In ambito Automotive l’obiettivo è quello di sviluppare un Driver Monitoring System in grado di classificare gli stati cognitivi, emotivi del guidatore, le sue intenzioni, le attività e posizione degli occupanti all’interno del veicolo.
Queste informazioni verranno utilizzate per l’implementazione delle funzioni di guida autonoma, come la richiesta di acquisizione e il supporto al conducente. Si indaga e si definiscono soluzioni intelligenti e sensori innovativi, per mitigare il rischio di incidenti e le loro conseguenze sugli individui e sulla società.

Si analizza il comportamento e lo stato emotivo del conducente/utente in uno specifico ambito applicativo, relativo ai veicoli privati. Vengono presi in considerazione sensori e fonti di informazione come:
-Elaborazione di immagini, audio e video
-Dati fisiologici/biometrici del driver
-Monitoraggio di parametri vitali e analisi relative alla salute in base a radar con altri tipi di sensori
-Dati dinamici del veicolo, acquisiti da sensori o dal veicolo
-Dati sul traffico.

Un focus particolare dell’applicazione su veicolo privato sarà lo sviluppo di classificatori specifici (basati su Machine Learning) al fine di identificare lo stato del conducente.
Queste informazioni riguarderanno il contesto di guida autonoma sia nel caso di Take Over Request (riconoscimento da parte del sistema dello stato del conducente e selezione di una strategia) sia nel caso di guida normale (supporto da parte del sistema in caso di comportamenti inappropriati del driver)

Mediante il simulatore è possibile:
-Identificare e definire casi d’uso e indicatori per dimostrare il valore aggiuntivo del progetto
-Eseguire una campagna di raccolta dati per arricchire e validare algoritmi di Intelligenza Artificiale da adottare in sistemi decisionali innovativi.

Verrà poi sviluppato ed integrato un prototipo HMI nel simulatore al fine di implementare una strategia di interazione innovativa nell’ambito dell’automazione condizionata (veicoli di livello 3 SAE).