新しい研究によると、将来の世代の自動運転車は、サイクリストが道路を自転車と安全に共有できるように、サイクリストの言語を学習する必要があることが示唆されています。
グラスゴー大学の人間とコンピューターの相互作用の専門家は、英国の道路での人間の自動車ドライバーとサイクリストの間の複雑な社会的相互作用を再現できる新しい自動運転車システム (AV) の必要性を強調しています。
来週ドイツで開催されるコンピューティング システムにおけるヒューマン ファクターに関する ACM 会議で発表される予定の論文で、チームは、ドライバーとサイクリストが路上での実際の状況で直接的および間接的に互いに通信するさまざまな方法をどのように研究したかについて説明します。
彼らの調査結果は、今後数十年間、ドライバーが自転車にあまり積極的に関与していないときに、サイクリストの周りで自動運転車がどのように安全に振る舞うべきかについての新しい一連の推奨事項の基礎となります。 AV が人の往来の中で安全に機能するには、適切に動作し、人間のコミュニケーションを理解する必要があります。
チームは、自動運転車は、外装に統合されたディスプレイを使用して、意図をより適切に伝えることができると示唆しています。 信号機のような色のシリーズ LED 車の端にアニメーションを表示して、操縦、減速、加速、道を譲るなどの意図を知らせることで、サイクリストが AV の意図をより適切に解釈し、適切に対応できるようになります。
サイクリストは、車が周囲のサイクリストと直接通信できるようにすることで、AV の意図に関する情報を表示する新しいタイプの「スマート グラス」を着用することもできます。 AV は、たとえば、車両のオレンジ色のライトと非言語メッセージとしてサイクリストのメガネに送信される振動によって、通行権が交渉の対象であることを知らせることができます。
グラスゴー大学コンピューティング サイエンス学部のスティーブン ブリュースター教授がこの研究を主導しました。 彼は次のように述べています。
「近年、歩行者の安全を確保するために自動運転車に安全機能を組み込むことについて多くの研究が行われてきましたが、自動運転車がサイクリストと道路を安全に共有する方法についてはほとんど研究されていません。
「これは、道路上で AV がより一般的になるにつれて、懸念の原因となります。 歩行者は横断歩道などの高度に制御された状況で自動運転車に遭遇する傾向がありますが、サイクリストは車の横を長時間走行し、ドライバーとの双方向のやり取りに依存して互いの意図を判断します。
「これははるかに複雑な一連の動作であり、将来の AV が取り組むのは大きな課題です。 自動運転車は、サイクリストが追い越しや車線変更を安全に行えるかどうかなど、非常に重要な決定を下すのに役立つ直接的なフィードバックをほとんど提供しません。 車と自転車の間の微妙な交渉に当て推量を加えると、道路の安全性が低下する可能性があります。」
チームは、道路利用者がどのように相互作用するかについてさらに学ぶために、グラスゴーとその周辺の道路交通に関する 2 つの観察研究を設定することにより、問題に対する潜在的な解決策の開発に着手しました。
まず、忙しい朝と夕方の忙しい時間帯に、414 人の自転車ライダーと自動車運転者が 5 つの都市の交差点でやり取りするのを見ました。
彼らは、ライダーとドライバーが互いに隣接するスペースを占有していることを認識しているかどうか、次の操作の意図をどのように示したか、誰が最初に移動するかについてどのように交渉したか、操作が完了したときに肯定的または否定的なフィードバックをどのように伝えたかに注目しました。
オブザーバーはまた、手、腕、頭の動き、顔の表情、声の手がかりが意図を伝えるためにどのように使用されたか、減速や加速などの暗黙の手がかり、そして車のユーザーが方向指示器やヘッドライトを使ってコミュニケーションをとったかどうかにも注目しました。
次に、ボランティアのサイクリスト 12 人にアイ トラッキング グラスとヘッドマウント ビデオ カメラを装着させ、通常の通勤経路を自転車で通勤するよう依頼しました。
移動中、眼鏡はサイクリストがどこを見ているかを記録し、視線が路面、車の外装と内装、道路標識と交通信号に触れたときにデータを取得しました。 彼らは、サイクリストが、制御された交差点などの状況で、道路標識や交通信号からの情報に定期的に依存していることを発見しました。 ただし、ラウンドアバウト、制御されていないジャンクション、道路工事でのドライバーの意図を判断するために、より頻繁に車を調べました。
「これらの 2 つの研究は、ドライバーとサイクリストの間の相互作用と、自転車のライダーがどのように目を使って自分の動きを決定するかを示しています。これは以前の研究では広く観察されていませんでした」とブリュースター教授は付け加えました。 「時間の経過とともに、これらの道路利用者は、交通の共有スペースを安全に交渉するのに役立つ共通言語を開発しました。
「その言語がどのように機能するかを特定することは、あらゆる交通状況で簡単に理解でき、確実に情報を提供し、予測可能なサイクリストとの多目的な新しいコミュニケーション方法の開発を導くのに役立ちます。」
チームは、将来の AV 設計で考慮すべきいくつかの領域を特定しました。 これらには、人間のドライバーとの双方向のコミュニケーションを維持する必要があるというガイダンスが含まれており、腕の動きを通じて積極的な交渉が可能になります。これには、自動車のより高感度なセンサーの開発が必要になる可能性があります。
AV からサイクリストへのメッセージは、タイムリーで車両のどこからでも見えるようにする必要があります。 人間のドライバーとサイクリストとの間の肯定的および否定的なフィードバックの機会も、可能な限り維持する必要があります。これは、設計者がデータを収集して将来のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
Ammar Al-Taie も グラスゴー大学コンピューティング サイエンス学部、論文の共著者です。 「話し言葉と同じように、サイクリストとドライバーの間のコミュニケーションは国によって異なります。 私たちは、この論文が特に英国の道路に焦点を当てていることを非常に意識しています。将来の開発では、世界中のドライバーとサイクリストの相互作用の違いを考慮する必要があります.
「しかし、この研究が、自動運転車がどこにいてもサイクリストの言語を話すことで、サイクリストと一緒に安全に機能する新しい方法を AV デザイナーが検討するための貴重なリソースになることを願っています。」
「Keep it Real: Investigating Driver-Cyclist Interaction in Real-World Traffic」というタイトルの論文は、 の コンピューティング システムにおけるヒューマン ファクターに関する 2023 CHI 会議の議事録. この研究は、 グラスゴー大学 そしてエディンバラ王立協会。
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