Reference number : 172-2022-2023-Q3-998140, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Western Ontario, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : London|London, recipient postal code : N6A 5B7, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Advanced Driver Assistance Systems for Safe Mobility of Aging Population: A Human-in-the-loop Approach, agreement title french : Systèmes avancés d’aide à la conduite pour une mobilité sûre de la population vieillissante : une approche avec intervention humaine, agreement number : 998140, agreement value : 84900.0, agreement start date : 2023-01-01, agreement end date : 2025-12-31, description english : Driving cessation for many aging people is associated with a poorer quality of life brought about by the loss of mobility and independence, which ultimately can lead to physical and mental health problems such as depression, social isolation, diminished independence, etc. Connected and automated vehicle (CAV) technologies can provide feasible solutions to help ameliorate this problem. Although fully autonomous driving remains the goal of all involved R&D efforts, advanced driving assistance systems (ADASs) are already deployed at a mass scale that provide enhanced safety and warning systems and even enable partial automated driving. Recent year production vehicles are equipped with many ADAS features such as collision imminent braking systems, blind spot warning, automated lane centering, adaptive cruise control, automated parking, etc. All these features can help delay driving cessation for the aging population by compensating for the decline in cognitive capacity required for safe driving. However, current production ADAS systems do not consider driver behavior and intention. Typical implementations of ADAS systems are reactive in nature in that the safety of driving actions (acceleration and steering) are evaluated against the environment (presence of traffic ahead or in blind spots on adjacent lanes) after the fact. The proposed research aims to build an artificial intelligence (AI) based driver intentionality predictor that will augment and enhance typical ADAS systems to transform their nature from reactive to proactive. Since driver gaze directly correlates with driver intentionality and precedes driving action, this project will utilize a driver gaze monitoring system to develop an AI-based tool to predict driver intentionality and action. Such predictions can be used to provide warning or even enable automated vehicle actions, such as braking, speed reduction, collision avoidance. This will significantly improve driving safety and increase availability of mobility for aging people in the following ways: • The time horizon of conventional ADAS systems will be broadened to better include drivers with sub-optimal cognitive function. • Aging population can postpone driving cessation until much later stages in their lives without compromising their independence and the quality of life., description french : Pour de nombreuses personnes âgées, le retrait du permis de conduire est associé à une baisse de la qualité de vie due à la perte de mobilité et d’indépendance, ce qui peut entraîner des problèmes de santé physique et mentale comme la dépression, l’isolement social, la perte d’autonomie, etc. Les technologies des véhicules connectés et automatisés peuvent fournir des solutions possibles pour aider à atténuer ce problème. Bien que la conduite entièrement autonome reste l’objectif de tous les efforts de R-D concernés, des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) sont déjà déployés à grande échelle et fournissent des systèmes de sécurité et d’alerte améliorés, et même permettent une conduite partiellement automatisée. Les véhicules de série des dernières années sont équipés de nombreuses fonctions ADAS, dont des systèmes de freinage en cas de collision, d’alerte d’angle mort, de centrage automatique sur la voie, de régulateur de vitesse adaptatif, de stationnement automatique. Toutes ces fonctions peuvent contribuer à retarder le retrait du permis de conduire pour la population vieillissante en compensant le déclin des capacités cognitives nécessaires à une conduite sûre. Cependant, les systèmes ADAS actuellement en production ne tiennent pas compte du comportement et de l’intention de la personne qui conduit. L’implémentation typique des systèmes ADAS est de nature réactive en ce sens que la sécurité des actions de conduite (accélération et direction) est évaluée après coup en fonction de l’environnement (présence de trafic devant ou dans les angles morts des voies adjacentes). La recherche proposée vise à construire un prédicteur d’intentionnalité des conducteurs basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui augmentera et améliorera les systèmes ADAS typiques afin de transformer leur nature réactive en nature proactive. Étant donné que le regard de la personne au volant est en corrélation directe avec son intentionnalité et précède l’action de conduire, ce projet utilisera un système de surveillance du regard de la personne qui conduit pour développer un outil basé sur l’IA qui permettra de prédire l’intentionnalité et l’action de cette personne. De telles prédictions peuvent être utilisées pour donner l’alerte ou même permettre des actions automatisées du véhicule, comme le freinage, la réduction de la vitesse, l’évitement des collisions. Cela améliorera de manière appréciable la sécurité de la conduite et augmentera la disponibilité de la mobilité pour les personnes vieillissantes de la manière suivante : l’horizon temporel des systèmes ADAS conventionnels sera élargi pour une meilleure prise en compte des conducteurs dont la fonction cognitive est sous-optimale. La population vieillissante peut reporter l’arrêt de la conduite à des stades beaucoup plus avancés de sa vie sans compromettre son indépendance et sa qualité de vie., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada