ГОСТ на оценку сонливости водителя с помощью ИИ начнет действовать с 15 июня

Росстандарт утвердил соответствующий документ, которым предусмотрено использование искусственного интеллекта для анализа состояния человека за рулем. Новый стандарт закрепляет требования к системам мониторинга самочувствия водителя с ИИ компонентами в ПО.

Речь идет о ПНСТ 1054-2026 "Системы искусственного интеллекта на транспорте. Системы мониторинга функционального состояния водителя. Общие положения", утвержденном Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 11 марта 2026 г. № 11-пнст "Об утверждении предварительного национального стандарта Российской Федерации". Документ содержит предписания для функционирования соответствующих систем на этапах внедрения, использования и ремонта.

В частности, согласно ГОСТу, система мониторинга должна обеспечивать прогнозирование динамики состояния водителя и связанных с ним параметров, влияющих на безопасность дорожного движения и эффективность использования ТС. Соответствующий процесс включает:

• прогноз краткосрочного изменения состояния водителя (утомление, стресс, снижение внимания, засыпание);
• прогноз вероятности наступления критических состояний, требующих вмешательства;
• прогноз изменения эксплуатационных показателей ТС, связанных с состоянием водителя (точность управления, плавность хода, расход топлива и т. д.);
• прогноз показателей устойчивого развития энергоэффективности работы системы;
• анализ ресурсной эффективности.

Вместе с тем документом закреплены ключевые параметры при оценке функционального состояния водителя с помощью систем компьютерного зрения и биометрических датчиков. В их число входят:

• физиологические показатели (оценка состояния глаз и век, мимика и движение головы);
• поведенческие и когнитивные показатели (резкость движения руля, речевые и звуковые маркеры);
• внешние контекстные факторы (время суток, продолжительность поездки, дорожные условия);
• интегральные показатели состояния (шкала сонливости, уровень стресса, риск потери концентрации);
• критические метрики для систем искусственного интеллекта (ложные пропуски опасных состояний, ложные тревоги, задержки детекции).