自動運転車の歩行者横断予測を可能にする人間の行動研究

リーズ大学の研究は、自動運転車が人間に優しいものになる可能性を示唆しています。交通における人間の行動をよりよく理解することで、神経科学の意思決定理論を自動車技術に応用し、歩行者が道路を横断するタイミングを予測できる可能性があります。

ドリフト・ディフュージョン・モデル

研究チームが探索した意思決定モデルは、ドリフト・ディフュージョン・モデルと呼ばれ、信号の有無に関係なく、自動車が歩行者に優先権を与えるシナリオで使用できます。この予測機能により、自動運転車は歩行者とのコミュニケーションを改善できます。歩行者の動きや外部信号をよりよく理解し、交通流を最大化し、不確実性を減らすことができます。

ドリフト・ディフュージョン・モデルは、人間が閾値に達するまで感覚情報を蓄積して意思決定するという仮定に基づいています。

リーズ大学の交通研究センターのグスタフ・マルクーラ教授は、この研究の主著者です。

「歩行者は、車の距離や速度だけでなく、減速やヘッドライトの点滅などのコミュニケーション信号も使用して、道路を横断する決定を下しています」とマルクーラ教授は述べています。

「車が優先権を与えている場合、歩行者は不確実性を感じて、車が完全に停止するまで待つことが多いです。私たちのモデルは、この不確実性を明確に示しています。これは、自動運転車の設計に役立ち、交通安全と交通流を改善することができます」とマルクーラ教授は続けています。

「認知神経科学の理論が現実世界のコンテキストで応用されることを見るのは興味深いです」

モデルのテスト

研究チームは、バーチャル・リアリティを使用してこのモデルをテストしました。参加者は、大学のHIKER（Highly Immersive Kinematic Experimental Research）歩行者シミュレーター内のさまざまな道路横断シナリオに配置されました。彼らの動きは、立体音響3Dバーチャルシーン内で自由に歩きながら追跡されました。参加者は、安全だと感じたときに道路を横断するように指示されました。

研究者は、車が一定速度で接近したり減速して歩行者に優先権を与えたり、ヘッドライトを点滅させて信号を送ったりするさまざまなシナリオをテストしました。

テスト結果は、参加者が車の距離、速度、加速度、コミュニケーション信号などの感覚情報を加算して、道路を横断する決定を下したことを示しています。これは、ドリフト・ディフュージョン・モデルが歩行者が道路を横断するタイミングを予測できることを示しています。

「これらの発見は、交通安全を向上させ、自動運転車が人間の道路使用者と共存できるようにするために、交通における人間の行動をよりよく理解するのに役立ちます」とマルクーラ教授は述べています。

「歩行者との安全で人間に優しいやり取りは、自動運転車の開発者にとって大きな課題です。歩行者の行動をよりよく理解することは、これを可能にするために重要です」

主著者であるヤミ・ペッカネン博士は、「歩行者の決定と不確実性を予測することで、車が減速して信号を送るタイミングを最適化し、両者にとって時間と労力を節約できます」と述べています。