汽车自动化驾驶系统设计指南

研究概要


荷兰研究者构建了一个针对汽车自动化驾驶系统设计的评估体系,并通过不同驾驶情境、不同系统设计方案的实验研究,检验了该评估体系的可靠性。


来自荷兰特温特大学的Beukel和Voort在工效学权威期刊Applied Ergonomics发表了这篇最新研究,实验仪器采用了包括三个显示屏幕,能达到180度视角的驾驶模拟舱,并模拟出一段高速公路驾驶情景。


研究所构建的评估体系的三个指标是用户在驾驶过程中的情境意识强弱(SA)、事故避免程度(AA)、对方案的接受度(CA)。


研究找了24个至少有一年驾龄的用户进行实验,完成不同情境(注意情境、介入情境),不同系统设计方案(信息丰富度水平低、中等、高)下的模拟驾驶任务。

两种情境介绍
注意情境:不会出现事故,需要用户的额外注意,但不需要介入系统进行操作;
介入情境:需要用户介入系统进行操作,避免事故。


三种具体方案介绍
方案A:仅提供警报声;
方案B:提供警报声,界面上出现提示文本;
方案C:提供警报声,界面上出现提示文本,图形警告信息,并实时显示汽车位置以及周边环境。


研究结果发现:
1.C方案(信息丰富度水平高)在注意情境中表现最优,但在介入情境中表现最差。
2.在注意情境中,A方案(信息丰富度水平低)的表现最差。
3.用户对C方案的可用性评价最高。


研究者对结果进行如下解释:
1.C方案在设计上具有最多的信息,让用户觉得它可用。但正是因为需要消化这么多信息,影响了用户在介入情境中需要采取行动来避免事故的表现。
2.用户在不确定是什么类型的信息是真正有帮助的情况下,容易选择有最详尽反馈的系统作为“最安全的选择”,这也说明了单纯运用用户自评得到的主观指标数据得出的结论可能会存在潜在问题。
3.本研究的评估体系能快速有效地识别出表现最差的设计,但对于表现最优的设计没有很强的辨识力。

研究启示


1.在汽车自动化驾驶系统的设计中,当需要介入操作避免事故的驾驶场景频繁出现时,系统应设计得简洁,减少冗余信息;当需要介入操作的驾驶场景很少出现,主要为注意场景时,系统应设计得信息丰富。
2.测试时不建议单纯使用主观指标,多选取客观指标作为评估依据能提高评估结果的可靠性。
3.本研究的汽车自动化驾驶系统设计的评估体系,可以快速有效地排除表现差的方案,方便方案设计阶段的筛选。

参考文献
Arie P. van den Beukel, Mascha C. van der Voort(2017).How to assess driver’s interaction with partially automated driving systems——A framework for early concept assessment.Applied Ergonomics,59,302-312.