T E L KO MNIK A , V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 ,  pp .9 56 ~ 9 64   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 ,  accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 7 i 2 . 11759   ◼    95 6       Rec ei v ed   J ul y  1 ,  20 1 8 ;  Rev i s ed   O c tob er 23 ,  20 1 8 ;  A c c ep te d  Nov e mb er  19 ,  20 1 8   Non - in trusive  v ehicle - base d m easure men t sys tem   fo r  dro w sines s de t ectio n       Ign atiu s De r adjad  P r ano w o * 1 , Dia n  Ar t ant o 2 ,  Muh a mm ad P r ay adi S u lis t y ant o 3   Po l i te k n i k   M e k a tro n i k a  Sa n a ta  Dh a rm a ,   Yo g y a k a rta ,   5 5 2 8 2 ,  I n d o n e s i a   *C o rre s p o n d i n g  a u th o r,   e - m a i l   d ra d j a d @pm s d . a c . i d 1 ,  d i a n .a r ta n to @p m s d .a c .i d 2 ,  p ra y a d i @ p m s d .a c .i d 3         Ab strac t     Th e   p u rp o s e   o f   th i s   s tu d y   i s   f o r  p ro to ty p i n g   a   n o n - i n tr u s i v e   v e h i c l e - b a s e d   m e a s u re m e n t  s y s te m   fo r  d r o ws i n e s s   d e te c ti o n .   Th e   v e h i c l e - b a s e d   m e a s u r e m e n t  s y s te m   a i m s   t o   a c h i e v e   t h e   n o n - i n tru s i v e   d ro ws i n e s s   d e t e c t i o n .  Th e   n o n - i n tru s i v e   v e h i c l e - b a s e d   m e a s u re m e n t  a c h i e v e d   b y   p l a c i n g   s e n s o rs   o n   th e   s te e r i n g   ro d ,  g a s   p e d a l ,  a n d   b ra k e   p e d a l .  Drows i n e s s   c a n   b e   d e te c te d   b y   c o m p a ri n g   th e   p o s i t i o n   o f  t h e   s te e r i n g   a n g l e   to   th e   d e s i re d   ta rg e t  a n g u l a r   p o s i t i o n ,   e s p e c i a l l y   whe n   t h e   d i ff e re n c e   i n   v a l u e   o f  b o th   i s   g re a te r .  So m e   s e n s o r s   h a v e  b e e n   te s te d   to   o b ta i n   th e  a c t u a l   s te e r i n g   a n g l e   p o s i t i o n .  F ro m   th e   te s t  re s u l t s ,   s e n s o rs   th a t  m e e t  t h e   c ri te r i a   o f  a c c u ra c y   a re   M PU60 5 0   a n d   HM C58 8 3 L .  Bo th   s e n s o r s   h a v e   b e e n   te s t e d   i n   t h e   p ro to ty p i n g   o f   a   v e h i c l e - b a s e d   d r o ws i n e s s   d e te c ti o n   s y s te m   w i th   s u f fi c i e n t  re s u l ts .   F u rth e rm o re ,   th e   p ro to t y p e   o f  n o n - i n tru s i v e   v e h i c l e - b a s e d   d r o ws i n e s s   d e te c ti o n   s y s t e m   h a s   b e e n   i n te g ra te d   wit h   i n te re s ti n g   d ri v i n g   s i m u l a t i o n   s o ft war e .  Th e   re s u l t  h a s   b e e n   a b l e   to   s h o w  th e   a c t u a l   c o n d i ti o n   o f  t h e   s te e ri n g   p o s i ti o n ,   th e   g a s   p e d a l   a n d   th e   b r a k e   p e d a l   p re c i s e l y .  M o re o v e r,   th i s   p ro t o ty p e   o p e n s   o p p o rt u n i t i e s   to   s u p p o rt   th e   s tu d y  o f  d ro w s i n e s s   d e te c ti o n   u s i n g  v e h i c l e - b a s e d  d ri v i n g   s i m u l a to r .       Key w ords :  d ro w s i n e s s  d e te c ti o n ,   HM C58 8 3 L ,  M PU60 5 0 ,   n o n - in tru s i v e ,   v e h i c l e - b a s e d     Copy righ t  ©  2 0 1 9   Uni v e rsi t a s  Ahm a d  D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   Dr ows i ne s s   wh i l e  driv i ng   i s   c on s i de r ed   as   o ne   m ai n  c au s e  of  tr a ffi c   ac c i d en ts .  In  ge ne r al ,   r oa d  ac c i de n ts   a r e  c au s ed   by   hu ma n   fac t ors ,  en v i r o nm en t,   r oa d  c o nd i t i o ns ,  a nd   v eh i c l e  c h arac teri s ti c s   [1] .  A c c ordi n g  to   [2] ,  the   c au s e  of  r oa d  ac c i de nts   i s   driv i ng   at  hi gh   s pe e d,   al c oh ol   c on s um pti on ,   no   s afe ty   t oo l s ,   r oa d   d es i gn   c o nd i t i o ns ,  an d  l ac k   of   att en t i on   to  ha z ard   fac tors .  Re ferr i n g  t o  [ 2]   the   c au s e   of   tr aff i c   ac c i de nts   i s   do m i n ate d   by   hu ma n  f ac tors .  How ev er,   as pe c ts   of  hu m an   fac tors   ma y   be   i n fl u en c e d  by   c og ni ti v e  ab i l i ty ,  ha z ard  p erc ep ti on ,  r es po ns e  t o   driv i n g  en v i r on m en ts   ( w ea the r ,  tr af fi c   d en s i ty ,  r oa d  c on di t i o ns ) ,  an d   th e  eff ec t s   of  ph y s i c a l   c on di t i o ns   s uc h  as   fat i gu e   an d  drows i ne s s .  F urth ermor e,  th e  US   Nat i on al   S l ee p  F o un d ati on   r ep ort  a bo u t  5 4%  o f  a d u l t  driv ers   drov e  t he   v e hi c l e  i n   a  dro ws y   s tat e  an d   28 %  w ere  as l ee p   [3] .  T hi s   prov es   tha t  drows y   d r i v ers   are  on e  of  th e  ma i n   c au s es   of  r oa d  ac c i de nts   [4] .  A   prom pt  de tec t i on   of  dr ows y  dri v ers  i s  th eref ore v ery  us ef ul .   Dr ows i ne s s   de t ec ti o n  c a n  b e  me as ur ed   by   s u bj ec ti v e  an d   o bj ec ti v e   i n di c ato r s .  S ub j ec ti v e  me as ur em e nts   wer e  us i n g  K aro l i ns k a  S l e ep i ne s s   S c al e  qu es ti on na i r e   [5 - 7] .  O bj ec ti v e  me as ur em e nts   c an   be   pe r f orme d  ba s ed   on   h um a n  ph y s i o l o g y   i nd i c ato r s ,     v eh i c l e - ba s ed ,   an d  p erfo r ma nc e - ba s e d  dr i v i ng .  H um an   ph y s i ol o gy - ba s ed   me as ure me n ts   c on s i s t  of  br ai n   s i gn al   pa r a me ters   [8 - 1 1] ;   oc ul o mo t or   [ 6,  12 ,   13 ]   he art  r ate   c h an g es   [12 ,  14 ]   an d   mu s c l e  ac ti v i ty   [8] .  T hi s   m e tho d  c l a i m ed   h as   r el i a bi l i ty   an d  ac c urac y   i n  de t ec ti ng   d r ows i ne s s   bu t  ha s   l i mi t ati on s .   V eh i c l e - b as ed   m e as urem en ts   c on s i s t  of  pa r a me ters   of  s t ee r i n g  c ha n ge     [4] ,  [1 5 - 17]   p ath way   c ha n ge s   [17 - 1 9] ;  a nd   g as   pe d al   c ha ng es   [2 0] .  T h is   me t ho d  h as   no n - i ntrus i v e  a dv an t ag es ,  a b l e   to  de tec t  c ha n ge s   i n  m i c r o - c orr ec ti on s   on   th e  s te eri ng   whe el ,   c an   de tec t  ga s   pe da l   c ha n ge s   an d  al s o  de t ec t  l a ne   tr an s fers .  V eh i c l e - b as ed   me as ureme nts   are  us efu l   i n  s l ee p i ne s s   me as u r em en ts   whe n  r e du c ed   a l er tne s s   du e  t o  dro ws i ne s s   eff ec t  of  v e hi c l e  c on tr ol   or  d ev i at i o n  of  v eh i c l e  fun c t i on   ( l ate r a l   p os i ti o n,  s tee r i ng   wh ee l   c ha n ge ,  ga s   pe d al )   [2 1] .  O n  the   oth er  ha nd   v e hi c l e - ba s ed   me t ho d   s ti l l   h a s   d i s a dv an ta ge   c a n  no t  b e  s ure  when   c h an ge s   to  th e  v e h i c l e's   eq ui pm e n t  c an   b e  du e  to  eff ec ts   oth er  t ha n  drows i ne s s   s uc h  as   driv er' s   em ot i on al   c on d i t i on ,   r o ad   c on di t i o ns ,  r ou t es   an d   h i gh l y   d ep e nd e nt  o n  dr i v er' s     ha b i ts   [15 , 1 6 , 1 8 , 2 0 ,   22 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     Non - i ntrus i v e v eh i c l e - ba s e d m e as urem en t s y s te  for…  ( Ign at i us  Der ad j ad   P r an ow o )   957   S pe c i fi c a l l y ,  s tu dy   foc us i n g  on   t he   drows i n es s   de te c ti on   s y s tem   w i th   v eh i c l e - ba s ed   me as ure me n t  me t ho ds   ha s   be en   w i d el y   prac t i c ed .  T hi s   s tud y   wi l l   de v e l op   a   prototy pe   to  m ea s ure  dro ws i ne s s   by   i n di c ato r s   of  s tee r i ng   c ha ng es ,  an d  c ha n ge s   i n  g as   pe da l   an d  brak e  pe da l .  T he   o bj ec ti v es   i s   to   prov i de   the   s u i tab l e   s en s ors   tha t   m ee t   th e  c r i t eria   o f  ac c urac y   a nd   i nte grati on   b etwe en   driv i ng   s i mu l ato r s   ( r ea l   v e hi c l e  u ni t)   an d  s i m ul ati on   s oft war e   “ Ci ty Car Dr i v i ng ”  to   ga i n  hi g he r  fi de l i ty .        2.      On - V ehicle  Dr o w sin e ss  De t e ctio n  S ys t em     2 .1.  S ys t em De sign     T he   v eh i c l e - ba s ed   driv i ng   s i mu l at or  for   drows i ne s s   de t ec ti o n  ma i nl y   c o mp o s e  of  ha r dware   a nd   s o ftware.   Mo d i fi ed   of  a  r e al   v eh i c l e/c ar  by   pl ac i ng   s ev eral   s en s ors   an d  mi c r oc on tr o l l er  wi l l   b e  p art  of  t he   ha r dw are.  T h e  h ar dware  c o nfi gu r at i o n  c on s i s ts   of  s ev era l   ma j or  c om po ne nts .  T h ere  i nc l ud e  a  s et  of  bu tto ns   c o ns i s ti n g  of  the   f i v e  bu tto ns   to  en ab l e  u p  tr an s mi s s i o n,  d own  tr an s mi s s i on ,  s ea t be l t,  s tart  e ng i n e,  an d  ha nd br ak e  r el ea s e.  T he   ot he r   are   on e  HM C58 83 L  s e ns or  mo un te d  on   s tee r i ng   r o d,  an d   two  MP U60 50   s en s ors   m ou nt ed   on   t he   ga s   pe da l   an d  brak e   pe da l .  A r du i no   P r oM i c r o  wh i c h   i s   a  pr og r am mi ng   c o ntrol   un i t  th at  g ets   i np ut  s i gn a l s   fr o m  al l   b utt on s   a nd   s e ns ors ,  an d  a  P C  un i t  c on tai ni ng   the   “ C i ty Car Dr i v i ng ”   s i mu l ati on   s oft w are.  F i gu r e   1  s ho ws   the   bl oc k   di ag r a m  of  al l   c om p on e nts   tha t  bu i l ds   v eh i c l e - ba s ed   driv i n g s i m ul ato r .            F i gu r e  1.  B l oc k   d i a gram  of  t he  s y s tem       T he   s y s tem   c on s i s ts   of  th r ee   ma i n  c om po n en ts   are   s y s tem   i np ut ,  s i gn al   pr oc es s i ng ,   an d   ap pl i c ati on   s oft w are.  T he   s y s tem   i np ut   c on s i s ts   of   5  s ett i ng   bu t ton s ,   an   H MC 58 83 L  s e ns or  for  s tee r i ng   wh ee l ,  two   M P U605 0  s e ns ors   for  ga s   pe d al   an d  br ak e  pe d al .   T he   s i g na l   proc es s i n g  of  s y s tem   i n pu t   i s   pe r for me d   by   A r du i no   P r om i c r o,  wh i c h  i s   us ed   as   the   i nt erfac e  b etw ee n   s en s or  an d  ap pl i c at i on   s oft war e.  T he   ap pl i c ati on   s oft war e  us ed   h ere  i s   Ci ty Car Dr i v i ng   s i mu l ati on   s oft war e .  T h e  p r oc es s   tha t  oc c urs   i n  t hi s   s y s tem   i s   as   fol l o ws ,  wh en e v er  the r e  i s   a   c ha ng e  i n  po s i ti on   on   th e  s tee r i ng   w he e l ,  or  the   g as   pe da l ,  or  the   brak e  pe d al ,  wi l l   be   r ea d  by   the   s en s ors .  T he   s e ns or  th en   s en ds   th e  c ha n ge   d ata   t o  the   A r du i no   P r om i c r o.  A r du i no   P r om i c r o   the n  proc es s es   the   da t a  a nd   s en ds   i t  t o  t he   c o mp ut er.  T he   c o mp u ter,  t hroug h   the   s i mu l at i on   s oft war e d i s p l ay s  th e  da t a i n t he  fo r m  of  i ma ge s  th at  a pp r ox i m ate   the   ac tua l  c on di ti on s .    a   b u t o n   s e n s o r   f o r   t r a n s mi s s ion   g e a r   u p   a   b u t o n   s e n s o r   f o r   mou n t ing   s e a t b e lt   o n / o f f   an   H MC 5883L   s e n s o r   f o r   d e t e c t ing   s t e e r ing   w h e e l  c h a n g e   A r d u ino   P r o Mi c r o   t w o   M P U   s e n s o r s   f o r   d e t e c t in g   g a s   &   b r a k e   p e d a ls   The   c o mpu t e r   w i t h   s im u la t ion   s o f t w a r e   C it y C a r D r iv ing   a   b u t o n   s e n s o r   f o r   h a n d b r e a k   s e t / r e lea s e   a   b u t o n   s e n s o r   f o r   t r a n s mi s s ion   g e a r   d o w n   a   b u t o n   s e n s o r   f o r   s t a r t ing   e n g ine   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ◼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  2,  A pri l  2 01 9 :    95 6 - 96 4   958   2 .2.  S o f t w ar e D es ign   F i gu r e  2  s h own  th e  a l go r i thm   de v e l o pe d  i n  th e  v eh i c l e - ba s ed   driv i n g  s i mu l a to r .  T he   progr am   w i l l   s tart   fr o m  s e n s ors   r ea di ng   th e  c ha ng es   c om e   fr om   s te erin g   w he e l   r od ,  ga s   pe d al ,   an d  brak e  p ed a l   i n  s i mu l at or  v eh i c l e  u ni t.   In  ad d i t i on ,   A r du i no   as   a  progr a mm i n g  c on tr o l   u ni t   al s o  r ec ei v e d  r ea d i ng s   fr o m  fi v e  k ey s   r ep r es en ti n g  t he   ac ti v at i on   of:   en gi n e  s tar t,  s ea t  be l t,  hand - brak e  off ,  tr a ns mi s s i o n  up ,  a nd   tr an s mi s s i o n  do wn.  T he   r e ad i ng   r es u l ts   fr o m  the   A r du i no   wi l l  h av e a n  i mp ac t  on  t he   s i mu l ati on  s o ftware “ C i ty Ca r Dr i v i ng ” .           F i gu r e  2.  P r og r a m f l owc ha r t       S oft w are  d ev el op m en t  i n   the   A r du i no   progr am m i n g  to  proc es s   da ta   de r i v e d  fr om   HMC58 83 L  a nd   M P U6 05 0   s en s ors   to   e na b l e   s i m ul a ti on   s oft w are  ba s e d  o n  c h an ge s   i n  d ata   i np ut  fr om   s te erin g  whe el ,  ga s   pe d al ,  an d  brak e  pe da l .  T he   f i r s t  prob l em   t o  ov er c om e  i s   to  f i n d   ou t  wh i c h  pa r t  of  th e  Ci ty C arD r i v i ng   s i mu l at i on   s oft w a r e  as s oc i ate d  w i th  th e  r el e v an t  v aria b l es   mu s t  be   s et  v i a  the   M P U605 0  s en s or.  T he   n ex t  progr am mi ng   i s   A r du i no   P r oM i c r o  whi c h   r ec ei v es   i np ut  fr om   f i v e  bu tto ns ,  on e  HMC 58 8 3L ,  a nd   two  MP U 60 50   s en s ors .  S pe c i f i c ati on   of   A r du i no   us ed   i s   A r du i no   P r oM i c r o  5 V - 16 MHz .  T hi s   s tu dy   us ed   Ar d u in o   s en s ors   an d  i n teg r a tes   the m   wi t h  dr i v i ng   s i m ul ati on   s oft w are  ( C i ty Car Dr i v i n g).  S ev er al   s tu di es   us ed   the   s i mu l at i on   s oft war e  ( C i ty Car Dr i v i ng )   c om b i n ed   wi t h  u nrea l   v eh i c l e   as   a  ha r dw are  [ 5,  1 8,  20 - 2 2] .    T he   di ff erent  p oi nt  prop os ed   i n  th i s   s tud y   i s   the   i n te grati o n  be t wee n  the   r ea l   c ar  un i t  a nd   the   s i mu l ati on  s o ftware  to  g ai n  hi g he r  fi de l i ty   i n  a d r i v i ng  s i mu l ato r .     2 . 3 .  E le ctron ic  and  Int er f a ce  De sign     T he   s c he ma t i c   c i r c ui t  of  el ec tr on i c   an d  i nt erfac e  d ev i c es   of  v eh i c l e - ba s ed   d r i v i ng   s i mu l ato r  s h own  i n F i gu r e 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     Non - i ntrus i v e v eh i c l e - ba s e d m e as urem en t s y s te  for…  ( Ign at i us  Der ad j ad   P r an ow o )   959       F i gu r e  3.  ( a)  S c he m ati c  c i r c ui t  of  e l ec tr on i c  an d i nte r fac e           F i gu r e  3.  ( b)  S i mu l ati on  s of tware “ Ci ty  Car Dr i v i ng ”  v er s i on  1 .5.   2       2 . 4 .  D r ivi n g   S imu l atio n  S o f t w ar e    T he   driv i ng   s i m ul a ti on   s oft war e  us ed   i s   C i ty Car Dr i v i ng   c om m on l y   us ed   as   s i mu l ate d   driv i n g  s oft w are  o n  a   driv i n g  s i m ul a tor.  F i gu r e   4  s h ow s   the   d i s p l ay   of   the   Ci ty Car Dr i v i ng   v ers i on   1.5 .2 .  T he   C i ty Car Dr i v i ng   r ec om me nd e d  pl atf or m  r eq u i r em e nts   are:  1G B   fr e e  di s k   s pa c e,    Cor e  2  D uo   3G Hz / A MD  3G Hz ,  nV i d i a  A T I  Ra de o n,  2G B ,   O S   X P / V i s t a/7 .  T hi s   s i mu l at i o n   s oft war e  w i l l   be   i nt eg r at e d  wi t h  a  r ea l   v eh i c l e  u ni t  i n  th e  form  of  a  mo d i f i ed   c ar.  T h e  c on s i de r a ti o n  of  us i n g  t he   Ci ty Car Dr i v i ng   s i m ul ati on   s oft war e   i s   be c a us e  thi s   s tu dy   i s   s t i l l   i n   th e  ea r l y  s tag es , wh ere th e t ar ge t  i n t hi s  s tag e i s  t he   us e  of  ap propr i ate   an d  ad eq u at e s oft war e .      2 . 5 .  H ar d w a r e Con f igu r ati o n   T he   de v e l op me n t  of  a  v eh i c l e - ba s ed   dr i v i n g  s i mu l at or  ha s   be en   ac h i ev e d  as   s ho wn  i n   F i gu r e   4   an d   F i g ure  5 .  T he   mo un t i ng   r es u l ts   o f  t hree   MP U   s en s ors   ( F i gu r e   5c - 5d )   s uc c es s ful l y   prov i de   d ata   r ea di n gs   of  c ha ng es   th e  s te erin g  an g l e,  g as   pe d al   c ha n ge s ,   an d  brak e   p ed al .   T he r e  are   p ate nts   on   th e  u s e  of  s en s ors   i n  th e  v eh i c l e  for  the   driv i n g  de t ec ti o n  s y s tem   [23 - 24] ;   but  th e  s tud i es   tha t   us e d   A r du i no   s e ns ors   an d  c om b i ne   t he m  wi t h  driv i ng   s i m ul ati o n  s oft war e  ha v e  n ot  b ee n  mu c h  or  ev e n  no t  y e t  do ne .  T he   i nt eg r a ti on   of  h ardwar e  ( the  i ns ta l l ed   s en s ors   on   s tee r i ng   r od ,   g as   p e da l ,  br ak e  pe da l )   a nd   s of tware   ( d r i v i ng   s i m ul a ti o n  a pp l i c at i o n  an d  A r du i no   A R D U I N O P R O M I C R O TX 1 RX 2 G N D 3 G N D 4 D2 5 D3 6 D 4 /A 6 7 D5 8 D 6 /A 7 9 D7 10 D 8 /A 8 11 D 9 /A 9 12 R A W 24 G N D 23 R S T 22 V C C 21 A3 20 A2 19 A1 18 A0 17 D 1 5 16 D 1 4 15 D 1 6 14 D 1 0 /A 1 0 13 A R D U I N O S D A S C L S C L S D A M P U 6 0 5 0 V C C 1 G N D 2 S C L 3 S D A 4 X D A 5 X C L 6 A D 0 7 I N T 8 G A S   P E D A L S D A S C L M P U 6 0 5 0 V C C 1 G N D 2 S C L 3 S D A 4 X D A 5 X C L 6 A D 0 7 I N T 8 B R A K E S D A S C L R X D R T S T X D C T S C O M P U T E R H M C 5 8 8 3 L V C C 1 G N D 2 S C L 3 S D A 4 DRDY 5 S T E E E R I N G W H E E L   S E N S O R S E N S O R P E D A L   S E N S O R R1 1K R2 2K P R O M I C R O 0 x 6 8 0 x 6 9 T R A N S M - U P D5 S E A T _ B E L T D6 S T A R T _ E N G D7 H A N D _ B R E A K D8 T R A N M S - D O W N D9 D5 D6 D7 D8 D9 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ◼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  2,  A pri l  2 01 9 :    95 6 - 96 4   960   pro mi c r o  pro gram)   on   t h e  s i mu l ato r   us i ng   e as i l y   ac c es s i bl e  an d  r el at i v e l y   i ne x pe ns i v e   c om po n en ts ,  op e ns   op p ort un i t i es   to  s u pp ort  the   s tu dy   of  drows i ne s s   de t ec ti o n  us i ng   s i mu l at ors .   B as ed   o n  t hi s   fi nd i ng ,   r e l ate d   s tud i es   are   no   l on g e r   c on s tr ai ne d   a nd   ev en   a bl e   to   b ui l d   a    l ow - c os t d r i v i ng  s i mu l at or o n t he i r  ow n f or t he   be n efi t  o f a  r es ea r c h  l ab oratory .           F i gu r e  4.  W i r i ng  c i r c ui t o f fi v e b utt on s , a r d ui no  pro mi c r o,  HMC 58 83 L  an d  two  MP U605 0 s en s ors         ( a)     ( b)       ( c )     ( d)     F i gu r e  5.  a)  mo d i f i ed  c ar  as  a  fi x e d - ba s e d d r i v i ng  s i mu l ato r ; b )  s t e erin g wh ee l  &   5  bu tto ns  on   the  d as hb o ard; c )  HM C58 8 3L  s en s or  mo u nti ng  o n s te erin g r od ;    d) MP U 60 50  s en s or  ou n ti n g o n  ga s  p ed a l       3.      R es u lt s  a nd  Dis cussi o n   3.1.  R es u lt   T he   fi r s t  s tep   i n  t he   d e v el op me n t  of  v eh i c l e - b as ed   me as urem en t  f or  dro ws i ne s s   de tec t i on   i s   to  c ho os e  the   r i gh t  ty p e  o f  s en s or.  T h e  c r i teri on   t ha t  mu s t  b e  m et  by   the   s e ns or  i s   D5 G ND D6 G ND D7 G ND D8 G ND D9 G ND G ND G ND D5 D6 D7 D8 D9 V C C G ND S C L S D A G ND V C C A1 A0 A2 S D A S C L V C C G ND S C L S D A UN IV E RS A L   S W IT CH   ( 5   B UT T ON) A RD UIN O  P RO  M ICR O  ( L E ONA RD O) M P U60 5 0 B RA K E  P E DA L M P U60 5 0 GA S  P E DA L HM C58 8 3 L S E NS OR S E NS OR S E NS OR UP S E A T B S T A R T HA ND B D O W N V C C G ND S C L S D A 3 V 3 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     Non - i ntrus i v e v eh i c l e - ba s e d m e as urem en t s y s te  for…  ( Ign at i us  Der ad j ad   P r an ow o )   961   ab l e  to  r ea d  th e  po s i ti o n  o f  the   s tee r i ng   an g l e,  the   pres s i ng   p os i ti on   o f  th e  ga s   pe da l   a nd   th e  brak e  pe da l .  O f  t he   ma ny   av ai l ab l e  s e ns ors   i n  the   m ark et,   3  s e n s ors   me e t  th e  ab ov e  c r i t eria ,  na me l y   MP U 60 5 0  s e ns or,  HMC58 83 L  s e ns or  a nd   M ul t i turn   L i ne ar  P ote nti om et er   as   s h own   i n  F i gu r e   6 .   T h e  R ota r y   E nc od er  s e ns or  i s   n ot  s e l ec t e d  b ec au s e   d i ffi c u l t   to   b e  mo un ted   o n  t he   s tee r i ng  r od .             MP U 6 0 5 0   H M58 8 3 L   Mult i - t u r n   P r e c is ion   L ine a r   P o t e n t iometer     F i gu r e  6.  T hre e s en s ors       A l l   thr ee   s e ns ors   are  t he n  mo un t ed   on   the   s tee r i ng   r o d.  E s pe c i al l y   for  M ul t i turn   P ote nti om ete r ,  ad de d  c l a mp i ng   s tr uc tures   an d  g ea r s   to  r ota te  the   k no b  o f  P ote nti om ete r   fol l ow i ng   t he   s te erin g  wh e el .  F i gu r e  7  i s   a  c i r c u i t  to   ob s erv e  the   three  s e ns or s ,  r el ati ng   t he   r ea di ng   pe r form an c e  of  th e  s tee r i n g a n ge l  p os i ti on   of  e ac h s en s or.           F i gu r e  7.  S c he m ati c   of  th e  c i r c ui t to   ob s erv e t he  r e ad i ng  of  th e  s tee r i ng   an g l e  po s i ti o n       In  order   for  th e  s tee r i ng   an g l e  po s i t i on   c an   be   e s ti ma t ed ,  a  s i n e  wav e   s i gn a l   i s   ge ne r ate d .  T ab l e  1  was   th e  r es ul ts   of  th es e  ex pe r i me nts .  It  i s   ex pe c te d  tha t  t he   s te erin g  an g l e   po s i t i on   c a n  fo l l ow  th e  s i n e   wav e  s i g na l ,  by   r ota ti ng   to   the   l eft   ( c c w)   or  r i g ht  ( c w)   of  the   s tee r i ng   whee l ,  s uc h  t ha t  t he   s i gn al   i s s ue d  by   t he   t hree  s e ns ors   ap proac h es   the   s i ne   wav e  s i gn al ,  wh i c h  i s  th e  target  po s i ti on  f or the  s tee r i n g.       T ab l e  1.  T he   C om p aris on   a mo ng   T hree  S e ns ors : P o te ns i o , H MC5 88 3 L,  a nd   MP U 60 50   P o s .   o f   s t e e r   w h .   P o s .   a n g le   L inie r   P o t e n s io   H MC5 8 8 3 L   MP U 6 0 5 0   I n   t h e   mi d d le   0°   300   0   0   L e f t   r o t a t e d ,   6 0 °   - 60°   350   3 0 1   /   ( - 59)   - 55   R igh t   r o t a t e d ,   6 0 °   +6 0 °   440   59   56   L e f t   r o t a t e d ,   6 0 °   - 60°   150   3 0 2   /   ( - 58)   - 56   R igh t   r o t a t e d ,   6 0 °   +6 0 °   430   61   57   L e f t   r o t a t e d ,   6 0 °   - 60°   288   3 0 2   /   ( - 58)   - 56   R igh t   r o t a t e d ,   6 0 °   +6 0 °   341   61   57   L e f t   r o t a t e d ,   9 0 °   - 90°   279   2 7 1   /   ( - 89)   - 88   R igh t   r o t a t e d ,   1 2 0 °   +1 2 0 °   355   121   118     P B 0 /I C P 1 /CLK O /P C I N T 0 12 P B 1 /O C 1 A /P C I N T 1 13 P B 3 /M O S I /O C 2 A /P C I N T 3 15 P B 2 /S S /O C 1 B /P C I N T 2 14 P D 6 /A I N 0 /O C 0 A /P C I N T 2 2 10 P D 5 /T 1 /O C 0 B /P C I N T 2 1 9 P D 4 /T 0 /X C K /P C I N T 2 0 2 P D 3 /I N T 1 /O C 2 B /P C I N T 1 9 1 P D 2 /I N T 0 /P C I N T 1 8 32 P D 1 /T X D /P C I N T 1 7 31 P D 0 /RX D /P C I N T 1 6 30 P B 4 /M I S O /P C I N T 4 16 P B 5 /S C K /P C I N T 5 17 P B 7 /T O S C 2 /X T A L 2 /P C I N T 7 8 P B 6 /T O S C 1 /X T A L 1 /P C I N T 6 7 P C 6 /RE S E T /P C I N T 1 4 29 P C 5 /A D C 5 /S C L /P C I N T 1 3 28 P C 4 /A D C 4 /S D A /P C I N T 1 2 27 P C 3 /A D C 3 /P C I N T 1 1 26 P C 2 /A D C 2 /P C I N T 1 0 25 P C 1 /A D C 1 /P C I N T 9 24 P C 0 /A D C 0 /P C I N T 8 23 A V C C 18 A R E F 20 P D 7 /A I N 1 /P C I N T 2 3 11 A D C 6 19 A D C 7 22 U1 A T M E G A 3 2 8 P P O T   1 0 K 1 0 k M P U 6 0 5 0 V C C 1 G N D 2 S C L 3 S D A 4 X D A 5 X C L 6 A D 0 7 I N T 8 H M C 5 8 8 3 L V C C 1 G N D 2 S C L 3 S D A 4 DRDY 5 A0 D4 D5 D4 D5 D5 D4 R X D R T S T X D C T S C O M P U T E R A0 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ◼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  2,  A pri l  2 01 9 :    95 6 - 96 4   962   O bs erv ati on s   are   m ad e   by   c om pa r i ng   ea c h   s i gn a l   for me d   by   the   thr ee   s en s ors   t o  e ac h  po s i t i on   of  the   s tee r i ng   a ng l e.  F i gu r e   8   i s   a   grap h   ge n erate d  by   the   thre e  s en s ors   on   the   r ea di ng s   of  th e  s tee r i ng   a n gl e  p os i t i on .   F i g ure  9   s ho w s   a  graph  g en erat ed   o f  s i n e  w av e  s i g na l ,  an d  th e  pe r form an c e  of  t he   three  s en s ors   on   the   r ea di ng   of  th e  s tee r i n g  an g l e  p o s i ti o n.  S t arti n g  fr om   the   to p  s i gn al ,  i t  a pp ea r s   tha t  t he   grap h  g en erat ed   by   P r ec i s i on   ( M ul t i turn   L i n i er)   P ote nti om ete r   i s   no t   s mo ot h,  w i th  a  fa i r l y   na r r ow  r a ng e  wi dth ,   an d  ev e n  s ma l l er  t ha n  the   no i s e.  Me an wh i l e ,   f or  th e  s ec o nd   s i gn al ,   wh i c h  i s   g en erated   by   t he   HMC5 88 3L   s e ns or   l o ok s   s mo ot h  an d  fo l l ows   the   s i ne   wav e   pa tte r n.  S i mi l arly ,  t he   M P U605 0  s en s or  l o ok s   s mo o th  an d  al mo s t  c oi nc i d es  wi t h t h e s i n e w av e.   F i gu r e   10   i s   an   os c i l l ato r y   ob s erv at i on   c ha r t  of  t he   HMC58 83 L  s en s or  fol l o wi ng   t he   target  o f  th e  s i ne   wav e  a l mo s t  ex ac tl y .  F i gu r e  1 1   i s   a  grap hi c   ob s erv at i o n  of  t he   HM C58 83 L   s en s or  th at  os c i l l ate s   r ath er   r ou g hl y   fol l ow i n g  t he   targe t  s i n e  w av e.  T hi s   i s   b ec au s e  th e  t arget   of   the   s i ne   wav e  mo v es   f as ter  tha n  n orma l   s o  tha t   th e  os c i l l at i o n  r es u l ts   m ore  r ou gh l y .  It  c an   ha pp en   on l y   i f  th e  driv er  i s   i n  a  s l ee py   c on di t i on   or  ot he r   r ea s on .  A t  l ea s t  th i s   i n di c ato r   c an   b e  us ed  to  i d en t i fy  s l e ep i ne s s   de s pi t e t h e n ee d  for ot he r  s tud i es  to   prov e i t .             F i gu r e  8.  T h e rea di n gs  of  t he  th r e e s en s ors     F i gu r e  9.  T h e s i n e wa v e  ta r ge t a nd   pe r forma nc e o f th e t hre e s en s ors  at  th e  s tee r i ng  po s i ti on             F i gu r e  10 . T he  s i ne  w av e p erfor ma nc e    of  HMC 58 83 L     F i gu r e  11 . T he  s i ne  w av e  t arget a nd   pe r forma nc e o f HMC 58 83 L   r ou gh l y  as c i l l at i o n       3.2.  D isc u s sion   F r om   th e  r es u l ts   of   th e  ex p erim e nt,   the   driv i ng   s i mu l at or  ha s   be e n  a bl e  to   be   driv en   w el l   an d   s mo o thl y .   In i t i al l y ,  t he   s en s or  de v i c es   us e d  w as   3  M P U6 05 0  s en s ors ,   to   r e ad   t he   s tee r i ng   an g l e  po s i ti on ,  t he   po s i ti on   of  the   g as   pe d al   a nd   th e  b r ak e  pe da l .  S i nc e  t he   thr ee   s en s ors   bo th  us e  I2C   c om m un i c ati on   wi th  A r du i n o,  i t  i s   ne c es s ary   to  us e  the   c orr ec t  r e ad i ng   me th od .    T he   prob l e m  tha t  aris es   i s ,  the   I2C  prov i d ed   i n  M P U60 50   on l y   ha s   2  ad dres s ,  na me l y   0x 6 8  an d   0x 69 .  B ec a us e  the r e   are   o nl y   2   a dd r es s es ,  on l y   2   M P U  60 60   s en s ors   c a n  be   r ea d  at   o nc e.   S o   to  r ea d   the   th i r d  s en s or,  i t   tak es   a  d el ay   of  5  mi l l i s e c on ds .  T hi s   t i m e  d el ay   i s   us ed   to  ma k e  A r du i no   s e t  th e  ad dres s   on   the   t hi r d  s e ns or  wi th  t he   s am e  ad dres s   as   t he   f i r s t  s en s or.  Howev er,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     Non - i ntrus i v e v eh i c l e - ba s e d m e as urem en t s y s te  for…  ( Ign at i us  Der ad j ad   P r an ow o )   963   thi s   s ol u ti o n  c au s es   the   s i mu l ato r   r es po ns e  to  s l o w  d own.   Dur i ng   t he   ex p erim en t,  es pe c i a l l y   f or   s pe ed s   ab ov e  20   k m / h,  th e   s i mu l ato r   b ec om es   d i ff i c ul t   to  driv e  b ec au s e  th e  s oft w are  r es po ns e   at  th e s tee r i ng  wh ee l  i s  q ui t e s l ow.  Fr om   the  r es ul ts   of  r ep ea t ed   ex pe r i me n ts , th e  t i me  de l ay  o f   5  mi l l i s ec on ds   i s   t he   s m al l es t   de l ay   ti m e  for  A r du i no   c an   r ea d  a l l   three  s e ns ors   c orr ec tl y ,  an d  c an   no t b e red uc ed   an y mo r e .   T o  ov erc om e  t he   pro bl e m  of  r ea d i ng   ab ov e ,  the   t hi r d   s en s or  MP U 60 5 0  was   r e pl ac e d  wi th  an   H MC58 83 L  s e ns or,   whi c h  w as   mo u nte d  on   t he   s tee r i ng   whe el .  A l tho ug h  t he   HMC 58 83 L  s en s or  al s o  us es   I2 C  c om mu n i c ati on ,  b ut  b ec au s e  t he   I2C  ad dres s   of  H MC5 8 83 L  i s   d i ff erent  fr om   the   I 2C  ad dres s   of  MP U60 50 ,  t he   r ea d i n g  of  th e   three  s en s ors   at  the   s am e   ti me   b ec om es   no   pro bl em .  Cons i de r at i o n   of  c ho os i n g  H M C58 83 L   ma gn eto me t er  s en s or  c om pa r ed   to  o the r   s i mi l ar  m ag n eto me t er  s en s ors ,  s om e  of   wh i c h  s uc h   as   M A G 31 1 0,  LIS 3M D L,  LS M 30 3 DLHC,   MP U 92 5 0,  H MC5 98 3   a nd   L3 G 42 00 D   ha v e   no t  b ee n  c arr i ed   ou t.   F utu r e  r es e arc h  w i l l   c om pa r e   the   p erfor ma nc e  of  a l l   ex i s t i ng   ma g ne to me t er  s en s ors ,  an d  c ho os e  the   be s t  p erfo r ma nc e.  W i t h  an   HMC 58 8 3L   to  r e ad   th e  s tee r i n g  an g l e  p os i t i on ,   an d  two  MP U 60 5 0  s en s ors   to  r ea d  the   po s i t i on   o f  the   ga s   pe da l   an d  brak e  p ed al ,  t he   dri v i ng   s i m ul ato r   c an   b e  s te ered  we l l   a nd   s mo oth l y , a n d t h e s i mu l ato r  r es p on s e  i s  be tt er.       4.  Co n clus ion   F i na l l y ,  t he   de v e l op me nt  o f  v eh i c l e - ba s e d  dr i v i n g  s i m ul at ors   for  dr ows i n es s   de t ec ti on   an d  v a l i da t i on   ha s   b ee n   c om pl ete d.  It  i s   c ha r ac t eriz ed   by   t wo  t hi n gs :  m od i f i c at i on   an d   i nte grati on   of  h ardwar e  a n d  s i mu l at i on   s oft w are  ( Ci ty Car Dr i v i n g).  In  ad d i t i on ,  t h es e  r es ul ts   c an   he l p  a ny on e  w ho   want s   t o  d o  r es e arc h  us i ng   a  v eh i c l e - ba s e d  dr i v i n g  s i mu l ato r   t o  d ete c t  s l ee p i ne s s   i n   driv i ng .   O n e  t hi n g  t ha t   de s erv es   att e nt i o n  i s   th at  t he   de v e l o pm e nt   o f  th i s   l ow - c os t  driv i n g  s i mu l at or  ha s   o pe ne d  u p  op po r tu ni t i es   for  f urther  de v e l o pm e nt.   T h i s   v eh i c l e - ba s ed   driv i n g  s i mu l at or  c an   r ea d   the   s tee r i ng   w he e l   po s i ti o n,  ga s   pe da l   c ha n ge s ,  an d  brak e  pe da l   c ha ng es .  I n  ad di t i o n,  th e  s i mu l ato r   c an   c o nn ec t  al l   r ea d  v al ue s   of  H MC58 8 3L   s en s or  an d  MP U 60 5 0  s e ns or  wi t h  s i m ul at ed   dr i v i ng   s of tware  d i s pl ay   ( Ci ty C arD r i v i n g).  T he   s i mu l ato r   c an   al s o  b e  p i l ote d  we l l   an d  i nte grat ed   wi t h  th e  dr i v i ng   s i mu l at i on   s oft w are.  H M C588 3L   s e ns or  pl ac e me n t  on   the   s te erin g   r od   an d  two   M P U60 50   s en s ors   on   t he   g as   pe d al ,   an d  t he   br ak e   pe da l   l oo k  n ea t  an d h i dd en .       Ref er en ce s   [1 ]    De  O ñ a   J ,  De  O ñ a   R,  Eb o l i   L ,  Fo rc i n i t i   C,  M a z z u l l a   G .  Ho w  to   Id e n t i fy   t h e   K e y   F a c to rs   th a t  A ff e c t   Dri v e r  Pe r c e p t i o n   o f  A c c i d e n t   Ris k .  A  Com p a ri s o n   Be twe e n   It a l i a n   a n d   Sp a n i s h   Dri v e r  Be h a v i o r .  Ac c i d  An a l  Pre v .  2 0 1 4 ;   73:   2 2 5 – 35.   [2 ]    Wo rl d  He a l th  Org a n i z a ti o n .  T h e  Num b e r o f  T ra ff i c   A c c i d e n ts   i n   I n d o n e s i a   i s   Hi g h e s t  i n  A s i a   [I n te rn e t] .   2 0 1 6  [ c i t e d  2 0 1 7   M a r  1 ].  A v a i l a b l e   fro m :  m . a n a l i s a d a i l y .c o m   [3 ]    Dri v e rs   b e wa re   G e tt i n g   En o u g h   Sl e e p   c a n   Sa v e   Y o u r  L i fe   th i s   M e m o ri a l   Da y .  Arl i n g to n ,   VA ,     USA; 2 0 1 0 .   [4 ]    O tm a n i   S,  P e b a y l e   T,   Rog e   J ,   M u z e t  A.  Eff e c t  o f  Dri v i n g   Du ra t i o n   a n d   P a rti a l   Sl e e p   Dep r i v a ti o n   o n   Su b s e q u e n t  Al e r tn e s s   and  P e r fo rm a n c e   o f  Car  Dr i v e r s .  Ph y s i o l  Be h a v .  2 0 0 5 ;   8 4 ( 5 ):   7 1 5 – 2 4 .   [5 ]    Sa h a y a d h a s   A,  Su n d a ra j   K,  M u ru g a p p a n   M .  D e te c ti n g   Dri v e r  Drow s i n e s s   b a s e d   o n   S e n s o r s :  A   re v i e w.  Se n s o rs  (Swi tz e rl a n d ).  2 0 1 2 ;   1 2 ( 1 2 ):   1 6 9 3 7 – 5 3 .   [6 ]    Hu  S,  Zh e n g   G .  Dri v e r  Drow s i n e s s   Det e c ti o n   wit h   Ey e l i d   Rel a te d   Pa ra m e te r s   b y   Su p p o rt  Ve c to r   M a c h i n e .  Ex p e rt  S y s t  A p p l .  2 0 0 9 ;   3 6 ( 4 ):   7 6 5 1 – 8.   [7 ]    So m m e r  D,  G o l z   M ,  Sc h n u p p   T,   Kra j e ws k i   J ,  Tru ts c h e l   U,  Ed ward s   D.  a   M e a s u r e   o f  Str o n g   Dri v e r   Fa ti g u e .  5 th  I n t  Dri v  Sy m p  Hu m  F a c to r s  Dri v  As s e s s  T r a i n  V e h  De s .  2 0 0 9 ;   4:   9 – 15.   [8 ]    Ak i n  M ,  Ku r t  ÆM B.   Es t i m a t i n g   Vi g i l a n c e   L e v e l   b y   u s i n g   EEG   a n d   E M G   s i g n a l s .  N e u ra l   Co m p u t  Ap p l .   2008;   17:   227 – 36.   [9 ]    Ka n n a n   R,  Al i   SSA,  Fa ra h   A,  Ad i l   SH,  Kh a n   A.  Sm a rt  W e a r a b l e   EEG   Se n s o r.  P ro c e d i a   C o m p u t  Sc i .  2017;   105 :   138 – 4 3 .   [1 0 ]    L i n   CT,   Cha n g   CJ ,   L i n   BS,  Hun g   SH,  Ch a o   CF,   Wa n g   I J .  A  Re al - Ti m e   W i re l e s s   Bra i n - Com p u t e r   In te rfa c e  S y s t e m   fo r  Drows i n e s s  De t e c t i o n .  IEEE  Tra n s  B i o m e d  Ci rc u i ts  S y s t .  2 0 1 0 ;   4 (4 ):   214 – 2 2 .   [1 1 ]    L i n   FC,  K o   L W,   C h u a n g   CH ,   Su   TP,   L i n   CT.   G e n e ra l i z e d   E EG - b a s e d   Drows i n e s s   Pre d i c t i o n   S y s t e m  b y   u s i n g   a   Se l f - O rg a n i z i n g   Ne u ra l   Fu z z y   S y s t e m .   IEEE   Tra n s   Cir c u i ts   Sy s t  I  Re g u l   Pa p .  2 0 1 2 ;   5 9 (9 ) :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ◼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  2,  A pri l  2 01 9 :    95 6 - 96 4   964   2044 – 55.   [1 2 ]    Kh u s h a b a   RN ,  Ko d a g o d a   S,  L a l   S ,  Di s s a n a y a k e   G .  Dr i v e r   Drows i n e s s   C l a s s i f i c a ti o n   u s i n g   F u z z y   Wa v e l e t - Pa c k e t - b a s e d  f e a t u re - Ex tra c ti o n  Al g o ri th m .  IEEE  Tr a n s  B i o m e d  En g .  2 0 1 1 ;   5 8 (1 ):   1 21 – 3 1 .   [1 3 ]    L a l ,   SK  L ,  Cra i g   A.  A   Cri t i c a l   Rev i e w   o f  th e   Ps y c h o p h y s i o l o g y   o f   Dri v e r   Fa t i g u e .   Bi o l o g i c a l   Ps y c h o l o g y .  2 0 0 1 ;   55 :   1 7 3 – 1 9 4 .   [1 4 ]    Ya n g  G, L i n  Y,  Bh a t ta c h a ry a   P.  A d ri v e r F a t i g u e  Re c o g n i t i o n  M o d e l  b a s e d  o n   I n fo r m a ti o n   Fu s i o n   a n d   Dy n a m i c   B a y e s i a n   Net wor k .  I n f  Sc i  (N y ) .  2 0 1 0 ;   1 8 0 ( 1 0 ):   1 9 4 2 – 54.   [1 5 ]    Che n g   B,  Zh a n g   W,   L i n   Y,  F e n g   R,  Z h a n g   X.  Dri v e r  Drow s i n e s s   Det e c ti o n   Ba s e d   o n   M u l ti s o u r c e   In fo rm a ti o n .  Hu m  f a c to r s  Erg o n  M a n u f  Se r v  I n d .  2 0 1 2 ;   0 0 (0 ) :   1 – 18.   [1 6 ]    Fe n g   R,   Zh a n g   G ,  Ch e n g   B .  An   o n - Bo a rd   Sy s te m   fo r   Det e c t i n g   Dr i v e r   Drows i n e s s   b a s e d   o n     M u l t i - Se n s o r   Dat a   Fu s i o n   u s i n g   Dem p s te r - S h a fe r  T h e o r y .  Pro c   2 0 0 9   IEEE  In t  Co n f  Ne two rk i n g ,   Se n s  Co n tro l  I CN SC 2 0 0 9 .  2 0 0 9 ;   8 9 7 – 9 0 2 .   [1 7 ]    Sa m i e e   S,  Az a d i   S ,  Ka z e m i   R,  Nah v i   A,  Ei c h b e r g e r  A.  Da ta   Fu s i o n   to   Dev e l o p   a   d ri v e r  D ro ws i n e s s   Det e c t i o n  S y s t e m   w i th   Ro b u s t n e s s   to   S i g n a l  L o s s .  Se n s o r s  ( Swit z e rl a n d ).  2 0 1 4 ;1 4 (9 ):1 7 8 3 2 – 47.   [1 8 ]    Bl a n a   E ,  G o l i a s   J .   Dif fe r e n c e s   b e twe e n   Ve h i c l e   L a te ra l   Dis p l a c e m e n t  o n   th e   Roa d   a n d   i n   a     fi x e d - b a s e   Si m u l a to r .  Hu m   Fa c to rs .  2 0 0 2 ;   4 4 (2 ):   303 – 13.   [1 9 ]    In g re   M ,  Åk e r s te d t  T,   Pe te rs   B,  An u n d   A,  K e c k l u n d   G .  Su b j e c ti v e   s l e e p i n e s s ,  s i m u l a te d   d ri v i n g   p e rfo r m a n c e  a n d  b l i n k  d u ra ti o n :  Ex a m i n i n g  i n d i v i d u a l  d i ff e r e n c e s .  J  Sl e e p  Re s .  2 0 0 6 ;1 5 (1 ) :4 7 – 5 3 .   [2 0 ]    Ta n s a k u l   W ,  T a n g a m c h i t   P.  F a ti g u e   Dri v e r   Det e c ti o n   S y s t e m   Us i n g   a   Com b i n a ti o n   o f  Bl i n k i n g   Rat e   a n d  Dri v i n g  I n a c ti v i t y .  J  Au t o m  Co n tro l  En g .  2 0 1 5 ;   3 (6 )   :3 3 – 9.   [2 1 ]    Wa n g   X,  Xu   C.  Dri v e r  Drows i n e s s   Det e c t i o n   b a s e d   o n   n o n - In tru s i v e   M e tr i c s   Con s i d e ri n g   In d i v i d u a l   Sp e c i fi c s .  A c c i d  An a l  Pre v .   2 0 1 6 ;   9 5 :   3 5 0 – 7.   [2 2 ]    Fo rs m a n   PM ,   Vi l a   BJ ,   Sh o rt   RA,  M o tt   CG ,   Va n   Don g e n   HPA.  Eff i c i e n t   Dri v e r  Drow s i n e s s   Det e c t i o n   a t  M o d e ra t e  L e v e l s   o f  Drows i n e s s .  Ac c i d  A n a l  Pr e v .  2 0 1 3 ;   5 0 :3 4 1 – 50.   [2 3 ]    Bu rto n  D.  V i g i l a n c e   M o n i to ri n g  Sy s t e m .  V o l .  2 .  Uni te d  St a te s   Pa te n t;  US  8 ,0 9 6 ,9 4 6  B2 ,  2 0 1 2 .   [2 4 ]    Ma a s s   A.  M e t h o d   a n d   De v i c e   fo r   Wa rn i n g   A  Dr i v e r .  Vo l .  2 .  Ull l te d   St a te s   Pa t e n t;   US  7 ,5 5 1 ,0 9 3   B 2 ,   2 0 0 0 :  0 – 5.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.