Väitös: Kontekstisidonnaiset mallit ennustavat, milloin kuljettajan tarkkaamattomuus voi johtaa onnettomuuksiin

Abhishek Sarkar kehitti väitöstutkimuksessaan kontekstisensitiivisiä malleja, jotka auttavat tunnistamaan kuljettajan keskittymisen herpaantumisen eri ajotilanteissa. Mallit osaavat ottaa huomioon ajoympäristön, kuljettajan omat kyvyt ja erilaiset poikkeustilanteet. Tuloksia voidaan hyödyntää ajoneuvojen valvontajärjestelmien ja käyttöliittymien suunnittelussa ja kuljettajakoulutuksessa.
Abhishek Sarkar kehitti uusia tapoja kuljettajan tarkkaavaisuuden määrittelemiseen.
Julkaistu
18.9.2025

Vaikka nykyaikaisissa autoissa on paljon turvallisuusominaisuuksia, kuljettajien tarkkaamattomuus ja keskittymiskyvyn puute aiheuttavat yhä vakavia onnettomuuksia liikenteessä. 

Abhishek Sarkar kehitti väitöskirjassaan kontekstisensitiivisiä malleja, jotka pystyvät ottamaan huomioon ajoympäristön, kuljettajan yksilölliset kyvyt ja liikenteessä tapahtuvat poikkeustilanteet. 

Mallien avulla voidaan dynaamisesti arvioida, milloin kuljettajan keskittyminen liikenteessä herpaantuu. Pyrkimyksenä on havaita kuljettajan keskittymisen herpaantuminen riittävän ajoissa, jotta mahdollinen liikenneonnettomuus voidaan välttää. 

Tutkimuksessa kehitettyjä malleja voidaan hyödyntää esimerkiksi ajoneuvojen kehittyneiden valvonta- ja varoitusjärjestelmien suunnittelussa, kuljettajien koulutuksen parantamisessa ja turvallisempien hallintajärjestelmien kehittämisessä autoihin. 

Mallit huomioivat dynaamisesti erilaiset liikennetilanteet ja kuljettajat 

Tutkimuksessaan Sarkar on kehittänyt uusia tapoja kuljettajan tarkkaavaisuuden määrittelemiseen. Menetelmien pitää pystyä ottamaan huomioon monia erilaisia muuttujia ja mukautumaan ajotilanteen vaativuuden mukaan. 

”Mallien pitää ymmärtää erilaisia liikennetilanteita ja myös eritasoisia kuljettajia. Esimerkiksi rauhallisella moottoritiellä ajaminen vaatii vähemmän huomiota, kuin vilkkaassa kaupunkiliikenteessä ajaminen. Myös nopeasti muuttuvat tilanteet, kuten edessä jarruttava auto tai tien ylittävä peura voivat nopeasti muuttaa ajotilanteen vaaralliseksi, jos kuljettaja on tarkkaamaton”, Sarkar sanoo. 

Sarkar kertoo, että mallit pystyvät tunnistamaan esimerkiksi, milloin katse siirtyy pois tiestä vaarallisen pitkäksi aikaa, tai milloin turvaväli on jäänyt liian lyhyeksi. 

Turvallisuusmittareita testattiin sekä kontrolloiduissa ajosimulaattoritutkimuksissa että oikeissa tieolosuhteissa oikeiden kuljettajien kanssa. Tarkoituksena oli testata sitä, että malleja voidaan hyödyntää myös reaalimaailmassa. 

Osana tutkimusta Sarkar tarkasteli myös auton hallintalaitteiden käyttöä ja sitä, miten niiden käyttö vaikuttaa ajoturvallisuuteen häiritsemällä keskittymisen kannalta välttämättömiä kognitiivisia prosesseja. 

Tutkimus on ollut keskiössä myös Jyväskylän yliopiston Drive-In-ajolaboratorion perustamisessa. 

”Kun puhutaan ajonaikaisista häiriötekijöistä, monet ajattelevat ensimmäisenä matkapuhelimen käyttöä. Kuitenkin myös autojen käyttöliittymät voivat vaikuttaa isosti kuljettajan keskittymiseen ajon aikana. Jos auton käyttöliittymä ei ole intuitiivinen, se voi helposti häiritä kuljettajaa ja viedä huomion pois ajamisesta”, Sarkar huomauttaa. 

”Kartoittamalla, miten kuljettajan huomio kiinnittyy ajon aikana, voimme estää pieniä huolimattomuuksia kehittymästä vakaviksi onnettomuuksiksi”, Sarka summaa. 

Väitöstilaisuus

Abhishek Sarkarin väitöskirjan “Mapping the Attentional Demands of Driving: Toward Context-Sensitive Measures of Driver Inattention and Distraction” tarkastustilaisuus järjestetään lauantaina 20.9.2025 klo 12.00 alkaen.

Vastaväittäjänä toimii tutkimusprofessori Carol Flannagan (University of Michigan Transportation Research Institute) ja kustoksena apulaisprofessori Tuomo Kujala (Jyväskylän yliopisto).

Väitöstilaisuuden kieli on englanti.

Väitöstilaisuutta voi seurata salissa Agora Auditorio 3 (Ag B103) tai verkkovälitteisesti.