¿Cómo funcionan las cámaras de los sensores de fatiga?

| Por: Juliana Gallassi
Un camión en la carretera y un conductor de camión.

La inteligencia artificial, aunque causa espanto, también genera admiración por la cantidad de posibilidades que abre para automatizar funciones que anteriormente creíamos que eran demasiado orgánicas para dejarlas a cargo de máquinas. ¿En el siglo pasado, por ejemplo, quién hubiera dicho que sería posible reconocer signos de fatiga y otros tipos de comportamiento basados en la expresión y movimientos, utilizando equipos compactos?

En este sentido, además de destacarse en cuanto a innovación, el detector de fatiga también lo hace por el impacto positivo que está provocando en el tránsito de todo el mundo. Pero antes de ahondar en esta pregunta, ¿usted sabe cómo funciona el sensor de fatiga?

El sensor o detector de fatiga es un auxiliar en la conducción que emite alertas, tanto al conductor como al centro de monitoreo, cuando identifica que el conductor está mostrando signos de somnolencia o incluso durmiéndose al volante.

Esta funcionalidad es parte de un sistema aún más completo llamado DSM (Driver Status Monitor – Monitoreo de Estado del Conductor) que identifica otra serie de conductas de riesgo presentadas por el conductor, como hablar al celular, escribir mensajes de texto y otras formas de distracción, e incluso el acto de fumar dentro del vehículo. La idea es captar actitudes perjudiciales para la seguridad, especialmente aquellas que desvían la atención del conductor del punto principal durante el trayecto: la carretera.

DSM y ADAS: ¿Cuáles son las diferencias?

Junto con el DSM, otro sistema muy importante para monitorear el manejo del conductor es el ADAS (Advanced Driver Assistance -Sistema Avanzado de Asistencia al Conductor), que mantiene sus cámaras de frente hacia el carril. El objetivo de la observación es verificar y advertir sobre casos de cambio de carril uso de la señalización debida, aproximaciones y riesgo de colisión.

¿Quiere un ejemplo claro de las diferencias entre los dos? ¡Entonces vamos!

Marcos es un conductor de camión, en un vehículo sin ningún tipo de monitoreo y sensor de fatiga y distracción. Opta por arriesgarse a realizar sus viajes en un período de tiempo más corto. De esta forma, renuncia a su seguridad y decide no realizar los descansos establecidos por la ley, viajando varias horas seguidas, sin detenerse.

Esta rutina agotadora hace que Marcos muestre signos de fatiga una y otra vez, hasta que finalmente se duerme al volante. El caso es que el conductor del camión no está solo en la carretera y, tras 3 segundos de sueño al volante, choca con otro vehículo provocando un grave accidente.

En casos como este, el sistema DSM identificaría los primeros signos de fatiga y emitiría las alertas para que el conductor y el centro de control operacional (OCC) estén al tanto de esta situación de riesgo. Al darse cuenta de la recurrencia de las alertas, una posible acción por parte del CCO sería contactar a Marcos para solicitarle que detenga el vehículo y busque un lugar para descansar.

Si aun así continuase el recorrido y se durmiese, llevando al camión a invadir el carril contrario, el sistema ADAS se encargaría de identificar este tipo de casos y emitir alertas para evitar un posible choque.

Esta es solo una de las posibilidades de accidentes causados por errores humanos y que pueden ser evitadas utilizando este tipo de tecnología embarcada, combinando las evidencias de lo que sucede en la cabina o dentro del vehículo, con el DSM, y en el ambiente que lo rodea, con el ADAS.

Impacto positivo en la seguridad

Como fue presentado por el ejemplo anterior, todos los componentes que integran el sensor de fatiga son esenciales tanto para la prevención de accidentes como para comprender las conductas de riesgo más comunes en el escenario de violencia en el tránsito.

Desde el momento en que tenemos informaciones sobre el comportamiento del conductor durante su jornada laboral, y especialmente, tenemos evidencia visual de esta conducta, podemos aplicar acciones correctivas y trabajar en la concientización. Y a medida que creamos una base de datos con perfiles de conductores más propensos a involucrarse en accidentes, puntos específicos del camino donde presentan más somnolencia, entre otras informaciones, logramos actuar de forma predictiva.

Herramientas como esta nos permitirán trabajar cada vez menos en la gestión de crisis en las empresas y sus flotas, y podremos centrarnos más en la prevención y educación de conductores sobre un manejo defensivo para evitar accidentes y salvar más vidas en el tránsito.

Autor

Juliana Gallassi

Juliana Gallassi

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