Беспилотные автомобили должны выучить язык велосипедистов, чтобы обеспечить безопасность на дорогах, показывают исследования.
Новое исследование предполагает, что будущие поколения беспилотных автомобилей должны выучить язык велосипедистов, чтобы безопасно делить дороги с велосипедами.
Специалисты по взаимодействию человека с компьютером из Университета Глазго подчеркивают необходимость создания новых систем в автономных транспортных средствах (АВ), способных воспроизводить сложные социальные взаимодействия между водителями автомобилей и велосипедистами на дорогах Великобритании.
Статья называется «Держите реальность: исследование взаимодействия водителя и велосипедиста в реальном дорожном движении» и будет представлена на конференции ACM по человеческому фактору в вычислительных системах в Германии на следующей неделе. В нем команда описывает, как они изучили множество способов прямого и косвенного общения водителей и велосипедистов друг с другом в реальных дорожных ситуациях.
Их выводы легли в основу новой серии рекомендаций о том, как беспилотники должны вести себя безопасно рядом с велосипедистами в ближайшие десятилетия, когда водители будут менее активно участвовать в своих поездках. Чтобы беспилотники могли безопасно работать в условиях движения людей, они должны вести себя соответствующим образом и понимать человеческое общение.
По мнению команды, беспилотные автомобили могли бы лучше сигнализировать о своих намерениях с помощью дисплеев, встроенных в их экстерьер. Ряд цветных светодиодов, похожих на светофоры, на краях автомобилей может отображать анимацию, которая сигнализирует об их намерении маневрировать, замедляться или ускоряться или уступать дорогу, помогая велосипедистам лучше интерпретировать намерения AV и реагировать соответствующим образом.
Велосипедисты также могут носить новые типы « умных очков », которые отображают информацию о намерениях AV, позволяя автомобилям напрямую общаться с любыми велосипедистами вокруг них. AV могут сигнализировать о том, что право проезда подлежит обсуждению, например, с помощью оранжевых огней, отображаемых на транспортном средстве, и вибрации, посылаемой на очки велосипедистов в качестве невербального сообщения.
Исследованием руководил профессор Стивен Брюстер из Школы компьютерных наук Университета Глазго. Он сказал: «Автомобили и велосипеды занимают одни и те же места на дорогах, что может быть опасно — в период с 2015 по 2020 год 84% смертельных случаев с участием велосипедистов были связаны с автомобилями, и произошло более 11 000 столкновений.
«В последние годы было проведено много исследований по внедрению функций безопасности в автономные транспортные средства , чтобы помочь обеспечить безопасность пешеходов, но сравнительно мало исследований о том, как беспилотники могут безопасно делить дорогу с велосипедистами.
«Это вызывает беспокойство, поскольку беспилотники становятся все более распространенными на дорогах. В то время как пешеходы, как правило, сталкиваются с беспилотниками в строго контролируемых ситуациях, таких как переходы дорог, велосипедисты едут рядом с автомобилями в течение длительного времени и полагаются на двустороннее взаимодействие с водителями, чтобы определить намерения друг друга. .
«Это гораздо более сложный набор моделей поведения, что делает его сложной задачей для будущих поколений беспилотников. В настоящее время беспилотные автомобили в настоящее время предлагают очень мало прямой обратной связи с велосипедистами, чтобы помочь им принять критически важные решения, например, безопасно ли это . обгон или перестроение. Добавление любых догадок к деликатным переговорам между автомобилем и мотоциклом может сделать дороги менее безопасными».
Команда решила разработать возможные решения проблемы, организовав два наблюдательных исследования дорожного движения в городе Глазго и его окрестностях, чтобы узнать больше о том, как взаимодействуют участники дорожного движения.
Во-первых, они наблюдали 414 отдельных взаимодействий между велосипедистами и автомобилистами на пяти городских перекрестках в часы пик утром и вечером.
Они отметили, знали ли всадники и водители о том, что друг друга занимают соседнее пространство, как они сообщали о своем намерении совершить следующий маневр, как они договаривались, кто будет двигаться первым, и как они сообщали положительные или отрицательные отзывы после завершения маневра.
Наблюдатель также делал заметки о том, как движения рук, рук и головы, выражения лица и голосовые сигналы использовались для сообщения о намерении, а также неявные сигналы, такие как замедление или ускорение, и использовали ли водители автомобилей свои указатели поворота или фары для общения.
Затем они снабдили 12 велосипедистов-добровольцев очками с функцией слежения за глазами и видеокамерами на головах и попросили их проехать на велосипеде по их обычному маршруту на работу и обратно.
Во время движения очки записывали, куда смотрели велосипедисты во время поездки, собирая данные об их взгляде, когда он касался дорожного покрытия, экстерьера и интерьера автомобилей, дорожных знаков и светофоров. Они обнаружили, что велосипедисты чаще полагались на информацию от дорожных знаков и сигналов светофора в таких ситуациях, как регулируемые перекрестки. Однако они гораздо чаще смотрели на автомобили, чтобы оценить намерения водителей в таких ситуациях, как кольцевые развязки, нерегулируемые развязки и дорожные работы.
«В совокупности эти два исследования демонстрируют детали взаимодействия между водителями и велосипедистами, а также то, как велосипедисты используют свои глаза для принятия решений о своих движениях, чего не наблюдалось в предыдущих исследованиях», — добавил профессор Брюстер. «Со временем эти участники дорожного движения выработали общий язык, который помогает им безопасно преодолевать общие пространства в пробках.
«Возможность определить, как работает этот язык, поможет разработать новые универсальные методы общения с велосипедистами, которые легко понятны в любой дорожной ситуации, надежно информативны и предсказуемы».
Команда определяет ряд областей для рассмотрения в будущих проектах AV. К ним относятся рекомендации о том, что двусторонняя связь с водителями-людьми должна поддерживаться, что позволяет вести активные переговоры посредством движений рук, что может потребовать разработки более чувствительных датчиков на автомобилях.
Сообщения от AV для велосипедистов должны быть своевременными и видимыми в любом месте вокруг транспортного средства, но достаточно упорядоченными, чтобы не перегружать их информацией во время движения. Возможности для положительной и отрицательной обратной связи, которая регулярно возникает между водителями и велосипедистами, также должны поддерживаться везде, где это возможно, что также может помочь разработчикам собирать данные для повышения производительности в будущем.
Аммар Аль-Тайе, также из Школы компьютерных наук Университета Глазго, является соавтором статьи. Он добавил: «Как и разговорные языки, общение между велосипедистами и водителями варьируется от страны к стране. Мы прекрасно понимаем, что этот документ посвящен конкретно дорогам Великобритании — любые будущие разработки должны будут учитывать различия между водителями и велосипедистами. ‘ взаимодействия по всему миру.
«Тем не менее, мы надеемся, что это исследование станет ценным ресурсом для разработчиков беспилотных автомобилей, которые помогут им рассмотреть новые способы, с помощью которых беспилотные автомобили могут безопасно работать вместе с велосипедистами, говоря на их языке, где бы они ни находились».
