automobilistici di proprietà di Toyota.

Il brevetto UMich non è un sistema di bordo proprietario finalizzato alla supervisione delle assicurazioni, né progettato esclusivamente per produrre dati forensi, ma piuttosto si basa su nodi di edge computing dotati di risorse adeguate distribuiti agli incroci del traffico per fornire un feedback immediato e utilizzabile, raccogliendo dati da risorse di edge computing lungo la strada e dai sensori installati nei veicoli vicini. Source: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

Il quadro proposto non è interamente passivo o dipendente dalle attrezzature civiche, ma richiederebbe anche tecnologie a bordo dei veicoli in grado di trasformare le auto in sensori che contribuiscono al sistema. In effetti, questo trasformerebbe ogni veicolo attrezzato in un nodo di monitoraggio del traffico, sebbene la stessa supervisione verrebbe rivolta anche al conducente stesso, con l'ulteriore vantaggio dell'accesso ai flussi di dati a bordo del veicolo. Lo schema per l'installazione in auto (nella foto in basso a destra) presentato nel brevetto include i dati del sensore diretto dai freni, l'acceleratore, il volante e il contachilometri del veicolo, oltre a richiedere l'accesso ai dati delle mappe.

Sia l'installazione su strada che quella all'interno del veicolo sono dotate di GPU abilitata per CUDA e risorse di archiviazione locale, ed entrambe sono dotate di connettività cloud.

Avvertenze per conducenti aggressivi

Secondo la domanda di brevetto, il sistema è progettato per interagire con un driver irritabile:

'Quando il sistema per prevedere il comportamento di guida aggressivo 1 prevede una guida aggressiva in un veicolo soggetto, un messaggio di avviso come l'avviso in FIG. 8A può essere emesso al dispositivo audiovisivo 413 nel veicolo in oggetto per avvisare un guidatore aggressivo di rallentare.'

Ulteriori potenziali avvisi includono avvisi in auto per velocità e veicoli in arrivo:

Avvertenze raffigurate nella domanda di brevetto. Source: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

Il brevetto afferma che in un altro possibile scenario, qualsiasi dispositivo audiovisivo disponibile (inclusi gli smartphone di proprietà del conducente) nel veicolo può essere utilizzato per fornire avvisi, inclusi avvisi audio.

Luci rosse specifiche per il conducente

È noto da tempo che la modifica delle frequenze e del comportamento dei semafori degli incroci è un metodo per ridurre gli incidenti e il sistema proposto può essere utilizzato per generare dati che possono modificare il modo in cui i semafori funzionano agli incroci a un livello molto ampio.

Tuttavia, la profonda integrazione dei dati dell'infrastruttura e del veicolo prevista nella proposta del Michigan offre un'altra possibilità: semafori rossi dettati dal comportamento del conducente, piuttosto che gestiti a memoria o in base a un programma (vedere la sezione Prolix , nella domanda di brevetto).

'Inoltre, se lo schema di guida ad un incrocio (ad esempio, l'incrocio 200a) prevede e/o indica una guida aggressiva nel veicolo 71, misure correttive come il controllo degli elementi di controllo possono essere impiegate agli incroci successivi (ad esempio, incroci 200b e 200c) per controllare e mitigare il comportamento di guida aggressivo. Ad esempio, se il sistema per prevedere il comportamento di guida aggressivo 1 prevede che il veicolo 71 possa percorrere un semaforo rosso all'intersezione 200a, il sistema per prevedere il comportamento di guida aggressivo 1 può emettere un segnale di controllo per controllare lo stato/fase del controllo del traffico segnali 202b e 202c in corrispondenza delle intersezioni 200b e 200c. In tal modo, i segnali di controllo del traffico 202b e 202c possono diventare rossi, ad esempio, prima che il veicolo 71 attraversi l'intersezione 200a per incoraggiare il veicolo 71 a rallentare e non tentare di accelerare nel tentativo di superare le intersezioni 200b e 200c prima che i segnali 202b e 202c diventino rossi.'

Incursioni nella privacy dei conducenti

Proposte per sistemi di monitoraggio del conducente a bordo veicolo nell'ultima decade hanno sfruttato algoritmi di visione artificiale per il riconoscimento delle emozioni, insieme ad altri indicatori biometrici, per produrre sistemi progettati per avere un "effetto raggelante" sui conducenti ostinati, poiché il comportamento errante del conducente potrebbe influenzare i premi assicurativi del conducente nell'ambito di tali programmi, o altrimenti essere utilizzato come prova in un indagine sugli incidenti.

Al contrario, la proposta Michigan/Denso sembra destinata a una qualche forma di collaborazione statale attraverso cambiamenti negli standard obbligatori dei veicoli. Tuttavia, data la mobilità della popolazione statunitense in tempi normali e il fatto che un tale sistema sarebbe più applicabile per i conducenti a lunga distanza, come i camionisti, è difficile vedere come sarebbe fattibile qualcosa di meno di un'implementazione federale , a meno che il quadro non sia concepito per diventare inattivo oltre i confini di Stati non partecipanti o attraverso contee che non supportano il regime.

Sebbene tali innovazioni siano generalmente guidate dalla crescente tendenza delle compagnie assicurative a premiare gli assicurati disposti a installare apparecchiature di monitoraggio, la necessità di infrastrutture civiche non si adatta esattamente a quel modello, suggerendo che un tale sistema avrebbe bisogno di sostegno legislativo e finanziamenti federali o statali .

Un'illustrazione dell'architettura di machine learning proposta per il sistema, utilizzando le reti neurali ricorrenti (RNN). Sebbene il framework utilizzi anche l’apprendimento non supervisionato e fornisca feedback in tempo reale, prevede anche la formazione offline per migliorare gli algoritmi basati sui dati e sugli eventi in arrivo. L'identificazione di un comportamento di guida aggressivo è facilitata dal Dynamic Time Warping (DTW), un algoritmo utilizzato nell'analisi delle serie temporali per confrontare due serie temporali o sequenze di oggetti che possono variare in velocità.

Flusso di entrate

Il sistema proposto nel brevetto potrebbe essere il primo del suo genere a offrire un'analisi in tempo reale del comportamento dei conducenti errati in un quadro civico in grado di emettere automaticamente multe e sanzioni, o allertare le autorità, in caso di incidenti di guida veramente pericolosi. Tuttavia, gli inventori ammettono che potrebbe essere utilizzato impropriamente come vacca da mungere dalle autorità municipali affamate di entrate.

Lo ha detto Neda Masoud, assistente professore presso il Dipartimento di ingegneria civile e ambientale dell'Università del Michigan I tempi accademici che 'I falsi allarmi sono un piccolo prezzo da pagare per il maggiore livello di sicurezza che la tecnologia può fornire. Detto questo, ci dovrebbe sempre essere un'opportunità per l'accusato ingiustamente di difendersi da qualsiasi falsa affermazione di guida aggressiva,'.

La domanda di brevetto riconosce la possibilità di eventi di guida aggressivi che coinvolgono veicoli che non sono dotati di unità di bordo (OBU), che possono essere risolti mediante l'osservazione esterna di veicoli adiacenti o vicini che hanno l'attrezzatura, così come le installazioni dell'incrocio. In tali casi, l'identificazione sarebbe presumibilmente predefinita per altri metodi, come la lettura automatica della targa (sebbene la domanda di brevetto non si occupi di questo).

Intersezioni A Rischio Alto

Il brevetto del Michigan affronta il comportamento sconsiderato agli incroci, poiché questi sono un luogo di incidenti stradali e infrazioni, mentre precedenti ricerche cinesi su linee simili hanno utilizzato l'analisi della macchina vettoriale di supporto (SVM) per identificare gli eventi in transito, come pericolosi cambi di corsia. Un'altra iniziativa di ricerca con sede in Cina sensori sfruttati negli smartphone per rilevare comportamenti irregolari durante il viaggio.

La National Highway Traffic Safety Administration degli Stati Uniti stimato nel 2010 che il 40% degli incidenti avvenuti negli Stati Uniti nel 2008 erano legati all'attività agli incroci.