驾驶人监视系统将成为车辆安全标配？(下)

Affectiva的方案能监视驾驶人疲劳与分心的程度，以提供「恰当」的警报及干预，以矫正危险驾驶行为。...

接续前文：驾驶人监视系统将成为车辆标配？(上)

自从驾驶人监视系统（Driver Monitoring System，DMS）被Euro NCAP列为其2020年首要安全标准，各大车厂与Tier One就开始对该类技术争先恐后…所以那些DMS技术到底是如何运作？实际效果又如何？

市场研究机构Semicast Research首席分析师Colin Barnden认为，驾驶人监视系统（DMS）将随着大规模部署而变得更好；他解释，DMS的发展已经将近二十年，虽然采用了多样化技术却一直没能进入主流市场，直到开始被应用于监视驾驶人的车内摄影机系统。

较早期的版本采用方向盘传感器，理论是转向角度感测器（steering angle sensor）能提供关于驾驶员疲劳的情报；而特斯拉（Tesla）则是利用了方向盘上的扭力传感器（torque sensors），让车辆能因此知道驾驶人的双手是否有放在方向盘上。

但Barnden指出：「在这方面，我们可以从大量的YouTube影片中证实驾驶人能骗过系统；」他补充指出，还有一种系统是利用飞行时间（time of flight）技术来判断驾驶人的头部位置。

相较于以上那些桉例，现在的DMS已经有所进展；从Barnden的观点来看，大部分是因为改善的图像传感器、摄影机系统，以及能让系统追踪驾驶人眼睛视线的软件、甚至是通过太阳眼镜或是在夜间。

而期望能成为DMS解决方案供应商中第一把交椅的Affective认为，目前的系统在某种程度让仍然属于「初级」；该公司行销长Gabi Zijderveld接受EE Times采访时表示，DMS不只能追踪驾驶人点头打瞌睡、眼睛视线位置，还有眨眼甚至打哈欠：「我们还可以把声音加进去，」她指出，音频能提供更完整的驾驶人精神状态信息：「我们不仅能检测驾驶人说什么，还有说话的语气。」



Affectiva的方案能监视驾驶人疲劳与分心的程度，以提供「恰当」的警报及干预，以矫正危险驾驶行为（来源：Affectiva）

Affectiva的计划是利用该公司已经收集的大量信息──来自87个不同国家的650万个脸部视频资料──来微调人工智能（AI）算法；Zijderveld表示：「不同于其他DMS供应商的解决方案通常是与特定硬件（例如摄影机）绑在一起，我们的方案是纯软件、不挑摄影机的技术。」

她进一步解释，深度学习需要大量数据，但应用于车载装置推理功能时：「我们压缩了我们的技术；」Affectiva的软件不只能在Nvidia的GPU上执行，也能在嵌入式系统的ECU上执行。

另一家技术供应商FotoNation的长处则在于专为DMS设计的「最强单摄影机」；FotoNation技术授权业者Xperi Corp.车用业务总经理Jeff Jury表示，该方桉能根据车厂设计，弹性装设于车柱、仪表板或是后视镜：「我们的成像专门技术结合与Tier One、车厂在过去的密切合作关系，将创造巨大的产品差异化。」

Jury解释，毕竟就算有好的技术，如果你不知道该如何导入车辆以及如何满足Tier One与车场的需求，就很难取得设计订单；Xperi是FotoNation的母公司，旗下有其他消费性技术例如HD无线电或室内数字影院系统(DTS)，有一些已经进驻汽车设计。

在众家DMS技术供应商中，Semicast Research的Barnden对Seeing Machine评价最高，大部分是因为这家澳洲公司的驾驶人安全系统（Driver Safety System，DSS）有多年市场经验，一开始该技术应用于采矿业；美国的采矿设备大厂Caterpillar就对Seeing Machine的DSS非常看重，该公司在2015年负责制造、行销Seeing Machine耐用的越野DSS产品。

Barnden表示，当Seeing Machine将其「睡眠研究」(Sleep Research)──能感知驾驶人注意力开始分散的「微睡眠」状态──与「人为因素研究」(Human Factors Research)结合并开发自家DMS，就已经超越其他竞争对手。

而他认为具备以摄影机为基础之DMS技术与AI专长的Smart Eye，则类似于能深度理解驾驶人的精神状态、参与度以及情绪。

人为因素研究

DMS的准确度会是减少误报的关键，但在另一方面，更重要或者也更有问题的是，该系统如何在检测到驾驶人疲劳或分心时提供警报──这其中的风险在于，警报是否会惹恼驾驶人，让他/她们就是不想要使用。

这时人为因素研究就能派上用场；就如同麻省理工学院(MIT)研究员Bryan Reimer对EE Times所言：「只是简单告知人类驾驶员不要做特定的事情──例如不要在开车时发电子邮件、发短信──是没有帮助的，因为他们不会听。」

而其中的诀窍在于取得驾驶人足够的信任，让他们一次次看到需要有那样的协助；将驾驶人的疏忽与DMS的提醒以更一致的方式联系起来，对驾驶人的接受度至关重要。

Reimer表示，举例来说，如果DMS判定驾驶人在操作车用收音机寻找新电台之前有适当注意路况，那应该就是没问题；不必要严苛地设计DMS在发现驾驶人分心2秒后就得发出警报。更重要的是DMS要知道驾驶人在注意力分散之前在做什么：「系统设计最好能宽松一点，让驾驶人被「碎碎念」之前有3~4秒的缓冲时间：「这能有更大的机会减少误报，最终有助于建立驾驶人与DMS技术之间的信任感。」

「人为因素研究」听起来似乎不像是一门科学，但Reimer表示，这是航空业曾经投注大量资源研究的题目，包括多少资料应该被显示于驾驶舱仪表板屏幕才适合飞行员阅读，或是航空塔台应该如何发出警报至驾驶舱，还有飞行员该如何训练等等，都包含在研究项目中，这是由航空业注重安全的文化所驱动。

不过Barnden表示：「可惜现在看来航空业与汽车产业之间，并没有在这类通过经验累积的知识上有什么分享交流。」

提醒 vs. 预防事故

Reimer也是Affectiva的顾问团成员，他认为更实际、或许也更有效的方法，是将DMS视为一种「提醒(驾驶人分心的)工具，而非预防事故发生的工具；」虽然有DMS技术尝试采用更微妙的方法，目前的DMS应该要针对「更过份的案例」发出警报。

「这里当然是有一条界线，」Reimer对于如何正确对驾驶人发出警报这件事，他的看法是DMS应该在必要时采取逐步增强方法；而他认为现今市场上的DMS性能都还在基础水准：「就相当于第一代的iPhone，更多技术进展是有必要的。」

对于Tesla的驾驶人参与度系统（driver engagement system）──不采用摄影机来监视驾驶人──有所研究的技术顾问机构VSI Labs创办人暨负责人Phil Magney则表示，该系统在「量测驾驶人参与度方面做得相当好，」但他也指出：「我们对Tesla方案的唯一不满之处，在于他们过度慷慨地将系统关闭前的缓冲时间设定超过2分钟。」

魔鬼藏在细节里

车厂、Tier One与DMS技术供应商，都了解Euro NCAP想让驾驶人监视方案成为重要安全标配，但还不清楚会采用哪一种DMS方案。Euro NCAP文件是这样写的：Euro NCAP设想对驾驶人监视系统采取鼓励措施，该类系统能有效检测驾驶能力受损与注意力分散，并给予适当的警告并采取有效行动，例如启动安全避让操作（evasive maneuver）、跛行模式（limp home mode）、提升电子车身稳定控制系统敏感度、车道支援与速度等。

而对于「驾驶人监视系统」，Euro NCAP所下的注解是：「有效的驾驶人监测也会是自动驾驶成真的先决条件，以确保在需要的情况下，车辆控制权能被交还能驾驶车辆的适当驾驶人；这将会被列为自动驾驶人机接口(HMI)要求采用的项目。」

Euro NCAP指出，DMS的部署「是以阶段性规划，一开始采用市面上已有的系统；」此外，「评估将围绕着驾驶人状态能如何可靠且精确地被检测，以及车辆根据信息将采取何种行动。在其他方面，如同驾驶人位置监测，可以被添加到未来版本的协定中。」

而Euro NCAP将如何定义DMS，也会决定技术供应商谁胜谁负；Barnden预期该协会将在短时间内公布更多技术细节。

延伸阅读：

《自动驾驶汽车传感器-2018版》
《汽车MEMS和传感器市场及技术趋势-2017版》
《汽车雷达技术-2018版》

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