周围景观复杂度对高度自动驾驶中控制权转移时间的影响

文献标题

The Effect of Surrounding Scenery Complexity on the Transfer of Control Time in Highly Automated Driving

文献信息

• 主题领域: 人机交互与自动驾驶，重点研究环境复杂性对高度自动驾驶的控制转移时间的影响。
• 关键词: 高度自动驾驶, 控制转移, 仿真驾驶研究, 环境复杂性, 二级任务

研究背景与问题

• 发现的问题或挑战:

  • 高度自动驾驶中的一个重要挑战是安全地将控制权从车辆转移到驾驶员。
  • 控制转移时间受多种因素影响，如交通密度、二级任务、驾驶员状态等，但之前研究未关注静态环境背景的复杂性对控制转移时间的影响。

• 重要性:

  • 自动驾驶技术接近SAE Level 3，辅助驾驶场景愈发复杂，因此理解控制转移时间尤为重要。
  • 设计针对不同环境的控制转移交互可以提高安全性与用户体验。

• 研究动机与相关工作:

  • 控制转移时间是自动驾驶技术的关键指标，许多研究探讨了驾驶员注意力、二级任务和视觉分心对控制转移的影响。
  • 现有研究缺乏对非动态环境复杂性（例如建筑物密度和高度）的探讨，而这些静态场景也可影响驾驶员反应时间和操作质量。

解决方案

• 提出的方法或解决方案:

  • 引入“环境复杂性”作为影响控制转移时间的一个新因素。
  • 设计静态环境复杂性的分层模型，包括道路周围的建筑物密度和立面面积。

• 创新之处:

  • 将环境复杂性引入控制转移时间的研究，弥补了现有研究对静态场景的忽略。
  • 避开动态因素的干扰，专注于驾驶员对非动态环境变化的反应。

• 实施步骤与关键技术:

  • 使用驾驶模拟器实验设置五种环境复杂性场景（从简单空旷到高楼密集）。
  • 实验中测试驾驶员在两种任务条件下（有无二级任务）的控制转移过程。
  • 通过ANOVA统计分析控制转移时间数据，并对线性趋势进行验证。

研究成果

• 具体成果:

  • 发现环境复杂性与控制转移时间呈正相关，环境越复杂，驾驶员所需的转移时间越长。
  • 二级任务的存在显著增加控制转移时间，包含二级任务的转移时间约是无任务条件的1.8倍。

• 与现有解决方案比较优势:

  • 提供了对环境复杂性的更细粒度分析，可以预测不同场景下的控制转移时间。
  • 与关注动态交通情景的现有研究相比，扩展了对静态环境复杂性的关注，为设计控制转移交互提供了新的参考。

• 实验/评估结果:

  • 在环境复杂性最高的场景下（EC Level 5）没有二级任务时平均转移时间为4.94秒，有二级任务时为10.32秒。
  • ANOVA验证环境复杂性和二级任务对控制转移时间的显著影响，且二者均呈线性增加趋势。

• 局限性与未来方向:

  • 实验仅在仿真驾驶环境中进行，结果可能不能完全反映现实世界的复杂动态环境。
  • 未来将扩展到真实世界测试，以验证环境复杂性与控制转移时间的关系，并探索其他相关因素如用户信任和情感状态。

总结

本文提出了环境复杂性这一新的影响因素，系统性地分析了其与控制转移时间的关系，为高度自动驾驶中的人机交互设计提供了重要参考。研究结果表明，较高的环境复杂性和二级任务会显著延长控制转移时间，这为设计安全的转移交互和合理的提醒时机提供了思路。未来工作将进一步验证此模型的实用性并扩展到实际驾驶场景。