接續前文:駕駛人監視系統將成為車輛標配?(上)  

自從駕駛人監視系統(Driver Monitoring System,DMS)被Euro NCAP列為其2020年首要安全標準,各大車廠與Tier One就開始對該類技術爭先恐後…所以那些DMS技術到底是如何運作?實際效果又如何?

市場研究機構Semicast Research首席分析師Colin Barnden認為,駕駛人監視系統(DMS)將隨著大規模佈署而變得更好;他解釋,DMS的發展已經將近二十年,雖然採用了多樣化技術卻一直沒能進入主流市場,直到開始被應用於監視駕駛人的車內攝影機系統。

較早期的版本採用方向盤感測器,理論是轉向角度感測器(steering angle sensor)能提供關於駕駛員疲勞的情報;而特斯拉(Tesla)則是利用了方向盤上的扭力感測器(torque sensors),讓車輛能因此知道駕駛人的雙手是否有放在方向盤上。

但Barnden指出:「在這方面,我們可以從大量的YouTube影片中證實駕駛人能騙過系統;」他補充指出,還有一種系統是利用飛行時間(time-of-flight)技術來判斷駕駛人的頭部位置。

相較於以上那些案例,現在的DMS已經有所進展;從Barnden的觀點來看,大部分是因為改善的影像感測器、攝影機系統,以及能讓系統追蹤駕駛人眼睛視線的軟體、甚至是透過太陽眼鏡或是在夜間。

而期望能成為DMS解決方案供應商中第一把交椅的Affective認為,目前的系統在某種程度讓仍然屬於「初級」;該公司行銷長Gabi Zijderveld接受EE Times採訪時表示,DMS不只能追蹤駕駛人點頭打瞌睡、眼睛視線位置,還有眨眼甚至打哈欠:「我們還可以把聲音加進去,」她指出,音訊能提供更完整的駕駛人精神狀態資訊:「我們不僅能偵測駕駛人說什麼,還有說話的語氣。」

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Affectiva的方案能監視駕駛人疲勞與分心的程度,以提供「恰當」的警報及干預,以矯正危險駕駛行為
(來源:Affectiva)

Affectiva的計畫是利用該公司已經收集的大量資料集──來自87個不同國家的650萬個臉部視訊檔案──來微調人工智慧(AI)演算法;Zijderveld表示:「不同於其他DMS供應商的解決方案通常是與特定硬體(例如攝影機)綁在一起,我們的方案是純軟體、不挑攝影機的技術。」

她進一步解釋,深度學習需要大量資料,但應用於車載裝置推理功能時:「我們壓縮了我們的技術;」Affectiva的軟體不只能在Nvidia的GPU上執行,也能在嵌入式系統的ECU上執行。

另一家技術供應商FotoNation的長處則在於專為DMS設計的「最強單攝影機」;FotoNation技術授權業者Xperi Corp.車用業務總經理Jeff Jury表示,該方案能根據車廠設計,彈性裝設於車柱、儀表板或是後視鏡:「我們的成像專門技術結合與Tier One、車廠在過去的密切合作關係,將創造巨大的產品差異化。」

Jury解釋,畢竟就算有好的技術,如果你不知道該如何導入車輛以及如何滿足Tier One與車場的需求,就很難取得設計訂單;Xperi是FotoNation的母公司,旗下有其他消費性技術例如HD無線電或室內數位影院系統(DTS),有一些已經進駐汽車設計。

在眾家DMS技術供應商中,Semicast Research的Barnden對Seeing Machine評價最高,大部分是因為這家澳洲公司的駕駛人安全系統(Driver Safety System,DSS)有多年市場經驗,一開始該技術應用於採礦業;美國的採礦設備大廠Caterpillar就對Seeing Machine的DSS非常看重,該公司在2015年負責製造、行銷Seeing Machine耐用的越野DSS產品。

Barnden表示,當Seeing Machine將其「睡眠研究」(Sleep Research)──能感知駕駛人注意力開始分散的「微睡眠」狀態──與「人為因素研究」(Human Factors Research)結合並開發自家DMS,就已經超越其他競爭對手。

而他認為具備以攝影機為基礎之DMS技術與AI專長的Smart Eye,則類似於能深度理解駕駛人的精神狀態、參與度以及情緒。

人為因素研究

DMS的準確度會是減少誤報的關鍵,但在另一方面,更重要或者也更有問題的是,該系統如何在偵測到駕駛人疲勞或分心時提供警報──這其中的風險在於,警報是否會惹惱駕駛人,讓他/她們就是不想要使用。

這時人為因素研究就能派上用場;就如同麻省理工學院(MIT)研究員Bryan Reimer對EE Times所言:「只是簡單告知人類駕駛員不要做特定的事情──例如不要在開車時發電子郵件、發簡訊──是沒有幫助的,因為他們不會聽。」

而其中的訣竅在於取得駕駛人足夠的信任,讓他們一次次看到需要有那樣的協助;將駕駛人的疏忽與DMS的提醒以更一致的方式聯繫起來,對駕駛人的接受度至關重要。

Reimer表示,舉例來說,如果DMS判定駕駛人在操作車用收音機尋找新電台之前有適當注意路況,那應該就是沒問題;不必要嚴苛地設計DMS在發現駕駛人分心2秒後就得發出警報。更重要的是DMS要知道駕駛人在注意力分散之前在做什麼:「系統設計最好能寬鬆一點,讓駕駛人被「碎碎唸」之前有3~4秒的緩衝時間:「這能有更大的機會減少誤報,最終有助於建立駕駛人與DMS技術之間的信任感。」

「人為因素研究」聽起來似乎不像是一門科學,但Reimer表示,這是航空業曾經投注大量資源研究的題目,包括多少資料應該被顯示於駕駛艙儀表板螢幕才適合飛行員閱讀,或是航空塔台應該如何發出警報至駕駛艙,還有飛行員該如何訓練等等,都包含在研究項目中,這是由航空業注重安全的文化所驅動。

不過Barnden表示:「可惜現在看來航空業與汽車產業之間,並沒有在這類透過經驗累積的知識上有什麼分享交流。」

提醒vs.預防事故

Reimer也是Affectiva的顧問團成員,他認為更實際、或許也更有效的方法,是將DMS視為一種「提醒(駕駛人分心的)工具,而非預防事故發生的工具;」雖然有DMS技術嘗試採用更微妙的方法,目前的DMS應該要針對「更過份的案例」發出警報。

「這裡當然是有一條界線,」Reimer對於如何正確對駕駛人發出警報這件事,他的看法是DMS應該在必要時採取逐步增強方法;而他認為現今市場上的DMS性能都還在基礎水準:「就相當於第一代的iPhone,更多技術進展是有必要的。」

對於Tesla的駕駛人參與度系統(driver engagement system)──不採用攝影機來監視駕駛人──有所研究的技術顧問機構VSI Labs創辦人暨負責人Phil Magney則表示,該系統在「量測駕駛人參與度方面做得相當好,」但他也指出:「我們對Tesla方案的唯一不滿之處,在於他們過度慷慨地將系統關閉前的緩衝時間設定超過2分鐘。」

魔鬼藏在細節裡

車廠、Tier One與DMS技術供應商,都了解Euro NCAP想讓駕駛人監視方案成為重要安全標配,但還不清楚會採用哪一種DMS方案。Euro NCAP文件是這樣寫的:

Euro NCAP設想對駕駛人監視系統採取鼓勵措施,該類系統能有效偵測駕駛能力受損與注意力分散,並給予適當的警告並採取有效行動,例如啟動安全避讓操作(evasive maneuver)、跛行模式(limp home mode)、提升電子車身穩定控制系統敏感度、車道支援與速度…等等。

而對於「駕駛人監視系統」,Euro NCAP所下的註解是:「有效的駕駛人監測也會是自動駕駛成真的先決條件,以確保在需要的情況下,車輛控制權能被交還能駕駛車輛的適當駕駛人;這將會被列為自動駕駛人機介面(HMI)要求採用的項目。」

Euro NCAP指出,DMS的佈署「是以階段性規劃,一開始採用市面上已有的系統;」此外,「評估將圍繞著駕駛人狀態能如何可靠且精確地被偵測,以及車輛根據資訊將採取何種行動。在其他方面,如同駕駛人位置監測,可以被添加到未來版本的協定中。」

而Euro NCAP將如何定義DMS,也會決定技術供應商誰勝誰負;Barnden預期該協會將在短時間內公布更多技術細節。

編譯:Judith Cheng

(參考原文: Driver Monitoring: ‘Shut Up, Mom, I See It!’,by Junko Yoshida)