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Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

The University of Western Ontario

$93,390.00

Development of an AI based driver intentionality and action predictor tool to improve safety in urban last mile delivery operation

EF 2021-22 · 2021-05-10

Résumé
This research Project aims to build an AI-based driver intentionality predictor that will augment and enhance typical advanced driver assistance systems (ADAS) to improve safety for last mile delivery operation. 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. This will significantly improve the safety associated with last mile delivery in urban environments by broadening the time horizon of ADAS systems. This Project intends to employ real-time driver gaze data to predict driver intentionality and action in order to quantify driver alertness and evaluate the safety of the operation in real-time. This data will be used to evaluate and compare different machine learning methods to develop models of driver attentiveness and alertness by predicting and assessing driver maneuvers. In the long term, having models that predict driver intentionality and actions can provide additional information to an ADAS that can be used to alert the driver or take action to ensure the safety of the vehicle and driver or avoid likely accident scenarios.
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Emplacement
London|London, Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
108162587
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions

Modifications

Chaque version de l'entente telle que publiée, de la plus ancienne à la plus récente, avec son total à cette version. Le montant ci-dessus est le plus récent.

ModificationDateExercice financierTotal
02021-05-102021-22$93,390.00
12021-05-102021-22$93,390.00
22021-05-102021-22$93,390.00

Tel que publié

Additional Information
This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreements has been modified by 365 days
Additional Information (French)
Cet accord a été modifié 1 fois. La date de fin du présent accord a été changé de 365 jours.
Agreement End Date
2024-03-31
Agreement Number
972493
Agreement Start Date
2021-05-10
Agreement Title
Development of an AI based driver intentionality and action predictor tool to improve safety in urban last mile delivery operation
Agreement Title (French)
Développement d’un outil de prédiction de l’intentionnalité et de l’action du conducteur basé sur l’IA pour améliorer la sécurité des opérations de livraison du dernier kilomètre en milieu urbain
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$93,390.00
Amendment Date
2022-06-14
Amendment Number
2
Description
This research Project aims to build an AI-based driver intentionality predictor that will augment and enhance typical advanced driver assistance systems (ADAS) to improve safety for last mile delivery operation. 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. This will significantly improve the safety associated with last mile delivery in urban environments by broadening the time horizon of ADAS systems. This Project intends to employ real-time driver gaze data to predict driver intentionality and action in order to quantify driver alertness and evaluate the safety of the operation in real-time. This data will be used to evaluate and compare different machine learning methods to develop models of driver attentiveness and alertness by predicting and assessing driver maneuvers. In the long term, having models that predict driver intentionality and actions can provide additional information to an ADAS that can be used to alert the driver or take action to ensure the safety of the vehicle and driver or avoid likely accident scenarios.
Description (French)
Ce projet de recherche vise à construire un prédicteur de l’intentionnalité du conducteur basé sur l’IA qui augmentera et améliorera les systèmes d’aide à la conduite (systèmes ADAS) typiques afin d’améliorer la sécurité des opérations de livraison du dernier kilomètre. Étant donné que le regard du conducteur est en corrélation directe avec l’intentionnalité de ce dernier et précède l’action de conduite, ce projet utilisera un système de surveillance du regard du conducteur pour créer un outil basé sur l’IA en vue de prédire l’intentionnalité et l’action du conducteur. Cela améliorera considérablement la sécurité associée à la livraison du dernier kilomètre dans les environnements urbains en élargissant l’horizon temporel des systèmes ADAS. Des données en temps réel sur le regard du conducteur seront utilisées pour prédire l’intentionnalité et l’action du conducteur afin de quantifier sa vigilance et d’évaluer la sécurité de l’opération en temps réel. Ces données serviront à évaluer et à comparer différentes méthodes d’apprentissage automatique pour développer des modèles d’attention et de vigilance du conducteur en prédisant et en évaluant ses manœuvres. À long terme, ces modèles qui permettent de prédire l’intentionnalité et les actions du conducteur peuvent fournir des informations supplémentaires à un système d’aide à la conduite et servir à alerter le conducteur ou à prendre des mesures pour assurer la sécurité du véhicule et du conducteur ou éviter des scénarios d’accident probables.
Expected Results
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.
Federal Riding
London North Centre
Federal Riding (French)
London-Centre-Nord
Federal Riding Number
35052
NAICS Code
541710 - R&D in the physical, engineering and life sciences
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
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
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.
Recipient Business Number
108162587
Recipient City
London|London
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
The University of Western Ontario
Recipient Postal Code
N6A 3K7
Recipient Province or Territory
ON
Recipient Type
S
Reference Number
172-2021-2022-Q1-972493