Towards the development of an autonomous system for driver's drowsiness detection and alertness using a high-fidelity driving simulator
Yüksek hassasiyetli sürüş simülatörü kullanılarak sürücünün uykululuk tespiti ve uyanıklığı için otonom bir sistemin geliştirilmesine doğru
- Tez No: 919280
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Obstrüktif uyku apnesi (OSA) olan sürücülerde uyku bozukluğu ve yetersiz dinlenme sonucu ortaya çıkan uyuşukluğun neden olduğu mikro uykunun (MS) hassas ölçümü, kazaların önlenmesi açısından çok önemlidir. Bu doğrultuda üç metodoloji öneriyoruz: (i) sürüş simülatörü verilerini elektroensefalografi (EEG) modelleri ile ilişkilendirerek MS epizodlarının ölçülmesi; (ii) yüz tespiti için OpenCV ve video kayıtlarından göz tespiti için Dlib kullanılması, göz-en-boy oranının uyarlanabilir eşikleme yolu ile hesaplanması ve EEG modellerini görsel tabanlı puanlamayla ilişkilendirerek uyuşukluğun tespit edilmesi; ve (iii) giyilebilir sistemlerde kullanılmak üzere EEG kanallarının ve özniteliklerinin optimize edilmesi. Ayrıca, gerçek otobüs sürücüleri için, sürücü koltuğunun arka tarafında bulunan ve mevcut lastik şişirme sistemi ile entegre olan bir elektro-pnömatik vibratörün ürettiği titreşimler aracılığıyla sürücüleri uyarmayı amaçlayan, otonom, gerçek zamanlı uykululuk tespit ve uyarı sistemi de öneriyoruz. Çalışmamızda, OSA teşhisi konan elli sürücü, altı kanallı EEG elektrotları barındıran 50 dakikalık bir sürüş simülasyonuna katılırken, bir ön kamera ile yüz ifadeleri kaydedildi. İlk teknik, tekerlek ve şerit temasının ≥ 1 saniye sürdüğü 970 yol dışı (OOR) olayı ve tekerlek ve şerit bağlantısının kesilmesinin ≥ 1 saniye sürdüğü 1020 yol içi (OR) olayı tanımladı. Analizlerimizde, ayrık dalgacık dönüşümü uygulayarak her olay için teta/alfa oranlarını hesapladık. Komşu OR epizotlarına kıyasla daha yüksek teta/alfa oranına sahip OOR olaylarını gerçek MS, daha düşük orana sahip olanları ise yanlış MS olarak sınıflandırdık. Ön beyne odaklanan karşılaştırmalı analiz, 970 OOR olayından 791'ini gerçek MS epizodlarıyla eşleştirerek diğer beyin bölgelerinden daha iyi performans gösterdi. Analizimizi tüm kanallara genişlettiğimizde, 970 OOR olayının 923'ünü (%95,15) gerçek MS epizodlarıyla ilişkilendirerek daha da yüksek bir eşleşme elde ettik. Ayrıca toplam epizotların %95'inin 1 ila 15 saniye arasında sürdüğü MS süresini de ölçtük ve maksimum uyuşukluk düzeyi ile MS yoğunluğu arasında güçlü bir korelasyon (r = 0,8913, p
Özet (Çeviri)
Precise quantification of microsleep (MS) resulting from sleep-disorder and drowsiness rising from insufficient rest in obstructive sleep apnea (OSA) drivers is crucial for preventing accidents. In this work, we propose three methodologies: (i) quantifying MS episodes by correlating driving simulator events with electroencephalography (EEG) patterns; (ii) detecting drowsiness by associating EEG patterns with visual-based scoring through adaptive thresholding for eye-aspect-ratio using OpenCV for face detection and Dlib for eye detection from video recordings; and (iii) optimizing EEG channels and features for their usability in wearable devices. We also propose an autonomous real-time drowsiness detection and alert system for actual bus drivers, aiming to alert drivers through vibrations produced by an electro-pneumatic vibrator located at the back side of the driver's seat and integrated with the existing tire inflation system. Fifty drivers diagnosed with OSA participated in a 50-minute driving simulation wearing six-channel EEG electrodes, while a frontal camera recorded their facial expressions. The first technique identified 970 out-of-road (OOR) events where the wheel and boundary contact lasted ≥ 1 second, and 1020 on-road (OR) events where the wheel and boundary disconnection lasted ≥ 1 second. Applying discrete wavelet transform, theta/alpha ratios were calculated for each event. We classified OOR events with higher theta/alpha ratio compared to neighboring OR episodes as true MS and those with lower ratio as false MS. Comparative analysis focused on frontal brain matched 791 of 970 OOR events with true MS episodes, outperforming other brain regions. Extending our analysis to all channels showed an even higher matching, correlating 923 (95.15%) of 970 OOR events with true MS episodes. We also quantified MS duration, with 95% of total episodes lasting between 1 to 15 seconds, and pioneered a robust correlation (r = 0.8913, p
Benzer Tezler
- Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles
Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma
YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- Çekici tip kamyonlar için dikey park algoritması geliştirme
Development of a perpendicular parking algorithm for truck-trailer
CENK SÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL MURAT EREKE
- The performance analysis of variable time gap adaptive cruise control for different algorithms with model based feedforward control structure
Model tabanlı ileri besleme kontrol yapısıyla, farklı uyarlanabilir hız sabitleyiciler için değişken zaman açıklık algoritmasının performans analizi
ONUR EVİRGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- Değişim yönetiminin incelenmesi ve kuramsal bir modelin geliştirilmesi
The study of management of change and the development of an institutional model
ADNAN ERKMENOL
- CBS tabanlı otonom burgu robotu prototipinin geliştirilmesi üzerine bir araştırma
A research on the development of GİS-based autonomous auger robot prototype
OSMAN ECEOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ÜNAL