DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE GESTOS DE CONDUCTORES COMO PARTE DE UN SISTEMA AVANZADO DE ASISTENCIA AL CONDUCTOR ADAS

Autores/as

  • Javier Alberto Chaparro Preciado Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Nicolás Mosquera Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Palabras clave:

ADAS, accidentes de tránsito, parámetros internos

Resumen

Los carros autónomos son una apuesta para el futuro del transporte en las grandes ciudades y se han convertido en un reto en varios centros de investigación del mundo. La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, y específicamente la Decanatura de Ingeniería Electrónica, viene apoyando la apropiación de este tipo de tecnologías en asocio con una empresa de tecnología colombiana. Por ese motivo, desarrolla actualmente el proyecto de investigación titulado “Sistema de asistencia a conductores basado en monitoreo de parámetros internos y externos de un automóvil”. La problemática que se identificó está relacionada con la adaptación de los vehículos autónomos en nuestro país, ya que si bien los desarrollos de Sistemas Avanzadas de Asistencia al Conductor (ADAS por sus siglas en ingles de Advanced Driver Assistance Systems), han alcanzado un importante grado de madurez en diferentes centros de investigación, en nuestro país es necesario hacer adaptaciones de estos dadas las particularidades en las vías y el entorno. Desde hace más de un año se viene trabajando para desarrollar un sistema electrónico de bajo costo que implemente un algoritmo para detectar automáticamente fatiga en los conductores identificando de variables fisiológicas (frecuencia cardiaca) e intrínsecas del comportamiento del conductor (número de parpadeos, estado de la boca y postura de la cabeza). Como no es posible tener conectado al conductor a un equipo para medir parámetros cardiacos, se utilizó una técnica denominada pletismografía por imágenes (PPGI) que emplea una cámara Intel RealSense sr300. En un primer trabajo de pregrado un estudiante diseñó un sistema de alarmas de fatiga analizando las variables anteriores y lo implementó en el entorno de trabajo ROS (Robot Operating System). Posteriormente, un estudiante de maestría evaluó el desempeño del algoritmo en diferentes tarjetas de placa reducida SBC (Single Board Computer) con el objetivo de determinar la que ofreciera la mejor relación desempeño/costo. Hasta el momento las boards analizadas han sido la Atomic Pi, LatePanda, y Raspberry Pi 4. En este trabajo se presenta el algoritmo que se diseñó para establecer las condiciones internas del conductor y los resultados de la evaluación del desempeño de la boards.

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Publicado

2020-08-22

Cómo citar

Chaparro Preciado, J. A., & Mosquera, N. (2020). DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE GESTOS DE CONDUCTORES COMO PARTE DE UN SISTEMA AVANZADO DE ASISTENCIA AL CONDUCTOR ADAS. Encuentro Internacional De Educación En Ingeniería. Recuperado a partir de https://acofipapers.org/index.php/eiei/article/view/800