以色列的一家初创企业ADAM宣称,公司向传统的驾驶员监控系统内新增了一个“认知(cognition)”层。该公司的许多技术尚处于“概念验证阶段”,未来将植入其自适应驾驶员注意力管理(adaptive driver attention management,ADAM)平台。
该团队将负责检验各类复杂的参数集合,利用眼神注视(eye gaze)、瞳孔扩张(pupil dilation)、眼睑闭合(闭眼,eyelid closures)、眨眼率(blink rate)等参数来识别驾驶员的认知程度。为了设定认知水平的基准线,该团队采用人工智能技术并研发了算法,ADAM平台可测量驾驶员实际行为与基准线的偏差率。
尽管上述算法尚在实验室接受测试中,但该公司高管Pickering表示,当他看到该技术时,感到非常震撼。
Pickering强调道:“公司将ADAM称为注意力管理平台,因为公司将整体分析法同时用于了驾驶员管理系统(DMS)及先进驾驶系统(ADAS)中。”
值得一提的是,该款ADAM平台无需建立配套的基础设施,还能与现有车辆实现协同配合。然而,若ADAM真能实现上述功能,该平台务必要访问当前的车载电控单元(ADAS片上系统)及内存。
显然,ADAM平台或能提供方案,解决当前3级自动驾驶车辆的“人机驾驶操控权的移交问题(handover problems)”
车辆不可能对驾驶员说一句“哎,移交驾驶控制权咯(Here, take over)”,因为这是一种极不负责的行为设计。在进行移交前,要考虑教师院的情绪、及认知及应变所需的时间。
ADAM旨在实现无缝式驾驶控制权的移交,通过与危害、危险区域或可感知的相关提示信息,吸引驾驶员的注意力,然后完成车辆操控权的移交。
目前,该公司尚处于初级发展阶段,其技术也尚处于实验室测试阶段。尽管如此,其测试表明,ADAM将驾驶员的注意力及相应时间缩短了60%。
免责声明:本文系网络转载或改编,未找到原创作者,版权归原作者所有。如涉及版权,请联系删