På ett Safer Thursday Webinar den 19 november presenterades forskning och resultat från två projekt inom området människor och automatiserade fordon.
Den första presentationen gavs av forskaren Alberto Morando från Massachussets Institute of Technology (MIT) som varit med i The Advanced Vehicle Technology (AVT) projektet lett av MITs AgeLab. I konsortiet finns bl.a. Volvo Cars, Veoneer och Aptiv, och i projektet har man fokuserat på att undersöka hur människor använder de förarstödssystem och automatiserade körfunktioner som finns på marknaden idag.
I presentationen fick man veta om en studie [1] inom projektet där bl.a. videodata samlats in från naturligt körbeteende hos förare av Tesla-bilar. Datat bestod av ungefär 33 800 km som körts av 27 olika förare i sina privata Tesla-bilar. Resultaten visar att förarna hade mindre fokus på vägen, dvs. mindre blicktid på vägen, när förarstödssystemet Autopilot var aktiverat. Blicktid i nedre mitten av synfältet ökade med autopilot aktiverat vilket indikerar aktiviteter så som mobiltelefonanvändning. Det visade sig också att förare hade händerna mindre på ratten, och dessutom körde många förare med händerna helt borta från ratten.
Alberto Morando och hans kollegor har också jobbat med modellering av blickbeteende för att kunna prediktera blickbeteende, så som exempelvis när förare inte tittar på vägen. Metoden som används är bayesiansk modellering, och målet är att nu göra en studie inom förarövervakning för riskutvärdering med hjälp av blickmodellering.
Forskaren Emma Tivesten från Volvo Cars Safety Center presenterade resultat från det Vinnova-finansierade projektet Autonomous Driving Effects on Sustainable Transportation (ADEST) som drivits av forskningsplattformen Drive Me och utförts av Volvo Cars och Trafikverket. Presentationen fokuserade på det som gjorts i projektet inom området driver engagement in assisted automation.
Tre studier har gjorts på testbanan AstaZero med hjälp av en Wizard of Oz uppsättning, dvs. att körningen upplevs vara automatiserad men styrs i själva verket av exempelvis en person i baksätet, vilket var fallet i dessa studier. Automationsnivån motsvarade det som Volvo Cars refererar till som ”oövervakad automatiserad körning” (SAE-nivå 4). I studierna varierades tre faktorer: instruktioner om systemets begränsningar, påminnelser om blick på vägen samt händer på ratten, och automatisk broms i sista momentet. I slutet av alla tre studier fanns det ett kritiskt moment där fordonet kör mot ett stillastående objekt [2, 3, 4].
I första studien behövde deltagarna inte ha händerna på ratten. De fick inte påminnelser om att hålla blicken på vägen, och fordonet bromsade automatiskt vid det sista momentet. Resultaten visade att alla deltagare hade blicken borta från vägen i mer än två sekunder, och en tredjedel av deltagarna hade blicken borta från vägen mer än åtta sekunder. Vidare så var tre av 30 deltagare extremt trötta och en av dem somnade under körningen.
I den andra studien fick deltagarna mer instruktioner om fordonets begränsningar, samt påminnelser om att hålla blicken på vägen i två nivåer: visuell och auditiv. Förarna blev instruerade att inte ha händerna på ratten, och det fanns ingen automatisk inbromsning vid det sista momentet. Resultaten visade att påminnelserna om blicken på vägen minskade tiden som deltagarna hade blicken från vägen, men att en tredjedel av förarna ändå krockade i det sista momentet.
I den tredje studien blev hälften av deltagarna instruerade att hålla händerna på ratten. De fick också mer instruktioner om begränsningarna av fordonet, hade ingen automatisk inbromsning vid det sista momentet, samt fick både påminnelser om att hålla blicken på vägen och händerna på ratten. Resultaten visade här att deltagarna krockade i samma utsträckning i det sista momentet som i det andra experimentet. De som krockade hade hög tillit till att fordonet skulle klara den kritiska situationen, eller åtminstone varna föraren vid det kritiska tillfället. De som inte krockade hade en tydligare uppfattning om förarens ansvar och var mer medvetna om fordonets förmågor.
Övergripande slutsatsen från dessa studier är att påminnelser var effektiva men inte tillräckligt för att förhindra krockar i experimentet.
Framöver är planerna att genomföra studier med liknande experimentupplägg fast med lägre automationsnivå. Planen är att göra ett pilotprojekt med villkorad automation [5], samt undersöka förarövervakning med detektion av allvarliga nedsättningar så som extrem trötthet och alkoholpåverkan.
Källa
[1] A. Morando., P. Gershon., B. Mehler., & B. Meyler., AutomotiveUI ’20: 12th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications. Driver-initiated Tesla Autopilot Disengagements in Naturalistic Driving. 2020-09 Länk
[2] Victor, W T., Tivesten, E., Gustavsson, P., Johansson, J., Sangberg, F., & Ljung Aust. M. Human Factors. Automation Expectation Mismatch: Incorrect Prediction Despite Eyes on Threat and Hands on Wheel. 2018-11 Länk [3] Gustavsson, P., Victor, T. W., Johansson, J., Tivesten, E., Johansson, R., & Aust, M. L.Proceedings of the 6th Driver Distraction and Inattention conference, Gothenburg, Sweden. What were they thinking? Subjective experiences associated with automation expectation mismatch. 2020 18 [4] Tivesten, E., Victor, T. W., Gustavsson P., Johansson J., and Ljung Aust, M. (2019) Out-of-the-loop crash prediction: the automation expectation mismatch (AEM) algorithm, in IET Intelligent Transport Systems, vol. 13, no. 8, pp. 1231-1240, 8 2019. Länk [5] Pipkorn, L.; Victor, T. W., Dozza, M., & Tivesten, E. (2020) Driver conflict response during supervised automation: do hands on wheel matter? Transport Research Part F. Länk