점점 더 많은 차량이 고급 운전자 지원 시스템 도로뿐만 아니라 운전자도 보고 있습니다. 그리고 그럴 만한 이유가 있습니다. 역설적이게도 이러한 시스템은 운전을 가능하게 합니다. 덜 안전하다 운전자는 전자 장비가 주의 부족을 보상할 것이라는 잘못된 믿음으로 운전석에서 더 위험한 행동을 하기 때문입니다.
이러한 오용을 방지하기 위해 자동차 제조업체는 수년 동안 카메라 기반 시스템을 사용하여 운전자의 눈 움직임, 자세, 호흡 및 손 위치를 모니터링하여 부주의 징후를 찾아왔습니다. 이러한 지표는 완전히 경계하고 도로에 집중한 운전자가 여행하는 동안 수집한 기준 데이터와 비교됩니다. 요점은 전자 센서 및 액추에이터 제품군이 상황을 압도하거나 잘못 판단할 경우 운전자가 경계심을 갖고 운전 작업을 제어할 준비가 되어 있는지 확인하는 것입니다.
이제 상업용 차량 운영업체, 특히 장거리 트럭 운송 회사를 대상으로 하는 여러 회사가 운전자 모니터링을 한 단계 더 발전시키는 AI 지원 대시캠 기술을 도입하고 있습니다. 이 새로운 블랙박스는 기계 학습을 사용하여 졸음의 징후인 미묘한 행동 단서를 포착합니다. “장거리 트럭 운전자는 장시간 근무하고 장거리 운전을 하는 경우가 많기 때문에 특히 졸음 운전의 위험이 있습니다.”라고 말합니다. 에반 웰본AI 및 데이터 담당 부사장 삼사라최근 졸음 감지 솔루션을 출시했습니다.
Samsara가 개발한 운전자 모니터링 기술과 동기둘 다 샌프란시스코에 본사를 두고 있으며 나우토인근 캘리포니아주 서니베일에 본사를 둔 는 졸린 운전자에게 실시간 오디오 경고를 전달하여 피로 관련 사고 위험을 줄이기 위해 휴식을 취하라는 메시지를 제공합니다. 모두 대시캠이 운전자가 운전실 내 경고 이후 졸음 징후를 표시하면서 차량을 계속 작동하는 것을 감지하면 차량 관리자에게 직접 연락하여 운전자를 지도하고 안전 조치를 강화할 수 있도록 구성되었습니다.
각 시스템은 운전자가 졸음을 나타내는 다양한 징후의 조합을 포착하도록 훈련되었습니다. 예를 들어 2024년 7월에 도입된 Motive의 AI는 하품과 머리 움직임을 추적합니다. 운전자가 5초 동안 도로에서 시선을 떼었음을 나타내는 “과도한” 하품과 머리 자세가 경고를 유발합니다.
Nauto의 졸음 감지 기능, 2021년 11월 출시시간이 지남에 따라 개별 운전자의 행동을 추적하고 하품은 물론 깜박임 지속 시간, 빈도, 운전자의 전반적인 신체 자세 변화와 같은 기타 지표를 추적합니다. Nauto의 AI는 이러한 졸음 징후가 허용할 수 없는 위험 수준으로 누적되면 운전자에게 경고를 보내도록 훈련되었습니다.
Samsara의 운전자 모니터링 기술 장시간 눈 감기, 고개 끄덕이기, 하품하기, 눈 비비기, 구부정한 자세 등 12가지 이상의 졸음 증상 조합을 감지하면 운전자에게 오디오 경고를 보냅니다. 이는 운전자가 졸고 있다는 명백한 신호입니다.
검출기의 효율성 향상
에 따르면 교통안전재단, 모든 치명적인 충돌 사고의 17% 졸린 운전자가 포함됩니다. 초기 세대의 운전자 모니터링 기술은 운전자가 졸음에 빠져 있다는 징후를 한두 가지만 설명했습니다. 다음과 같은 운전자 모니터링 개발 시간 경과에 따른 눈꺼풀 폐쇄 비율 미국에서 도입된 운전자 졸음 측정 방법론(PERCLOS) 국립고속도로교통안전국 (NHTSA)는 1990년대 중반에 시스템 개발자에게 직접적인 생리학적 지표를 제공했습니다. “그러나 졸음은 하품을 하거나 눈을 감는 것과 같은 단일 행동 그 이상입니다”라고 Samsara의 Welbourne은 말합니다.
Welbourne은 차세대 졸음 감지 도구가 다음을 기반으로 한다고 지적합니다. 카롤린스카 졸음 척도 (KSS). 그는 “KSS는 하품, 안면 뒤틀림, 갑작스런 경련 등을 포함해 17가지 행동을 기반으로 평가하는 9점 척도”라고 설명합니다. . “KSS 점수는 모든 항목을 설명하고 전체적으로 평가할 수 있는 정량적 방법을 제공합니다. 이 사람 졸려요?”
Nauto의 CEO인 Stefan Heck는 그의 회사의 Ai가 Karolinska 레벨 6에 개입하도록 조정되어 있다고 말합니다. 레벨 1이나 2에서는 사람이 아직 졸린다는 사실을 인식하지 못하기 때문에 그러한 레벨의 경고는 성가신 것으로만 느껴질 것입니다.” 졸음이 레벨 5 또는 6에 도달하면 장기간 부주의함을 보이기 때문에 위험해지기 시작한다고 Heck은 말합니다. “그리고 그 시점에서 그들은 자신이 졸고 있다는 것을 알기 때문에 경고가 그들에게 놀라운 일이 되지 않을 것입니다.
Samsara의 Welbourne은 자신의 회사가 자사의 AI 모델이 견고하고 운전자와 차량 운영자에 대한 도구의 유용성을 감소시키는 거짓 긍정 또는 거짓 부정을 피할 것이라고 확신할 충분한 이유가 있다고 주장합니다. “정확한 탐지는 AI 모델을 제공하고 훈련하는 데이터만큼 중요합니다.”라고 그는 말합니다.
이를 염두에 두고 Samsara AI 팀은 1,800억 분 이상의 비디오 영상(2,200억 마일의 이동 거리를 나타냄)을 사용하여 운전자의 행동과 관련된 Karolinska 수면 점수를 예측하는 기계 학습 모델을 훈련했습니다. 영상은 고객의 차량에 장착된 대시캠에서 나왔습니다. Welbourne은 엄청난 양의 데이터 속에서 졸음과 관련된 행동의 발생률을 발견하는 것이 가장 큰 과제라고 회상합니다. “드문 경우이기 때문에 대규모 모델을 교육하기 위한 충분한 사례를 얻으려면 엄청난 양의 데이터를 집중적으로 조사해야 합니다.” 그는 모든 데이터에 대한 라벨을 만드는 일과 “여러 번의 반복을 통해 졸음의 임상적 정의에 부합하는 모델을 찾는 일”도 마찬가지로 어려웠다고 말했습니다.
지난 10월 Samsara가 대시캠에 졸음 감지 기능을 제공한 이후 이러한 고된 노력은 이미 짧은 시간 안에 성과를 거두기 시작했습니다. Welbourne에 따르면 Samsara는 졸음의 여러 징후에 초점을 맞추는 것이 실제로 좋은 생각이라는 것을 발견했습니다. 지난 10월부터 대시캠을 통해 통보된 졸음운전 사건의 4분의 3 이상이 하품 이외의 행동으로 감지됐다. 그리고 그는 차량에 Samsara 대시캠을 사용하는 유전 서비스 회사에 대한 일화를 공유합니다. 이전에는 일주일에 평균 2번의 졸음 운전자 사건을 경험했던 이 회사는 운전자가 그러한 사건이 발생하지 않고 졸음 경고를 받기 시작한 후 첫 달 전체를 보냈습니다.
이 기술의 도입이 개인 정보 보호의 추가 침해를 예고한다고 우려하는 운전자들에게 Samsara는 운전자 모니터링 기능은 상업용 차량 내에서만 사용하기 위한 것이며 소비자 차량에 대량 채택할 의도는 없다고 말했습니다. 그럴 수도 있지만 졸음 감지 기능은 이미 점점 더 많은 승용차에 표준 안전 기능으로 통합되고 있습니다. 다음과 같은 자동차 제조사 포드, 혼다, 토요타그리고 다임러-벤츠 주의가 산만하거나 졸린 운전자가 휴식을 취하도록 독려하는 청각 및/또는 시각적 경고 신호를 제공하는 차량을 각 라인업에 포함해야 합니다. 그리고 NHTSA와 같은 정부 기관은 결국 레벨 2 또는 레벨 3 자율성을 제공하는 ADAS 시스템이 장착된 모든 차량에 이 기술의 사용을 의무화할 가능성이 있습니다.
이러한 우려에도 불구하고 졸음 감지 및 기타 운전자 모니터링 기술은 지금까지 차량 운전자들에게 일반적으로 호평을 받았습니다. 트럭 운전자는 대부분 운전석에 대시캠을 장착하는 것이 좋습니다. 사고가 발생하면 대시캠은 운전자가 유발하지 않은 충돌에 대해 비난을 받지 않도록 하여 운전자와 화물 회사의 책임 청구에 드는 막대한 비용을 절약할 수 있습니다. 이제 운전실 내부에서 일어나는 일을 모니터링할 수 있는 시스템은 밤에 짐을 운반하는 운전자, 육체적 활동을 한 후 운전하는 운전자, 진단되지 않은 건강 상태의 영향을 받는 운전자 등 운전대에서 잠들 가능성이 가장 높은 일부 운전자를 자신과 다른 사람을 위험에 빠뜨리는 것입니다.