Výzkum lidského chování pomáhá autonomním vozidlům předpovídat přecházení chodců

Výzkum z University of Leeds může pomoci samořídicím vozidlům stát se více lidsky přátelskými. Zkoumáním toho, jak lépe pochopit lidské chování v dopravě, teorie neurovědy o tom, jak mozek činí rozhodnutí, mohou umožnit technologii automatických vozidel předpovídat, kdy chodci budou přecházet přes silnici.

Model drift difuze

Rozhodovací model, který tým výzkumníků prozkoumal, se nazývá drift difuze, a mohl by být použit v situacích, kdy vozidlo dává přednost chodci, s nebo bez signálů. Díky této předpovědní schopnosti by samořídicí vozidlo mohlo lépe komunikovat s chodci. Dosáhlo by lepšího pochopení jejich pohybů v dopravě a vnějších signálů, jako jsou blikající světla, což by pomohlo maximalizovat tok dopravy a snížit nejistotu.

Modely drift difuze se opírají o předpoklad, že lidé činí rozhodnutí poté, co nahromadí senzorické důkazy až do jisté hranice, ve které je rozhodnutí učiněno.

Profesor Gustav Markkula je z Institutu pro dopravní studia University of Leeds. Je vedoucím autorem studie.

„Když chodci činí rozhodnutí přecházet, zdá se, že přidávají různé zdroje důkazů, nejen ty, které se týkají vzdálenosti a rychlosti vozidla, ale také komunikační signály z vozidla, jako je zpomalení a blikání světel,“ řekl profesor Markkula.

„Když vozidlo dává přednost, chodci se často cítí bastante nejistě, zda vozidlo skutečně ustupuje, a často skončí čekáním, až vozidlo téměř úplně zastaví, než začnou přecházet,“ pokračoval. „Náš model jasně ukazuje tento stav nejistoty, což znamená, že jej lze použít k navržení, jak by se samořídicí vozidla měla chovat kolem chodců, aby se omezila nejistota, což může zlepšit jak bezpečnost dopravy, tak tok dopravy.“

„Je zajímavé vidět, že tyto teorie z kognitivní neurovědy mohou být aplikovány v tomto typu reálného kontextu a najít praktické využití.“

Testování modelu

Tým se rozhodl otestovat model pomocí virtuální reality. Účastníci testu byli umístěni do různých scénářů přecházení silnice v rámci univerzitního simulačního zařízení HIKER (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) pro chodce. Jejich pohyby byly sledovány, zatímco chodili volně uvnitř stereoskopické 3D virtuální scény, která představovala přijíždějící dopravu. Účastníkům bylo řečeno, aby přecházeli silnici, když se budou cítit dostatečně bezpečně.

Výzkumníci otestovali několik různých scénářů, včetně toho, kdy se přijíždějící vozidlo pohybovalo stálou rychlostí a zpomalovalo, aby chodci mohli přecházet. Vozidlo také někdy blikalo světly, aby signalizovalo přecházení.

Testy prokázaly, že účastníci zřejmě nahromadili senzorické údaje z vzdálenosti vozidla, rychlosti, zrychlení a komunikačních signálů, než učinili rozhodnutí o přecházení. To naznačilo týmu, že model drift difuze může předpovídat, zda a kdy chodci pravděpodobně přecházejí silnici.

„Tyto výsledky mohou pomoci lépe pochopit lidské chování v dopravě, což je nezbytné pro zlepšení bezpečnosti dopravy a pro vývoj samořídicích vozidel, která mohou koexistovat s lidskými účastníky dopravy,“ řekl profesor Markkula.

“Bezpečná a lidsky akceptovatelná interakce s chodci je velkou výzvou pro vývojáře samořídicích vozidel, a lepší pochopení chování chodců bude klíčové pro umožnění této interakce.”

Podle vedoucího autora Dr. Jami Pekkanena „předpověď rozhodnutí chodců a nejistoty lze použít k optimalizaci, kdy a jak by vozidlo mělo zpomalit a signalizovat, aby komunikovalo, že je bezpečno přecházet, což ušetří čas a úsilí pro obě strany.”