Advancing Human-Machine Symbiosis: Data Fusion Approaches for Analyzing Driver Behavior and Vehicle Interactions

Questa ricerca ha esplorato la progettazione e lo sviluppo di un'interfaccia uomo-macchina (HMI) simbiotica integrata con un avanzato sistema di monitoraggio del conducente (DMS), con l'obiettivo di migliorare la sicurezza, il coinvolgimento e l'esperienza complessiva di guida. Concentrandosi su interazioni adattive e predittive, lo studio mira a promuovere la ricerca su una relazione simbiotica tra conducente e veicolo. Il sistema è in grado di monitorare attivamente gli stati del conducente e fornire feedback in tempo reale per migliorare attenzione, comportamento e consapevolezza situazionale. La ricerca ha indagato come le emozioni e i comportamenti del conducente si correlino con cambiamenti nell’attenzione e nelle prestazioni. A tal fine, sono state impiegate tecniche di fusione dei dati per integrare input multimodali, tra cui dati telemetrici, fisiologici e osservazionali. Le fasi sperimentali sono state condotte utilizzando un simulatore di guida dotato di telecamere e software di apprendimento automatico. Questi strumenti hanno permesso il rilevamento degli stati del conducente, come l’orientamento della testa e l’analisi delle emozioni attraverso il riconoscimento delle espressioni facciali basato sul modello emozionale di Ekman, facilitando l’analisi dei livelli di attenzione e delle risposte emotive durante eventi di distrazione. I risultati principali evidenziano l’importanza del monitoraggio in tempo reale e dei meccanismi di feedback adattivi. Il modello di base multimodale CNN ha raggiunto prestazioni elevate, con un’accuratezza multiclasse vicina al 90% e un’accuratezza binaria superiore al 93%. Questa ricerca contribuisce all’avanzamento della simbiosi uomo-macchina nel settore automobilistico, offrendo un framework per comprendere i comportamenti del conducente, migliorare l’interazione con il veicolo e aumentare la sicurezza stradale. I lavori futuri si concentreranno sul perfezionamento delle metodologie, sull’ottimizzazione degli strumenti di analisi e sulla validazione dei risultati in ambienti reali.