Lepsze zrozumienie czynników ludzkich przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa systemów zautomatyzowanej jazdy
Każdy z nas odczuwa na własnej skórze, jak natężenie ruchu i zanieczyszczenie środowiska wzrosły do tego stopnia, że stanowią obecnie jedno z najbardziej znaczących wyzwań dla naszych miast. I choć wysoce zautomatyzowana kierowanie pojazdami (ang. highly automated driving, HAD) zazwyczaj uosabiane jest z jednym z najskuteczniejszych sposobów radzenia sobie z tymi problemami, należy sobie odpowiedzieć na wiele pytań, zanim samochody niewymagające kierowców będą mogły rozgościć się na drogach. Dzięki finansowaniu w ramach projektu HFAuto dr Riender Happee wraz z zespołem uporządkowali tę złożoną kwestię. Wspólnymi siłami chcieli oni określić, jak należy projektować systemy umożliwiające interakcję człowieka z maszyną (ang. human-machine interfaces, HMI). Poszukiwali też najlepszych metod umożliwiających automatom zrozumienie stanu kierowcy i jego intencji. Ponadto chcieli rzucić światło na wpływ HAD na ryzyko wypadków i wydajność transportu, a także zbadać prawne aspekty wypadków powodowanych przez samochody HAD. „Przyjęte przez nas podejście zakłada, że najważniejsze jest bezpieczeństwo”, wyjaśnia dr Happee, badacz z Departamentu Robotyki Kognitywnej oraz Departamentu Transportu i Planowania na Delft University of Technology. „Poprzez nasze badania zgłębiliśmy kwestię zdolności człowieka do odzyskania kontroli po użyciu automatu. Wiedza ta pozwoli na zaprojektowanie przyszłej technologii automatyzacji w taki sposób, by była bezpieczna nie tylko pod względem technicznym, lecz także dawała kierowcom poczucie bezpieczeństwa i komfortu, gdy spuszczą wzrok z trasy czy wykorzystają czas jazdy na pracę lub odpoczynek”. Jednym z pierwszych odkryć projektu było ustalenie, że kierowca, który powierzył kierowanie swojemu pojazdowi, potrzebuje około 10 sekund na przejście z prowadzenia automatycznego na ręczne. Te 10 sekund odpowiada ilości czasu, jaka jest potrzebna na oszacowanie ilości uczestników ruchu drogowego w pobliżu. Oszacowanie ich relatywnej prędkości trwa jeszcze dłużej. Po ustaleniu tych faktów, zespół próbował znaleźć HMI, który mógłby pomóc przezwyciężyć ten problem. Uczeni zaczęli od wykorzystania rzeczywistości rozszerzonej, by wspomóc użytkowników automatów w ich próbach przejęcia kontroli. „Tradycyjne HMI wykorzystują dźwięk i bodźce wizualne. Dodaliśmy do tego wibracje foteli, co pozwoliło na stworzenie interfejsu wykorzystującego 3 zmysły. Wyniki wskazują, że dźwięk i wibracje pozwalają szybko zwrócić uwagę kierowcy, podczas gdy bodźce wzrokowe mogą w sposób efektywny dostarczać wskazówek”, wyjaśnia dr Happee. W odniesieniu do systemu monitorowania stanu kierowcy (DSM) zespół wskazał na ograniczenia techniczne dostępnych obecnie technologii. Śledzenie wzroku jest obiecującą technologią, zarówno w skali laboratoryjnej, jak i w quasirealistycznych eksperymentach drogowych. Z użyciem modelu jazdy COSMODRIVE zespół z powodzeniem przeprowadził symulację procesu wizualnego skanowania otoczenia przez kierowcę, jego proces decyzyjny i zachowania. Osią projektu było to ukierunkowanie na obserwację świata rzeczywistego. Opracowano uwzględniający zmienne cechy kierowców model zachowania, a także metody oceny uwagi i obciążenia pracą z użyciem potencjałów związanych ze zdarzeniami (and. event-related potentials, ERP) w aktywności mózgu. Choć wiele rezultatów projektu jest pozytywnych, zespół wskazuje na manewr zmiany pasa angażujący innych użytkowników ruchu jako ważną barierę dla komercjalizacji. Zanim samochody SAE 4. poziomu zaczną królować na naszych drogach, trzeba znaleźć rozwiązanie, które pozwoli na zminimalizowanie tego ryzyka. „Mimo wszystko nasze doświadczenia z symulatorami jazdy i pojazdami na drodze pozwoliły zgłębić zagadnienie ludzkiej interakcji z urządzeniami o różnym stopniu automatyzacji, od tempomatu po wysoce zautomatyzowaną jazdę bez patrzenia na drogę”, mówi dr Happee. „Mamy nadzieję, że wyniki projektu HFAuto, łącznie z opracowanym przez nas planem wprowadzenia na rynek, posłużą przyszłym badaniom i rozwojowi”. W kolejnych miesiącach w ramach projektu HFAuto postępować będą prace w skali przemysłowej z zakontraktowanymi partnerami, takimi jak BMW, Volvo, Jaguar, Continental i TNO. 13 młodym badaczom szkolonym w ramach projektu zaoferowano staże w firmach partnerskich.
Słowa kluczowe
HFAuto, samochód niewymagający kierowcy, automatyzacja samochodów, czynnik ludzki, wypadek, systemy umożliwiające interakcję człowieka z maszyną, wysoce zautomatyzowana jazda
