Výzkum lidského chování pomáhá autonomním vozidlům předpovídat přecházení chodců

Výzkum z Univerzity v Leedsu může pomoci samořízeným vozidlům stát se více lidsky přátelskými. Zkoumáním toho, jak lépe pochopit lidské chování v dopravě, teorie z neurovědy o tom, jak mozek činí rozhodnutí, mohou umožnit technologii autonomních vozidel předpovídat, kdy chodci budou přecházet přes cestu.

Model drift difúze

Rozhodovací model, který tým výzkumníků prozkoumal, se nazývá drift difúze, a může být použit v situacích, kdy vůz dává přednost chodci, s nebo bez signálů. Díky této předpovědní schopnosti může samořízené vozidlo lépe komunikovat s chodci. Dosáhne lepšího pochopení jejich pohybů v dopravě a vnějších signálů, jako jsou blikající světla, což pomůže maximalizovat tok dopravy a snížit nejistotu.

Modely drift difúze se zakládají na předpokladu, že lidé činí rozhodnutí poté, co nahromadí senzorické důkazy až do jisté hranice, v níž je rozhodnutí učiněno.

Profesor Gustav Markkula je z Institutu pro dopravní studia Univerzity v Leedsu. Je vedoucím autorem studie.

„Při rozhodování o přecházení se chodci zdají přidávat 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 často cítí nejistotu, zda vozidlo skutečně zastaví, a často čekají, 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 samořízená vozidla měla chovat kolem chodců, aby se omezila nejistota, což může zlepšit jak bezpečnost dopravy, tak tok dopravy.“

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

Testování modelu

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

Výzkumníci otestovali několik různých scénářů, včetně scénáře, kdy se vozidlo blíží konstantní rychlostí a zpomaluje, aby chodci mohli přecházet. Vozidlo také někdy blikalo světly, aby signalizovalo přecházení.

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

„Tyto výsledky mohou pomoci poskytnout lepší pochopení lidského chování v dopravě, které je potřebné jak pro zlepšení bezpečnosti dopravy, tak pro vývoj samořízených vozidel, která mohou koexistovat s lidskými účastníky dopravy,“ řekl profesor Markkula.

“Bezpečná a lidsky přijatelná interakce s chodci je velkou výzvou pro vývojáře samořízených vozidel, a lepší pochopení toho, jak chodci jednají, bude klíčové pro umožnění toho.”

Podle vedoucího autora Dr. Jamiho Pekkanena „předpověď rozhodnutí chodců a nejistoty lze použít k optimalizaci, kdy a jak vozidlo zpomalí a signalizuje, aby komunikovalo, že je bezpečné přecházet, což ušetří čas a úsilí pro obě strany.“