Il progetto "Schumi" si propone di sviluppare un sistema intelligente avanzato per la profilazione dei conducenti, utilizzando il simulatore Euro Truck Simulator 2 (ETS2) come ambiente di test e raccolta dati. L'obiettivo principale è superare i limiti dei sistemi di guida assistita generici, introducendo un livello di personalizzazione basato su un'analisi multidimensionale del comportamento umano.
Il cuore dell'innovazione risiede nella capacità del sistema di integrare due flussi di dati complementari:
Queste informazioni verranno elaborate da modelli di Machine Learning e Computer Vision ospitati su un'architettura server, che creerà un profilo utente completo e dinamico, con monitoraggio real-time delle emozioni.
Tale profilo sarà reso accessibile tramite API REST all'applicazione esistente di Minervas, consentendole di adattare le sue raccomandazioni di guida in tempo reale, con lo scopo finale di ottimizzare il consumo energetico e migliorare l'efficacia del feedback fornito al guidatore.
Il lavoro è suddiviso in tre aree di competenza distinte ma interconnesse (costruzione del dataset, classificazione dello stile di guida, riconoscimento delle emozioni), che costituiranno la base per le tre tesi di laurea.