自动驾驶操作期间安全驾驶员注意力的分类
机器人学
2023-10-19 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
摘要
尽管高级驾驶辅助系统（ADAS）不断发展，高阶自动驾驶车辆（AV）也在开发，但普遍认为在中短期内仍需人类监督员来处理不可避免的边界情况。鉴于这一需求，必须监控车辆操作员的状况，以确保其有助于车辆的安全运行。本文提出一种双源方法，融合面向车辆操作员的红外相机数据与车辆感知系统数据，以生成驾驶员警觉度指标，从而促进并确保操作员的安全行为。红外相机检测驾驶员头部，可计算头部朝向，这与头部通常随个体注意力焦点而移动密切相关。通过结合感知系统的环境数据，可判断车辆操作员是否观察到周围物体。实验使用在澳大利亚悉尼收集的、模拟城市环境中 AV 操作的数据进行。我们的结果表明，所提系统能有效确定车辆操作员注意力水平的指标，并可在适当时采取干预措施，如警告或降低自动驾驶功能。该综合解决方案有望在真实场景中提升 ADAS 与 AV 的整体安全性与效率。
引用
@article{arxiv.2310.11608,
title = {Classification of Safety Driver Attention During Autonomous Vehicle Operation},
author = {Santiago Gerling Konrad and Julie Stephany Berrio and Mao Shan and Favio Masson and Stewart Worrall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11608},
year = {2023}
}