Dissertação

A complete hardware/software application for the characterization of car driving behaviours EVALUATED

De acordo com a Organização Mundial de Saúde, a segurança na estrada é um problema global. Em 2015, houveram 1.25 milhões de mortes na estrada e, com estes acidentes, biliões de custos em cada país. A principal razão é o comportamento dos condutores, que influenciam a integridade do veículo e as emissões de CO2. Portanto, uma solução de caracterização de condutores poderá trazer valor a seguradores bem como serviços de ”car sharing”, como o proposto pelo CEiiA, incluído na plataforma MOBI.ME, para redução de emissões. Um Sistema Embebido foi desenvolvido para reunir dados do estilo de condução. Um PCB, desenhado com Autodesk® Eagle™, foi projetado para conter um microcontrolador, programado para guardar num cartão µSD a aceleração, de um acelerometro a 40Hz, e a velocidade e posição de um módulo GPS a 1Hz. Usando Python, filtrou-se a aceleração com um filtro Butterworth passa-baixo, e os dados de quatro condutores foram etiquetados em sete manobras diferentes. Foram construídos quatro modelos de classificação usando um SVM Linear e três algoritmos não-lineares, K-NN, Random Forest e SVM com kernel RBF. O SVM, com kernel RBF, obteve a melhor performance com 89% precisão e 75% F1-score. A caracterização de condutores foi completada com um website desenvolvido em Django, com GoogleMapsAPI. Nele observa-se, não apenas o número de deteções de cada manobra, mas também que níveis de acceleração são mais comuns. Baseado nestas métricas é possível observar diferentes comportamentos que, com mais data, conseguirão caracterizar condutores com maior clareza.
Estilo de Condutores, Sistemas Embebidos, Placa de Circuito Impresso, Análise de Dados, Aprendizagem Automática.

Novembro 28, 2017, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado