Monitoramento de condutores de veículos automotores por meio do controle estatístico de processos.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Assunção, Arthur Nascimento
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/6983
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Assunção, Arthur NascimentoAquino, André Luiz Lins deSica, Fernando CortezFerreira, Anderson AlmeidaOliveira, Ricardo Augusto Rabelo2016-09-14T18:56:59Z2016-09-14T18:56:59Z2016ASSUNÇÃO, Arthur Nascimento. Monitoramento de condutores de veículos automotores por meio do controle estatístico de processos. 2016. 135 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2016.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/6983Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Diversos fatores, como avanços em tecnologia, tornaram os automóveis uma das invenções mais utilizadas no século XXI. No entanto, um grande número de pessoas sofrem acidentes de viação todos os anos transformando, assim, dirigir um veículo numa tarefa desafiadora, principalmente porque até 90% desse acidentes são causados por falhas do condutor. Esses acidentes causam graves prejuízos à sociedade, como perda de vidas, perdas econômicas etc. Devido a isso, tem sido crescente a necessidade do desenvolvimento de sistemas e métodos que monitoram as ações do condutor. Para monitorar a condução, identificar e, até diminuir acidentes são desenvolvidas soluções que têm como principais abordagens: a baseada no veículo, com uso de dados do veículo, e a baseada no comportamento do condutor, com uso de dados do condutor. Para realizar todo esse monitoramento, esta dissertação propõe alguns métodos, além de um Sistema Avançado de Assistência ao Condutor (ADAS) e um circuito, sistema e aplicativo de protótipo de LWDS (Lane Departure Warning System) utilizando componentes de baixo custo e o Controle Estatístico de Processos (SPC), uma técnica que, na literatura, não teve seu uso em ambientes veiculares encontrado. Para o uso do SPC, é explorada a aplicação de seu gráfico de controle Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) em dados de sensores. Mais especificamente, para a detecção de saída de faixa perigosa, com acelerômetro e com acelerômetro e giroscópio, o EWMA é aplicado aos dados dos sensores para identificação da saída de faixa; para o ADAS uma câmera é posicionada em frente ao motorista e fornece imagens para a detecção de sonolência do condutor. O monitoramento do volante é feito por meio dos dados de um acelerômetro e do pedal do freio através de um potenciômetro. O EWMA é aplicado aos dados do volante, pedal e da face do condutor para a identificação de erros e de sonolência; para o protótipo um módulo Wi-Fi é ligado a um sensor 9-axis e os dados são analisados pelo EWMA por meio de um dispositivo móvel. Como prova de conceito e avaliação são apresentados testes sobre o método de detecção de saída de faixa com acelerômetro, incluindo com o giroscópio, o ADAS e o protótipo. O principal objetivo é mostrar que os métodos e sistemas, bem como o SPC no contexto de condução, são boas alternativas para o monitoramento da condução. Resultados mostram que a proposta é uma alternativa viável, com métodos eficientes, identificando e detectando movimentos bruscos, saídas de faixa e sonolência.Advances in technology together with various other factors made the automobile one of the most used inventions in the 21st century. However, a large number of people get involved in traffic accidents every year, which makes driving a vehicle a challenging task, mainly because 90% of accidents are caused by driver’s impairment. It is not only traffic signaling errors that lead to these numbers, but rather inattentive drivers who reach or exceed their limits. Such accidents cause serious loss to society, such as life losses, economic losses etc. Because of this, developing systems and methods that monitor the actions of the driver has been of a growing need. Some solutions to monitor the driving, to identify and decrease accidents are developed. Such solutions have the following main approaches: the one based on the vehicle, using vehicle data, and the one based on driver’s behavior, using driver’s data. This dissertation proposes some methods to perform all this monitoring, as well as an Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and a circuit, system and application, of LWDS (Lane DepartureWarning System) prototype application using low-cost components and Statistical Process Control (SPC), a technique not found in vehicular environments literature. For the use of SPC, the application of its control chart is explored Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) in sensors data. More specifically, for the dangerous lane departure detection with accelerometer and with gyroscope and accelerometer, the EWMA is applied to the sensors data to identify the lane departure. For ADAS, a camera is positioned in front of the driver and provides images for the driver drowsiness detection. The tracking of the steering wheel is done through data from an accelerometer and the tracking of the brake, from a potentiometer. The EWMA is applied to the handwheel, mdata of the pedal and the driver’s face to identify errors and drowsiness; for the prototype a Wi-Fi module is connected to a 9-axis sensor and the data is analyzed by the EWMA using a mobile device. As proof of concept and evaluation some testings with the lane departure detection method using accelerometer are presented, including testings with the gyroscope, ADAS and the prototype. The main objective is to show that the methods and systems, as well as the SPC in the driving context, are good alternatives for monitoring driving. Results show that the proposal is a viable alternative, with efficient methods, identifying and detecting sudden movements, lane departures and drowsiness.Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 12/09//2016 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. 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