AI 対応ドライブレコーダーが居眠りドライバーにモーニングコールを与える

先進運転支援システムを搭載した車両はますます、道路だけでなくドライバーにも注目しています。それには正当な理由があります。これらのシステムは、逆説的に言えば、運転を容易にすることができます。 安全性が低い ドライバーは、電子機器が注意不足を補ってくれるという誤った信念のもと、ハンドルを握ってより危険な行動をとるようになる。

このような悪用を防ぐために、自動車メーカーは長年にわたってカメラベースのシステムを使用して、ドライバーの目の動き、姿勢、呼吸、手の位置を監視し、不注意の兆候がないかを監視してきました。これらの指標は、完全に注意を払い、道路に集中していたドライバーとの旅行中に収集されたベースライン データと比較されます。重要なのは、一連の電子センサーとアクチュエーターが圧倒されたり状況判断を誤ったりした場合に、ドライバーが警戒していて、運転タスクを制御する準備ができているように見えるようにすることです。

現在、商用車フリートの運営者、特に長距離トラック運送会社をターゲットとするいくつかの企業が、ドライバーの監視をさらに一歩進めるAI対応ドライブレコーダー技術を導入しています。これらの新しいドライブレコーダーは機械学習を使用して、眠気の兆候である微妙な行動の手がかりを検出します。 「長距離トラックの運転手は、長時間労働で長距離を運転することが多いため、特に居眠り運転のリスクにさらされています」と、最近眠気検知ソリューションを導入したサムサラのAI・データ担当副社長エヴァン・ウェルボーン氏は語る。

サンフランシスコに拠点を置く Samsara と Motive、およびカリフォルニア州サニーベール近郊に本社を置く Nauto が開発したドライバー監視技術は、眠気を催すドライバーにリアルタイムの音声アラートを配信し、眠気を軽減するために休憩を取るよう促します。疲労による事故の危険性があります。いずれも、車内警報の後、ドライバーが眠気の兆候を示しながら車両の操作を続けていることをドライブレコーダーが検出した場合、フリート管理者に直接連絡し、ドライバーを指導し、安全対策を強化できるように構成されています。

各システムは、ドライバーの眠気を示すさまざまな組み合わせの兆候を感知するように訓練されています。たとえば、2024 年 7 月に導入された Motive の AI は、あくびや頭の動きを追跡します。ドライバーが 5 秒間車道から視線を外したことを示す「過度の」あくびと頭の姿勢により、警告がトリガーされます。

2021年11月に導入されたNautoの眠気検出機能は、個々のドライバーの行動を時間の経過とともに追跡し、あくびや、まばたきの時間や頻度、ドライバーの体全体の姿勢の変化などのその他の指標を追跡します。 Nauto の AI は、こうした眠気の兆候が許容できないリスクに関連するレベルまで蓄積すると、ドライバーに警告を発するように訓練されています。

Samsara のドライバー監視技術は、ドライバーが居眠りしていることの明らかな兆候である、長時間の目を閉じている、うなずく、あくび、目をこする、前かがみなど、十数種類の眠気の症状の組み合わせを検出すると、ドライバーに音声警告を発します。 。

検出器の有効性の向上

交通安全財団によると、死亡事故の 17% には居眠り運転が関係しています。初期世代のドライバー監視技術は、ドライバーが居眠りをしている可能性のある兆候を 1 つまたは 2 つだけ検出していました。 1990 年代半ばに米国道路交通安全局 (NHTSA) によって導入された、ドライバーの眠気を測定するための時間経過によるまぶた閉鎖率 (PERCLOS) 手法などのドライバー監視の開発により、システム開発者は、システム開発者に直接的な生理学的指標を提供することができました。の上。 「しかし、眠気は、あくびをしたり、目を閉じたりするなど、単一の行動ではありません」とサムサラのウェルボーンは言います。

Welbourne 氏は、新世代の眠気検出ツールは Karolinska Sleepiness Scale (KSS) に基づいていると指摘しています。同氏は、「KSSは、あくび、顔のゆがみ、突然のけいれんを含む17もの行動に基づいて評価するための9段階の尺度である」と説明しています。これらの行動は、眠りに落ちた短い時間の後に再び目覚めたときに起こります。 。 「KSS スコアはそれらすべてを考慮しており、総合的に評価するための定量的な方法を提供します。 この人眠いんですか？」

ナウト社の最高経営責任者（CEO）ステファン・ヘック氏は、同社のAIはカロリンスカレベル6に介入するよう調整されていると語った。レベル 1 または 2 では、人はまだ眠いことに気づいていないため、そのようなレベルのアラートは単なる煩わしさとして認識されるでしょう。」ヘック氏によると、彼らの眠気はレベル5か6に達するまでに、長時間不注意が続くため危険になり始めるという。 「そしてその時点で、彼らは自分が眠いことを知っているので、警告は彼らにとって驚くべきものではありません。

Samsara の Welbourne 氏は、自社の AI モデルが確実であり、ドライバーや車両管理者にとってツールの有用性を損なう誤検知や誤検知を回避できると確信する十分な理由がある、と主張しています。 「正確な検出は、AI モデルにデータを供給してトレーニングするデータによって決まります」と彼は指摘します。

これを念頭に置いて、Samsara AI チームは、1,800 億分を超えるビデオ映像 (走行距離 2,200 億マイルを描写) を使用して、ドライバーの行動に関連するカロリンスカ睡眠スコアを予測する機械学習モデルをトレーニングしました。映像は顧客の車両に搭載されたドライブレコーダーからのものだった。大きな課題は、膨大なデータの中から眠気に関連する行動の発生を見つけることであったと、ウェルボーン氏は回想します。 「これはかなり珍しいことで、大規模なモデルをトレーニングするのに十分なサンプルを取得するには、膨大な量のデータを精査する必要があります。」同様に困難だったのは、すべてのデータのラベルを作成することだったと彼は言います。「そして、数回の反復を経て、眠気の臨床的定義に沿ったモデルを考え出す」のです。

サムサラが今年10月に車載カメラで眠気検出機能を利用できるようにして以来、その骨の折れる努力は短期間ですでに成果を上げ始めている。ウェルボーン氏によると、サムサラ氏は、複数の眠気の兆候に焦点を当てることが実に良いアイデアであることに気づいたという。 10月以降、ドライブレコーダーによって警告された居眠り運転事象の4分の3以上は、あくび以外の行動によって検出された。そして彼は、車両にサムサラ ドライブレコーダーを使用している油田サービス会社に関する逸話を紹介しました。同社はこれまで、ドライバーの眠気のイベントが週に平均2回発生していたが、ドライバーが眠気の警告を受け始めてから最初の1か月間、そのようなイベントは発生しなかった。

この技術の導入がさらなるプライバシーの侵害を予見するのではないかと懸念するドライバーに対し、サムサラは、ドライバー監視機能は商用車内での使用を厳密に意図しており、消費者向け車両への大量採用を目指すつもりはないと述べた。おそらくそうかもしれませんが、眠気検出はすでに標準の安全機能として、ますます多くの乗用車に組み込まれています。フォード、ホンダ、トヨタ、ダイムラー・ベンツなどの自動車メーカーは、注意散漫または眠気を催しているドライバーに休憩を促す音声および/または視覚的な警告信号を発する車両をそれぞれのラインナップに揃えています。そして、最終的にはNHTSAのような政府機関が、レベル2またはレベル3の自律性を与えるADASシステムを搭載したすべての車両にこの技術の使用を義務付ける可能性がある。

こうした懸念にもかかわらず、眠気検出やその他のドライバー監視テクノロジーは、これまでのところ車両のドライバーからは概ね好評を得ています。トラック運転手はほとんどの場合、ハンドルを握っているときにドライブレコーダーを搭載することに同意します。事故が発生した場合、ドライブレコーダーによって、自分が引き起こしていない衝突の責任を問われているドライバーの免責が可能となり、ドライバーと運送会社の賠償請求で多額の費用を節約できます。現在、キャブ内で何が起こっているかを監視できるシステムにより、居眠り運転をする可能性が最も高い一部のドライバー（夜間に荷物を運んだり、激しい運動をした後の運転をしたり、未診断の病状に影響されたりするドライバー）が、運転中に居眠りをする可能性が高くなります。自分自身や他人を危険にさらすこと。