Nghiên cứu về Hành vi Con người Giúp Xe Tự hành Dự đoán Việc Người đi bộ Chéo đường

Nghiên cứu từ Đại học Leeds có thể giúp xe tự hành trở nên thân thiện với con người hơn. Bằng cách điều tra cách hiểu rõ hơn về hành vi con người trong giao thông, các lý thuyết về khoa học thần kinh của việc não bộ đưa ra quyết định có thể cho phép công nghệ xe tự hành dự đoán khi nào người đi bộ sẽ qua đường.

Mô hình Drift Diffusion

Mô hình ra quyết định được nhóm nghiên cứu khám phá được gọi là mô hình drift diffusion, và nó có thể được sử dụng trong các tình huống liên quan đến xe cho phép người đi bộ qua đường, với hoặc không có tín hiệu. Thông qua khả năng dự đoán này, xe tự hành có thể giao tiếp hiệu quả hơn với người đi bộ. Nó sẽ đạt được sự hiểu biết tốt hơn về chuyển động của họ trong giao thông và tín hiệu bên ngoài như đèn nhấp nháy, điều này sẽ giúp tối đa hóa dòng chảy giao thông và giảm thiểu sự không chắc chắn.

Mô hình drift diffusion dựa trên giả định rằng người đưa ra quyết định sau khi tích lũy bằng chứng cảm giác lên đến một ngưỡng, tại đó quyết định được đưa ra.

Giáo sư Gustav Markkula thuộc Viện Nghiên cứu Giao thông của Đại học Leeds. Ông là tác giả chính của nghiên cứu.

“Khi đưa ra quyết định qua đường, người đi bộ dường như đang thêm vào nhiều nguồn bằng chứng khác nhau, không chỉ liên quan đến khoảng cách và tốc độ của xe, mà còn sử dụng tín hiệu giao tiếp từ xe về việc giảm tốc và nhấp nháy đèn pha,” Giáo sư Markkula nói.

“Khi một xe cho phép người đi bộ qua đường, người đi bộ thường cảm thấy khá không chắc chắn về việc liệu xe có thực sự cho phép hay không, và thường phải chờ cho đến khi xe gần như dừng hẳn trước khi bắt đầu qua đường,” ông tiếp tục. “Mô hình của chúng tôi rõ ràng cho thấy trạng thái không chắc chắn này, có nghĩa là nó có thể được sử dụng để giúp thiết kế cách xe tự hành hành xử xung quanh người đi bộ để hạn chế sự không chắc chắn, điều này có thể cải thiện cả an toàn giao thông và dòng chảy giao thông.”

“Thật thú vị khi thấy rằng những lý thuyết từ khoa học thần kinh nhận thức có thể được đưa vào loại ngữ cảnh thực tế này và tìm thấy một ứng dụng thực tế.”

Thử nghiệm Mô hình

Nhóm nghiên cứu đã thiết lập để thử nghiệm mô hình với thực tế ảo. Các tham gia thử nghiệm được đặt trong các tình huống qua đường khác nhau trong bộ mô phỏng người đi bộ HIKER (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) của trường đại học. Chuyển động của họ được theo dõi trong khi đi bộ tự do trong một cảnh 3D stereoscopic ảo trình bày giao thông đến. Các tham gia được yêu cầu qua đường khi họ cảm thấy đủ an toàn.

Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm nhiều tình huống khác nhau, bao gồm xe đến gần với tốc độ không đổi và giảm tốc để cho phép người đi bộ qua đường. Xe cũng đôi khi nhấp nháy đèn pha để tín hiệu cho phép qua.

Các thử nghiệm cho thấy rằng các tham gia dường như đã thêm vào dữ liệu cảm giác từ khoảng cách xe, tốc độ, gia tốc và tín hiệu giao tiếp trước khi đưa ra quyết định khi nào qua đường. Điều này cho thấy với nhóm nghiên cứu rằng mô hình drift diffusion có thể dự đoán khi nào người đi bộ có khả năng sẽ qua đường.

“Những phát hiện này có thể giúp cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về hành vi con người trong giao thông, điều cần thiết cho cả việc cải thiện an toàn giao thông và phát triển xe tự hành có thể cùng tồn tại với người sử dụng đường bộ,” Giáo sư Markulla nói.

“Sự tương tác an toàn và chấp nhận được với người đi bộ là một thách thức lớn cho các nhà phát triển xe tự hành, và sự hiểu biết tốt hơn về cách người đi bộ hành xử sẽ là chìa khóa để thực hiện điều này.”

Theo tác giả chính Dr. Jami Pekkanen, “Dự đoán quyết định và sự không chắc chắn của người đi bộ có thể được sử dụng để tối ưu hóa khi nào và làm thế nào xe nên giảm tốc và tín hiệu để giao tiếp rằng nó an toàn để qua đường, tiết kiệm thời gian và nỗ lực cho cả hai.”