Домой Все обо всем Автомобильное кресло определит, когда водитель пьян

Автомобильное кресло определит, когда водитель пьян

246
0

Автомобильное кресло определит, когда водитель пьян

Вождение автомобиля в нетрезвом виде является серьёзным правонарушением, угрожающим жизни и здоровью как водителя, так и окружающих.

Датчики движения, сердцебиения и дыхания были интегрированы в экспериментальное "кресло". Перевод Вести.Ru.

Пьяный водитель — одна из самых серьёзных опасностей на дороге, как для него самого, так и для окружающих. Но ни крупные штрафы, ни угроза лишения прав порой не останавливают нетрезвого человека, и он или она всё же садится за руль.

Чтобы решить эту проблему и уменьшить количество жертв и увечий на дороге, инженеры постоянно разрабатывают разного рода системы для регистрации опасного поведения водителя за рулём. Если такая система определит, что водитель находится в нетрезвом состоянии, она либо предупредит о нежелательности такой поездки, либо вовсе не позволит завести автомобиль.

Однако, прежде чем повсеместно внедрять такие радикальные меры защиты водителей, по сути, от самих себя, необходимо разработать систему, которая не будет давать частых сбоев. Иначе она будет мешать нормальному управлению транспортным средством.

Уже существует несколько систем, использующих встроенные в автомобиль камеры для определения водителей в состоянии алкогольного опьянения. Но группа учёных из японского университета AIST считает, что и такая технология не всегда надёжна.

В качестве альтернативы они разработали автокресло для определения пьяного водителя.

Поясним, чем она может быть лучше. Системы на основе камер обычно работают одним из двух способов. Внешние камеры, направленные на дорогу, обнаруживают характерные движения "пьяного" автомобиля, такие как дрейф между полосами движения или внезапные корректирующие манёвры. В других случаях внутренние камеры следят за лицом водителя, выявляя такие признаки опьянения, как закрытие век или опускание головы.

По мнению исследователей из Японского национального института передовых промышленных наук и технологий, обе установки имеют уязвимости. Так, правильной работе внешних камер может помешать загрязнение, а внутренние камеры могут плохо работать в темноте.

В качестве более надёжной альтернативы команда разработала датчики для автомобильного сиденья, которые могут отслеживать движения тела водителя.

Датчики движения, сердцебиения и дыхания были интегрированы в экспериментальное "кресло". Перевод Вести.Ru.

Иллюстрация ACS Applied Electronic Materials, 2021.

Один из этих датчиков, помещённый на спинку кресла, определяет сердцебиение и частоту дыхания сидящего. Эти показатели заметно меняются, когда водитель пьян или становится сонным.

Два других датчика на сиденье кресла позволяют зафикировать наклоны тела водителя влево или вправо — опять же, такие движения могут указывать на то, что водитель клюёт носом.

Датчики изготовлены из пьезоэлектрических материалов: они вырабатывают электрический ток при механическом воздействии. Обычно такие материалы не выдерживают высоких температур, а автомобильная электрика может очень даже сильно нагреваться.

Исследователи решили эту проблему, поместив коаксиальный кабель, измеряющий электрический ток, в сложенный лист из специального пьезоэлектрического материала. Этот материал состоял из полиимидной полимерной подложки с плёнкой оксида цинка, нанесённой на одну сторону, и серебряной пасты, нанёсенной трафаретной печатью с обеих сторон. Получившийся термостойкий датчик не теряет работоспособность даже при температуре 121 ºC.

Эти датчики планируется интегрировать в настоящее водительское кресло и в дальнейшем протестировать систему на дороге.

Работа японских учёных была опубликована 10 ноября в издании ACS Applied Electronic Materials.

Напомним, ранее мы рассказывали о том, что искусственный интеллект научили выявлять по стилю вождения первые признаки деменции, а также о том, как учёные установили самое опасное время для вождения автомобиля. Также мы писали о том, чем опасны для водителей голосовые помощники, и ещё о том, как избежать ДТП помогут биометрические данные велосипедистов.