NOVIK, S. Analýza chování řidičů a jejich stylu řízení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Student Svatoslav Novik měl za úkol analyzovat chování řidičů na základě jejich reakcí získaných pomocí simulátoru osobního automobilu. K dispozici dostal hotovou databázi signálu s cílem extrakce charakteristik, jakými jsou reakční časy a integrální kritéria kvality regulace. Následně měl určit, které z extrahovaných veličin mají význam pro klasifikaci identity řidiče. Student měřil i vlastní jízdu, ale tyto data z neznámého důvodu nevyužil. Byl schopen samostatně nalézt a nastudovat požadovanou literaturu. Konzultace využíval dostatečně, ba i ve větší míře, než bývá zvykem. Bohužel většinou je navštěvoval nepřipravený. Následkem nesystematického přístupu student poskytnuté informace ztrácel a nejednou jsem byl nucen celý výklad zopakovat. Největším problémem bylo pro studenta pochopení dokumentace funkcí v programu MATLAB. Nebyl schopen nastudovat jejich použití, ba ani opakované konzultace nevedli k úspěšnému volání funkcí pro následující oblasti: a. identifikaci operátorového přenosu člověka, b. tréning a verifikaci klasifikátorů jeho identity a c. eliminaci zbytečných charakteristik vstupujících do klasifikátoru. Vyjmenované kódy jsem byl nucen studentovi poskytnout. Dílem studenta je pouze kód pro: a. výpočet reakčního času, doby náběhu a doby překmitu, b. výpočet integrálních kritérií kvality regulace a c. zobrazení všech grafických výstupů. Dobu překmitu se student rozhodl extrahovat sám, ve skutečnosti jsem požadoval výpočet jeho velikosti. Podobně, způsob výpočtu integrálních kritérií nepovažuji za vhodný, protože integrace probíhá na krátkém časovém horizontu – jenom do prvního momentu, ve kterém se automobil dostane doprostřed jízdního pruhu (obr. 3.6 na s. 16). Studenta sem pravidelně upozorňoval, že takto získaná kritéria nezohledňují kmitavost regulace a na to, že rychlá nebezpečná jízda je jimi označována za optimální. Dále identifikace dynamických modelů z takto krátkých úseků je zcela nevyhovující. Výstup modelu se ani vzdáleně neblíží skutečným průběhům natočení volantu. To je způsobeno i nevhodnou volbou struktury modelu, který měl dva póly a neměl žádnou nulu. Jde o volbu v rozporu s výsledky na obr. 4.5, podle kterého model vyžaduje alespoň jednu nulu. Parametry nefunkčního modelu jsou pak, pochopitelně, klasifikačním algoritmem označené za irelevantní pro účely klasifikace. Některé z histogramů na s. 19–22 mají, dle mého názoru, nevhodné dělení, např. obr. 4.1 obsahuje jediný sloupec histogramu. Citační styl není jednotný a seznam literatury není seřazen. Student byl na všechny výše uvedené nedostatky včas a pravidelně upozorňován osobně i formou elektronické korespondence, ale podle jeho slov nejde o chybu. Student splnil všechny body zadání práce, i když jen povrchně. Rozsah práce je také na hranici oficiálního minima. Na druhou stranu je chvályhodné, že student práci prezentoval na mezinárodní konferenci EEICT. I přes zmíněné rozsáhlé nedostatky jsou výsledky práce přínosné. Ukázala, že určení identity řidiče je možné i pouze na základě pohybů automobilu a volantu. Konstatuji, že student Svatoslav Novik u mě získal 52 bodů a klasifikuji jeho práci známkou „dostatečně“.
Cílem bakalářské práce pana Novika bylo analyzovat chování řidičů a jejich styl řízení využitím aplikace strojového učení na data pocházejících z měřených jízd na simulátoru řízení vozidla. Ačkoli na první pohled práce působí dobrým dojmem, po začtení se čtenář narazí na poměrně značné množství nesrovnalostí a chyb, a to jak obsahového, tak formálního charakteru. Práce obsahuje krom Úvodu a Závěru celkem 4 kapitoly a je poměrně logicky členěna. Její rozsah je však pouze 30 stran, což je s přihlédnutím na některá vynechaná místa na hraně požadavků. Množství citované literatury je vzhledem k zaměření práce rovněž poměrně nízké. V práci se objevuje několik překlepů, gramatických chyb a poměrně nestandardních či nesprávných obratů a tvrzení, jako např. „rychlejší doba“, „start signálu“, „… pro ochranu řidiče se používá simulátor.“, označení ústavu jako „Ústav měření a automatizace“, apod. Teoretická část – kapitola 2 prezentuje popis řidiče jako regulátoru pomocí standardní regulační smyčky, což schvaluji, nicméně je třeba sjednotit symboly v obr. 2.1 a 2.2 s jejich popisem. Na obr. 2.3 je vyznačená plocha pro výpočet integrálních kritérií i před začátkem změny požadované hodnoty, což není v pořádku. V případě definice ITAE kritéria chybí absolutní hodnota (rovnice 2.4). Výběr kritérií je zdůvodněn tím, že: „…my se zabýváme aperiodickými signály, jelikož při změně pruhu nebyl dán pohyb volantu v konkrétní periodě.“, čemuž nerozumím. Popis jednotlivých systémů v regulačním obvodu je poměrně matoucí – zde i v dalším textu se píše o potřebě modelování řidiče (čili regulátoru), ale uvedené modely jsou označeny jako model soustavy Fs(p), či pouze F(p), viz např. 2.5. Není tak jasné, který prvek je pomocí tohoto modelu analyzován. Časová konstanta je zde navíc označena jako perioda. Nejasný je i význam hodnoceného parametru označeného jako „Doba tlumení“, který však dále v textu není nikde použit. Praktická část – kapitola 3, popisuje použité přístupy a metody pro zpracování a analýzu dat. V obecné rovině s navrženými postupy souhlasím, nicméně samotná realizace vykazuje opět několik nedostatků a chyb. Není mi např. jasné, proč je pro výpočet integrálních kritérií kvality využita pouze určitá část průběhu odchylky. S tím souvisí i realizace (jinak evidentně dobře funkčního) trojúhelníkového detektoru pro hledání extrémů. Proč vlastně na takto vymezenou část implementovat např. ITAE kritérium, resp. proč řešit, zda jsou v odezvě překmity, když je tato část průběhu po aplikaci trojúhelníkového detektoru oříznuta. Kapitola 4 prezentuje dosažené výsledky pro 4 vybrané řidiče. Zhodnocení je provedeno poměrně přehledně pomocí histogramů, ačkoli některé (viz např. obr. 4.1 – Doba překmitu či odlehlé hodnoty v obr. 4.2) nemají zcela vypovídající hodnotu. Za poměrně matoucí pak považuji kapitolu 4.0.1. Zde je opět problém zmíněný již v hodnocení kapitoly 2, a sice že namísto identifikace modelu řidiče student používá identifikaci soustavy (zde označeno F(p) – viz vztah 4.1), což potvrzuje i část skriptu pro identifikaci v příloze. Nechápu tudíž význam této analýzy a proč zde, na rozdíl od kapitoly 2, chybí část vyjadřující dopravní zpoždění. Z grafu 4.5 vychází diskuze vlivu tvaru přenosové funkce na přesnost identifikace. Uvažovány jsou však pouze přenosy s minimálně jednou nulou v čitateli, což opět neodpovídá rovnici 4.2. Zůstává tak otázkou, co a jak zde student identifikoval a jak vypadá aproximace naměřených dat jeho modelem. Podkapitola 4.0.2 je zpracována poměrně systematicky a přehledně a považuji ji za nosnou část práce. V diskuzi výsledků – kapitola 5 pak student uvádí, že identifikované parametry přenosové funkce nemají na klasifikaci vliv, resp. ji zhoršují. Zde vidím problém zejména v tom, že student identifikoval jiný element regulačního obvodu, než měl. Toto nepochopení dokládá i v Závěru práce, kdy tvrdí, že: „Řidič reprezentuje regulovanou soustavu…“. Z předložené práce je vidět úsilí studenta zejména v souvislosti s implementací strojového učení na klasifikaci naměřených a předzpracovaných dat (což dokládá v příslušných kapitolách). Samotná metoda tak má potenciál pro další využití. Bohužel zde evidentně došlo k nepochopení reprezentace zdrojových dat a velmi špatné formě prezentace. Vzhledem k uvedeným nedostatkům tak hodnotím práci pana Novika stupněm D/ 61 b.
eVSKP id 141462