17

Мар

2017

Компания планирует внедрить IT-систему, которая будет следить за состоянием водителей сервиса такси.

В «Яндексе» планируют разработать систему контроля усталости водителя для автомобилей, работающих с агрегатором «Яндекс. Такси». Объем инвестиций в проект по разработке такого решения может составить около $10 млн.

Мы действительно уже несколько месяцев изучаем разные технологические решения, доступные в России и за рубежом. При обнаружении признаков усталости человека за рулем такая система предупредит о том, что нужно сделать перерыв, и может ограничить прием заказов от пассажиров

Потенциально для этого можно связать систему контроля сна и программный комплекс «Таксометр», который сейчас используется для контроля качества перевозок, рассуждает источник газеты. Контроль движения глаз с помощью камер и ПО — приемлемое решение, оно уже используется в серийных автомобилях, поясняет он. О таких разработках объявляли Mercedes и Opel, а на CES 2016 в Лас-Вегасе технологию слежения за глазами для контроля состояния водителя представила американская Harman.

По информации газеты, «Яндекс» также может привлечь к разработке внешнего партнера. Им может стать ЗАО «Нейроком», основанное в 1987 году по инициативе Института радиотехники и электроники Российской академии наук и специализирующееся на системах обеспечения безопасности на транспорте.

Решение для автотранспорта есть, но оно потребует адаптации алгоритмов для использования в такси, говорит замначальника отдела развития «Нейрокома» Илья Иванов. Оно состоит из браслета, который водитель надевает перед отправлением в рейс, а также нескольких блоков и датчиков, подключающихся к автомобилю.

Браслет считывает электрокожное сопротивление и выявляет переключение внимания водителя, в том числе на знаки, приборы, состояние дороги и пр. Если водитель теряет концентрацию, выдается сначала световой, а потом звуковой сигнал. Это позволяет дистанционно отслеживать функциональное состояние водителя и выдавать диспетчеру сообщение о том, что водитель приближается к состоянию низкой работоспособности, объясняет Иванов.