Application of Real Field Connected Vehicle Data for Aggressive Driving Identification on Horizontal Curves

The emerging technology of connected vehicles generates a vast amount of data that could be used to enhance roadway safety. In this paper, we focused on safety applications of a real field connected vehicle data on a horizontal curve. The database contains connected vehicle data that were collected on public roads in Ann Arbor, Michigan with instrumented vehicles. Horizontal curve negotiations are associated with a great number of accidents, which are mainly attributed to driving errors. Aggressive/risky driving is a contributing factor to the high rate of crashes on horizontal curves. Using basic safety message data in connected vehicle data set, this paper modeled aggressive/risky driving while negotiating a horizontal curve. The model was developed using the machine learning method of random forest to classify the value of time to lane crossing (TLC), a proxy for aggressive/risky driving, based on a set of motion-related metrics as features. Three scenarios were investigated considering different TLCs value for tagging aggressive driving moments. The model contributed to high detection accuracy in all three scenarios. This suggests that the motion-related variables used in the random forest model can accurately reflect drivers\u27 instantaneous decisions and identify their aggressive driving behavior. The results of this paper inform the design of warning/feedback systems and control assistance from unsafe events which are transmittable through vehicles-to-vehicles and vehicles-to-infrastructure applications

Підсистема формування індивідуального плану аспіранта

Анотація Робота містить теоретичні та практичні аспекти заповнення анкети аспірантом, . Метою бакалаврської роботи є проектування, створення і впровадження модулю «Заповнення анети» на веб порталі «Підсистема формування індивідуального плану аспіранта». Для досягнення поставленої мети створено модуль, який спрощує процес заповнення анкети, та поліпшує систему роботи з опрацюванням даних аспіранта в програмі "Підсистема формування індивідуального плану аспіранта".The work contains theoretical and practical aspects of completing the questionnaire by a graduate student,. The purpose of the bachelor's work is the design, creation and implementation of the module "Completion of the questionnaire" on the web portal "Subsystem for the formation of an individual plan of the graduate student" and. To achieve this goal, a module has been created that simplifies the process of filling out the questionnaire and improves the system of working with postgraduate data processing in the program "Subsystem for the formation of an individual plan of the graduate student."Работа содержит теоретические и практические аспекты заполнения анкеты аспирантом,. Целью бакалаврской работы является проектирование, создание и внедрение модуля «Заполнение Анеты» на веб портале «Подсистема формирования индивидуального плана аспиранта» . Для достижения поставленной цели создан модуль, который упрощает процесс заполнения анкеты, и улучшает систему работы с обработкой данных аспиранта в программе "Подсистема формирования индивидуального плана аспиранта"

Програмно-апаратний модуль агента моніторингу параметрів мікроклімату будівлі

В роботі розглянуто теоретичні та практичні аспекти розробки програмного продукту для програмно-апаратного комплексу з використанням сучасних методів і технологій розробки. Метою роботи є розробка програмно-апаратного модуля моніторингу параметрів мікроклімату будівлі і навколишнього середовища, який без участі людини вимірює температуру навколишнього повітря, відносну вологість і атмосферний тиск. Для досягнення мети обґрунтований вибір інструментальних засобів розробки програмного забезпечення з урахуванням особливостей програмної і апаратної архітектури, описана архітектура програмного забезпечення, що розробляється, розроблено програмно-апаратний модуль для моніторингу параметрів мікроклімату будівлі і навколишнього середовища.The paper discusses the theoretical and practical aspects of developing a software product for a hardware and software complex using modern methods and technologies of development. The aim of the work is to develop a software and hardware module for monitoring the parameters of the microclimate of premises and the environment, which without human intervention measures the ambient temperature, relative humidity and atmospheric pressure. To achieve the goal, the choice of software development tools was substantiated, taking into account the features of the software and hardware architecture, the software architecture of the system being developed was described, a software and hardware module was developed for monitoring the parameters of the building microclimate and the environment.В работе рассмотрены теоретические и практические аспекты разработки программного продукта для программно-аппаратного комплекса с использованием современных методов и технологий разработки. Целью работы является разработка программно-аппаратного модуля мониторинга параметров микроклимата помещений и окружающей среды, который без участия человека измеряет температуру окружающего воздуха, относительную влажность и атмосферное давление. Для достижения цели обоснован выбор инструментальных средств разработки программного обеспечения с учетом особенностей программной и аппаратной архитектуры, описана архитектура программного обеспечения разрабатываемой системы, разработан программно-аппаратный модуль для мониторинга параметров микроклимата здания и окружающей среды

Інструментальні засоби розпізнавання поведінки людини з використанням сенсорів мобільного телефону

У роботі розглянуті теоретичні та практичні аспекти розробки програмного продукту для розпізнавання поведінки людини з використанням сенсорів мобільного телефону. Метою роботи є створення мобільного застосунку для виявлення та ідентифікації нетипової поведінки при керуванні транспортним засобом. Для досягнення мети розроблено класифікаційну модель, реалізовано алгоритми фільтрації та класифікації даних, розроблено метод розпізнавання поведінки водія та протестовано застосунок на реальних даних.The paper considers theoretical and practical aspects of software development for recognizing human behavior using mobile phone sensors. The purpose of this work is to create a mobile application for detecting and identifying abnormal driving behavior. To achieve the goal, a classification model was developed, filtering and data classification algorithms were implemented, a method for recognizing driver behavior was developed, and an application was tested on real data.В работе рассмотрены теоретические и практические аспекты разработки программного продукта для распознавания поведения человека с использованием сенсоров мобильного телефона. Целью работы является создание мобильного приложения для обнаружения и идентификации нетипичного поведения при управлении транспортным средством. Для достижения цели разработана классификационная модель, реализованы алгоритмы фильтрации и классификации данных, разработан метод распознавания поведения водителя и протестировано приложение на реальных данных

Multifunctional software-hardware module for management and monitoring of the microclimate for a residential object

Метою кваліфікаційної роботи є розробка програмно-апаратного модуля моніторингу параметрів мікроклімату будівлі та навколишнього середовища. У роботі були розглянуті теоретичні та практичні аспекти розробки програмно-апаратного модуля для моніторингу параметрів мікроклімату будівлі. Обґрунтовано вибір засобів розробки програмної частини апаратно-програмного комплексу. В ході даної роботи було розроблено та реалізовано програмно-апаратний модуль для моніторингу параметрів мікроклімату, який без участі людини вимірює температуру навколишнього повітря, відносну вологість і атмосферний тиск.The purpose of the work is to develop a software and hardware module for monitoring of the parameters of the microclimate of the building and the environment. Theoretical and practical aspects of software and hardware module of development for monitoring of building microclimate parameters were considered in the work. The choice of means of software development of the hardware and software complex is substantiated. In the course of this work, a software and hardware module for monitoring of the parameters of the microclimate was developed and implemented, which measures the ambient temperature, relative humidity and atmospheric pressure without human intervention.LIST OF SYMBOLS 7 INTRODUCTION 8 CHAPTER 1. ANALYSIS OF EXISTING SOFTWARE ADDITIONS FOR MONITORING OF MICROCLIMATE PARAMETERS BUILDINGS 11 1.1. The need to create comfortable indoor conditions 11 1.2. Analysis of existing means of control of climatic indicators indoors 11 1.3. Generalization of analysis results and setting research objectives 14 1.4. Requirements for the software module for monitoring the parameters of the building 14 CHAPTER 2. METHODS AND MEANS OF MEASURING PARAMETERS MICROCLIMATE AND FIELDS OF APPLICATION 16 2.1. Ambient temperature 16 2.2. Relative humidity of ambient air 17 2.3. Atmospheric pressure 19 2.4. Light 20 2.5. Environmental monitoring 20 2.6. “Smart Home” 21 CHAPTER 3. FORMATION OF HARDWARE PLATFORM AND DATA TRANSFER INTERFACES 23 3.1. Temperature and humidity sensor DHT22 23 3.2. Digital temperature sensor DS18B20 24 3.3. Ethernet module WIZnet W5500 26 3.4. Arduino Uno central microcontroller 27 3.5. IEEE 802.11 wireless standard 28 3.6. Inter-Integrated Circuit interface 28 53.7. Single-channel data transmission interface 29 3.8. Construction of hardware and software module 29 3.9. Conclusions to the section 35 CHAPTER 4. DESCRIPTION OF THE SOFTWARE IMPLEMENTATION 36 4.1. Software module architecture 36 4.2. MQQT protocol 38 4.3. Development environment for Arduino 44 4.4. MajorDoMo management system 44 4.5. Fibaro control system 45 4.6. Open Remote management system 45 4.7. NetPing management system 45 4.8. Work with the system of monitoring microclimate parameters 46 4.9. Conclusions to the section 50 CHAPTER 5. OCCUPATIONAL HEALTH AND SAFETY IN EMERGENCIES 51 5.1. Effects of electromagnetic radiation on the human body 51 5.2. Types of hazards 54 5.3. Road Transport Safety 56 5.4. Conclusions to the section 57 CONCLUSIONS 59 REFERENCES 60 APPENDIX A – PUBLICATIONS 62 APPENDIX B – PROGRAM LISTING 7

Análise de dados e Machine Learning na mobilidade urbana

A mobilidade tornou-se num dos desafios mais difíceis que as cidades têm de enfrentar. Mais de metade da população mundial reside em áreas urbanas e com o contínuo aumento da população é imperativo que as cidades usem os seus recursos de forma eficiente. Exige-se por isso, que cada vez mais, a gestão e o planeamento da oferta de transportes, tenha de ser realizada de uma forma racional e eficaz de modo a satisfazer as necessidades dos cidadãos. Obter e reunir dados a partir de diferentes fontes de dados pode ser extretamente importante para apoiar novas soluções que podem ajudar a construir uma melhor mobilidade. O crowdsensing tornou-se uma conhecida forma de partilhar dados extraídos por dispositivos, que capturam dados através dos seus sensores, como o smartphone com o objetivo de atingir um bem comum. Nesta tese de mestrado é proposta uma metodologia que analisa dos dados extraídos, identifica áreas de maior procura e as possíveis razões pra este fenómeno. Esta metodologia pretende auxiliar o melhoramento da gestão e oferta da rede de transportes de uma dada cidade em estudo, neste caso a área metropolitana do Porto, considerando dados recolhidos da utilização da técnica de crowdsensing

A Context Aware Classification System for Monitoring Driver’s Distraction Levels

Understanding the safety measures regarding developing self-driving futuristic cars is a concern for decision-makers, civil society, consumer groups, and manufacturers. The researchers are trying to thoroughly test and simulate various driving contexts to make these cars fully secure for road users. Including the vehicle’ surroundings offer an ideal way to monitor context-aware situations and incorporate the various hazards. In this regard, different studies have analysed drivers’ behaviour under different case scenarios and scrutinised the external environment to obtain a holistic view of vehicles and the environment. Studies showed that the primary cause of road accidents is driver distraction, and there is a thin line that separates the transition from careless to dangerous. While there has been a significant improvement in advanced driver assistance systems, the current measures neither detect the severity of the distraction levels nor the context-aware, which can aid in preventing accidents. Also, no compact study provides a complete model for transitioning control from the driver to the vehicle when a high degree of distraction is detected. The current study proposes a context-aware severity model to detect safety issues related to driver’s distractions, considering the physiological attributes, the activities, and context-aware situations such as environment and vehicle. Thereby, a novel three-phase Fast Recurrent Convolutional Neural Network (Fast-RCNN) architecture addresses the physiological attributes. Secondly, a novel two-tier FRCNN-LSTM framework is devised to classify the severity of driver distraction. Thirdly, a Dynamic Bayesian Network (DBN) for the prediction of driver distraction. The study further proposes the Multiclass Driver Distraction Risk Assessment (MDDRA) model, which can be adopted in a context-aware driving distraction scenario. Finally, a 3-way hybrid CNN-DBN-LSTM multiclass degree of driver distraction according to severity level is developed. In addition, a Hidden Markov Driver Distraction Severity Model (HMDDSM) for the transitioning of control from the driver to the vehicle when a high degree of distraction is detected. This work tests and evaluates the proposed models using the multi-view TeleFOT naturalistic driving study data and the American University of Cairo dataset (AUCD). The evaluation of the developed models was performed using cross-correlation, hybrid cross-correlations, K-Folds validation. The results show that the technique effectively learns and adopts safety measures related to the severity of driver distraction. In addition, the results also show that while a driver is in a dangerous distraction state, the control can be shifted from driver to vehicle in a systematic manner

Identification of safety effects of infrastructure related measures, Deliverable 5.2 of the H2020 project SafetyCube

Identification of safety effects of infrastructure related measures, Deliverable 5.2 of the H2020 project SafetyCub