Žmonių elgesio tyrimai padeda autonominiams automobiliams nuspėti pėsčiųjų perėjas

Lidso universiteto atliktas tyrimas galėtų padėti savarankiškai vairuojantiems automobiliams tapti draugiškesniems žmonėms. Tiriant, kaip geriau suprasti žmonių elgesį eisme, neuromokslinės teorijos apie tai, kaip smegenys priima sprendimus, gali padėti automatinėms transporto priemonių technologijoms numatyti, kada pėstieji ketina kirsti kelią.

Dreifo difuzijos modelis

Tyrėjų komandos ištirtas sprendimų priėmimo modelis vadinamas dreifo difuzija ir gali būti naudojamas scenarijuose, kuriuose automobilis užleidžia kelią pėstiesiems su signalais arba be jų. Naudodama šią prognozavimo galimybę, autonominė transporto priemonė galėtų veiksmingiau bendrauti su pėstaisiais. Tai padėtų geriau suprasti jų judėjimą eisme ir išorinius signalus, pvz., mirksinčias šviesas, o tai padėtų maksimaliai padidinti eismo srautą ir sumažinti neapibrėžtumą. 

Dreifo difuzijos modeliai remiasi prielaida, kad žmonės priima sprendimus po to, kai sukaupia jutiminius įrodymus iki slenksčio, ir tada priimamas sprendimas.

Profesorius Gustavas Markkula yra iš Lidso universiteto Transporto studijų instituto. Jis yra pagrindinis tyrimo autorius.

„Atrodo, kad priimdami sprendimą kirsti pėstieji prideda daugybę skirtingų įrodymų šaltinių, susijusių ne tik su transporto priemonės atstumu ir greičiu, bet ir pasitelkdami komunikacinius signalus iš transporto priemonės, kalbant apie lėtėjimą ir žibintų blyksnius“, – sakė profesorius Markkula. sakė.

„Kai transporto priemonė duoda kelią, pėstieji dažnai jaučiasi gana netikri dėl to, ar automobilis iš tikrųjų leidžiasi, ir dažnai laukia, kol automobilis beveik visiškai sustos, prieš pradėdami kirsti“, – tęsė jis. „Mūsų modelis aiškiai parodo šią patvirtintą neapibrėžtumo būseną, o tai reiškia, kad jis gali būti naudojamas kuriant, kaip automatizuotos transporto priemonės elgiasi aplink pėsčiuosius, siekiant apriboti neapibrėžtumą, o tai gali pagerinti eismo saugumą ir eismo srautą.

„Įdomu matyti, kad šios kognityvinės neurologijos teorijos gali būti įtrauktos į tokio tipo realaus pasaulio kontekstą ir rasti pritaikymą.

Modelio testavimas

Komanda nusprendė išbandyti modelį su virtualia realybe. Universiteto pėsčiųjų simuliatoriuje HIKER (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) bandymo dalyviai buvo įtraukti į skirtingus kelių kirtimo scenarijus. Jų judesiai buvo stebimi laisvai einant stereoskopinėje 3D virtualioje scenoje, kurioje buvo rodomas atvažiuojantis eismas. Dalyviams buvo liepta kirsti kelią, kai jaučiasi pakankamai saugūs.

Tyrėjai išbandė kelis skirtingus scenarijus, įskaitant artėjančią transporto priemonę, išlaikančią pastovų greitį ir lėtėjančią, kad pėstysis galėtų kirsti. Be to, transporto priemonė kartais mirksėjo priekiniais žibintais, kad signalizuotų apie kryžių. 

Bandymai parodė, kad dalyviai, prieš priimdami sprendimą, kada kirsti, sudėjo jutiminius duomenis iš transporto priemonės atstumo, greičio, pagreičio ir bendravimo ženklų. Tai parodė komandai, kad dreifo sklaidos modelis gali numatyti, ar ir kada pėstieji greičiausiai kirs kelią.

„Šios išvados gali padėti geriau suprasti žmonių elgesį eisme, o tai reikalinga tiek eismo saugumui gerinti, tiek automatinėms transporto priemonėms, kurios gali egzistuoti kartu su eismo dalyviais“, – sakė profesorius Markulla.

„Saugi ir žmonėms priimtina sąveika su pėstaisiais yra didelis iššūkis automatizuotų transporto priemonių kūrėjams, o norint tai padaryti, labai svarbu geriau suprasti, kaip elgiasi pėstieji.

Pasak pagrindinio autoriaus dr. Jami Pekkanen, „Pėsčiųjų sprendimų ir neapibrėžtumo numatymas gali būti naudojamas siekiant optimizuoti, kada ir kaip transporto priemonė turėtų sulėtinti greitį ir signalizuoti, kad važiuoti saugu, sutaupant laiko ir pastangų abiems“.