I.DRIVE : correlation analysis of driver, vehicle, and environment interactions

With progress in enabling autonomous cars to drive safely on the road, a new concern is emerging about how they should be driving. A common thought is that they should be adopting their users’ driving style, but new studies suggest that this is not the best solution. The goal of this work is to search for a correlation between environmental and vehicle’s data from car sensors and level of stress for the driver obtained from physiological sensors. To reach this goal a modified car, on which we have installed cameras and Inertial Measurement Unit (IMU), magnetometer, Global Positioning System (GPS) and Light Detection and Ranging (LiDAR) sensors, has been driven through an urban environment while measuring sweating and heart beat rate of the driver. Once data has been collected, a software system has processed the data and it has obtained indicators of stress of the driver and through these the correlation between the level of stress for the driver and the data from environment and car.

Grazie ai progressi ottenuti sulla questione sicurezza per le autovetture autonome, un nuovo quesito sta sorgendo a proposito di che stile di guida dovrebbero avere. Un pensiero comune è che dovrebbero adottare lo stile di guida del conducente, ma recenti studi hanno dimostrato che questa non è la soluzione migliore. L’obiettivo di questa tesi è di trovare una correlazione fra i dati ambientali e del veicolo ottenuti dai sensori installati sulla vettura e il livello di stress del conducente ottenuto da alcuni sensori fisiologici. Per raggiungere questo obiettivo è stata utilizzata una autovettura modificata, sulla quale sono state installate diverse telecamere e alcuni sensori quali Inertial Measurement Unit (IMU), magnetometro, Global Positioning System (GPS) e Light Detection and Ranging (LiDAR). L’esperimento è stato condotto in un ambiente urbano, ed indici fisiologici come sudorazione e battito cardiaco sono stati misurati nel conducente. I dati sono stati quindi raccolti e analizzati da un sistema software dal quale sono stati estratti alcuni indicatori di stress del conducente e attraverso questi il livello di correlazione fra lo stress e i dati dell’ambiente e dell’autovettura.