Diterima: 31 Oktober 2020; Direvisi: 18 Mei 2021; Disetujui: 28 Mei 2021 JTERA, Vol. 6, No. 1, Juni 2021 © 2021 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Identifikasi Perilaku Pengemudi Berdasarkan Kontur Jalan dan Pergerakan Kendaraan Berbasis

## Fuzzy Mamdani
Budi Setiadi # , Tata Supriyadi, Ridwan Solihin, Varian Andika Wijayakusuma, Fryma Zhafran Raihan, Muhammad Rawdoh
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga, Kabupaten Bandung Barat 40559, Indonesia
# budi.setiadi@polban.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  penyebab  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  karena  perilaku  pengemudi  abnormal.  Faktor  kebiasaan, budaya  serta  situasi  monoton  membuat  pengemudi  mengabaikan  gestur  standar  dalam  berkendara  kurang mempertimbangkan  kondisi  kontur  jalan  dan  pergerakan  kendaraan.  Penelitian  ini  bertujuan  membuat  perangkat kontroler  yang  dapat  memberikan  peringatan  perilaku  pengemudi  secara  otomatis.  Identifikasi  perilaku  pengemudi ditentukan  berdasarkan  kondisi  kontur  jalan  dan  pergerakan  kendaraan.  Kontur  jalan  diidentifikasi  setiap  waktu menggunakan  sensor  altimeter.  Keluaran  data  sensor  altimeter  berupa  perubahan  titik  ketinggian  disimpan  dalam memori sementara pengolah data dan disatukan menjadi  pola (tiga titik ketinggian) berdasarkan perubahan waktu.  Pola tersebut digunakan untuk identifikasi kondisi jalan  datar atau bergelombang. Pergerakan kendaraan diidentifikasi setiap waktu menggunakan sensor accelerometer. Metode inferensi fuzzy Mamdani memproses seluruh data masukan menjadi pengambilan  keputusan  dengan  keluaran    himpunan  N  (normal),  L  (lelah),  dan  G  (gegabah).  Keluaran  himpunan tersebut disalurkan ke perangkat motor DC dan buzzer melalui pengolah data sebagai peringatan perilaku berkendara kepada pengemudi. Hasil pengujian dengan berbagai skenario kondisi menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja dengan tingkat keberhasilan lebih besar dari 75%.
Kata kunci: perilaku berkendara, altimeter , accelerometer , inferensi fuzzy Mamdani

## Abstract
One of the causes of traffic accidents is abnormal driver behavior. The factors of habit, culture and monotonous situations  make  drivers  ignore  standard  driving  gestures  that  do  not  consider  road  contour  conditions  and  vehicle movements.  This  research  aims  to  create  a  controller  device  that  can  automatically  alert  the  driver's  behavior. Identification  of  driver  behavior  is  determined  based  on  road  contour  conditions  and  vehicle  movements.  The  road contours are identified each time using the altimeter sensor. The altimeter sensor data output in the form of changes in altitude points is stored in memory while processing the data and compiled into a pattern (three altitude points) based on changes in time. This pattern is used to identify flat or bumpy road conditions. Vehicle movement is identified each time using  the accelerometer  sensor. Mamdani fuzzy inference method  processes all input data  into decision  making with the set output of N (normal), L (tired), and G (reckless). The set output is channeled to the DC motor device and the buzzer through a data processor as a warning to the driver's driving behavior. The test results with various scenario conditions show that the system can work with a success rate greater than 75%.
Keywords: driver behavior, altimeter, accelerometer, Mamdani fuzzy inference

## I. P ENDAHULUAN
Perilaku pengemudi dalam berkendara merupakan salah satu faktor keselamatan berkendara  di  jalanan  selain  kondisi  lingkungan,
kendaraan  itu  sendiri,  dan  kondisi  tak  terduga. Kecelakaan  berkendara  dapat  diperkecil  dengan upaya  identifikasi  perilaku  pengemudi  melalui gestur  tubuh  dan  pola  pergerakan  kendaraan  [1]- [12]. Faktor budaya, kebiasaan, dan situasi monoton berdampak  pada  pengemudi  mengabaikan  gestur
standar
dalam berkendara
dan tidak mempertimbangkan  kontur  jalan.  Kondisi  ini diasumsikan  disebut  sebagai  perilaku  pengemudi abnormal.
Pengolahan data identifikasi perilaku pengemudi berdasarkan  gestur  tubuh  dilakukan  dengan membandingkan  tangkapan  pola  data  dari  sensor atau  kamera.  Sensor  elektronik  terpasang  pada bagian  tubuh  (kaki,  tangan,  dan  pundak) pengemudi.  Kamera  terpasang  di dasboard kendaraan menyoroti pengemudi [1]-[6]. Pengolahan  data  identifikasi  perilaku  pengemudi berdasarkan  pergerakan  kendaraan  dilakukan dengan  membandingkan  tangkapan  pola  data  dari sensor accelerometer ,  GPS  ( global  position system ), atau ponsel yang terpasang pada kendaraan [7]-[12].  Pola  data  tangkapan  sensor  dan  kamera diuji  terhadap dataset perilaku  yang  diperoleh melalui  proses  pembelajaran  dari  perekam  data. Metode  pengolahan  data  berbasis artificial intelligent ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai bobot  baru  dan  dilakukan  penjumlahan  proses aktivasi  untuk  mendapat  nilai  kurang  dari  ambang batas yang telah ditentukan [1], [3]-[13].
Penelitian  yang  kami  laksanakan  merupakan penyempurnaan dari identifikasi perilaku pengemudi berdasarkan pergerakan kendaraan yang dikombinasikan  dengan  identifikasi  kondisi  kontur jalan. Penelitian kami bertujuan untuk mengembangkan  sistem  identifikasi  perilaku pengemudi  berdasarkan  pergerakan  kendaraan dengan  mempertimbangkan  kodisi  kontur  jalan sebelum dilakukan pengambilan keputusan menggunaka  inferensi fuzzy Mamdani.  Algoritma fuzzy yang  dikembangkan  diuji  melalui  perangkat keras  yang  terpasang  pada  kendaraan  roda  empat. Perangkat  keras  pengambil  keputusan  terpasang pada  bagian  belakang  kendaraan  dan  perangkat keras  notifikasi  terpasang  pada dashboard kendaraan. Perangkat notifikasi berupa getaran dan suara  „bip‟  akan  menerima  sinyal  peringatan  dari perangkat  pengambilan  keputusan  apabila  terjadi perilaku  pengemudi  abnormal.  Hasil  penelitian kami mendukung pengembangan perangkat keselamatan  yang  dapat  diaplikasikan  pada kendaraan roda empat secara umum.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan pendeteksian perilaku pengemudi yang kami usulkan seperti ditunjukkan pada diagram alir sistem Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir sistem
Step 1 merupakan tahap inisialisasi. Pada tahap ini  dilakukan  pengaturan  seluruh  nilai  awal  untuk parameter    perangkat  lunak  masukan,  pengambilan keputusan  inferensi fuzzy ,  dan  keluaran. Step 2 merupakan  tahap  proses  pembacaan  kontur  jalan dan pergerakan kendaraan. Pola data kondisi kontur jalan  datar  atau  bergelombang  diperoleh  dari perubahan  data  ketinggian  setiap  waktu  yang dideteksi  sensor  altimeter.  Pergerakan  kendaraan dideteksi  sensor accelerometer dengan  luaran  data yaw,  pitch, dan roll . Step 3  merupakan  tahap pengambilan  keputusan  menggunakan  mekanisme if-then . Hasil kontur jalan datar dan data pergerakan kendaraan  menjadi  masukan  inferensi fuzzy Mamdani  untuk  identifikasi  perilaku  pengemudi. Keluaran  pengambilan  keputusan  inferensi fuzzy Mamdani  berupa  sinyal  dari  kategori  himpunan Normal  (N),  Lelah  (L),  dan  Gegabah  (G) ditransmisikan  ke  perangkat  notifikasi. Step 4 merupakan  sinyal  yang  diterima  perangkat notifikasi  di dashboard depan  kendaraan  berfungsi untuk  mengaktifkan  peringatan  getaran  dan  suara ke pengemudi.
A. Desain Perangkat Keras Elektronik
Diagram blok perangkat keras sistem identifikasi perilaku pengemudi seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Perangkat keras terdiri dari modul I pengolah data untuk pengambil keputusan perilaku pengemudi  dan  modul  II  notifikasi  peringatan  ke pengemudi. Kedua modul menggunakan mikrokontroler  ATMega328P platform Arduino Nano untuk proses pengolahan datanya.
Gambar 2. Diagram blok perangkat keras modul

## I dan modul II
Modul I terdiri dari mikrokontroler SLAVE yang berfungsi  sebagai  pengolah  data  masukan  dari sensor  altimeter.  Hasil  pengolahan  data  akan menghasilkan dua keluaran, yaitu kontur jalan datar atau  bergelombang.    Apabila  hasilnya  datar  maka mikrokontroler SLAVE akan  mengirimkan  sinyal logika  0  ke  mikrokontroler MASTER ,  dan sebaliknya.  Mikrokontroler MASTER akan  selalu berada  pada  kondisi standby selama  masukan  dari mikrokontroler SLAVE berlogika  0  dan  akan  aktif ketika berlogika 1. Pada kondisi aktif mikrokontroler MASTER akan  berfungsi  sebagai pengolah  data  masukan  pergerakan  kendaraan  dari sensor accelerometer .  Secara  terus  menerus,  setiap pola  data  pergerakan  kendaraan  akan  dicatat  pada memori SD-card dan langsung diolah menggunakan algoritma fuzzy. Hasil  pengolahan  data  berupa pengambilan keputusan  perilaku pengemudi (N, L, dan  G).  Melalui  modul  radio  frekuensi  433  MHz, hasil  pengambilan  keputusan  berupa  sinyal peringatan  akan  dikirim  ke  modul  II.  Sinyal  untuk perilaku  normal  berupa  data  karakter  „1‟,  lelah berupa  data  karakter  „2‟,  dan  gegabah  berupa  data karakter „3‟.
Modul  II  berisi  mikrokontroler  NOTIFIKASI yang  akan  selalu  berada  pada  kondisi  aktif.  Pada saat  radio  frekuensi  433  MHz  menerima  sinyal peringatan,  maka  akan  diterjemahkan  oleh  sistem ke  dalam  bentuk  getaran  motor  DC  dan  suara buzzer . Apabila sinyal data karakter „1‟ maka motor DC  dan buzzer OFF.  Jika  sinyal  data  karakter  „2‟ maka  motor  DC  dan buzzer ON dengan  tingkat getaran  dan  kebisingan   berupa   persentasi  PWM
Gambar 3. Realisasi sistem
( pulse  width  modulation )  50%.  Jika  sinyal  data karakter „3‟ maka motor DC dan buzzer ON dengan tingkat  getaran  dan  kebisingan  berupa  persentasi PWM 100%.

## B. Realisasi Sistem
Gambar  3  menunjukkan  realisasi  sistem  dari perangkat elektronik. Perangkat keras sistem terdiri dari  dua  bagian  modul,  yaitu  perangkat  elektronik pengolah  data  dan  notifikasi.  Perangkat  pengolah data berfungsi untuk melakukan proses identifikasi kondisi  kontur  jalan  dan  perilaku  pengemudi. Perangkat  notifikasi  berfungsi  menerima  sinyal peringatan dari pengolah data dan menyalurkannya ke motor DC serta buzzer .

## C. Kontur Jalan
Gambar 4 menunjukkan  ilustrasi kondisi kontur jalan  dan  pola  data  (t1,  t2,  dan  t3)  untuk pengambilan  keputusan.  Deteksi  kondisi  kontur jalan  menggunakan  sensor  altimeter    yang terpasang di badan kendaraan. Definisi kontur jalan datar  (datar,  datar  menurun,  datar  naik,  dan  datar miring)  atau  bergelombang  didapat  dari  masukan data  sensor  altimeter.  Setiap  waktu  (t)  secara otomatis  sensor  akan  mengirimkan  perubahan Informasi  data  ketinggian.  Setiap  data  ketinggian yang terbaca sensor disimpan di memori sementara mikrokontroler SLAVE seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2 modul I. Tahapan selanjutnya setiap data ketinggian  yang  disimpan  di  memori  sementara diurutkan  berdasarkan  perubahan  waktu  menjadi bentuk pola data tiga titik informasi data (t1, t2, dan t3).  Pola  data  berikutnya  menghilangkan  data  t1
pola  sebelumnya  dan  menambahkan  satu  titik  data baru  di  akhir.  Adapun  toleransi error antara  titik data ketinggian kontur jalan yang ditetapkan adalah 20 cm, sehingga dengan kondisi kontur jalan paving block atau kerikil masih teridentifikasi jalan datar.
D. Pola Pergerakan Kendaraan
Data informasi perilaku pengemudi didefinisikan  dari  pola  pergerakan  kendaraan  hasil pembacaan sensor accelerometer yang terpasang di badan  kendaraan.  Data  informasi  perilaku pengemudi  diterjemahkan  dalam  pergerakan kendaraan  3-DOF  (3- degree  of  freedom ) yaw, pitch,  roll ,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  5. Perubahan  data yaw dipengaruhi  pergerakan  stir, pitch dipengaruhi  pengereman  dan  gas,  serta roll dipengaruhi  pergeseran  kendaraan  akibat  dari  stir. Pola  pergerakan  kendaraan  N,  seperti  ditunjukkan pada  ilustrasi  Gambar  6(a)  dan  abnormal  (L,  G), seperti ditunjukkan pada ilustrasi Gambar 6(b)-6(h).
Gambar 4. Ilustrasi kondisi kontur jalan dan pola data tiga titik

## E. Algoritma Fuzzy
Gambar  7  menunjukkan  diagram  blok  sistem fuzzy untuk  pengambilan  keputusan  identifikasi pengemudi berdasarkan pola pergerakan kendaraan. Pada  tahap  fuzzifikasi  terdiri  dari  3  variabel masukan, yaitu y aw, pitch, dan roll. Inferensi fuzzy untuk  pengolah  data  menggunakan  tipe  Mamdani didefinisikan dengan 27 aturan, seperti ditunjukkan pada  Tabel  1,  Tabel  2,  dan  Tabel  3.    Proses defuzzifikasi  untuk  mencari  keluaran  perilaku pengemudi menggunakan perhitungan COA ( center of area ).
Adapun definisi perilaku pengemudi berdasarkan literatur sebagai berikut [2], [14]-[22]: 1) Perilaku pengemudi normal: pengemudi berkonsentrasi  pada  saat  berkendara  ditandai dengan  mengontrol  kecepatan  kendaraan, menghindari  akselerasi  mendadak,  mengemudi tanpa  obat-obatan  dan  alkohol,  mempertahanan posisi kendaraan lurus dengan kemiringan stabil, dan dalam keadaan mata terbuka.
2) Perilaku  pengemudi  lelah:  hilangnya  efektivitas mengemudi dikarenakan sudah berkendara terus menerus  24  jam  ditandai  dengan  akselerasi menurun  perlahan,  posisi  kendaraan  berbelok, mengemudi seperti terpengaruh 0,05% kandungan alkohol dalam darah.
Gambar 7. Diagram blok sistem fuzzy
Tabel 1. Basis aturan yaw = MN
Tabel 2. Basis aturan yaw = ST
Tabel 3. Basis aturan yaw = MK
Keterangan: MN : minimum ST : stabil MK : maksimum N : normal L : lelah G : gegabah 3) Perilaku  pengemudi  gegabah:  pengemudi  tidak dapat mengontrol kecepatan kendaraan, menjalankan  kendaraan  dengan    akselerasi mendadak,  kecepatan  tinggi,  zigzag,  dan  posisi kemiringan  kendaraan  selalu  berubah-ubah dengan cepat.
Merujuk  definisi  tersebut  maka  satuan  perilaku pengemudi  dibuat  dalam  bentuk  rentang  nilai  0 sampai 100. Nilai tersebut difungsikan sebagai nilai ambang pengambilan keputusan fuzzy . Kategori (0
Gambar 8. Fungsi keanggotaan masukan fuzzy ( yaw, pitch, roll )
Gambar 9. Fungsi keanggotaan keluaran fuzzy
≤ N < 35), (35 ≤ L <50), dan (50 ≤ G ≤ 100). Nilai batas ambang dikirimkan ke perangkat NOTIFIKASI berupa data karakter.
Fungsi keanggotaan masukan seperti ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Setiap  fungsi keanggotaan yaw,  pitch,  roll merupakan  nilai perpindahan  posisi  angular  terhadap  rad/s.  Nilai posisi  angular  diterjemahkan  menjadi  kategori himpunan  MN,  ST,  dan  MK.  Fungsi  keanggotaan keluaran  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Nilai keluaran  pengambilan  keputusan  diterjemahkan menjadi kategori himpunan N, L, dan G.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  pada  penelitian  kami  dilakukan menjadi  dua  tahap,  yaitu  eksperimen  dan  simulasi menggunakan perangkat lunak MATLAB.

## A. Pengujian Eksperimen
Pengujian eksperimen dilakukan dengan memasang  purwarupa  sistem  di  kendaraan sebenarnya pada kendaraan roda empat jenis multi- purpose vehicle . Modul I (pengolah data pengambil keputusan)  dipasang  pada  bagian  bagasi  belakang kendaraan  dan  modul  II  (notifikasi)  dipasang  pada bagian dashboard depan  pengemudi  kendaraan, seperti ditunjukkan pada Gambar 10.
Pengujian    dilakukan  pada  jalan paving  block dengan kemiringan kurang dari 9° (kategori  kontur jalan  datar).  Tahapan  pengujian  terdiri  dari  dua, yaitu  kontur  jalan  dan  identifikasi  perilaku pengemudi. Tahapan pengujian kontur jalan dengan rintangan  polisi  tidur  dengan  ketinggian  ±30  cm (datar, datar menurun, datar naik, datar miring, dan bergelombang),  seperti  ditunjukkan  pada  grafik Gambar 11. Pada sampel data waktu  ke-31 sampai ke-37 menunjukkan jalan bergelombang akibat dari rintangan polisi tidur.
Gambar 10. Peletakan posisi perangkat keras modul I (kiri) dan modul II (kanan)
Gambar 11. Pengujian kontur jalan
Tahapan pengujian identifikasi perilaku pengemudi  dilihat  dari  pola  pergerakan  kendaraan. Gambar 12 menunjukkan  grafik sampel pada salah satu uji parameter berbelok dan berbarengan diikuti pengereman. Grafik yaw memperlihatkan pergerakan belok banyak, grafik pitch memperlihatkan terjadinya pengereman yang cukup dalam,  dan  grafik roll memperlihatkan  slip  roda bodi  belakang  kendaraan.  Apabila  dilihat  dalam basis  aturan fuzzy ,  kondisi  seperti  ini  termasuk kategori perilaku G.
(a) Yaw (b) Pitch (c) Roll
Gambar 12. Sampel pengujian pergerakan kendaraan pada saat berbelok dibarengi pengereman dalam
Tabel 4. Rasio deteksi perilaku pengemudi
Pergerakan Pengemudi Gagal / Berhasil Rasio Deteksi Perilaku (%) Lurus 0 / 5 100 Zigzag 2 / 3 60 Berbelok 2 / 3 60 Slip 3 / 2 40 Rem mendadak 0 / 5 100 Gas sekaligus 0 / 5 100 Berputar cepat 1 / 4 80 Berputar jauh 1 / 4 80 Tabel 5. Hasil pengujian simulasi MATLAB Masukan Keluaran Yaw Pitch Roll 0,3 -0,8 1 34,1 (N) 0,3 0,8 2,5 44,5 (L) 1,5 3 3,2 63,5 (G)
Skenario  pengujian  perilaku  pengemudi  diuji berdasarkan  8  parameter  (lurus,  zigzag,  berbelok, slip,  rem  mendadak,  gas  sekaligus,  berputar  cepat, berputar  jauh).  Setiap  parameter  dilakukan pengujian  sebanyak  5  kali.  Pengujian  dilakukan langsung  oleh  peneliti  dengan  mengikuti  pola kebiasaan  pengemudi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  6.  Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengujian berupa rasio deteksi perilaku pengemudi.
Rasio  deteksi  perilaku  pengemudi  didefinisikan dalam  dua  hasil,  yaitu  gagal  dan  berhasil. Berdasarkan  data  rasio  deteksi  perilaku  berhasil didapatkan rata-rata akurasi sebesar 77,5%.

## B. Pengujian Simulasi MATLAB
Pengujian  simulasi  dengan toolbox MATLAB bertujuan untuk memastikan rancangan basis aturan fuzzy sesuai dengan yang diharapkan. Adapun hasil pengujian  untuk  masing-masing  nilai  keluaran dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Contoh  dari  simulasi untuk  kondisi  keluaran  G  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Berdasarkan  hasil  pengujian  secara  simulasi diperoleh  bahwa  inferensi fuzzy Mamdani  yang dirancang  mampu  menghasilkan  keluaran  yang sesuai. Semakin kecil nilai yaw , pitch , dan roll akan menghasilkan  notifikasi  N  artinya  perilaku pengemudi normal. Sebaliknya, semakin besar nilai yaw , pitch ,  dan roll akan  menghasilkan  keluaran yang  lebih  besar  pula  atau  G.  Artinya  saat  kondisi ini  terjadi  maka  perilaku  pengemudi  dianggap abnormal dan sistem akan memberikan peringatan.
Gambar 13. Tampilan aturan fuzzy dengan keluaran G

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis, identifikasi  perilaku  pengemudi  dengan  kombinasi kondisi  kontur  jalan  dan  pergerakan  kendaraan menghasilkan  akurasi  keberhasilan  sebesar  77,5%. Inferensi fuzzy Mamdani  yang  dirancang  juga
mampu  menghasilkan  nilai  keluaran  yang  sesuai. Perbaikan  fungsi  keanggotaan  masukan  atau keluaran  perlu  dilakukan  agar  kinerja  sistem  lebih optimal.  Selain  itu  penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan  pengembangan  metode fuzzy Sugeno, ANFIS  ( adaptive  neuro  fuzzy  inference  system ), fuzzy tipe  2,  dan  dikombinasikan  dengan identifikasi  perilaku  berdasar  gestur  tubuh  untuk menghasilkan kinerja yang lebih baik .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada P3M  Politeknik  Negeri  Bandung  atas  pendanaan penelitian melalui skema Penelitian Pemula dengan kontrak Nomor B/186.15/PL1.R7/PG.00.03/2020.

## R EFERENSI
[1] B. Shi, L. Xu, J. Hu, Y. Tang, H. Jiang, W. Meng, and  H.  Liu,  “Evaluating  Driving  Styles  by Normalizing Driving Behavior Based on Personalized Driver Modeling,” IEEE Transactions on  Systems,  Man , and  Cybernetics:  Systems ,  vol. 45, no. 12, pp. 1502-1508, 2015.
[2] B. Wu, Y. Chen, and C. Yeh, “Driving behaviour- based  event  data  recorder,” IET  Intelligent Transport Systems , vol. 8, no. 4, pp. 361-367, 2014.
[3] C. Liu, R. Fujishiro, L. Christopher, and J. Zheng, “Vehicle–Bicyclist  Dynamic  Position  Extracted From  Naturalistic  Driving  Videos,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems , vol. 18, no. 4, pp. 734-742, 2017.
[4] M, Jeong, B. C. Ko, S. Kwak, and J. Nam, “Driver Facial  Landmark  Detection  in  Real  Driving Situations,” IEEE  Transactions  on  Circuits  and Systems for Video Technology , vol. 28, no. 10, pp. 2753-2767, 2018.
[5] S.  Al-Sultan,  “Context-aware  Driver  Behavior Detection  System  in  Intelligent  Transportation Systems,” IEEE  Transactions    on  Vehicular Technology , vol. 62, no. 9, pp.  4264-4275, 2013.
[6] W.  Huang,  X.  Liu,  M.  Luo,  P.  Zhang,  W.  Wang, and  J.  Wang,  “Video-Based  Abnormal  Driving Behavior  Detection  via  Deep  Learning  Fusions,” IEEE Access , vol. 7, pp. 64571-64582, 2019.
[7] X.  Li,  M.  Yu,  W.  Li,  C.  Ma,  R.  Gravina,  and  G. Fortino,  “Driving  Operation  Recognition  using Smart  Cushion  Based  on  Deep  Neural  Network,” EAI  International  Conference  on  Body  Area Networks , Springer, pp. 325–338, 2018.
[8] J.  Hu,  L.  Xu,  V.  He,  and  W.  Meng,  “Abnormal Driving  Detection  Based  on  Normalized  Driving Behavior,” IEEE  Transactions  on  Vehicular Technology , vol. 66, no. 8, pp. 6645-6652, 2017.
[9] J. Yu, Z. Chen, Y. Zhu, Y. Chen, Kong., and M. Li, “Fine-Grained  Abnormal  Driving  Behaviors Detection  and  Identification  with  Smartphones,”
IEEE Transactions on Mobile Computing ,  vol. 16, no. 8, pp. 2198-2212, 2017.
[10] L. Xu, J. Hu, H. Jiang, and W. Meng, “Establishing style-oriented  driver  models  by  imitating  human driving  behaviors,” IEEE  Transactions  on Intelligent  Transportation  Systems ,  vol.  16,  no.  5, pp. 2522-2530, 2015.
[11] M. Saifuzzaman and M. Haque, “Impact Of Mobile Phone  Use  On  Car-Following  Behavior  Of  Young Drivers,” Accident  Analysis  and  Prevention ,    vol. 82, pp. 10-19, 2015.
[12] N.  Li,  T.  Misu,  and  F.  Tao,  “Understand  Driver Awareness  Through  Brake  Behavior  Analysis: Reactive Versus Intended Hard Brake,” Proc. IEEE Intell Vehicles Sym , vol. 4, pp. 1523-1528, 2017.
[13] B.  Setiadi,  T.  Supriyadi,  H.  Nugroho,  and  R. Solihin,  “Navigation  and  Object  Detection  for Blind  Persons  Based  on  Neural  Network,” International  Journal  of  Applied  Technology Research (IJATR) , vol. 1, no. 1, pp. 56-65, 2020.
[14] N.  H.  T.  S.  Administration.  (2012)  Define Aggressive Driving. [Online]. Available: http://www.nhtsa.gov/people/injury/enforce/aggress drivers/aggenforce/define.html
[15] X. Lin,  K. Zhang,  W. Cao, and L. Zhang,  “Driver Evaluation  and  Identification  Based  on  Driving Behavior  Data,” 5th  International  Conference  on Information  Science  and  Control  Engineering (ICISCE), pp. 718-722, 2018.
[16] S.  Kaplan,  M.  A.  Guvensan,  A.  G.  Yavuz,  and  Y. Karalurt,  “Driver  Behavior  Analysis  for  Safe Driving:  A  Survey,” in  IEEE  Transactions  on Intelligent  Transportation  Systems ,  vol.  16,  no.  6, pp. 3017-3032, 2015.
[17] Z. Wang, “Driver Behavior Modeling Using Game Engine  and  Real  Vehicle:  A  Learning-Based Approach,” in  IEEE  Transactions  on  Intelligent Vehicles, vol. 5, no. 4, pp. 738-749, 2020.
[18] B.  Higgs  and  M.  Abbas,  “Segmentation  and Clustering of Car-Following Behavior: Recognition of  Driving  Patterns,” in  IEEE  Transactions  on Intelligent  Transportation  Systems, vol.  16,  no.  1, pp. 81-90, 2015.
[19] T.  Hirayama,  K.  Mase,  C.  Miyajima,  and  K. Takeda,  “Classification  of  Driver's  Neutral  and Cognitive  Distraction  States  Based  on  Peripheral Vehicle  Behavior  in  Driver's  Gaze  Transition,” in IEEE  Transactions  on  Intelligent  Vehicles, vol.  1, no. 2, pp. 148-157, 2016.
[20] M.  H.  Alkinani,  W.  Z.  Khan,  and  Q.  Arshad, “Detecting  Human  Driver  Inattentive  and Aggressive  Driving  Behavior  Using  Deep Learning:  Recent  Advances,  Requirements  and Open  Challenges,” in  IEEE  Access, vol.  8,  pp. 105008-105030, 2020.
[21] B.  Zhu,  Z.  Liu,  J.  Zhao,  Y.  Chen,  and  W.  Deng, “Driver  Behavior  Characteristics  Identification Strategies Based on Bionic Intelligent Algorithms,” in  IEEE  Transactions  on  Human-Machine Systems, vol. 48, no. 6, pp.572-581, 2018.
[22] C.  P.  Rommerskirchen,  M.  Helmbrecht  and  K.  J. Bengler,  “The  Impact  of  an  Anticipatory  Eco- Driver  Assistant  System  in  Different  Complex
Driving  Situations  on  the  Driver  Behavior,” in IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol. 6, no. 2, pp. 45-56, 2014.