Nuevo método basado en el HRV para la evaluación de HMIS y sistemas ITS para transporte por carretera integrando factores personales, temporales y ambientales

Resumen

Esta tesis doctoral profundiza en el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca o HRV (Heart Rate Variability) calculada a partir de la señal eléctrica cardíaca o ECG (Electro Cardio Grama) y de los cambios que se producen en sus propiedades relacionados con el nivel de atención de los sujetos que conducen vehículos terrestres. El objetivo es su utilización en aplicaciones donde es necesaria la estimación de aquel nivel y enfocarla principalmente a medir la influencia que tienen en la seguridad vial los nuevos HMI (Human Machine Interface) que se experimentan en los vehículos de última generación. Más específicamente, esta tesis se centra en la identificación de los parámetros mejor correlacionados con la variabilidad debida a características personales (edad), temporales (ciclos circadianos), y del entorno (tipo de carretera) para su posterior integración en un sistema completo. Este carácter integrador es muy escaso en la literatura, casi inexistente, y persigue conseguir criterios de clasificación lo más universales posibles, condición indispensable para su utilización en aplicaciones como la conducción de vehículos, la cual demanda un estado de alerta mantenido. Como consecuencia, se ha desarrollado una aplicación que permite generar patrones según un sistema de cuatro variables normalizadas inferidas a partir del HRV, lo cual permite evaluar y comparar diferentes maneras de interactuar con vehículos de transporte por carretera. Por último, resaltar que todo el análisis contenido en esta tesis es potencialmente extensible a otros ámbitos donde la medida relativa (versus patrones) del consumo de la atención, entendida según el modelo de Kahneman, sea útil o necesaria (e.g. entornos o actividades de riesgo).