1. UJIT
  2. Всі випуски
  3. Том 1 · Номер 1 · 2019
  4. МОДЕЛІ ТА ЗАСОБИ СИСТЕМИ ЗОСЕРЕДЖЕННЯ УВАГИ ВОДІЇВ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ ДЛЯ МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ

МОДЕЛІ ТА ЗАСОБИ СИСТЕМИ ЗОСЕРЕДЖЕННЯ УВАГИ ВОДІЇВ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ ДЛЯ МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ

UJIT.
2019;
Випуск 1, Номер 1
: 28-34
https://doi.org/10.23939/ujit2019.01.028
Надіслано: Жовтень 07, 2019
Прийнято: Листопад 20, 2019

Цитування за ДСТУ: Теслюк В. М., Поцілуйко О. І., Теслюк Т. В. Моделі та засоби системи зосередження уваги водіїв транспортних засобів для мобільних пристроїв. Український журнал інформаційних технологій. 2019, т. 1, № 1. С. 28–34.

Citation APA: Теslyuk, V. M.,  Potsiluiko, O. I., & Teslyuk, T. V. (2019). Models and devices of systems for focusing attention of drivers of transport means for mobile appliances. Ukrainian Journal of Information Technology, 1(1), 28–34. https://doi.org/10.23939/ujit2019.01.028

Автори:
  1. В. М. Теслюк
  2. О. І. Поцілуйко
  3. Т. В. Теслюк
1
Національний університет "Львівська політехніка"
2
Національний університет "Львівська політехніка", кафедра автоматизованих систем управління
3
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна

Роз­роб­ле­но сис­те­му для під­ви­щен­ня кон­тро­лю ува­ги во­ді­їв тран­спор­тних за­со­бів. Про­ана­лі­зо­ва­но лі­те­ра­тур­ні дже­ре­ла про на­яв­ні ме­то­ди та сис­те­ми від­сте­жу­ван­ня вто­ми во­дія, які вста­нов­лю­ють на су­час­ні ав­то­мо­бі­лі. На сьогод­ні іс­нує низ­ка спо­со­бів, щоб от­ри­му­ва­ти да­ні про вто­му во­дія, які ба­зу­ють­ся на ін­фор­ма­ції про фі­зі­оло­гіч­ний стан во­ді­їв; за ді­ями, які він ро­бить че­рез рульо­ве ке­ру­ван­ня та ана­лі­зу­ючи фі­зі­оло­гіч­ну ре­ак­цію во­ді­їв. На під­ста­ві про­ве­де­но­го ог­ля­ду, виз­на­че­но пе­ре­ва­ги та не­до­лі­ки та­ких сис­тем. Роз­роб­ле­но ал­го­ритм ро­бо­ти та струк­ту­ру сис­те­ми зо­се­ре­джен­ня ува­ги во­ді­їв тран­спор­тних за­со­бів та по­бу­до­ва­но ло­гіч­ну мо­дель. По­бу­до­ва­на струк­ту­ра сис­те­ми ґрун­тується на мо­дуль­но­му прин­ци­пі, що дає змо­гу швид­ко вдос­ко­на­лю­ва­ти та мо­дер­ні­зу­ва­ти про­ек­то­ва­ний прис­трій. Роз­роб­ле­но струк­тур­ну мо­дель сис­те­ми на під­ста­ві те­орії ме­реж Пет­рі, що дає змо­гу дос­лі­ди­ти ди­на­мі­ку фун­кці­ону­ван­ня сис­те­ми на сис­тем­но­му рів­ні про­ек­ту­ван­ня. На­ве­де­но ре­зуль­та­ти тес­ту­ван­ня роз­роб­ле­но­го до­дат­ку, які під­твер­джу­ють пра­виль­ність та ко­рек­тність прийня­тих рі­шень у про­це­сі роз­роб­лен­ня сис­те­ми для під­ви­щен­ня кон­тро­лю ува­ги во­ді­їв тран­спор­тних за­со­бів. Роз­роб­ле­но прог­рам­не за­без­пе­чен­ня, яке ґрун­тується на ви­ко­рис­тан­ні об'єктно-орієнто­ва­ної мо­ви прог­ра­му­ван­ня Ja­va з ви­ко­рис­тан­ням Andro­id SDK, Re­alm DB та біб­лі­оте­ки Ret­ro­fit, що за­без­пе­чує його плат­фор­мо­не­за­леж­ність. По­бу­до­ва­на сис­те­ма до­по­ма­гає фо­ку­су­ва­ти ува­гу во­дія за до­по­мо­гою спо­ві­щень на мо­біль­но­му прис­трої і мо­же бу­ти вста­нов­ле­на як на но­ві тран­спор­тні за­со­би, так і ав­то­мо­бі­лі, що вже пе­ре­бу­ва­ють у ко­рис­ту­ван­ні. Ок­рім цього, роз­роб­ле­ний Andro­id до­да­ток має низь­ку ці­ну по­рів­ня­но з на­яв­ни­ми сис­те­ма­ми. Сис­те­ма є пор­та­тив­ною, на­дає мож­ли­вість ви­ко­рис­то­ву­ва­ти до­да­ток на мо­біль­них прис­тро­ях не­за­леж­но від ав­то­мо­бі­ля та не пот­ре­бує до­дат­ко­во­го тех­ніч­но­го ос­на­щен­ня та міс­тить прос­тий та зро­зу­мі­лий ін­тер­фейс ко­рис­ту­ва­ча.

Smart транспорт
система зосередження уваги водіїв
транспортний засіб
мобільний додаток
модель
мережі Петрі
модульний принцип

[1]     At­ten­ti­on As­sist. (2019). Sis­te­ma kontrol­ya us­ta­los­ti vo­di­tel­ya At­ten­ti­on As­sist. Ret­ri­eved from: http://povozcar.ru/attention-assist-dac.html (Last ac­ces­sed: 12.02.2019). [In Rus­si­an].

[2]     Bo­re­iko, O. Y., & Teslyuk, V. M. (2016). De­ve­lo­ping a control­ler for re­gis­te­ring pas­sen­ger flow of pub­lic transport for the "smart" city system. Eas­tern-Eu­ro­pe­an Jo­ur­nal of En­terpri­se Techno­lo­gi­es 6, 3(84), 40–46.

[3]     Borghi­ni, G., As­tol­fi, L., Vecchi­ato, G., Mat­tia, D., & Ba­bi­lo­ni, F. (2014). Me­asu­ring neu­rophysi­olo­gi­cal sig­nals in aircraft pi­lots and car dri­vers for the as­sessment of men­tal worklo­ad, fa­tig­ue and drow­si­ness. Neu­ros­ci­en­ce and Bi­obe­ha­vi­oral Re­vi­ews, 44, 58–75.

[4]     Dragan, Ya. P., & Hrytsiuk, Yu. I., & Palyanitsya, Yu. B. (2016). System analysis of statistical estimation of states of stochastic vibration system and shunt principle. Scientific Bulletin of UNFU, 26(1), 395–402. https://doi.org/10.15421/40260161

[5]     Dri­ver Alert Control. (2019). Sis­te­ma kontrol­ya us­ta­los­ti vo­di­tel­ya Dri­ver Alert Control (DAC). Ret­ri­eved from: http://fastmb.ru/auto_shem/1158-monitoring-sostoyaniya-voditelya-za-rulem.html#dac-ot-volvo (Last ac­ces­sed: 12.02.2019). [In Rus­si­an].

[6]     Elektro­entse­fa­log­raf. (2019b). Ret­ri­eved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалограф (Last ac­ces­sed: 11.02.2019). [In Uk­ra­ini­an].

[7]     Elektro­kar­di­oh­ra­fi­ya. (2019a). Ret­ri­eved from: https://uk.wikipedia.org/wiki/Електрокардіографія (Last ac­ces­sed: 11.02.2019). [In Uk­ra­ini­an].

[8]     Elektro­oku­log­ra­fi­ya. (2019c). Ret­ri­eved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/Электроокулография (Last ac­ces­sed: 11.02.2019). [In Uk­ra­ini­an].

[9]     Jap, B. T., Lal, S., Fischer, P., & Be­ki­aris, E. (2009). Using EEG spectral com­po­nents to as­sess al­go­rithms for de­tec­ting fa­tig­ue. Ex­pert Systems with Appli­ca­ti­ons, 36(2), 2352–2359.

[10]  Koz­lovskiy, A. I., Por­va­tov, I. N., & Po­dol'skiy, M. S. (2013). Ob­zor av­to­mo­bil'nykh sis­tem ope­ra­tiv­no­go kontrol­ya sos­to­ya­ni­ya vo­di­tel­ya. Re­zul'taty sobstvennykh issle­do­va­niy. In­ter­net-zhur­nal "NAU­KO­VE­DE­NI­Ye", 6, no­yabr'-de­kabr' 2013. [In Rus­si­an].

[11]  Kra­jewski, J., Som­mer, D., Trutschel, U., et al. (2009). Ste­ering whe­el be­ha­vi­or ba­sed es­ti­ma­ti­on of fa­tig­ue. In: Pro­ce­edings of the 5th In­ter­na­ti­onal Dri­ving Sympo­si­um on Hu­man Fac­tors in Dri­ver As­sessment, Tra­ining and Ve­hic­le De­sign, 118–124.

[12]  Lal, S. K. L., & Cra­ig, A. (2005). Rep­ro­du­ci­bi­lity of the spectral com­po­nents of the electro­en­cep­ha­log­ram du­ring dri­ver fa­tig­ue. In­ter­na­ti­onal Jo­ur­nal of Psychophysi­ology, 55(2), 137–143.

[13]  Molnár, E., Molnár, R., Kryvinska, N., & Gre­guš, M. (2014). Web In­tel­li­gen­ce in prac­ti­ce. The So­ci­ety of Ser­vi­ce Sci­en­ce. Jo­ur­nal of Ser­vi­ce Sci­en­ce Re­se­arch, Sprin­ger, 6(1), 149–172.

[14]  Myllylä, T., Kor­ho­nen, V., Vih­riälä, E., et al. (2012). Hu­man he­art pul­se wa­ve res­pon­ses me­asu­red si­mul­ta­ne­ously at se­ve­ral sen­sor pla­ce­ments by two MR-com­pa­tib­le fib­re op­tic met­hods. Jo­ur­nal of Sen­sors, Ar­tic­le ID 769613, 8 p.

[15]  No­wic­ka, K. (2014). Smart City lo­gis­tics on clo­ud com­pe­ting mo­del. Pro­ce­dia-So­ci­al and Be­ha­vi­oral Sci­en­ces, 151, 266–281.

[16]  Si­mon, M., Schmidt, E. A., Kincses, W. E., et al. (2011). EEG alpha spindle me­asu­res as in­di­ca­tors of dri­ver fa­tig­ue un­der re­al traf­fic con­di­ti­ons. Cli­ni­cal Neu­rophysi­ology, 122(6), 1168–1178.

[17]  Teslyuk, V. M., Be­re­govskyi, V. V., & Pu­kach, A. I. (2013). De­ve­lop­ment of smart hou­se system mo­del ba­sed on co­lo­red Pet­ri nets. In: Pro­ce­edings of In­ter­na­ti­onal Seminar / Workshop on Di­rect and In­ver­se Prob­lems of Electro­mag­ne­tic and Aco­us­tic Wa­ve The­ory, DI­PED'2013, Lviv, Uk­ra­ine, Sep­tem­ber, (pp. 205–208).

[18]  Teslyuk, V., Denysyuk, P., Ham­za Ali You­sef Al Sha­wab­keh, & Kernytskyy, A. (2010). De­ve­lo­ping In­for­ma­ti­on Mo­del of the Re­ac­ha­bi­lity Graph. In: Pro­ce­edings of the XVth In­ter­na­ti­onal Se­mi­nar / Workshop of Di­rect And In­ver­se Prob­lems of Electro­mag­ne­tic And Aco­us­tic Wa­ve The­ory, Tbi­li­si, Ge­or­gia, (pp. 210–214).

[19]  Wang, L., Wu, X., & Yu, M. (2007). Re­vi­ew of dri­ver fatigue / drow­si­ness de­tec­ti­on met­hods. Jo­ur­nal of Bi­ome­di­cal En­gi­ne­ering, 24(1), 245–248.

[20]  Wang, Q., Yang, J., Ren, M., & Zheng, Y. (2006). Dri­ver fa­tig­ue de­tec­ti­on: a sur­vey. In: Pro­ce­edings of the 6th World Congress on In­tel­li­gent Control and Au­to­ma­ti­on (WCI­CA '06), Vol. 2, (pp. 8587–8591), Da­li­an, Chi­na.

[21]  Zhang, Z., & Zhang, J. (2006). A new re­al-ti­me eye trac­king for dri­ver fa­tig­ue de­tec­ti­on. In: Pro­ce­edings of the IEEE 6th In­ter­na­ti­onal Con­fe­ren­ce on ITS Te­le­com­mu­ni­ca­ti­ons, Vol. 8–11, Ju­ne 2006, (pp. 123–128).