Системы оценки качества вождения
2021 год. IoT окружил нас с Вами со всех сторон. GPS/GLONASS трэкерами и всевозможными облачными платформами слежения нас зазывают со всех сторон. Казалось бы, с чего вдруг я решил, что данный пост имеет актуальность?! Но не все так однозначно - давайте разбираться!
Ни для кого не секрет, что основной статьей затрат при автомобильных грузоперевозках является стоимость топлива. Все участники данной игры (Автомобильные грузоперевозки) прилагают максимум усилий для минимизации данной статьи расходов. Автопроизводители бесконечно совершенствуют свои модели автомобилей, предлагая все более производительные, безопасные и экономичные седельные тягачи. Развитые страны строят более экономичные автомагистрали.
Логистические компании выстраивают более оптимальные логистические маршруты и казалось бы все движется только вверх и вперед и с каждым годом расходы транспортной компании на топливо должны уменьшаться! Но в жизни получается не так. Несомненно, если сравнивать 1990,2000 и 2010 года, то по мере обновления моделей грузовых автомобилей, расход топлива стремительно сокращался. К примеру для грузовиков 1990 года выпуска при перевозке 20 тонн груза расход топлива 45л/100км считался нормальным. Моделям 2000-х годов удавалось выйти из 40л/100км расхода топлива, а грузовики 2010 годов выпуска уже могли хвастаться расходом 30-35 л/100км пути. Но что происходит сейчас, в 2021году? Современные модели грузовиков заявляют о паспортных расходах в 21. 23. 25л/100км, но в реальных условиях транспортные компании получают средний расход автомобилей в районе 30-31л/100км. Встает резонный вопрос?
Получается что автопроизводители лгут и их автомобили не стали более экономичными и это всего лишь маркетинговые ходы? На самом деле нет - проблема кроется в другом.
Автопроизводители, как и производители электроники, очень сильно шагнули вперед и автомобили обогнали в своем развитии людей, которые их эксплуатируют. Ситуация стала такова, что люди, управляющие современными грузовыми автомобилями, не могут раскрыть полный потенциал автомобиля с точки зрения расхода топлива.
Навык эффективного вождения - это такой же полноценный навык, как и умение управлять мотоциклом, или езды на горными лыжами. Конечно, проехать на мотоцикле по прямой и спуститься на лыжах может, в принципе, каждый, но чтобы стать мастером в этом деле - необходимо учиться и бесконечно тренироваться.
Но, казалось бы, с этим у нас тоже должно быть все в порядке. Практически все навигационные системы и GPS/Glonass трэкеры имеют опцию ECO DRIVING которая должна оценивать водителя. Но вот тут как раз таки маркетинг чистой воды!) Опция вроде бы есть, а вот толку от нее нет!
Проанализировав большую часть предложенных решений на рынке, оказалось, что разработчики не стали заморачиваться над проблемой и взяли в основу довольно примитивную методику оценки:
Алгоритмы ECO Driving
Хотел было я дать комментарий к каждому параметру, в чем его + и -, но текста получилось на 3 страницы) В общем, если подвести жирную черту ИТОГО, то эти критерии оценки стиля вождения водителя настолько сильно обобщенные, что более половины ситуаций не анализируются данными критериями, а если и рассматриваются - то безобоснованно штрафуют водителей за ситуации, на которые они не влияют. К примеру критерий Остановки - за рейс Москва - Париж - Москва, автомобиль сделал 157 остановок, из них 54 остановки - это пробки, 82 остановки - это прохождение очередей на границах. 13 остановок - это загрузки/выгрузки/растаможки, и всего 8 остановок были инициированы водителем. А по данной системе оценится он по всем 157 остановкам. ) Системы оценки стиля вождения, основанные на схожих алгоритмах больше игрушка, нежели инструмент оптимизации и управления.
Что же, начнем строить свои алгоритмы!
За исходные данные мы берем седельный тягач, с расширенным CAN протоколом, цифровой ДУТ, вариации с количеством ступеней неизнашивающихся тормозных систем и наличие встроенных электронных помощников (круиз контроль, система аварийного торможения, система слежения за разметкой, система учета рельефа местности и пр.) без привязки к марке грузовика. МКПП и АКПП. Электронная педаль газа и наличием системы EBS не старше 2006г. ПО верхнего уровня Wialon. Выбор обусловлен всеядностью платформы с точки зрения телематического оборудования. GPS трэкер с интерфейсами RS,1-wire, BT, CAN BUS. Дополнительные модули RFID, выносной модуль вибраций (удара). И конечно же нам понадобится гибкая логика, что то вроде Easy Logic от Galileosky.
Итак, начнем, пожалуй, с самого энергозатратного с точки зрения автомобиля параметра.
Превентивная езда/ Режим разгона
Данный критерий характеризует способность водителя к предусмотрительному вождению, т.е. умению водителя прогнозировать и предусматривать дорожную обстановку и принимать управляющее воздействие на автомобиль во время разгона до события, а не по факту. Основная задача избегать РЕЗКИХ управляющих воздействий
Пример: водитель начинает движение и динамично разгоняется до ограничителя скорости в 83 км/ч, но тут же быстренько упирается в идущий автомобиль с меньшей скоростью 75 км/ч, а совершить обгон возможности нет и ему приходится тормозить до скорости данного транспортного средства, а затем снова разгоняться и пытаться его обгонять.
Способ реализации алгоритма: после промежутка разгона автомобиля на >=10км/ч, должен следовать равномерный участок графика скорости в диапазоне +-2км/ч.
Система выставления баллов:
22 секунды прямолинейного движения - 10 баллов,
18 секунд - 9 баллов,
15 секунд - 8 баллов
// 22 секунды взяты из расчета 500 метров прямой видимости на дороге
Для настройки системы оценок необходимо предусмотреть возможность менять константы в пользовательском режиме, т.к. баллы за критерии приведены в этой статье справочно, для понимания алгоритмов.
Превентивная езда/ Режим торможения
Здесь все аналогично Режиму разгона.
Равномерная скорость движения
Анти пример: данный параметр нам нужен для борьбы вот с таким вот графиком скорости автомобиля.
Способ реализации алгоритма: Считается количество циклов изменения вектора скорости. Идеальная езда - один цикл от троганья с места до полной остановки.
Система выставления баллов:
10 циклов - 9,0 баллов
20 циклов - 8,0 баллов
!. Изменением вектора считается изменение скорости на величину от 2 км/ч до 10 км/ч. Колебания скорости до 2км/ч обусловлено гистерезисом круиз контроля, а изменение скорости на 10 км/ч и более рассматриваем за дорожную обстановку.
Использование педали газа
Когда водитель орудует педалью газа, система управления двигателем отрабатывает нажатие на педаль газа в процентном значении и даже небольшое кратковременное дерганье педалью приводит к подачам порций топлива для отработки желаемого ускорения, но так как автопоезд с массой 40 тонн слишком инерционен, то такие управляющие воздействия незаметны водителю, но приводят к пустой трате топлива. Ошибочно мнение, что автомобиль сглаживает волнения педали для экономии топлива.
Анти пример: Режим движения водителя по проселочной дороге за впереди идущем авто. Он едет примерно с одной скоростью но постоянно мучает педаль газа туда/сюда пытаясь держаться на одинаковом расстоянии до впереди идущего авто.
Способ реализации алгоритма: Считается количество колебаний процентов нажатия педали газа. Идеальная езда - один цикл от троганья с места до полной остановки.
1 цикл - 10,0 баллов
10 циклов - 9,0 баллов
20 циклов - 8,0 баллов
!. Циклом считается изменение нажатия педали газа на величину от 2 до 30% вниз затем вверх. Аналогия как с равномерной скоростью, только анализируем график нажатия педали газа в %.
Разгон
Процесс разгона должен происходить в зеленом секторе оборотов двигателя. Если водитель разгоняется слишком медленно - то АКПП сбрасывает повышенную передачу на 850-900 об/мин, а зеленый сектор работы турбины начинается с 1040об/мин. Если же разгонять автомобиль слишком сильно - то АКПП переключает передачи в диапазоне 1300-1650 об/мин, а это уже выходит за пределы зеленого сектора.
Способ реализации алгоритма: Считаем количество раз превышения двигателем оборотов свыше 1600 и ниже 1050 при затребованной мощности.
! Если в момент превышения мощности не было затребовано, значит это режим наката или торможения моторного тормоза.
10 раз - 10 баллов
20 раз - 9 баллов
30 раз - 8 баллов
Торможение
Тут все сложно. Важно правильно тормозить! Не только важна сила нажатие педали тормоза, но и алгоритм торможения/Замедления автомобиля, поскольку постоянное и длительное очень легкое торможение палит и перегревает колодки, и его можно заменить использованием не изнашиваемых тормозных систем (торможение оборотами двигателя/ретардер/претардер/моторный тормоз/горный тормоз) . Идеальный алгоритм торможения:
1 этап торможения это накат - 10 сек длительность использования
2 этап торможения это Моторный тормоз ступень 1 - 9 сек
3 этап торможения это Моторный тормоз ступень 2 - 8 сек
4 этап торможения это Моторный тормоз ступень 3 - 7 сек
5 этап торможения это Ретардер ступень 1 - 6 сек
6 этап торможения это Ретардер ступень 2 - 5 сек и только после этого жмем на педаль)))
7 этап торможения это Рабочий тормоз 1-30% - 4 сек
8 этап торможения это Рабочий тормоз 30-50% - 3 сек
9 этап торможения это Рабочий тормоз 50-70% - 2 сек
10 этап торможения это Рабочий тормоз 70-100% - 1 сек
!! На разных авто разное количество ступеней моторного тормоза и ретардера.
Балл за одно торможение зависит от количества ступеней, которые водитель выполнил правильно.
1-10 выполнены, то балл 10,00
2-10 выполнены, то балл 9,00
5-10 выполнены, то балл 8,00
7-10 выполнены, то балл 7,00
Остановки
Поскольку трогание с места является одним из наиболее затратных по топливу процессов (около 700 грамм топлива на разгон сцепки полной массы) при движении, количество остановок, которых можно избежать, следует по возможности сократить до минимума. Тут очень важно понимать что общее количество остановок слишком неинформативный критерий! Есть пробки, особенно их много в Европе. Есть очереди на границах, есть погрузки и выгрузки на которые водители не влияют…
Способ реализации алгоритма: Считаем количество остановок после 3 км пути. Т.е. остановки через каждые 10 метров игнорируем, это пробки/очереди/загрузки/выгрузки.
5 остановок - 10 баллов
10 остановок - 9 баллов
15 остановок - 8 баллов
Сложность трассы
Не все маршруты одинаковы и количество и процент нажатия педали тормоза при поездке в Азербайджан и в Германию очень отличается и в этом нет влияния водителя поэтому сложность трассы тоже необходимо учитывать
"Средний уклон"
"Средний вес"
"Количество положительных остановок (очереди и пробки)"
Способ реализации алгоритма:
А. Средний уклон - акселерометр
Б. Средний вес - CAN
В. Количество остановок = общее количество остановок за вычетом количество ненужных остановок из п.6
Накат
С этим параметром попроще его уже все хорошо считают. Из практики - хороший накат за рейс плавает в размере 14-16% от общего пути .
Неиспользование помощников автомобиля
В современных автомобилях много очень полезных помощников, которые водители так и норовят выключить в пути, мол мне лучше знать как ехать! К примеру рельеф местности загружен практически в каждый современный автомобиль. В Мерседесе данная система называется PPC, и автомобиль выбирает скоростной режим прохождения гор и поворотов учитывая рельеф. К примеру если после высокой горы будет сразу следовать спуск, то в конце подъема на гору машина перестанет поддерживать заданную скорость и закатится на горку на скорости 50км/ч и начнет потихоньку перекатываться горку а затем разгоняться накатом, но не всем водителям такое по душе. А еще машины теперь любят сами заранее тормозить перед поворотом)
Система РРС сама заранее сбросит скорость перед перекрестком.
Оцениваем процент пути с включенными системами
А. Режим AUTO ВКЛ (в сравнении с Manual)
Б. РРС ВКЛ
В. Слежение за разметкой ВКЛ
Г. аварийное торможение ВКЛ
Д. Режим ECONOMY вкл (в сравнении с AUTO)
Е. круиз контроль/ограничитель скорости ВКЛ (круиз + ограничитель)
Ё. Усталость водителя ВКЛ
Ж. Слежение за дорожными знаками ВКЛ
Оценка = (А+Б+0,25*В+0,25*Г+Д+Е + 0,25*Ё + 0,25 * Ж)/6
Мощностная диаграмма пути
При движении водителю необходимо избегать диапазонов высоких оборотов при низких нагрузках и диапазонов низких оборотов при высоких нагрузках . Поэтому будем контролить режимы:
Считаем секунда вне зеленого диапазона и штрафуем голубчика))) Кстати, зачастую водители чтобы сымитировать повышенный расход топлива, к примеру после установки ДУТ, кидает автомобиль на 10 передачу вместо 12 и едет весь день на 1600 оборотах при малой нагрузке. А тут мы его и подловим) А также здесь будут видны обгоны на скорости.
Вибрация от внешнего датчика вибрации на раме
Этим параметром мы будим приучать водителей бережно относиться к авто и тормозить на лежачих полицейских и ямах в колено.
Способ реализации алгоритма: Устанавливаем внешний датчик вибрации на раме и проезжаем спящий на 20 км/ч, и удар в средненькую яму на скорости 60км/ч. Смотрим показания датчика, определяемся с какой-то критической величиной и все последующие колебания свыше этого значения штрафуем
10,0 – 0 ударов за рейс
9,00 – 2 удара за рейс
8,00 – 4 удара за рейс
Внутренний акселерометр в данном случае не подойдет, т.к. спящие на скорости 60 км/ч пневмоподвеска рама+кабина глотает. А вот колеса становятся квадратными!
P.S.. В заключении нужно сказать, что, анализируя и влияя на водителей в рамках этих критериев возможно максимально минимизировать негативное влияние водителя на расход топлива. Однако не стоит забывать, что помимо стиля вождения на расход также влияет и техническое состояние транспортного средства, и в борьбе за экономию топлива необходимо должное влияние уделять также и техническому состоянию ТС.
Приведу небольшой пример: при закоревании направляющих тормозного суппорта одного из колес на ведущей оси, расход топлива за рейс Минск, РБ-Вольфсбург, Германия – Минск, РБ вырос с 24,9 до 29,2 л/100км. Наш менее опытный водитель даже не заметил ничего неладного в пути, т.к. ступица ведущей оси рассеивает тепло через бортовую и масло моста, и колесо грелось сильнее остальных, но не критично больше, а опытный водитель в следующем рейсе жаловался на слабый накат автопоезда и легкий запах паленых колодок после длительного вождения. И стоит отметить, что используемая смазка в направляющих, имеет срок службы 36 месяц, после чего она высыхает и теряет свои свойства.
Но как видим не каждый водитель способен увидеть данные тонкие проблемы, и, следовательно, человеческий фактор необходимо по максимум исключать в нашей работе!)
Самый главный вопрос – почему стоит прислушиваться к нашему мнению?
Наша компания заняла 1 место в Mercedes-Benz FleetBoard Driver’s League среди стран СНГ.
Среднегодовой расход по автопарку за 2020 год 24,6 л/100 км (14 машин, 130-140 т.км пробега на каждый грузовик, 27 водителей)
2. Данные алгоритмы не нацелены на некую коренную ломку принципов управления автомобилем в угоду экономичности. Мы используем данную методику уже более трех лет. Она позволяет оценивать навыки управления автомобилем каждого водителя в отдельности на всем протяжении пути в автоматическом режиме. За счет чего можно видеть слабых водителей, проводить с ними работу над ошибками. Водители, имеющие высокий уровень профессионализма, с первых рейсов показывают высокие баллы вождения и приличные результаты экономичности. Но как показала практика далеко не всех водителей, порой даже с приличным стажем вождения, можно отнести к профессионалам) Матерые ребята со скепсисом выслушивают все условия и говорят пффф. кого ты лечишь. и показывают уровень! ) Но с каждым годом, доля водителей со слабыми профессиональными навыками растет все больше и больше.
Содержание
Необходимый доступ: Просмотр подробных свойств — для просмотра вкладки, Изменение детектора поездок и расхода топлива — для редактирования вкладки.
Качество вождения влияет на состояние перевозимого груза, а также на техническое состояние используемого транспортного средства. Система Wialon располагает функционалом, который позволяет получить оценку качества вождения. Данный функционал помогает оценить, как водитель обращается с вверенным ему транспортным средством, и в результате повысить безопасность вождения, продлить ресурс используемого автопарка, уменьшить расходы на топливо и гарантировать сохранность груза.
Если данная вкладка настроена корректно, это позволяет выполнить специальный отчет Качество вождения, а также включить столбцы со штрафными баллами и общей оценкой во многие другие отчеты.
Настройки
Вкладка Качество вождения представляет собой форму, в которой необходимо ввести параметры, используемые при выставлении оценок. Чтобы добавить критерии качества вождения, выберите один из двух вариантов: использовать предустановленный критерий из одного из доступных шаблонов или настроить свой собственный.
На вкладке Качество вождения в верхней левой части окна выберите один из трех доступных шаблонов: Легковой автомобиль, Грузовой автомобиль, Автобус.
Чтобы добавить свои критерии, нажмите на кнопку Добавить новый критерий и заполните необходимые поля. Параметры условно разделены на 2 типа: ключевые (обязательные для заполнения, отмечены звездочкой) и дополнительные (опционные для заполнения). К ключевым параметрам относятся критерий, имя, датчик (при выборе произвольного критерия), а также штраф. Кроме того, здесь вы можете указать минимальное/максимальное значение нарушения. Дополнительные параметры включают валидатор, мультипликатор, усреднение, диапазон времени, а также диапазон скорости. После заполнения формы можно сохранить выбранный критерий, задав ему имя и индивидуальные параметры, или очистить форму при помощи соответствующей кнопки.
Критерии
Критерий — это основной параметр, который служит для определения качества вождения. Система Wialon позволяет работать со следующими критериями: превышение скорости, ускорение, торможение, поворот, резкое вождение, а также произвольный критерий. Далее остановимся на каждом из них более подробно.
Превышение скорости
В соответствующих полях выставляются значения превышения (минимальное — максимальное) в км/ч, которые будут фиксироваться как нарушение, а также штрафной балл, начисляемый за данное нарушение. Кроме того, в качестве дополнительных параметров можно указать валидатор (мультипликатор), усреднение, а также Мин./Макс. время и Мин./Макс. скорость, на которых фиксируется нарушение. Следует учитывать, что при оценке качества вождения превышения скорости определяются по дорожным ограничениям (при условии, что дорожное ограничение более 30 км/ч). Однако, есть возможность в дополнительных настройках указать Мин./Макс. скорость, на которой фиксируется нарушение.
Ускорение
Параметр, который служит для определения неоправданно резкого разгона транспортного средства. В соответствующих полях выставляются значения (минимальное — максимальное) в g, которые будут фиксироваться как нарушение, а также штрафной балл, начисляемый за данное нарушение. Кроме того, в качестве дополнительных параметров можно указать валидатор (мультипликатор), усреднение, а также Мин./Макс. время и Мин./Макс. скорость, на которых фиксируется нарушение. Такой параметр как Мин./Макс. скорость может применяться, когда, например, необходимо убрать из отчета ускорения на низких скоростях.
Торможение
Параметр, который служит для определения неоправданно резкого снижения скорости транспортного средства. В соответствующих полях выставляются значения (минимальное — максимальное) в g, которые будут фиксироваться как нарушение, а также штрафной балл, начисляемый за данное нарушение. Кроме того, в качестве дополнительных параметров можно указать валидатор (мультипликатор), усреднение, а также Мин./Макс. время и Мин./Макс. скорость, на которых фиксируется нарушение. Такой параметр как Мин./Макс. скорость может применяться, когда, например, необходимо убрать из отчета торможения при движении на низких скоростях.
Поворот
Параметр, который на основании курса при прохождении поворота, а также ускорения транспортного средства позволяет оценить качество прохождения данного маневра. В соответствующих полях выставляются значения (минимальное — максимальное) в g, которые будут фиксироваться как нарушение, а также штрафной балл, начисляемый за данное нарушение. Кроме того, в качестве дополнительных параметров можно указать валидатор (мультипликатор), усреднение, а также Мин./Макс. время и Мин./Макс. скорость, на которых фиксируется нарушение.
Резкое вождение
Параметр, который служит для определения неоправданно резкого разгона транспортного средства с последующим снижением скорости. В соответствующих полях выставляются значения (минимальное — максимальное) в g, которые будут фиксироваться как нарушение, а также штрафной балл, начисляемый за данное нарушение. Кроме того, в качестве дополнительных параметров можно указать валидатор (мультипликатор), усреднение, а также Мин./Макс. время и Мин./Макс. скорость, на которых фиксируется нарушение.
В соответствии с заданными настройками система фиксирует так называемые пики нарушений, затем выставляет для каждого пика значение, а также распознает и фиксирует интервалы, на которых присутствуют найденные пики. Далее, если у вас есть несколько критериев резкого вождения с различными настройками превышения значения, то система определяет, под какой именно критерий подходит данное нарушение. После этого срабатывают фильтры, которые были выставлены в дополнительных параметрах:
Мин./Макс. скорость — исходя из полученных параметров система определяет максимальную скорость на интервале. Затем рассчитанная скорость сравнивается с введенными вами значениями скорости и, если подходит под введенный фильтр, то данное нарушение попадает в отчет. В обратном случае данное нарушение в отчет не попадет.
Мин./Макс. время — если длительность критерия превышает минимальное значение, указанное в фильтре, то данное нарушение попадает в отчет. Если же длительность критерия превышает максимальное значение, указанное в фильтре, то штраф умножается на количество максимальных значений за интервал нарушения.
Как уже говорилось ранее, для данного критерия может использоваться валидатор (мультипликатор). Общий принцип работы валидатора (мультипликатора) описывается ниже, в разделе Дополнительные параметры.
Произвольный
Параметр, который для определения нарушения использует любой созданный вами датчик. Для произвольного критерия необходимо выбрать из выпадающего списка сам датчик, а также указать Мин./Макс. значение и штраф, начисляемый за нарушение. В качестве дополнительных параметров можно указать валидатор (мультипликатор), усреднение, а также Мин./Макс. время и Мин./Макс. скорость, на которых фиксируется нарушение.
Ключевые параметры
Критерий
Тип нарушения (превышение скорости, ускорение, торможение, поворот, резкое вождение, произвольный).
Имя
Условное название для выбранного вами критерия. Является необходимым параметром по причине того что один и тот же критерий может быть выбран любое количество раз.
Штраф
Количество штрафных баллов, начисляемых за нарушение данного типа.
Датчик
Данный параметр доступен только при выборе произвольного критерия. Может быть использован любой созданный для объекта датчик. Нарушения фиксируются по значениям выбранного вами датчика. Следует отметить, что при работе с цифровым датчиком появляется возможность выставить дополнительные настройки:
Нарушения по устройству — при активации данного флага длительность нарушения совпадает с интервалом работы датчика (от включения до выключения).
Мин./Макс. значение
Выставляемый диапазон значений. Если приходящее значение параметра попадает в данный диапазон, то фиксируется нарушение (минимальное значение включается в диапазон, а максимальное нет).
Для критериев кроме произвольного может быть применено объединение интервалов. Другими словами, если в течение 10 секунд после окончания нарушения будет зафиксировано повторное нарушение по данному критерию, то эти нарушения будут объединены в одно.
При оценке качества вождения превышение скорости определяется по дорожным ограничениям.
Дополнительные параметры
Валидатор
Один из созданных для объекта датчиков, который применяется для подтверждения или опровержения приходящих значений по выбранному критерию. Нарушение попадает в отчет при получении хотя бы одного положительного значения валидатора. В обратном случае нарушение в отчет не попадает.
Кроме того, при выставлении соответствующего флага (Мультипликатор) выбранный в качестве валидатора датчик используется как коэффициент, приумножающий штрафной балл за качество вождения.
Рассмотрим пример. Если наибольшей ценностью для компании является сохранность груза при его транспортировке, то в таком случае строгость оценки качества вождения возрастает. Необходимо создать датчик веса и использовать его в качестве валидатора-мультипликатора. Датчик будет принимать значение 0, когда автомобиль не загружен, и положительное значение, когда автомобиль перевозит груз. В таком случае при превышении скорости груженым авто значение штрафа будет умножаться на значение валидатора.
Мин./Макс. время, сек.
Диапазон длительности критерия (от — до), на котором фиксируется нарушение. Если длительность критерия превышает минимальное значение, указанное в диапазоне, то данное нарушение попадает в отчет. Если же длительность критерия превышает максимальное значение, указанное в диапазоне, то штраф умножается на количество максимальных значений за интервал нарушения.
Мин./Макс. скорость, км/ч
Диапазон скорости (от — до), на котором фиксируется нарушение. Система определяет максимальную скорость на интервале нарушения. Затем эта скорость сравнивается с указанными значениями диапазона. Если данная скорость подходит под введенный фильтр, то нарушение попадает в отчет. В обратном случае нарушение в отчет не попадет.
Усреднение
Существует 3 варианта работы с усреднением.
Функция усреднения отключена. Полученные за поездку баллы просто суммируются. Таким образом, штрафные баллы накапливаются в линейной прогрессии. То есть, чем больше интервал поездки, тем больше на нем может быть зафиксировано нарушений. Однако этот способ подходит не всем. Поэтому есть возможность привязать штрафы к временным отрезкам или к отрезкам пройденного пути и получить среднее значения штрафных баллов за отрезок.
Усреднение по пробегу. При использовании усреднения по пробегу общее количество штрафных баллов делится на пробег за поездку. То есть, в результате усреднения мы получаем среднее количество штрафных баллов за каждый километр пробега.
Усреднение по пробегу не применяется к поездкам короче 1 километра.
Усреднение по времени. При использовании усреднения по времени общее количество штрафных баллов за поездку делится на длительность поездки. Таким образом, в результате данного усреднения мы получаем среднее количество штрафных баллов за каждую минуту поездки.
Для работы со вкладкой Качество вождения необходимы следующие права доступа :
- Просмотр подробных свойств — для просмотра вкладки;
- Изменение детектора поездок — для редактирования вкладки.
На этой вкладке можно выбрать метод расчета ускорения и добавить критерии , которые позволяют оценить качество вождения водителя и определить нарушения. Это необходимо для того, чтобы повысить безопасность вождения, обеспечить сохранность перевозимого груза и уменьшить расходы на топливо.
Вкладка представляет собой список всех добавленных критериев с указанными для них параметрами.
После добавления критериев и указания всех необходимых параметров вы можете выполнить отчет , в котором содержится подробная информация о всех нарушениях за выбранный интервал.
Расчет ускорения
Ускорение — это разница скорости движения объекта, разделенная на разницу времени. Направление движения объекта позволяет определить тип ускорения: превышение скорости, поворот, резкое вождение и др.
При расчете ускорения используются следующие данные:
значение начальной и конечной скорости;
время движения объекта между двумя точками;
направление движения объекта;
значения специальных параметров, которые присылает устройство.
Доступно три метода расчета ускорения:
Вы можете выбрать необходимый метод расчета в зависимости от типа используемого оборудования.
Выбранный метод применяется ко всем добавленным критериям.
Добавление критериев
В зависимости от типа используемого транспорта вы можете добавить список готовых критериев с ужé настроенными параметрами. Для этого выберите подходящий шаблон из трех доступных (Легковой автомобиль, Грузовой автомобиль или Автобус) и нажмите на кнопку Добавить .
Критерии выбранного шаблона автоматически добавляются в список.
Чтобы добавить новый критерий самостоятельно, нажмите на Добавить критерий ( ), укажите его основные параметры и, при необходимости, дополнительные .
Чтобы отменить внесенные изменения, нажмите на Очистить, чтобы отменить добавление критерия — на Отмена. Для сохранения критерия нажмите на Сохранить.
Основные параметры
Чтобы настроить критерий, укажите его основные параметры. Поля, обязательные для заполнения, отмечены звездочкой (*).
Выберите один из доступных критериев, который должен использоваться при оценке качества вождения:
Превышение скорости, км/ч — позволяет определять превышения скорости. Превышения скорости определяются в соответствии с дорожными ограничениями (при условии, что дорожное ограничение более 30 км/ч).
За каждое нарушение добавляется количество штрафных баллов, указанное в поле Штраф .
Параметр доступен только при выборе произвольного критерия. В выпадающем списке выберите один из созданных датчиков , показания которого должны использоваться при определении нарушений.
Если выбран цифровой датчик, доступна опция Нарушения по устройству . Активируйте ее, чтобы длительность нарушения совпадала с интервалом работы датчика .
Укажите минимальное и максимальное значения выбранного критерия, которые должны считаться нарушением. Если полученное значение критерия попадает в указанный интервал, определяется нарушение.
В интервал не включается значение, указанное в качестве максимального.
Для критерия Превышение скорости значения указываются в км/ч, для критериев Ускорение , Торможение , Поворот , Резкое вождение — в g. Для произвольного критерия указываются значения выбранного датчика.
Для всех критериев, кроме произвольного, может применяться объединение интервалов. Например, если в течение 10 секунд после одного нарушения определяется второе по такому же критерию, они объединяются.
Дополнительные параметры
При необходимости укажите дополнительные параметры критерия.
В выпадающем списке выберите один из созданных датчиков, который вы хотите использовать в качестве валидатора для подтверждения или отклонения полученных значений выбранного критерия. Если получено хотя бы одно положительное значение валидатора, определяется нарушение.
После выбора валидатора доступна опция Мультипликатор . Активируйте ее, чтобы количество штрафных баллов за нарушение умножалось на значение выбранного валидатора. Например, если необходимо контролировать превышение скорости при перевозке груза, можно создать датчик веса, выбрать его в качестве валидатора и активировать опцию Мультипликатор . Если транспортное средство не загружено, значение датчика равняется нулю, если загружено — больше нуля. В таком случае при превышении скорости во время перевозки груза количество указанных штрафных баллов умножается на значение валидатора.
Выберите одну из доступных опций для расчета усреднения:
- По пробегу — общее количество штрафных баллов, добавленных за поездку, делится на количество пройденных за нее километров. Таким образом, определяется среднее количество штрафных баллов за каждый километр поездки.
- По времени — общее количество штрафных баллов, добавленных за поездку, делится на ее длительность. Таким образом, определяется среднее количество штрафных баллов за каждую минуту поездки.
Если усреднение отключено (выбрана опция Нет ), все штрафные баллы поездки суммируются.
Усреднение по пробегу и времени не применяется к поездкам, длительность которых меньше минуты.
Укажите диапазон скорости , при движении с которой должны определяться нарушения. Система определяет максимальную скорость движения на интервале нарушения и сравнивает ее со значениями, указанными в этих полях. Если скорость движения попадает в указанный диапазон, определяется нарушение.
Например, здесь можно указать только минимальную скорость движения. Это позволяет не учитывать нарушения (превышения, ускорения, торможения и т. д.) при движении со скоростью, значение которой ниже указанного.
Действия с критериями
Для выполнения действий с критериями используйте иконки в конце каждой строки.
Создать новый критерий с такими же свойствами. После нажатия на иконку открывается окно создания нового критерия, в котором вы можете внести изменения и сохранить их.
Отчеты
Если все параметры на вкладке указаны правильно, вы можете выполнить отчет с таблицей Качество вождения или добавить столбцы Штраф и Оценка в следующие таблицы:
Автомобильные и технологические компании лихорадочно занимаются системами безопасности, которые могут обнаруживать различные объекты и избегать столкновения с ними. Но занимается ли кто-нибудь разработкой систем, которые могли бы наблюдать за водителями и отслеживать опасное рассеивание их внимания?
Да, но об этом почти никто не говорит.
Впрочем, люди будут оставаться в игре еще много лет, а частичная автоматизация создает ложное чувство безопасности – из-за него люди слишком сильно отвлекаются от управления автомобилем.
Многие исследования и испытания подтверждают тот вывод, который можно сделать после просмотра фильма. В этом тексте мы хотим задать два ключевых вопроса:
- Почему сейчас нужны системы мониторинга водителя?
- Какие компании и какие технологии лидируют на рынке этих систем?
Собираем сведения
На прошлой неделе Страховой институт безопасности дорожного движения (IIHS) опубликовал результаты исследования, по которым видно негативное влияние автоматизации в автомобилях 1 и 2 уровня автономности.
Тревогу в связи с этим бьет не только IIHS.
Оценки систем помощи при вождении – октябрь 2020
Мисси Каммингс, директор лаборатории по исследованиям взаимодействия людей и систем автоматизации из Университета Дюка в прошлом месяце высказывалась о "загадках частичной автоматизации". В своем недавнем исследовании «Взаимодействие автопилота и систем мониторинга водителей в Tesla Model 3” Каммингс подчеркнула, что так называемая „совместная ответственность“ компьютеров и людей является реальной проблемой.
Ранее в этом году Национальный совет по транспортной безопасности (NTSB), расследовавший две фатальные аварии с участием автомобилей от Tesla, опубликовал итоговый отчет по этому делу. Председатель NTSB делал весьма резкие замечания о системе автопилота от Tesla: „Чрезмерное доверие водителей к автопилоту от Tesla привело к трагическим последствиям“.
Принимая во внимание все свидетельства об отвлечении водителей из-за систем автоматизации, Колин Барнден, ведущий аналитик из Semicast Research сказал, что он „просто не понимает почему мы так долго не осознавали важность систем мониторинга водителей и потребность в них“.
Барнден, который зачастую в одиночку защищает системы мониторинга водителей перед СМИ и сообществом аналитиков, имеет свое мнение по этому вопросу. Он сделал следующее заявление:
Все основные СМИ сейчас преимущественно пишут о системах беспилотной езды. Пресса склонна следить за деньгами. Так, например, рыночная капитализация Tesla составляет 460 миллиардов долларов. Mobileye была продана за 15 миллиардов. Seeing Machines (разработчик систем мониторинга водителей) стоит около 275 миллионов долларов.
Несмотря на все деньги, которые крутятся на этом рынке, у NHTSA нет никаких нормативов касательно систем мониторинга водителей. Между тем, в Европе есть две дорожные карты внедрения этих систем (Euro NCAP и общие правила безопасности в ЕС). Даже у Китая есть стратегия развития мониторинга водителей! Кажется, что все сложилось в пользу разработчиков полноценных стеков для беспилотной езды. Так уж сложилось, что все они находятся в США.
Оглядываясь назад, Барнден сказал:
Скепсис в отношении систем мониторинга водителя
Внесем ясность, автопилот от Tesla оснащен датчиком, который отслеживает небольшие сдвиги положения рулевого колеса – так система контролирует, что водитель не убирает руки с руля. Как известно, эта система не идеальна, она не принимает никаких решений, пока водитель не убирает руки с руля на целых две минуты.
За последние несколько лет на рынке систем мониторинга водителей появилось множество новых компаний. Среди них можно выделить Seeing Machines (Канберра, Австралия), Smart Eye AB (Гётеборг, Швеция), Eyesight Technologies (Герцлия, Израиль), Jungo Connectivity (Нетания, Израиль), Xperi, которая приобрела FotoNation (Сан-Хосе, Калифорния) и Affectiva (Бостон).
Базовые блоки систем мониторинга водителей от Smart Eye.
Если Маск все еще считает, что системы мониторинга водителей ограничиваются отслеживанием направления взгляда, то он немного отстал. Многие системы от ведущих компаний уже не ограничиваются отслеживанием какого-то одного параметра (вроде положения головы, взгляда, лица или положения век). Эти системы отслеживают совокупность параметров для более целостного представления данных и их анализа.
Также ДиФоре отметил, что раннее лидерство Seeing Machines на рынке беспилотного транспорта обусловлено не только точностью собираемых данных, но и архитектурой их решений, которая облегчила работу с сигналами и доступ к ним.
Различий между Seeing Machines и их конкурентами стало больше, когда компании на рынке систем мониторинга водителей стали применять научные сведения о человеческом факторе к собранным данным, чтобы понять что же на самом деле происходит в голове у водителя.
От распознавания лиц к чтению мыслей
Следующий этап – использование вероятностных систем ИИ для применения сведений о человеческом факторе и поведении к оценке уровне вовлеченности водителей.
Чипы и программные решения
До недавнего времени многие компании были уверены в том, что в их решениях не нужны системы мониторинга водителей, либо ограничивались обсуждением передачи ответственности между машинами и людьми в автомобилях с 3 уровнем автономности. Многие компании думали, что если они планируют перескочить третий уровень и сразу разрабатывать машины четвертого, то и системами мониторинга можно не заниматься.
Отвечая на вопрос о автопроизводителях, которые используют в своих решениях системы мониторинга водителей, Барнден отметил, что GM в начале 2013 года представила систему мониторинга, которая позже стала Super Cruise. За ними вскоре последовали BMW, Subaru и Nissan, затем в 2017 такую систему установили в Mercedes S-Class 2017 года, а в 2018 году систему мониторинга установили в Ford F-150.
Барнден делает ставку на Seeing Machines – отчасти ввиду их опыта и ряда их соглашений на поставку. Компания Seeing Machines гордится большими массивами данных, собранных с более чем 23 000 водителей грузовиков (к ним также нужно прибавить данные с нескольких тысяч автомобилей, собранные в рамках лицензионного соглашения с Caterpillar).
Представитель Seeing Machines отметил, что у компании уже сейчас есть девять партнерских соглашений на использование их систем в продуктах OEM-производителей.
DMS в железе и ПО
Как нам объяснил ДиФоре, примерно половина бизнеса Seeing Machines в области систем мониторинга водителей основана на программных решениях, а другая – на микросхемах. В области систем мониторинга давним партнером Seeing Machines является Xilinx. Благодаря своей программируемости, чип Xilinx Fovio получил признание от OEM-производителей.
Seeing Machines также предлагает OEM-производителям исключительно программные системы мониторинга, которые позволяют экономить на специфических чипах.
Согласно заявлениям Seeing Machines, GM – единственный автопроизводитель, использующий систему мониторинга водителей в Cadillac CT6 (в качестве компонента системы Super Cruise). Seeing Machines добавила, что новые модели уже находятся в разработке. Seeing Machines поставляла только свое ПО GM по условиям партнерского соглашения.
Seeing Machines также выиграла контракты на поставку систем мониторинга водителей в виде чипов Fovio у двух американских автопроизводителей и одной китайской компании.
НПП ИТЭЛМА всегда рада молодым специалистам, выпускникам автомобильных, технических вузов, а также физико-математических факультетов любых других высших учебных заведений.
У вас будет возможность разрабатывать софт разного уровня, тестировать, запускать в производство и видеть в действии готовые автомобильные изделия, к созданию которых вы приложили руку.
В компании организован специальный испытательный центр, дающий возможность проводить исследования в области управления ДВС, в том числе и в составе автомобиля. Испытательная лаборатория включает моторные боксы, барабанные стенды, температурную и климатическую установки, вибрационный стенд, камеру соляного тумана, рентгеновскую установку и другое специализированное оборудование.
Если вам интересно попробовать свои силы в решении тех задач, которые у нас есть, пишите в личку.
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Читайте также: