{"id":47006,"date":"2025-05-13T15:29:31","date_gmt":"2025-05-13T13:29:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.avsimulation.com\/testimonials\/universite-technologie-de-sydney-etude-des-somnolence\/"},"modified":"2025-07-17T12:53:02","modified_gmt":"2025-07-17T10:53:02","slug":"universite-technologie-de-sydney-etude-des-somnolence","status":"publish","type":"testimonials","link":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/testimonials\/universite-technologie-de-sydney-etude-des-somnolence\/","title":{"rendered":"\u00c9tude sur la somnolence avec SCANeR"},"content":{"rendered":"\n

CHALLENGE<\/strong><\/h3>\n\n

D\u00e9velopper un syst\u00e8me de simulation capable de g\u00e9n\u00e9rer des sc\u00e9narios de conduite r\u00e9alistes et de mesurer les performances de l’utilisateur dans un sc\u00e9nario li\u00e9 \u00e0 la somnolence.<\/p>\n\n

SOLUTION<\/strong><\/h3>\n\n

D\u00e9velopper une simulation de conduite nocturne dans l’environnement du SCANeR studio qui peut suivre simultan\u00e9ment la performance de conduite et de multiples signaux physiologiques, y compris les mouvements des yeux, la dynamique du cerveau via l’\u00e9lectroenc\u00e9phalogramme (EEG), la variation du rythme cardiaque, la temp\u00e9rature corporelle, la conductance de la peau, la posture du visage et des mains, ainsi que d’autres donn\u00e9es de capteurs illustr\u00e9es dans la Figure 1.<\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n


DESCRIPTION<\/strong><\/h3>\n\n

La solution propos\u00e9e a n\u00e9cessit\u00e9 le d\u00e9veloppement de deux composants : un sc\u00e9nario SCANeR studio et une API pour connecter nos capteurs au logiciel de simulation.<\/p>\n\n

Pour mettre en \u0153uvre la premi\u00e8re partie de cette solution, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un sc\u00e9nario et des scripts pour simuler la perte de contr\u00f4le d’un v\u00e9hicule autonome, comme le montrent les figures 2 et 3. Dans ce sc\u00e9nario, le conducteur commence en mode autonome, roulant sur une voie \u00e0 une vitesse constante de 100 km\/h. \u00c0 un moment donn\u00e9, le v\u00e9hicule subit une d\u00e9viation non planifi\u00e9e. \u00c0 un moment donn\u00e9, le v\u00e9hicule subit une d\u00e9viation impr\u00e9vue vers la gauche ou la droite, ce qui simule une r\u00e9ponse erron\u00e9e du syst\u00e8me autonome. \u00c0 ce moment-l\u00e0, le conducteur doit prendre le contr\u00f4le manuel en appuyant sur un bouton du tableau de bord afin de ramener le v\u00e9hicule au centre de la voie. Le temps de r\u00e9action du conducteur est enregistr\u00e9 en interne dans le programme, et les r\u00e9sultats sont transmis au superviseur de l’exp\u00e9rience pour analyse et interpr\u00e9tation. <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

Cette exp\u00e9rience peut \u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9e avec des variations dans les param\u00e8tres du sc\u00e9nario pour \u00e9valuer comment les diff\u00e9rentes conditions influencent les effets de la fatigue du conducteur. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous envisageons d’utiliser les caract\u00e9ristiques environnementales du SCANeR studio pour comparer la conduite de jour et de nuit, ainsi que les conditions s\u00e8ches et pluvieuses. De plus, gr\u00e2ce \u00e0 la flexibilit\u00e9 du script de SCANeR, nous pouvons adapter le sc\u00e9nario existant en modifiant la dynamique du v\u00e9hicule, ce qui permet de valider davantage les performances de conduite dans des \u00e9tats d’alerte et de fatigue \u00e0 travers diff\u00e9rents modes de conduite. Les signaux multimodaux recueillis seront ensuite mis en corr\u00e9lation avec les performances de conduite afin de faire progresser la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re. <\/p>\n\n

En ce qui concerne le d\u00e9veloppement de l’API pour synchroniser les donn\u00e9es provenant de sources multiples, nous avons utilis\u00e9 le cadre existant de l’API SCANeR, qui transmet les paquets de donn\u00e9es des dispositifs externes au SCANeR studio via le protocole UDP (User Datagram Protocol). Le transfert de donn\u00e9es est g\u00e9r\u00e9 par un programme C++ qui permet aux canaux d’exportation de la simulation de lire les donn\u00e9es en direct de nos capteurs. Cette configuration assure non seulement la synchronisation des donn\u00e9es, mais permet \u00e9galement aux mod\u00e8les de classification externes de contr\u00f4ler le d\u00e9roulement du sc\u00e9nario. <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

AVANTAGES DU SCANeR<\/strong><\/h3>\n\n

Tout d’abord, SCANeR studio permet de synchroniser tous les flux de donn\u00e9es du projet<\/strong> avec la simulation de conduite, tout en offrant la possibilit\u00e9 de manipuler chaque param\u00e8tre de l’environnement de conduite<\/strong>. Cela permet \u00e0 l’\u00e9quipe de recherche d’effectuer une analyse ult\u00e9rieure des donn\u00e9es afin de corr\u00e9ler la performance de conduite avec les signaux multimodaux pour une \u00e9valuation en temps r\u00e9el des niveaux de fatigue. <\/p>\n\n

Deuxi\u00e8mement, le sc\u00e9nario de simulation de conduite cr\u00e9\u00e9 avec SCANeR studio peut immerger le conducteur dans un environnement r\u00e9aliste<\/strong> lorsqu’il est int\u00e9gr\u00e9 au simulateur Motion Platform. Cela permet de s’assurer que le retour d’information du conducteur correspond aux conditions r\u00e9elles.<\/strong> <\/p>\n\n

PROCHAINES \u00c9TAPES<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n