Toyota CSRC anuncia quince nuevos proyectos para ayudar a promover la seguridad automotriz en toda la industria para el bien de la sociedad
El Centro Colaborativo de Investigación de Seguridad (CSRC) de Toyota anunció hoy quince nuevos proyectos para ayudar a promover la seguridad automotriz en toda la industria para el bien de la sociedad. Estas adiciones a la actual fase de investigación de cinco años del CSRC se centran en comprender mejor el comportamiento del conductor, evitar accidentes y mitigar las lesiones por accidentes.
"Con el lanzamiento de estos proyectos, la CSRC responde a las últimas tendencias en la industria automovilística y la seguridad del tráfico", afirmó el director de la CSRC, Danil Prokhorov . "Nos centramos en la agilidad al abordar las necesidades de seguridad actuales con nuevos conocimientos sobre productos, procesos y políticas futuros que pueden ayudar a crear una sociedad de movilidad segura para el mañana".
Además, Toyota anunció el lanzamiento del programa Toyota Risk ATTEND (Capacitación en anticipación de riesgos para mejorar la conducción de principiantes), basado en una investigación del CSRC. Muchos conductores nuevos saben acerca de la conducción distraída, pero Toyota está ampliando ese conocimiento al aprendizaje interactivo. A través de módulos de simulación de conducción a su propio ritmo desarrollados en colaboración con Discovery Education y la Universidad de Massachusetts-Amherst , los adolescentes están expuestos a escenarios de conducción difíciles antes de encontrarse al volante, lo que ayuda a mejorar las habilidades de los conductores para predecir o detectar situaciones de riesgo en la carretera. . El módulo Risk ATTEND se une al conjunto completo de herramientas para conductores adolescentes de Toyota en TeenDrive365 .
A continuación se presentan los nuevos proyectos del CSRC, categorizados por su aplicación a las líneas de investigación actuales del CSRC: centrado en el ser humano (interacción tecnológica segura con las personas), garantía de seguridad (evitación de accidentes) y evaluación (empoderamiento en la toma de decisiones de seguridad), que están diseñados para abordar los problemas emergentes. desafíos del cambiante ecosistema de la movilidad.
Título del Proyecto |
Colaborador |
Pregunta de investigación |
Descripción general |
Centrado en lo humano |
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Factores humanos del funcionamiento de vehículos longitudinales novedosos. |
Universidad de Michigan – Dearborn |
¿Cómo se pueden integrar varias características de velocidad del vehículo (por ejemplo, crucero adaptativo, asistencia proactiva a la conducción, BEV de un solo pedal) para mejorar la seguridad y la comodidad del cliente? |
Los investigadores planean utilizar una combinación de herramientas psicológicas, experimentos con simuladores de conducción y pruebas de prototipos para crear nuevas pautas de diseño que mejoren la experiencia del cliente. |
Educación del cliente e incorporación de sistemas de asistencia al conductor |
universidad de iowa |
¿Cómo se puede integrar la información a los conductores sobre sus responsabilidades al utilizar sistemas de asistencia a la conducción en diversos procesos de incorporación y educación del consumidor para contribuir a un uso seguro y eficiente? |
Los investigadores utilizarán experimentos con simuladores de conducción para probar la eficacia de múltiples enfoques de educación del consumidor impartidos en el punto de compra, después de las actualizaciones de OTA o el uso en tiempo real. |
Permitir que el conductor anticipe los límites de automatización de conducción L2 |
Universidad de Wisconsin |
¿Cómo afectan las diferentes limitaciones de diseño en la automatización de conducción SAE L2 la confianza y la comprensión de la funcionalidad del sistema por parte de los conductores? |
Los investigadores desarrollarán un marco de diseño en torno a los métodos estándar ISO existentes para proporcionar formas a los conductores de anticipar cuándo puede ocurrir un evento relevante para la seguridad. El foco de este proyecto estará en las interfaces hombre-máquina que permitan esta anticipación. |
Análisis histórico de datos de distracción cognitiva. |
Laboratorio de edad del MIT |
¿Cuáles son los efectos de la distracción cognitiva en entornos naturalistas (del mundo real)? |
Aprovechando más de 10 años de investigación sobre la distracción del conductor realizada por el CSRC y el MIT AgeLab, los investigadores explorarán los datos experimentales existentes en la carretera para obtener nuevos conocimientos sobre la distracción "cognitiva" (por ejemplo, no visual) dadas las perspectivas científicas más recientes. |
Incorporar las motivaciones de los viajes de los conductores en la predicción y prevención de la conducción de riesgo |
Evaluaciones de Touchstone, Inc. |
¿Se pueden utilizar los objetivos y tipos de viajes de los conductores para predecir y prevenir conductas de conducción riesgosas? |
Los investigadores analizarán datos de conducción naturalistas (del mundo real) para clasificar los objetivos y tipos de viajes e incorporarlos en nuevos algoritmos de predicción para ayudar en las contramedidas de prevención de la conducción riesgosa. |
Gestión del estado del conductor a través de intervenciones de seguridad conductual. |
Evaluaciones de Touchstone, Inc. |
¿Se pueden reducir los comportamientos o condiciones negativos de un conductor mediante intervenciones conductuales? |
Los investigadores llevarán a cabo dos estudios que evaluarán formas de reducir combinaciones de condiciones negativas del conductor, como el estrés o la distracción, para guiar el desarrollo de mensajes y comentarios del conductor para mejorar la experiencia del conductor y la toma de decisiones segura. |
Garantía de seguridad |
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Escenarios de accidentes a alta velocidad y eficacia del frenado automático de emergencia (AEB) |
Instituto de Investigación del Transporte de la Universidad de Michigan (UMTRI) |
¿Qué tan efectivos son los actuales sistemas de frenado automático de emergencia (AEB) para los típicos choques a alta velocidad en los EE. UU. y cómo podrían mejorarse aún más? |
Los investigadores utilizarán un análisis en profundidad de los datos de accidentes a alta velocidad de las bases de datos existentes en EE. UU. para estimar el rendimiento en el mundo real de los sistemas AEB para guiar el diseño futuro del sistema y las pruebas de evaluación. |
Predicción de trayectoria de usuarios vulnerables de la carretera (VRU) |
Universidad de Purdue Universidad de Indiana |
¿Se pueden predecir de antemano los movimientos repentinos de peatones, ciclistas y otras VRU? |
Utilizando datos del mundo real recopilados previamente, los investigadores utilizarán el aprendizaje automático para crear algoritmos de predicción de trayectoria a partir de cámaras, lidar, radar, sensores G y mapas de alta definición para proporcionar herramientas que mejoren la tecnología para evitar accidentes en el futuro. |
Firmas Micro Doppler para usuarios vulnerables de la carretera (VRU) |
Universidad de Purdue Universidad de Indiana
|
¿Pueden las últimas estrategias de sensores mejorar la detección de peatones, ciclistas y conductores de scooters eléctricos? |
Los investigadores tomarán más de 500 mediciones Micro Doppler (MD) de 30 VRU diferentes a varias distancias y direcciones de movimiento y las utilizarán para estudiar métodos de reconocimiento de VRU considerando posibles sustitutos de prueba. |
Caracterización de accidentes relacionados con el deterioro del alcohol por parte del conductor |
Investigación de impacto, LLC |
¿Qué escenarios de conducción y de viaje están más asociados con accidentes y muertes relacionados con el alcohol? |
Los investigadores estudiarán los datos más recientes de las bases de datos de accidentes de EE. UU. y los informes policiales sobre accidentes para cuantificar las tendencias de los conductores y los tipos de viajes, así como los efectos potenciales de la última tecnología para evitar accidentes. |
Evaluación |
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Evaluación de lesiones de tobillo considerando la diversidad humana |
Medicina de la Universidad de Virginia y Michigan |
¿Cómo podemos utilizar muñecos de prueba para predecir diferencias en el riesgo de lesiones entre la diversa población de conductores? |
Aprovechando el Modelo Humano Total para la Seguridad (THUMS) y una nueva herramienta desarrollada con un proyecto anterior del CSRC, los colaboradores simularán cientos de combinaciones de forma del cuerpo y características de choque, haciendo coincidir estas mismas condiciones con muñecos virtuales para guiar nuevas pruebas de evaluación de seguridad. |
Predicción de lesiones en evaluaciones virtuales de impacto lateral |
Universidad de Virginia |
¿Cómo se pueden utilizar humanos digitales para evaluaciones de seguridad en escenarios de choques de impacto lateral? |
Los colaboradores de la investigación desarrollarán relaciones entre medidas de deformación en modelos humanos como el Modelo Humano Total para la Seguridad (THUMS) de Toyota para estandarizar un proceso para predecir fracturas de costillas en impactos cercanos y lejanos para posibles evaluaciones virtuales. |
Predecir lesiones por latigazo cervical utilizando humanos digitales paramétricos |
Instituto de Investigación del Transporte de la Universidad de Michigan (UMTRI) |
¿Cómo se pueden utilizar los humanos digitales para considerar los efectos de la diversidad de la población en las lesiones por impacto trasero? |
Aprovechando los esfuerzos anteriores del CSRC en modelos paramétricos del cuerpo humano, los investigadores utilizarán imágenes clínicas para comprender la variación anatómica del cuello y actualizar el Modelo Humano Total de Seguridad (THUMS) de Toyota para guiar futuras innovaciones de seguridad y evaluaciones virtuales para poblaciones diversas. |
Predicción de lesiones en la columna lumbar con maniquíes de pruebas de choque |
Universidad de Virginia |
¿Cómo se pueden mejorar las futuras herramientas de pruebas de choque para evaluar mejor las lesiones de la columna lumbar en choques? |
Aprovechando los esfuerzos anteriores del CSRC para comprender la biomecánica de la columna lumbar, los investigadores utilizarán simulaciones digitales de humanos y maniquíes a nivel de componentes y en condiciones de choque simuladas para desarrollar y validar una nueva medida de predicción de lesiones de la columna lumbar para usar en futuras evaluaciones de choques. |
Antropometría de conductoras embarazadas para una futura evaluación de la seguridad en accidentes | Universidad de Columbia Britanica | ¿Cómo se posicionan las mujeres embarazadas mientras conducen? | Los investigadores recopilarán datos detallados de la postura y la forma del cuerpo en 3D de aproximadamente 500 mujeres embarazadas con asientos de automóvil y cinturones de seguridad para comprender áreas potenciales para futuras innovaciones de seguridad. |
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