Navorsing na menslike gedrag help outonome motors om voetoorgange te voorspel

Navorsing van Universiteit van Leeds kan help om selfbesturende motors meer mensvriendelik te word. Deur te ondersoek hoe om menslike gedrag in die verkeer beter te verstaan, kan neurowetenskaplike teorieë oor hoe die brein besluite neem geoutomatiseerde voertuigtegnologie in staat stel om te voorspel wanneer voetgangers die pad gaan oorsteek.

Dryfverspreidingsmodel

Die besluitnemingsmodel wat deur die span navorsers ondersoek is, word drifdiffusie genoem, en dit kan gebruik word in scenario's waarby 'n motor vir 'n voetganger padgee, met of sonder seine. Deur hierdie voorspellingsvermoë kan die outonome voertuig meer effektief met voetgangers kommunikeer. Dit sal 'n beter begrip van hul bewegings in verkeer en eksterne seine soos flikkerligte verkry, wat sal help om verkeersvloei te maksimeer en onsekerheid te verminder. 

Dryfdiffusiemodelle maak staat op die aanname dat mense besluite neem nadat hulle sensoriese bewyse tot by 'n drempel versamel het, op watter punt die besluit geneem word.

Professor Gustav Markkula is van die Universiteit van Leeds se Instituut vir Vervoerstudies. Hy is die hoofskrywer van die studie.

"Wanneer die besluit geneem word om oor te steek, lyk dit of voetgangers baie verskillende bronne van bewyse bymekaartel, nie net wat verband hou met die voertuig se afstand en spoed nie, maar ook om kommunikatiewe leidrade van die voertuig te gebruik in terme van vertraging en kopligflitse," het professor Markkula gesê.

"Wanneer 'n voertuig padgee, sal voetgangers dikwels redelik onseker voel of die motor werklik meegee, en sal dikwels op die ou end wag totdat die motor amper tot stilstand gekom het voordat hulle begin oorsteek," het hy voortgegaan. "Ons model toon duidelik dat hierdie toestand van onsekerheid bevestig word, wat beteken dat dit gebruik kan word om te help ontwerp hoe outomatiese voertuie rondom voetgangers optree om onsekerheid te beperk, wat beide verkeersveiligheid en verkeersvloei kan verbeter."

"Dit is opwindend om te sien dat hierdie teorieë uit kognitiewe neurowetenskap in hierdie tipe werklike konteks gebring kan word en 'n toegepaste gebruik kan vind."

Toets die model

Die span het probeer om die model met virtuele realiteit te toets. Proefdeelnemers is in verskillende padkruisingscenario's geplaas binne die universiteit se HIKER (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) voetgangersimulator. Hulle bewegings is opgespoor terwyl hulle vrylik binne 'n stereoskopiese 3D virtuele toneel geloop het wat aankomende verkeer voorgestel het. Die deelnemers is aangesê om die pad oor te steek wanneer hulle veilig genoeg voel.

Die navorsers het verskeie verskillende scenario's getoets, insluitend die naderende voertuig wat 'n konstante spoed handhaaf en vertraag om die voetganger oor te laat. Die voertuig het ook soms met sy hoofligte geflits om 'n kruis aan te dui. 

Die toetse het getoon dat die deelnemers oënskynlik die sensoriese data van voertuigafstand, spoed, versnelling en kommunikatiewe leidrade opgetel het voordat hulle 'n besluit geneem het oor wanneer om oor te steek. Dit het aan die span aangedui dat die drifverspreidingsmodel kan voorspel of, en wanneer, voetgangers waarskynlik die pad sal oorsteek.

"Hierdie bevindinge kan help om 'n beter begrip van menslike gedrag in verkeer te gee, wat nodig is om beide verkeersveiligheid te verbeter en om outomatiese voertuie te ontwikkel wat saam met menslike padgebruikers kan bestaan," het professor Markulla gesê.

"Veilige en mens-aanvaarbare interaksie met voetgangers is 'n groot uitdaging vir ontwikkelaars van outomatiese voertuie, en 'n beter begrip van hoe voetgangers optree sal die sleutel wees om dit moontlik te maak."

Volgens hoofskrywer Dr. Jami Pekkanen, "Voorspelling van voetgangerbesluite en onsekerheid kan gebruik word om te optimaliseer wanneer, en hoe, die voertuig moet vertraag en sein om te kommunikeer dat dit veilig is om oor te steek, wat tyd en moeite vir albei bespaar."