Driver`s maneuvering recognition and assistance system based on particle filter

Abstract

Trafik kazaları ciddi maddi ve manevi sonuçları olan sosyo-ekonomik bir problemdir. Trafik kazalarının önüne geçmek için araştırmacılar tarafından İleri Sürücü Destek Sistemleri önerilmiştir. Bu sistemler temel olarak sürüş güvenliği sağlamak için sürücüye sürüş esnasında trafik akışı ve ortam hakkında gerçek zamanlı yardımcı uyarılar/bilgiler sunmaktadırlar. Bu çalışmada, sürüş esnasında oluşabilecek olası tehlikeleri algılayarak sürücüyü uyaran bir sistem sunulmaktadır. Görüntü işleme tabanlı olan geliştirilen sistemin temel amacı olası sürüş durumları ve tehlike senaryolarında doğru anda uyarılar üretmektir. Bunun yanı sıra sistem sürücülerin sürüş kabiliyetlerini tespit etmek için de kullanılabilir. Geliştirilen sistem iki modülden oluşmaktadır; bunlar particle filter ile oluşturulan referans sürüş modeli ve sürücü değerlendirme sistemidir. Referans sürücü modeli oluşturulurken yol durumları ve çevresel bigilerin olasılıksal olarak değerlendirildiği particle filter sistemi kullanılmıştır. Elde edilen model, sürüş esnasındaki verilerle beslenerek boylamsal ve yanal araç kontrolu görevleri ve manevra kararları hakkında sürücüye uyarılar sunulur.Sürüş manevralarının değerlendirilmesi için geniş kapsamlı manevra kümesi oluşturulmuştur. Bu kümede hem doğrusal hem de yanal eksende araç hakimiyet kabiliyeti, sollama ve fren yapma gerektiren görevler bulunmaktadır. Bu senaryolar esnasında sürücüye cep telefonu kullanmak gibi ikinci bir görev verilmiştir ve bunun sürüş hakimiyetine etkisi incelenmiştir. Testler bir simülasyon ortamında gerçekleştirilmiştir. Deneyler boyunca genç, orta yaşlı ve yaşlı profillerinden oluşan test kümesi kullanılmıştır. Herbir sürücü için testler esnasında bir normal sürüş gerçekleştirirken bir de telefon kullanırkenki sürüş performansı test edilmiştir. Kişilerin başarıları parçacık filtresinden elde edilen en iyi bir sonraki adım baz alınarak elde edilmiştir. Böylece, bu çalışmada sürücülerin doğrusal ve yanal hareketlerdeki yetenekleri değerlendirilmiştir.

Road traffic accidents are a serious socio-economic problem which causes moral and material cost. To reduce traffic incidents researchers introduce Advanced Driver Assistance Systems. Essentially, these systems provide real-time warning, information about the traffic flow and environment during driving to enhance safety. In this study, we present a driving assistant system capable of generating warning to the driver about the possible emergency situation. The main aim of the proposed vision-based driver assistant system is to accurately trigger timely warnings with respect to the driving scenarios especially possible dangerous situations. Moreover, the proposed system can be further used for evaluating the driver's driving performance.The system consists of two modules; a reference driver model and a driver evaluation system. While building the reference driving model, the particle filter is used. Basically, the particle filter probabilistically evaluates the driver by taking into account surrounding traffic environment and the interaction with other vehicles. Following that, by feeding the obtained reference model with the driver's behaviors during driving, the system gives support to the driver to improve his/her maneuvering tasks in both longitudinal and lateral direction.Experiments are conducted through a vehicle simulator. For evaluating our system, a testing set containing young, middle-aged and old drivers is used. Each driver's performance and authority is tested with and without using mobile phone while driving. The success of the drivers is measured by comparing their actions with the best optimal following action obtained from the particle filter.