14- Driving behaviour metrics validation

Résumé (MAX 2200 caractères avec les espaces)

Ce projet vise à établir de nouvelles méthodes pour la navigation automobile ainsi que pour la gestion optimale d’une flotte de véhicules en environnement hostile. En outre, le projet vise également à développer des mesures innovantes pour l’analyse temps réel des comportements de conduite dangereuse ainsi que l’analyse temps réel des accidents de voiture afin d’améliorer la sécurité globale des conducteurs Canadiens. De façon générale, cette recherche propose de combiner les mesures d’un récepteur GPS haute sensibilité avec celles provenant d’un système autonome de navigation inertielle ainsi que d’autres capteurs autonomes complémentaires tels que l’odomètre et les magnétomètres. Par ailleurs, afin de fournir une solution abordable, le système cible sera basé exclusivement sur l’utilisation de capteurs à très faible coût. Il est attendu que ce projet permettra une réduction significative de l’empreinte environnementale des véhicules automobiles en plus d’avoir un impact positif sur la sécurité globale des véhicules ciblés. Par exemple, l’amélioration de la précision sur la localisation des véhicules routiers permettrait de réduire considérablement le temps requis afin de trouver un véhicule volé ou égaré, ce qui peut avoir des répercussions importantes sur les finances des entreprises Canadiennes. De plus, l’établissement d’un système de suivi des comportements de conduite des automobilistes pourrait permettre la mise en place d’un nouveau système de taxation basé sur l’utilisation de la voiture ou sur le comportement de conduite, ce qui, selon des études récentes, permettrait de réduire jusqu’à 10% les émissions de gaz à effet de serre des véhicules ciblés. Finalement, la reconstruction précise d’un accident de voiture en temps réel permettrait de prédire les besoins spécifiques sur une scène d’accident, améliorant ainsi le temps de réaction ainsi que la sécurité globale des automobilistes. La preuve de concept sera d’abord réalisée en laboratoire ainsi que sur route à l’aide de matériel de simulation et d’une voiture de test en vue de caractériser les performances du système. Le projet contribuera aux initiatives internationales afin de réduire les émissions de gaz à effet de serre, et de créer de nouveaux emplois pour l’équipe de personnel hautement qualifié.

Responsibilities of the candidate:

According to the schedule, this trainee student will be in charge of the following tasks:

1) 4-22 Metric validation in controlled environment

2) 4-23 Final driving behaviour test realisation

3) 4-25 Analysis metrics validation and performance analysis

The main objective of this training is to assist the research team in the development and validation of metrics for analyzing driving behaviour. To achieve this objective, the student must first set up various test scenarios including but not limited to sudden accelerations, tight turns, sudden braking and controlled skids. These metrics will be first tested and validated on simulated measurements in order to assess their performance in a controlled environment. Subsequently, the student will be involved in carrying out a series of real tests performed by a professional driver on a closed circuit. During these tests, the student will mainly evaluate the real-time analysis aspect of the system, as well as, the accuracy of the results. Following this test phase, the student will analyze the results in order to characterize the current performances of the developed metrics, to investigate their main weaknesses and to explore possible improvements.

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