Una migliore comprensione dei fattori umani per una guida automatizzata più sicura
Possiamo tutti sperimentare in maniera diretta come la congestione e l’inquinamento siano cresciuti sino a diventare una delle sfide più rilevanti affrontate dalle nostre città. Sebbene la guida altamente automatizzata sia solitamente presentata come una delle modalità più efficienti per risolvere questi problemi, ci sono molte domande a cui rispondere prima che le auto senza conducente possano risultare affidabili su larga scala. I finanziamenti per il progetto HFAUTO hanno consentito al dott. Riender Happee e al suo team di approfondire meglio la questione. Insieme, hanno cercato di rispondere a una serie di obiettivi: determinare il modo in cui le interfacce uomo-macchina debbano essere progettate; individuare le migliori modalità attraverso le quali l’automazione possa comprendere lo stato e le intenzioni del conducente; chiarire l’impatto della guida altamente automatizzata sul rischio di incidenti e sull’efficienza dei trasporti e, infine, analizzare gli aspetti legali degli incidenti in cui siano coinvolte auto a guida altamente automatizzata. «Abbiamo impiegato un approccio in cui la sicurezza viene prima di tutto», spiega il dott. Happee, ricercatore al Dipartimento di robotica cognitiva e dei trasporti e pianificazione all’Università tecnica di Delft. «Con la nostra ricerca, forniamo indicazioni sulla capacità umana di riprendere il controllo dopo aver utilizzato l’automazione. Tali conoscenze possono essere impiegate per progettare la futura tecnologia dell’automazione affinché sia sicura dal punto di vista tecnico e, al contempo, faccia anche sentire a proprio agio e al sicuro i conducenti quando distolgono la propria attenzione dalla strada e sfruttano il tempo di guida per lavorare o per dedicarsi ad attività ricreative.» Una delle scoperte iniziali del progetto è che un conducente che ha affidato la guida alla propria auto ha bisogno di circa 10 secondi per passare dalla guida automatizzata a quella manuale. Questi 10 secondi corrispondono al tempo richiesto per valutare quanti altri utenti della strada si trovino nell’area e la stima della loro velocità relativa richiede ancora più tempo. Dopo aver appurato ciò, il team ha cercato di individuare quale interfaccia uomo-macchina potesse risolvere il problema, iniziando con l’utilizzo della realtà aumentata per assistere gli utenti dell’automazione nelle loro richieste di sostituzione alla guida. «Tradizionalmente, l’interfaccia uomo-macchina impiega informazioni sonore e, spesso, visive. Abbiamo aggiunto la vibrazione del sedile, creando pertanto un’interfaccia a tre modalità. I risultati indicano che il suono e la vibrazione sono efficaci per richiamare rapidamente l’attenzione del conducente, mentre gli elementi visivi possono fornire indicazioni utili», spiega il dott. Happee. Per quanto concerne il monitoraggio dello stato del conducente, il team ha evidenziato i limiti tecnici delle attuali tecnologie, ha identificato il tracciamento oculare quale soluzione promettente mediante esperimenti compiuti sia in laboratorio sia in situazioni quasi realistiche su strada e, utilizzando il modello di guida COSMODRIVE, ha simulato con successo la scansione visiva, il processo decisionale e i comportamenti dei conducenti. L’importanza attribuita alle osservazioni del mondo reale era al centro del progetto: prendendo in considerazione le varianze tra i conducenti è stato sviluppato un modello comportamentale del conducente e utilizzando potenziali evento-correlato dell’attività cerebrale sono stati elaborati metodi per valutare l’attenzione e il carico di lavoro. Anche se molti dei risultati del progetto sono positivi, il team ha individuato un’importante ostacolo alla commercializzazione, vale a dire i cambi di corsia che coinvolgono altri utenti della strada. Prima di poter immettere sulle nostre strade auto a guida automatizzata di livello 4 (come definito da SAE International), dovranno essere trovate soluzioni per minimizzare questo rischio. «Nel complesso, i nostri esperimenti con simulatori di guide e veicoli su strada hanno fornito indicazioni dettagliate sull’interazione umana con vari livelli di automazione, dal controllo della velocità di crociera adattativo alla guida altamente automatizzata distogliendo la propria attenzione dalla strada», afferma il dott. Happee. «Speriamo che gli esiti di HFAUTO e la tabella di marcia da noi sviluppata per l’introduzione sul mercato siano determinanti per la futura ricerca e sviluppo.» Nel corso dei prossimi mesi, HFAUTO continuerà a portare avanti i partenariati a livello industriale stipulati con aziende del calibro di BMW, Volvo, Jaguar, Continental e TNO, con le quali lavoreranno i 13 giovani ricercatori formati nell’ambito del progetto, a cui sono stati assegnati dei tirocini.
Parole chiave
HFAUTO, auto senza conducente, automazione, fattore umano, incidente, interfaccia uomo-macchina, guida altamente automatizzata
