Questa macchina conosce il tuo prossimo passo falso prima che tu ce la faccia

Un nuovo computer sperimentale del dashboard non solo può tenere traccia del tuo comportamento al volante, ma anche prevedere cosa stai per fare dopo.

Con la stragrande maggioranza degli incidenti stradali causati da errori del conducente e la distrazione un problema crescente grazie all'ubiquità degli smartphone, le case automobilistiche stanno esplorando sempre più modi per tenere traccia del comportamento del conducente al volante. Volvo, GM e altri stanno già testando sistemi che monitoreranno la posizione della testa e degli occhi per rilevare i segni di distrazione.

Uno studio condotto da ricercatori della Cornell University e di Stanford mostra che un sistema più avanzato potrebbe essere addestrato per riconoscere il linguaggio del corpo e il comportamento che precede una particolare manovra. Ciò potrebbe aiutare ad attivare un sistema di allerta precoce, come un avviso di angolo cieco, molto prima, forse aiutando così a prevenire gravi incidenti, secondo gli accademici coinvolti.

Immagina di guidare su un'autostrada, dice Saxena Ashutosh , il direttore di un progetto chiamato Robo Cervello alla Cornell University e Stanford che ha supervisionato il progetto di guida. Guardi a destra per un secondo, perché stai per svoltare a destra, e mentre stai iniziando a svoltare a destra, un altro guidatore si è fermato nello spazio che pensavi fosse vuoto. Un'auto potrebbe quindi emettere un avviso o addirittura impedirti di entrare nella corsia.

Il sistema è stato addestrato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico all'avanguardia e poteva prevedere, con una precisione di poco superiore al 90 percento, quando un conducente stava per cambiare corsia nei prossimi secondi. Un cambio di corsia era solitamente segnalato da uno sguardo alle spalle insieme a movimenti della testa rivelatori e cambiamenti di sterzo, frenata e accelerazione. Ashutosh afferma che la precisione raggiunta è quasi sufficiente per essere utilizzata in un sistema di produzione.

Questo video mostra le funzioni utilizzate dal sistema per tracciare il movimento della testa di un guidatore.

I ricercatori dietro il lavoro stanno esplorando diversi modi in cui un veicolo può monitorare e anticipare il comportamento del conducente attraverso un progetto chiamato Brain4Cars .

Il lavoro prevedeva l'utilizzo di un approccio di apprendimento automatico chiamato deep learning per riconoscere le azioni che hanno preceduto la manovra di cambio corsia. Gli algoritmi sono stati addestrati utilizzando i dati raccolti mentre 10 persone diverse hanno guidato un totale di 1.180 miglia in diverse aree della California. I ricercatori intendono rendere disponibile gratuitamente il set di dati risultante in modo che altri accademici e ricercatori automobilistici possano farne uso.

Il deep learning si è dimostrato particolarmente utile negli ultimi anni per riconoscere modelli complessi o sottili in dati come video e audio (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). È già utilizzato per consentire ai computer dei veicoli di riconoscere diversi tipi di ostacoli sulla strada. Nell'ultimo lavoro, il team ha combinato i dati di una videocamera con i dati GPS e le informazioni dei sistemi informatici di un'auto.

Molte auto di lusso ora sono dotate di sensori che abilitano avvisi di sicurezza, nonché freni e sterzo automatici. Ashesh Jain , uno studente di Saxena e responsabile del progetto Brain4Cars, afferma che il monitoraggio dell'attività all'interno di un'auto, così come al di fuori di essa, potrebbe rendere tali sistemi di sicurezza più intelligenti. Supponiamo che l'autista sia distratto per un secondo, dice. Se non c'è niente davanti, l'auto dovrebbe essere abbastanza intelligente e non avvisare il conducente. Riguarda il modo in cui usi le informazioni da tutti questi sensori.

Più del 90 per cento degli incidenti stradali negli Stati Uniti sono il risultato di una sorta di errore del conducente, secondo una ricerca condotta dal Autorità nazionale per la sicurezza stradale .

Paradossalmente, il monitoraggio del comportamento dei conducenti potrebbe diventare più importante anche se le auto diventano più automatizzate. Questo perché anche se le auto guidano da sole in alcune situazioni, come sulle autostrade o nei parcheggi, i conducenti dovranno comunque riprendere il volante di tanto in tanto e la ricerca ha dimostrato che ciò può richiedere molti secondi a seconda del livello di distrazione del conducente (vedi Procedi con cautela nei confronti dell'auto a guida autonoma). Google è arrivato al punto di aggirare il problema rimuovendo del tutto i pedali e il volante da alcuni dei suoi prototipi.

Don Normanno , un esperto di design del prodotto che ha servito come consulente per numerose case automobilistiche e società di computer, afferma che il lavoro di Brain4Car è promettente, ma aggiunge che dovrà essere ulteriormente migliorato e testato nel mondo reale. Questi sono dati di simulazione, eseguiti in laboratorio, dice Norman. Il mondo reale non è mai bello come il laboratorio. Molti fattori possono modificare i risultati se applicati a persone reali che guidano auto reali nel traffico reale.

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