मानव व्यवहार के अनुसंधान से स्वायत्त कारें पैदल यात्री पारगमन की भविष्यवाणी कर सकती हैं

लीड्स विश्वविद्यालय के शोध से स्वायत्त कारें अधिक मानव-अनुकूल हो सकती हैं। यातायात में मानव व्यवहार को बेहतर ढंग से समझने के लिए जांच करके, निर्णय लेने के लिए मस्तिष्क के तंत्रिका विज्ञान सिद्धांत स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकी को यह भविष्यवाणी करने में सक्षम बना सकते हैं कि पैदल यात्री सड़क पार करने जा रहे हैं या नहीं।

ड्रिफ्ट डिफ्यूजन मॉडल

शोधकर्ताओं की टीम द्वारा अन्वेषित निर्णय लेने का मॉडल ड्रिफ्ट डिफ्यूजन कहलाता है, और इसका उपयोग सिग्नल के साथ या बिना कार द्वारा पैदल यात्री को रास्ता देने की स्थिति में किया जा सकता है। इस भविष्यवाणी क्षमता के माध्यम से, स्वायत्त वाहन पैदल यात्रियों के साथ अधिक प्रभावी ढंग से संवाद कर सकता है। यह यातायात में उनकी गतिविधियों और बाहरी संकेतों जैसे फ्लैशिंग लाइट्स को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम होगा, जो यातायात प्रवाह को अधिकतम करने और अनिश्चितता को कम करने में मदद करेगा।

ड्रिफ्ट डिफ्यूजन मॉडल यह मानकर चलता है कि लोग संवेदी साक्ष्य को एक सीमा तक जमा करने के बाद निर्णय लेते हैं, जिस बिंदु पर निर्णय लिया जाता है।

प्रोफेसर गुस्ताव मार्कुला लीड्स विश्वविद्यालय के परिवहन अध्ययन संस्थान से हैं। वह इस अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं।

“पैदल यात्री जब सड़क पार करने का निर्णय लेते हैं, तो वे विभिन्न स्रोतों से साक्ष्य जोड़ते हैं, न केवल वाहन की दूरी और गति से संबंधित, बल्कि वाहन से संचार संकेतों का उपयोग करके भी, जैसे कि धीमा करना और हेडलाइट फ्लैशिंग,” प्रोफेसर मार्कुला ने कहा।

“जब एक वाहन रास्ता दे रहा होता है, तो पैदल यात्री अक्सर यह अनिश्चित महसूस करते हैं कि क्या कार वास्तव में रास्ता दे रही है, और अक्सर तब तक प्रतीक्षा करते हैं जब तक कि कार लगभग पूरी तरह से रुक नहीं जाती, तब वे सड़क पार करना शुरू करते हैं,” उन्होंने जारी रखा। “हमारा मॉडल स्पष्ट रूप से इस अनिश्चितता की स्थिति को दर्शाता है, जिसका अर्थ है कि इसे स्वायत्त वाहनों को पैदल यात्रियों के आसपास कैसे व्यवहार करना चाहिए, यह डिजाइन करने में मदद के लिए उपयोग किया जा सकता है, जिससे अनिश्चितता को सीमित किया जा सकता है, जो यातायात सुरक्षा और यातायात प्रवाह दोनों को बेहतर बना सकता है।”

“यह देखना रोमांचक है कि कैसे कognitive न्यूरोसाइंस से ये सिद्धांत वास्तविक दुनिया के संदर्भ में लागू किए जा सकते हैं और एक व्यावहारिक उपयोग पा सकते हैं।”

मॉडल का परीक्षण

शोधकर्ताओं की टीम ने वर्चुअल रियलिटी के साथ मॉडल का परीक्षण करने का फैसला किया। परीक्षण प्रतिभागियों को विभिन्न सड़क पार करने की स्थितियों में विश्वविद्यालय के HIKER (हाइली इम्मर्सिव किनेमैटिक एक्सपेरिमेंटल रिसर्च) पैदल यात्री सिम्युलेटर में रखा गया था। उनकी गतिविधियों को तब ट्रैक किया गया जब वे स्टीरियोस्कोपिक 3D वर्चुअल दृश्य में स्वतंत्र रूप से चलते थे जो आगामी यातायात को प्रस्तुत करता था। प्रतिभागियों को तब तक प्रतीक्षा करने के लिए कहा गया जब तक वे सुरक्षित महसूस न करें।

शोधकर्ताओं ने विभिन्न परिदृश्यों का परीक्षण किया, जिसमें आगामी वाहन की गति निरंतर रही और पैदल यात्री को पार करने देने के लिए धीमा किया गया। वाहन ने कभी-कभी संकेत देने के लिए अपनी हेडलाइट्स फ्लैश कीं।

परीक्षणों ने दिखाया कि प्रतिभागियों ने वाहन की दूरी, गति, त्वरण, और संचार संकेतों से संवेदी डेटा जोड़कर सड़क पार करने का निर्णय लिया। इससे टीम को यह संकेत मिला कि ड्रिफ्ट डिफ्यूजन मॉडल पैदल यात्रियों के सड़क पार करने की संभावना की भविष्यवाणी कर सकता है।

“इन निष्कर्षों से यातायात में मानव व्यवहार की बेहतर समझ मिल सकती है, जो यातायात सुरक्षा में सुधार और स्वायत्त वाहनों को विकसित करने के लिए आवश्यक है जो मानव सड़क उपयोगकर्ताओं के साथ सहअस्तित्व में रह सकते हैं,” प्रोफेसर मार्कुला ने कहा।

“पैदल यात्रियों के साथ सुरक्षित और मानव-स्वीकार्य इंटरैक्शन स्वायत्त वाहनों के विकासकारों के लिए एक बड़ी चुनौती है, और पैदल यात्रियों के व्यवहार को बेहतर ढंग से समझना इसे संभव बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।”

मुख्य लेखक डॉ. जामी पेकानेन के अनुसार, “पैदल यात्री के निर्णय और अनिश्चितता की भविष्यवाणी का उपयोग यह तय करने के लिए किया जा सकता है कि वाहन कब और कैसे धीमा करना चाहिए और संकेत देना चाहिए कि यह पार करने के लिए सुरक्षित है, जिससे दोनों के लिए समय और प्रयास की बचत हो सकती है।”