Desarrollo de un sistema inalámbrico de detección de somnolencia en conductores mediante el uso de señales fisiológicas

Abstract

La somnolencia constituye hoy en día uno de los principales motivos de accidentes de tránsito y laborales del mundo. Según estadísticas nacionales e internacionales esta ha estado involucrada en el 2.2% al 33% de los accidentes de tránsito dependiendo del país. A partir de un detallado estudio y análisis del estado del arte, de más de 90 trabajos de investigación, se observó que existen principalmente tres enfoques para el análisis y detección de la somnolencia en conductores. Estos se basan en el estudio de los parámetros del vehículo, del comportamiento del conductor y de las señales fisiológicas del conductor. También existe un cuarto enfoque hibrido que mezcla dos o más enfoques. Cada uno de estos posee sus ventajas y desventajas, siendo el análisis de las señales fisiológicas el que permite realizar una detección más precisa y anticipada de la somnolencia. Dentro de las diversas señales fisiológicas existentes en el cuerpo humano las electroencefalográficas (EEG) y las electrooculográficas (EOG) son las que más información brindan de este estado. Sin embargo, no existen en la actualidad sistemas de detección de somnolencia que empleen señales fisiológicas para la detección. Por este motivo, en esta tesis doctoral se realiza el desarrollo de un sistema embebido portátil que permite la detección temprana de somnolencia mediante el análisis de señales EEG y EOG. Como parte de este trabajo, se diseñó y construyó un hardware que permite la adquisición y procesamiento de forma inalámbrica y portátil de las señales EEG y EOG. Mediante un estudio temporal de la señal EOG se comprobó que la energía de la señal y la varianza de la energía son parámetros representativos del estado de somnolencia de las personas. Posteriormente, se diseñó un algoritmo que utiliza estos parámetros para determinar de forma anticipada el estado de somnolencia en conductores. Este algoritmo fue evaluado utilizando bases de datos de polisomnografía de libre acceso y posteriormente fue implementado en el hardware de procesamiento. De forma complementaria a este desarrollo, se diseñaron electrodos y cascos para la adquisición de señales fisiológicas. También se construyó un simulador de manejo para la realización de bases de datos y futuras validaciones del sistema.