Інтелектуальна система моніторингу психофізіологічного стану операторів дорожньо-будівельних машин на основі носимих сенсорів

Abstract

UA: Розроблено архітектуру багаторівневої системи моніторингу стану оператора асфальтоукладача на основі периферійних обчислень. Рішення базується на інтегрованому аналізі варіабельності серцевого ритму та концентрації летких органічних сполук від гарячої асфальтобетонної суміші. Описано авторський алгоритм ідентифікації мікросну за кутом нахилу голови оператора. Запропоновано сценарій адаптивного реагування у режимі обмеженої швидкості, що дозволяє запобігти дорожньо-транспортним пригодам та виникненню браку покриття без зупинки технологічного циклу. Впровадження системи мінімізує вплив «людського фактору» на безпеку дорожнього будівництва.

EN: The paper addresses road construction safety by developing a multi-level architectural framework for the continuous monitoring of an asphalt paver operator's psychophysiological state. Motivated by high injury rates caused by fatigue and extreme conditions, the study proposes a proactive monitoring strategy based on integrated data streams, moving beyond conventional reactive video surveillance. The research integrates biometric indicators, such as heart rate variability (HRV) and skin temperature, with environmental stressors. A key innovation is the inclusion of sensors for volatile organic compounds (VOCs) and particulate matter (PM2.5/PM10) arising from hot asphalt. This allows the system to account for the toxicological impact of bitumen fumes as a factor accelerating operator exhaustion. The technical implementation relies on a three-tier architecture that leverages Edge Computing. The Perception Layer ensures high-frequency data acquisition; the Edge Processing Layer performs real-time signal filtration to eliminate machinery vibrations; and the Application Layer manages decision-making logic. A central contribution is a proprietary algorithm that distinguishes between focused concentration and micro-sleep by analysing head tilt angle and muscle tonus via sensors integrated into the seat's headrest. Special emphasis is placed on adaptive "Limp Mode" scenarios to maintain technological continuity. Upon detecting critical fatigue, the system avoids emergency shutdowns, which cause thermal discontinuities and paving joints by reducing speed to a safe minimum. Simultaneously, it activates warning beacons and transmits an SOS signal with GPS coordinates to dispatch. This tool minimises "human factor" risks and establishes new safety standards in the road construction industry.