Nota

Universidad Nacional de San Juan - Facultad de Ingeniería

16 de Abril de 2012 | 3 ′ 10 ′′

Detección de somnolencia para evitar accidentes de tránsito

Se trata de un sistema que funciona a través de la medición y procesamiento de señales cerebrales. Su propósito es medir en forma preventiva la pérdida de alerta en los conductores de cualquier tipo de vehículo para evitar accidentes de tránsito. El desarrollo del software, que fue probado con resultados exitosos, será instalado en una gorra o vincha para que las señales puedan ser procesadas en el sistema de cómputos.

Como todos los Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción (SAACs), el propuesto en esta tesis de doctorado apunta a prevenir y reducir la cantidad de accidentes debido a errores humanos; en este caso, provocados por cansancio y somnolencia. Los resultados podrían aplicarse en conductores de todo tipo, como así también en trabajadores que manipulan maquinarias pesadas o con algún riesgo particular, como las empleadas en minería y agricultura.

Ante una pérdida de atención, el conductor es vulnerable a un accidente, por lo cual se necesita medir alguna señal biológica y desarrollar un algoritmo capaz de detectar la transición de la vigilia a la somnolencia con la mayor precisión y rapidez posible. La tesis de la bioingeniera María Agustina Garcés presenta diferentes algoritmos que pueden ser implementados en un sistema de detección de somnolencia en conductores, basado en el procesamiento de señales cerebrales denominado señal Electroencefalográfica (EEG).

La señal EEG es una de las más predictivas y confiables en este tipo de mediciones, ya que supera a otras técnicas que tienen la desventaja de detectar los estados somnolientes después del pestañeo o cierre de ojos, es decir, en forma tardía, para evitar un accidente. El algoritmo desarrollado, en cambio, es capaz de identificar en forma temprana y eficaz un 84.1% (promedio) de los estadíos de vigilia y somnolencia, advirtiendo al conductor del estado de alerta cada cinco segundos, tiempo apropiado para detectar a nivel cerebral una decadencia en su estado de alerta.

Un buen resultado

Los resultados logrados son similares a los obtenidos por investigadores de instituciones extranjeras que aplican técnicas más complejas y que utilizan al menos siete señales biológicas. A diferencia de ellas, la técnica de esta tesis aporta mayor cantidad de información y sólo emplea la señal EEG para la detección y clasificación de los segmentos de vigilia y somnolencia.

La investigadora señaló a InfoUniversidades que el software ya fue desarrollado y el paso siguiente será instalarlo en un casco, gorra o vincha. En una instancia final, la conexión podrá ser inalámbrica para no molestar al conductor. Las señales cerebrales medidas ingresarían en un sistema de cómputo para ser procesadas. Al detectarse un estado de somnolencia, el sistema alertaría al conductor con una señal de alarma a través de algún estímulo sonoro, visual (una chicharra o una luz) o táctil. De esta manera, el conductor podría ser despertado a tiempo y evitar el posible accidente.

Susana Roldán
Fabián Rojas
Fernanda Borcosque
Universidad Nacional de San Juan

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