Исследование человеческого поведения помогает автономным автомобилям предсказывать переход пешеходов

Исследование в Университете Лидса может помочь самоходным автомобилям стать более дружественными к человеку. Изучая, как лучше понять человеческое поведение в дорожном движении, нейробиологические теории принятия решений мозгом могут позволить технологии автоматических транспортных средств предсказывать, когда пешеходы собираются перейти дорогу.

Модель дрейфа-диффузии

Модель принятия решений, изученная командой исследователей, называется моделью дрейфа-диффузии, и она может быть использована в сценариях, когда автомобиль уступает дорогу пешеходу, с сигналами или без них. Благодаря этой возможности предсказания, автономный автомобиль может более эффективно общаться с пешеходами. Он сможет лучше понять их движения в дорожном движении и внешние сигналы, такие как мигающие огни, что поможет максимизировать поток движения и уменьшить неопределенность.
Модели дрейфа-диффузии основаны на предположении, что люди принимают решения после накопления сенсорной информации до определенного порога, после которого принимается решение.
Профессор Густав Марккула из Института транспортных исследований Университета Лидса является ведущим автором исследования.
«Когда пешеходы принимают решение перейти дорогу, они, кажется, складывают множество различных источников информации, не только связанных с расстоянием и скоростью автомобиля, но и используя коммуникативные сигналы от автомобиля в виде замедления и мигания фар», – сказал профессор Марккула.
«Когда автомобиль уступает дорогу, пешеходы часто чувствуют себя достаточно неуверенно, будут ли они действительно уступать, и часто ждут, пока автомобиль почти полностью не остановится, прежде чем начать переходить», – продолжил он. «Наша модель четко показывает это состояние неопределенности, что означает, что она может быть использована для того, чтобы помочь спроектировать, как автономные транспортные средства должны вести себя рядом с пешеходами, чтобы ограничить неопределенность, что может улучшить как безопасность движения, так и поток движения».
«Это интересно видеть, что эти теории из когнитивной нейробиологии могут быть применены в этом реальном контексте и найти прикладное использование».

Тестирование модели

Команда исследователей решила протестировать модель с помощью виртуальной реальности. Участники испытаний были помещены в различные сценарии пересечения дороги в пешеходном симуляторе HIKER (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) университета. Их движения отслеживались, пока они шли свободно внутри стереоскопической 3D-сцены, которая представляла собой приближающийся транспорт. Участникам было сказано перейти дорогу, когда они почувствуют себя достаточно безопасно.
Исследователи протестировали множество различных сценариев, включая приближающийся автомобиль, поддерживающий постоянную скорость, и замедляющийся, чтобы пропустить пешехода. Автомобиль иногда мигал фарами, чтобы сигнализировать о переходе.
Тесты показали, что участники, по-видимому, складывали сенсорные данные от расстояния автомобиля, скорости, ускорения и коммуникативных сигналов, прежде чем принять решение о том, когда перейти дорогу. Это указало команде на то, что модель дрейфа-диффузии может предсказать, перейдут ли пешеходы дорогу и когда.
«Эти результаты могут помочь лучше понять человеческое поведение в дорожном движении, что необходимо как для улучшения безопасности движения, так и для разработки автономных транспортных средств, которые могут сосуществовать с человеческими участниками дорожного движения», – сказал профессор Марккула.
«Безопасное и приемлемое для человека взаимодействие с пешеходами является серьезной проблемой для разработчиков автономных транспортных средств, и лучшее понимание того, как пешеходы ведут себя, будет ключевым для этого».
По словам ведущего автора доктора Ями Пекканена, «Предсказание решений пешеходов и неопределенности можно использовать для оптимизации того, когда и как автомобиль должен замедлить скорость и подать сигнал, чтобы сообщить, что можно перейти, экономя время и усилия для всех».