Detection of Intoxicated Drivers Using Online System Identification of Steering Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Impaired driving is known to be among the leading causes of death and injury on roads; however, the existing measures to address this menace appear to be insufficient. This paper presents a novel method to detect intoxicated driving and lays a foundation that can be implemented in future cars to derive personalized models of drivers and to detect not only intoxicated driving but also other reckless driving styles. We employ system identification techniques to develop models for sober and impaired drivers. A total of 200 sets of data from various subject drivers were collected in a high-fidelity driving simulator. The lateral preview error and the steering wheel angle were considered the input and output of a driver, respectively. We will demonstrate that the autoregressive noise integration moving average with exogenous input (ARIMAX) model best fits the data to describe the steering behavior of drivers. The positions of model poles are shown to be a good indicator of intoxicated driving behavior. An aggressive driving style due to impaired driving leads to the migration of dominant poles toward the instability region. The Kalman filter and online identification techniques are used to update the driver model during driving. The poles of this updated model are used for the detection of impaired driving.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».