モバイル脳波計（EEG）がどのように脇見運転を防ぐか
H.B. Duran
更新日
2024/04/10
モバイル脳波計（EEG）がどのように脇見運転を防ぐか
H.B. Duran
更新日
2024/04/10
モバイル脳波計（EEG）がどのように脇見運転を防ぐか
H.B. Duran
更新日
2024/04/10
安全運転は、誰にとっても大きな関心事です。最新技術によって自動運転車が生み出され、人的ミスによる衝突事故が減少することが期待されています。また、運転をより安全で楽しいものにすることを目指した機能も導入されています。これらの機能には、フロントガラスのヘッドアップディスプレイや自動ブレーキシステムなど、数え上げればきりがありません。
2010年以降、世界中での交通事故死は5%減少しました。しかし、毎年依然として119万人が自動車事故で命を落としています。さらに、毎年最大5,000万人が自動車事故で負傷しています1。
車のシステムがどれほど先進的であっても、人間の脳は最も強力なコンピューターです。認知的な脇見・注意散漫を理解することは、道路上の安全を確保する上で極めて重要な役割を果たします。
注意散漫が致命的である理由
人間は、マルチタスクができると自分自身を過信しています。しかし複数の研究により、人間の脳は速度と正確性を著しく低下させることなしに、効果的にマルチタスクを行うことはできないと証明されています2。
運転中に携帯電話やインフォテインメントシステムで話すことは、現代社会において一般的です。しかし、これは道路から注意をそらすため、危険を伴う可能性があります。
脇見運転防止法は、ドライバーの安全性を向上させようとしています。技術者は、注意散漫を減らすために、手を使わずに操作しやすい車を設計しています。それにもかかわらず、米国では脇見運転による衝突事故が今でも毎日9件の死亡事故を引き起こしています3。
簡単なテキストメッセージを送信することは、一瞬のように感じられるかもしれませんが、理由を問わず道路から目を離すことは致命的です。CDCは、時速55マイルで運転中にテキストメッセージを送信することは、目をつぶってフットボール場を車で走るようなものだと推定しています4。脇見運転は、疲労、動揺、薬物やアルコールの使用など、多くの理由で発生する可能性があります。
ワイヤレスEEG（脳波）ヘッドセットは、運転中の注意散漫を検出し、リアルタイムで事故を防止するのに役立ちます。2013年、西オーストラリア王立自動車クラブはこの理論を検証するため、独自のEEGカーを製作しました。
注意力を動力源とする車が、脇見運転を検証します。出典：RAC
注意力駆動車（Attention-Powered Cars）
CDCの例が示すように、私たちの脳は注意が散漫になっているとき、緊急の情報を意識的に処理することができません。西オーストラリアのRACは、衝突事故に遭ったオーストラリア人ドライバーの20%が、衝突した対象物を見ていたことを発見しました。しかし、彼らは認識の歪み（認知的脇見）のために、何が起きているのか理解できていませんでした。
「脳は基本的に注意力マシンである」と、Emotivの共同創設者兼最高技術責任者であるGeoffrey Mackellar氏は説明します。無意識の脳は、車線を外れて走ることが問題を引き起こすことを知らないため、脳の前部は活動的であり、運転に大きく関与していなければなりません。」
そのアイデアとは：もし車があなたの不注意を察知し、減速してくれたらどうでしょう？RACはEmotivと協力し、まさにそれを実現できるヒュンダイi40を改造しました。ドライバーには、車両と通信するEPOCシリーズ14チャンネルEEGヘッドセットが装着されました。脳のパフォーマンスが車の速度に直接影響を与えたのです。
開眼・閉眼、視線率、「うわの空」など、さまざまな脳状態の基準値を測定した後、EEGカーは人が不注意な状態になったときに減速するようにプログラムされました。また、EPOCに内蔵されたジャイロスコープが示す通り、ドライバーが道路から頭をそらしたときにも車は反応しました。
RACは「注意力を動力源とする」車でロードトリップを行い、不注意がすべての人に影響することを示しました6。ロードトリップに続き、特に長い直線道路における認知的な脇見の問題をさらに調査するため、一連のクローズドサーキット実験が行われました。改造された車は量産化されていませんが、ハンドルを握った状態において、私たちがいかに簡単に注意散漫に陥りやすいかについて一般の人々に認識させました。
スマートな脳・車両間（B2V）システムの魅力は、自動車メーカーにとっても見逃せないものでした。2018年、日産はユーザーの好みに合わせて調整し、緊急時に迅速に対応できるB2Vのプロトタイプを公開しました7。
「意図する動きを先読みすることで、システムは人間の平均的な反応時間よりも0.2〜0.5秒早く介入（ステアリングを回す、または車を減速させる）することができ、ドライバーにはほとんど気づかれずに反応時間を改善します」と日産は説明しています8。
リアルタイムの警告により、運転するのに疲れすぎる前に、ドライバーに機能低下を警告することができます。
居眠り警告
眠気を感じることは、不注意よりも意識にとって明白です。しかし、ドライバーがあくびを始めたり舟を漕ぎ始めたりする頃には、自身や他者への危険はすでに差し迫っています。そのため、研究者たちは手遅れになる前にワイヤレスEEGを使って居眠り運転を予測する方法を模索しています。
このような居眠り検知システムが車のオペレーティングシステムに導入されれば、認知機能の低下の最初の兆候が見られた時点でドライバーに警告が発せられるかもしれません。このコンセプトは、一般的な注意散漫に対しても有益である可能性があります。
ある大学の研究では、ソフトウェアフレームワークを作成し、講義中の注意散漫を検出するためにEPOCヘッドセットを使用しました。覚醒度が下がると学生の携帯電話に振動によるテキストメッセージ警告が送信され、参加者の75%が集中力を取り戻し、維持することができました9。
人の眠気は、頭をカクッとさせる、目を閉じる、あくびをするなど、いくつかの視覚的合図を通じて特定できます。釜慶大学校のLi氏らによる研究では、ビデオとEEGデータを使用して、覚醒した脳の状態、変化、および頭部の動きを観察しました。彼らは「軽度の居眠り」イベントを観察した際、96.24%の検出精度を報告しました10。
このアイデアをさらに発展させ、2017年の研究では、さまざまな眠気の深度を測定するためのポーリングアルゴリズムを設計し、導入しました。その目標は、運転中に危険な状態になるのを防ぐために、早い段階でリアルタイムに眠気を察知することです。実験中の脳活動を測定するためにEmotiv EPOCが使用されました。著者らは、眠気状態と覚醒状態を区別することにおいて82%の成功率を報告しました11。
運転中の被験者の注意力低下をピンポイントで特定するために、あくびなどの視覚的合図とともにEEGが測定されます。出典：Li et al., 2015
落ち着いて、運転を続けましょう
国連は2030年までに道路交通による死傷者を半減させることを目指しています12。科学者や技術者は、不注意なドライバーがどのように考えているかを学び、彼らを支援する車両を設計できます。これは、ワイヤレスで持ち運び可能なモバイルEEGデバイスの価格と可用性のおかげで可能になりました。
研究者たちは、道路上での事故を防ぐために、マインドフルネスから眠気の検出にいたるまで、モバイルEEGを用いて脇見運転を研究しています。
参考文献
1Road traffic injuries. (2023, December 13). World Health Organization: WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. and Anthony D. Wagner. (2019, April 1). Multicosts of Multitasking. PubMed Central (PMC). www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3Distracted Driving. (2023). NHTSA. https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
4Distracted driving | Transportation Safety | Injury Center | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013, November 8). This car senses when you’re not paying attention and slows down. WIRED. https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA. (2013, November 17). RAC Attention Powered Car Road Trip TVC [Video]. YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars. (2018, January 8). CES 2018: Nissan's brain-to-vehicle technology can sort of read your mind [Video]. YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8Brain-to-Vehicle | Innovation |. (n.d.). Nissan Global. https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). Framework for modeling of regaining the attention. Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015). A Context-Aware EEG headset system for early detection of driver drowsiness. Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). Real-Time detection of human drowsiness via a portable Brain-Computer interface. Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12With 1.3 million annual road deaths, UN wants to halve number by 2030.
(2021, December 6). UN News. Retrieved March 27, 2024, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
安全運転は、誰にとっても大きな関心事です。最新技術によって自動運転車が生み出され、人的ミスによる衝突事故が減少することが期待されています。また、運転をより安全で楽しいものにすることを目指した機能も導入されています。これらの機能には、フロントガラスのヘッドアップディスプレイや自動ブレーキシステムなど、数え上げればきりがありません。
2010年以降、世界中での交通事故死は5%減少しました。しかし、毎年依然として119万人が自動車事故で命を落としています。さらに、毎年最大5,000万人が自動車事故で負傷しています1。
車のシステムがどれほど先進的であっても、人間の脳は最も強力なコンピューターです。認知的な脇見・注意散漫を理解することは、道路上の安全を確保する上で極めて重要な役割を果たします。
注意散漫が致命的である理由
人間は、マルチタスクができると自分自身を過信しています。しかし複数の研究により、人間の脳は速度と正確性を著しく低下させることなしに、効果的にマルチタスクを行うことはできないと証明されています2。
運転中に携帯電話やインフォテインメントシステムで話すことは、現代社会において一般的です。しかし、これは道路から注意をそらすため、危険を伴う可能性があります。
脇見運転防止法は、ドライバーの安全性を向上させようとしています。技術者は、注意散漫を減らすために、手を使わずに操作しやすい車を設計しています。それにもかかわらず、米国では脇見運転による衝突事故が今でも毎日9件の死亡事故を引き起こしています3。
簡単なテキストメッセージを送信することは、一瞬のように感じられるかもしれませんが、理由を問わず道路から目を離すことは致命的です。CDCは、時速55マイルで運転中にテキストメッセージを送信することは、目をつぶってフットボール場を車で走るようなものだと推定しています4。脇見運転は、疲労、動揺、薬物やアルコールの使用など、多くの理由で発生する可能性があります。
ワイヤレスEEG（脳波）ヘッドセットは、運転中の注意散漫を検出し、リアルタイムで事故を防止するのに役立ちます。2013年、西オーストラリア王立自動車クラブはこの理論を検証するため、独自のEEGカーを製作しました。
注意力を動力源とする車が、脇見運転を検証します。出典：RAC
注意力駆動車（Attention-Powered Cars）
CDCの例が示すように、私たちの脳は注意が散漫になっているとき、緊急の情報を意識的に処理することができません。西オーストラリアのRACは、衝突事故に遭ったオーストラリア人ドライバーの20%が、衝突した対象物を見ていたことを発見しました。しかし、彼らは認識の歪み（認知的脇見）のために、何が起きているのか理解できていませんでした。
「脳は基本的に注意力マシンである」と、Emotivの共同創設者兼最高技術責任者であるGeoffrey Mackellar氏は説明します。無意識の脳は、車線を外れて走ることが問題を引き起こすことを知らないため、脳の前部は活動的であり、運転に大きく関与していなければなりません。」
そのアイデアとは：もし車があなたの不注意を察知し、減速してくれたらどうでしょう？RACはEmotivと協力し、まさにそれを実現できるヒュンダイi40を改造しました。ドライバーには、車両と通信するEPOCシリーズ14チャンネルEEGヘッドセットが装着されました。脳のパフォーマンスが車の速度に直接影響を与えたのです。
開眼・閉眼、視線率、「うわの空」など、さまざまな脳状態の基準値を測定した後、EEGカーは人が不注意な状態になったときに減速するようにプログラムされました。また、EPOCに内蔵されたジャイロスコープが示す通り、ドライバーが道路から頭をそらしたときにも車は反応しました。
RACは「注意力を動力源とする」車でロードトリップを行い、不注意がすべての人に影響することを示しました6。ロードトリップに続き、特に長い直線道路における認知的な脇見の問題をさらに調査するため、一連のクローズドサーキット実験が行われました。改造された車は量産化されていませんが、ハンドルを握った状態において、私たちがいかに簡単に注意散漫に陥りやすいかについて一般の人々に認識させました。
スマートな脳・車両間（B2V）システムの魅力は、自動車メーカーにとっても見逃せないものでした。2018年、日産はユーザーの好みに合わせて調整し、緊急時に迅速に対応できるB2Vのプロトタイプを公開しました7。
「意図する動きを先読みすることで、システムは人間の平均的な反応時間よりも0.2〜0.5秒早く介入（ステアリングを回す、または車を減速させる）することができ、ドライバーにはほとんど気づかれずに反応時間を改善します」と日産は説明しています8。
リアルタイムの警告により、運転するのに疲れすぎる前に、ドライバーに機能低下を警告することができます。
居眠り警告
眠気を感じることは、不注意よりも意識にとって明白です。しかし、ドライバーがあくびを始めたり舟を漕ぎ始めたりする頃には、自身や他者への危険はすでに差し迫っています。そのため、研究者たちは手遅れになる前にワイヤレスEEGを使って居眠り運転を予測する方法を模索しています。
このような居眠り検知システムが車のオペレーティングシステムに導入されれば、認知機能の低下の最初の兆候が見られた時点でドライバーに警告が発せられるかもしれません。このコンセプトは、一般的な注意散漫に対しても有益である可能性があります。
ある大学の研究では、ソフトウェアフレームワークを作成し、講義中の注意散漫を検出するためにEPOCヘッドセットを使用しました。覚醒度が下がると学生の携帯電話に振動によるテキストメッセージ警告が送信され、参加者の75%が集中力を取り戻し、維持することができました9。
人の眠気は、頭をカクッとさせる、目を閉じる、あくびをするなど、いくつかの視覚的合図を通じて特定できます。釜慶大学校のLi氏らによる研究では、ビデオとEEGデータを使用して、覚醒した脳の状態、変化、および頭部の動きを観察しました。彼らは「軽度の居眠り」イベントを観察した際、96.24%の検出精度を報告しました10。
このアイデアをさらに発展させ、2017年の研究では、さまざまな眠気の深度を測定するためのポーリングアルゴリズムを設計し、導入しました。その目標は、運転中に危険な状態になるのを防ぐために、早い段階でリアルタイムに眠気を察知することです。実験中の脳活動を測定するためにEmotiv EPOCが使用されました。著者らは、眠気状態と覚醒状態を区別することにおいて82%の成功率を報告しました11。
運転中の被験者の注意力低下をピンポイントで特定するために、あくびなどの視覚的合図とともにEEGが測定されます。出典：Li et al., 2015
落ち着いて、運転を続けましょう
国連は2030年までに道路交通による死傷者を半減させることを目指しています12。科学者や技術者は、不注意なドライバーがどのように考えているかを学び、彼らを支援する車両を設計できます。これは、ワイヤレスで持ち運び可能なモバイルEEGデバイスの価格と可用性のおかげで可能になりました。
研究者たちは、道路上での事故を防ぐために、マインドフルネスから眠気の検出にいたるまで、モバイルEEGを用いて脇見運転を研究しています。
参考文献
1Road traffic injuries. (2023, December 13). World Health Organization: WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. and Anthony D. Wagner. (2019, April 1). Multicosts of Multitasking. PubMed Central (PMC). www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3Distracted Driving. (2023). NHTSA. https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
4Distracted driving | Transportation Safety | Injury Center | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013, November 8). This car senses when you’re not paying attention and slows down. WIRED. https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA. (2013, November 17). RAC Attention Powered Car Road Trip TVC [Video]. YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars. (2018, January 8). CES 2018: Nissan's brain-to-vehicle technology can sort of read your mind [Video]. YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8Brain-to-Vehicle | Innovation |. (n.d.). Nissan Global. https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). Framework for modeling of regaining the attention. Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015). A Context-Aware EEG headset system for early detection of driver drowsiness. Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). Real-Time detection of human drowsiness via a portable Brain-Computer interface. Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12With 1.3 million annual road deaths, UN wants to halve number by 2030.
(2021, December 6). UN News. Retrieved March 27, 2024, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
安全運転は、誰にとっても大きな関心事です。最新技術によって自動運転車が生み出され、人的ミスによる衝突事故が減少することが期待されています。また、運転をより安全で楽しいものにすることを目指した機能も導入されています。これらの機能には、フロントガラスのヘッドアップディスプレイや自動ブレーキシステムなど、数え上げればきりがありません。
2010年以降、世界中での交通事故死は5%減少しました。しかし、毎年依然として119万人が自動車事故で命を落としています。さらに、毎年最大5,000万人が自動車事故で負傷しています1。
車のシステムがどれほど先進的であっても、人間の脳は最も強力なコンピューターです。認知的な脇見・注意散漫を理解することは、道路上の安全を確保する上で極めて重要な役割を果たします。
注意散漫が致命的である理由
人間は、マルチタスクができると自分自身を過信しています。しかし複数の研究により、人間の脳は速度と正確性を著しく低下させることなしに、効果的にマルチタスクを行うことはできないと証明されています2。
運転中に携帯電話やインフォテインメントシステムで話すことは、現代社会において一般的です。しかし、これは道路から注意をそらすため、危険を伴う可能性があります。
脇見運転防止法は、ドライバーの安全性を向上させようとしています。技術者は、注意散漫を減らすために、手を使わずに操作しやすい車を設計しています。それにもかかわらず、米国では脇見運転による衝突事故が今でも毎日9件の死亡事故を引き起こしています3。
簡単なテキストメッセージを送信することは、一瞬のように感じられるかもしれませんが、理由を問わず道路から目を離すことは致命的です。CDCは、時速55マイルで運転中にテキストメッセージを送信することは、目をつぶってフットボール場を車で走るようなものだと推定しています4。脇見運転は、疲労、動揺、薬物やアルコールの使用など、多くの理由で発生する可能性があります。
ワイヤレスEEG（脳波）ヘッドセットは、運転中の注意散漫を検出し、リアルタイムで事故を防止するのに役立ちます。2013年、西オーストラリア王立自動車クラブはこの理論を検証するため、独自のEEGカーを製作しました。
注意力を動力源とする車が、脇見運転を検証します。出典：RAC
注意力駆動車（Attention-Powered Cars）
CDCの例が示すように、私たちの脳は注意が散漫になっているとき、緊急の情報を意識的に処理することができません。西オーストラリアのRACは、衝突事故に遭ったオーストラリア人ドライバーの20%が、衝突した対象物を見ていたことを発見しました。しかし、彼らは認識の歪み（認知的脇見）のために、何が起きているのか理解できていませんでした。
「脳は基本的に注意力マシンである」と、Emotivの共同創設者兼最高技術責任者であるGeoffrey Mackellar氏は説明します。無意識の脳は、車線を外れて走ることが問題を引き起こすことを知らないため、脳の前部は活動的であり、運転に大きく関与していなければなりません。」
そのアイデアとは：もし車があなたの不注意を察知し、減速してくれたらどうでしょう？RACはEmotivと協力し、まさにそれを実現できるヒュンダイi40を改造しました。ドライバーには、車両と通信するEPOCシリーズ14チャンネルEEGヘッドセットが装着されました。脳のパフォーマンスが車の速度に直接影響を与えたのです。
開眼・閉眼、視線率、「うわの空」など、さまざまな脳状態の基準値を測定した後、EEGカーは人が不注意な状態になったときに減速するようにプログラムされました。また、EPOCに内蔵されたジャイロスコープが示す通り、ドライバーが道路から頭をそらしたときにも車は反応しました。
RACは「注意力を動力源とする」車でロードトリップを行い、不注意がすべての人に影響することを示しました6。ロードトリップに続き、特に長い直線道路における認知的な脇見の問題をさらに調査するため、一連のクローズドサーキット実験が行われました。改造された車は量産化されていませんが、ハンドルを握った状態において、私たちがいかに簡単に注意散漫に陥りやすいかについて一般の人々に認識させました。
スマートな脳・車両間（B2V）システムの魅力は、自動車メーカーにとっても見逃せないものでした。2018年、日産はユーザーの好みに合わせて調整し、緊急時に迅速に対応できるB2Vのプロトタイプを公開しました7。
「意図する動きを先読みすることで、システムは人間の平均的な反応時間よりも0.2〜0.5秒早く介入（ステアリングを回す、または車を減速させる）することができ、ドライバーにはほとんど気づかれずに反応時間を改善します」と日産は説明しています8。
リアルタイムの警告により、運転するのに疲れすぎる前に、ドライバーに機能低下を警告することができます。
居眠り警告
眠気を感じることは、不注意よりも意識にとって明白です。しかし、ドライバーがあくびを始めたり舟を漕ぎ始めたりする頃には、自身や他者への危険はすでに差し迫っています。そのため、研究者たちは手遅れになる前にワイヤレスEEGを使って居眠り運転を予測する方法を模索しています。
このような居眠り検知システムが車のオペレーティングシステムに導入されれば、認知機能の低下の最初の兆候が見られた時点でドライバーに警告が発せられるかもしれません。このコンセプトは、一般的な注意散漫に対しても有益である可能性があります。
ある大学の研究では、ソフトウェアフレームワークを作成し、講義中の注意散漫を検出するためにEPOCヘッドセットを使用しました。覚醒度が下がると学生の携帯電話に振動によるテキストメッセージ警告が送信され、参加者の75%が集中力を取り戻し、維持することができました9。
人の眠気は、頭をカクッとさせる、目を閉じる、あくびをするなど、いくつかの視覚的合図を通じて特定できます。釜慶大学校のLi氏らによる研究では、ビデオとEEGデータを使用して、覚醒した脳の状態、変化、および頭部の動きを観察しました。彼らは「軽度の居眠り」イベントを観察した際、96.24%の検出精度を報告しました10。
このアイデアをさらに発展させ、2017年の研究では、さまざまな眠気の深度を測定するためのポーリングアルゴリズムを設計し、導入しました。その目標は、運転中に危険な状態になるのを防ぐために、早い段階でリアルタイムに眠気を察知することです。実験中の脳活動を測定するためにEmotiv EPOCが使用されました。著者らは、眠気状態と覚醒状態を区別することにおいて82%の成功率を報告しました11。
運転中の被験者の注意力低下をピンポイントで特定するために、あくびなどの視覚的合図とともにEEGが測定されます。出典：Li et al., 2015
落ち着いて、運転を続けましょう
国連は2030年までに道路交通による死傷者を半減させることを目指しています12。科学者や技術者は、不注意なドライバーがどのように考えているかを学び、彼らを支援する車両を設計できます。これは、ワイヤレスで持ち運び可能なモバイルEEGデバイスの価格と可用性のおかげで可能になりました。
研究者たちは、道路上での事故を防ぐために、マインドフルネスから眠気の検出にいたるまで、モバイルEEGを用いて脇見運転を研究しています。
参考文献
1Road traffic injuries. (2023, December 13). World Health Organization: WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. and Anthony D. Wagner. (2019, April 1). Multicosts of Multitasking. PubMed Central (PMC). www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3Distracted Driving. (2023). NHTSA. https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
4Distracted driving | Transportation Safety | Injury Center | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013, November 8). This car senses when you’re not paying attention and slows down. WIRED. https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA. (2013, November 17). RAC Attention Powered Car Road Trip TVC [Video]. YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars. (2018, January 8). CES 2018: Nissan's brain-to-vehicle technology can sort of read your mind [Video]. YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8Brain-to-Vehicle | Innovation |. (n.d.). Nissan Global. https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). Framework for modeling of regaining the attention. Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015). A Context-Aware EEG headset system for early detection of driver drowsiness. Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). Real-Time detection of human drowsiness via a portable Brain-Computer interface. Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12With 1.3 million annual road deaths, UN wants to halve number by 2030.
(2021, December 6). UN News. Retrieved March 27, 2024, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
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