Resumen

La distracción cognitiva del conductor es un estado de peligro, que puede llevar fácilmente a accidentes de tráfico. Este estudio se centra en detectar el estado de distracción cognitiva del conductor basado en medidas de rendimiento de conducción. Parámetros característicos podrían extraerse directamente de los datos del Bus de Área de Control-(CAN-) sin depender de otros sensores, lo que mejora el rendimiento en tiempo real y la robustez. Se definieron tres estados de distracción cognitiva (sin distracción cognitiva, baja distracción cognitiva y alta distracción cognitiva) utilizando diferentes tareas secundarias. Se desarrollaron los modelos NLModel, NHModel, LHModel y NLHModel utilizando SVMs según los diferentes estados. El sistema desarrollado muestra resultados prometedores, que pueden clasificar correctamente los estados de los conductores en aproximadamente un 74%. Aunque la sensibilidad de estos modelos es baja, es aceptable porque en esta situación el conductor podría controlar el coche suficientemente. Por lo tanto, las medidas de rendimiento de conducción podrían usarse solas para detectar el estado cognit

• Materias:Polinomios Ecuaciones dinámicas Ecuaciones diferenciales Ecuaciones funcionales
• Subjects:Polynomials Dynamic equations Differential equations Functional equations
• Palabras claves:Conductor; Distracción cognitiva; Accidentes de tráfico; Medidas de rendimiento al conducir; Red de área de control; Datos del bus CAN
• Keywords:Driver; Cognitive distraction; Traffic accidents; Driving performance measures; Controller Area Network; CAN-Bus data