PROYECTO

La fatiga durante la conducción afecta tanto o más a la seguridad vial que el alcohol. Sólo en España, alrededor del 70% de los conductores han sufrido fatiga mientras conducían en los últimos 2 años y la fatiga ha sido un factor clave en un 30% de los accidentes de tráfico.

La fatiga es una de las causas principales de accidentes de tráfico. Sin embargo, debido a inconsistencias en la definición de “fatiga” y, sobre todo, a la falta de instrumentos fiables de medición (en contraste con los alcoholímetros, que están muy consolidados como instrumentos para la evaluación del estado psicofísico del conductor), está siendo muy difícil incorporarla de modo operativo tanto en la tecnología de asistencia a la conducción como en la legislación de tráfico (e.g. Maggie’s Law en New Jersey, EEUU).

Desarrollar medidas adecuadas para evaluar el grado de fatiga de los conductores (u operadores) y proveerlos de un plan de descanso, es, por tanto, una necesidad imperiosa.

Las agencias legislativas y la industria automovilística coinciden en la necesidad de   monitorizar en tiempo real el estado del conductor para optimizar el desarrollo de sistemas de asistencia automatizada y reducir la accidentalidad.

Nuestro objetivo es determinar qué índices de actividad ocular son los bio-marcadores más sensibles a la fatiga y desarrollar un sistema de alerta que minimice los accidentes debidos a la misma. Además, se pretende proveer a los cuerpos policiales de definiciones operativas de fatiga.

En este proyecto se concitan expertos en tráfico y seguridad vial con expertos en neurociencia cognitiva aplicada para evaluar cómo los conductores afrontan el problema de la fatiga durante la conducción. El resultado esperado será incrementar la seguridad vial, disminuir los errores de conducción y optimizar el rendimiento del conductor.

PUBLICACIONES

Morales, J.M., Diaz-Piedra, C., Rieiro, H., Roca-González, J., Romero, S., Catena, A., Fuentes, L., & Di Stasi, L.L. (2017). Monitoring driver fatigue using a single-channel electroencephalographic device: A validation study by gaze-based, driving performance, and subjective data. Accident Analysis & Prevention, 109, 62-69.

Vera, J., Jiménez, R., Díaz-Piedra, C., Morales, J.M., Cardenas, D., Catena, A., & Di Stasi, L.L. (2016). Driving time modulates accommodative response and intraocular pressure. Physiology & behavior, 164, 47-53.

Morales, J.M., Díaz-Piedra, C., Di Stasi, L.L., Martínez-Cañada, P., & Romero, S. (2015). Low-cost remote monitoring of biomedical signals. In: J.M. Ferrández Vicente et al. (Eds.) Artificial computation in biology and medicine: International work-conference on the interplay between natural and artificial computation. Lecture notes in computer science (pp. 288-295). Cham (ZG): Springer International Publishing. ISBN: 978-3-319-18913-0.

Morales, J.M., Di Stasi, L.L., Díaz-Piedra, C., Morillas, C., & Romero, S. (2015). Real-time monitoring of biomedical signals to improve road safety. In: I. Rojas et al. (Eds.) Advances in computational intelligence: International work-conference on artificial neural networks. Lecture notes in computer science (Chapter 8). Cham (ZG): Springer International Publishing. ISBN: 978-3-319-19257-4.

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