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    自動駕駛駕駛?cè)私庸芴卣餮芯窟M展

    2020-10-21 04:14:03馬蓉張康康
    汽車實用技術(shù) 2020年12期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)準(zhǔn)差復(fù)雜度反應(yīng)時間

    馬蓉 張康康

    摘 要:為自動駕駛駕駛?cè)私庸墉h(huán)節(jié)做出指導(dǎo)性的建議,從自動駕駛接管的影響因素和自動駕駛駕駛?cè)私庸芸冃нM行系統(tǒng)梳理,總結(jié)主要研究內(nèi)容和方法,并展望其未來研究趨勢??偨Y(jié)發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究缺少一套針對駕駛員在不同復(fù)雜度的交通環(huán)境下駕駛?cè)诵袨闇?zhǔn)則,今后對于自動駕駛駕駛?cè)私庸芴卣鞯难芯磕康木褪窃谇宄{駛?cè)擞心男┬袨楹髮ψ詣玉{駛安全接管設(shè)計提供理論支持。

    關(guān)鍵字:自動駕駛;接管績效;接管影響因素

    Abstract: This paper makes guidance Suggestions for autopilot take-over, systematically sorts out the influencing factors of autopilot take-over and autopilot driver take-over performance, summarizes the main research contents and methods, and looks forward to its future research trend. It is concluded that there is a lack of a code of conduct for drivers in traffic environments with different complexity in the existing research, and the purpose of future research on the characteristics of autopilot take-over is to provide theoretical support for the design of autopilot safety take-over after knowing the driver's behaviors.

    Keywords: Autonomous driving; Takeover performance; Takeover influence factor

    前言

    目前,智能化水平不斷提高已經(jīng)成為汽車發(fā)展的趨勢,車輛以縱向和橫向接管車輛控制來加大力度開發(fā)有條件的自動駕駛系統(tǒng)。根據(jù)國際汽車工程師學(xué)會(SAE)2014年的規(guī)定[1],駕駛員不再需要持續(xù)監(jiān)測駕駛環(huán)境,因此能夠從事與駕駛無關(guān)的工作。若實際駕駛場景需要駕駛?cè)藖硖幚韽?fù)雜的情況時,駕駛?cè)藨?yīng)該時刻準(zhǔn)備好及時接管車輛,避免危險發(fā)生。

    由于自動駕駛狀態(tài)在未來是長期存在的,正是這一方面刺激了近幾年對駕駛員接管的研究。主要包含在探究影響自動駕駛接管的因素的基礎(chǔ)上,對接管績效進行衡量,并對自動駕駛駕駛?cè)私庸苄袨橼厔萏岢鲆庖姾徒ㄗh。本文集中論述現(xiàn)有成果,為自動駕駛駕駛?cè)私庸苎芯刻峁┮罁?jù)和參考。

    1 自動駕駛接管相關(guān)概念

    根據(jù)美國汽車工程師學(xué)會(SAE)制定的分級標(biāo)準(zhǔn)[1](見表1),從本質(zhì)上講,駕駛這種高度自動化的汽車改變了駕駛員的角色,從一個操作員變成了一個系統(tǒng)管理員。盡管智能駕駛技術(shù)落實在車輛的趨勢勢不可擋,但在L2以上的無人駕駛汽車普及之前,還需要多年的研發(fā)和測試。所以,在未來長期存在的自動駕駛情況下,自動駕駛車輛行駛狀況仍需駕駛?cè)吮O(jiān)督以便能夠及時做出干預(yù)車輛的行為,避免危險的發(fā)生。

    2 自動駕駛駕駛?cè)私庸艿挠绊懸蛩?/p>

    相關(guān)學(xué)者利用場景虛擬測試方法探索影響自動駕駛駕駛?cè)私庸艿囊蛩兀嶒灤_定各種因素對于接管績效的影響。

    2.1 駕駛?cè)舜稳蝿?wù)

    SAE規(guī)定的3級以上自動車輛中,駕駛員允許參與非駕駛相關(guān)任務(wù)。Zeeb等[2]通過模擬駕駛?cè)舜稳蝿?wù)(寫郵件、讀新聞、看視頻)接管車輛的實驗,通過得到的接管操作結(jié)果,分析得到駕駛?cè)诉M行和駕駛無關(guān)的肢體動作對自動駕駛駕駛?cè)私庸芊磻?yīng)時間沒有影響,但接管質(zhì)量會因為駕駛分心而大大減弱。魯光泉等[3]則沒有選擇具體的行為,重點研究的是簡單和復(fù)雜的視覺任務(wù)對于接管績效的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)有次任務(wù)是會增加駕駛員的接管時間,但是沒有從不同復(fù)雜度的視覺次任務(wù)對于接管時間中發(fā)現(xiàn)不同。

    2.2 請求接管時間和方式

    自動駕駛的車輛發(fā)出請求接管的時間和方式對駕駛?cè)私庸芤彩怯斜容^明顯的影響的。

    鈕建偉等[4]在實驗時發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)嗽诘玫较到y(tǒng)請求接管信號后,存在兩種接管切換方式,第一種切換是立刻接管,第二種是在得到信號并且直到看到有危險情況時才進行接管車輛。并且研究發(fā)現(xiàn)不同的駕駛次任務(wù)對于這兩種切換方式都有著比較明顯的影響,但是二者的因果關(guān)系還不明晰,需要深一步分析研究。Gold等[5]發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)接管請求時間長短對于駕駛?cè)诉M行決策和反應(yīng)有明顯的影響作用,請求時間越短,駕駛?cè)朔磻?yīng)時間越短,但接管質(zhì)量更差。

    2.3 其他影響因素

    駕駛員年齡與性別、自動駕駛車輛自動化程度、交通復(fù)雜度也是近些年研究的內(nèi)容。Korbe等[6]實驗發(fā)現(xiàn)不同年齡的駕駛?cè)嗽诮庸茏詣玉{駛車輛時的接管效果無明顯差異。Strand等[7]通過實驗發(fā)現(xiàn)越智能的自動駕駛車輛在行駛時駕駛?cè)嗽讲蝗菀捉庸?,接管績效水平降低。Radlmay等[8]分析得到在低密度交通流下駕駛?cè)说慕庸懿僮鞲鼮榉潘?,而視覺和N-back次任務(wù)對駕駛接管質(zhì)量的影響無顯著差異。

    3 自動駕駛駕駛?cè)私庸芸冃?/p>

    現(xiàn)在關(guān)于接管績效的評價方法主要為兩類,一類是駕駛?cè)说闹饔^評價,在接管實驗完成后由駕駛?cè)藦耐瓿傻碾y易程度等方面對駕駛完成度進行接管績效評價。另一類是針對駕駛?cè)嗽诮庸茏詣玉{駛車輛時的客觀指標(biāo)進行評價。

    3.1 反應(yīng)時間

    Ruscio,D等[9]對接管請求反應(yīng)分為感知過程、心理處理過程和動作的運動執(zhí)行過程。魯光泉等[3]將反應(yīng)時間分為接管反應(yīng)時間、制動反應(yīng)時間、轉(zhuǎn)向反應(yīng)時間。其中Damb?ck, D等[10]定義接管反應(yīng)時間又包含發(fā)出接管請求后眼睛在道路上的時間、手控轉(zhuǎn)向時間、第一反應(yīng)時間。

    3.2 車輛行駛狀態(tài)

    鈕建偉等[4]在劃分車輛接管時的運行狀態(tài)時,利用橫向控制和縱向控制分別對接管績效做出評價,前者數(shù)據(jù)包含接管時車輛橫向位置的標(biāo)準(zhǔn)差和轉(zhuǎn)向控制的標(biāo)準(zhǔn)差。學(xué)者利用標(biāo)準(zhǔn)差代替平均值的優(yōu)點是標(biāo)準(zhǔn)差更能反映駕駛?cè)朔€(wěn)定控制車輛橫向位置的能力??v向控制包括對速度的控制和車頭間距的控制。同時,有學(xué)者指出自動駕駛駕駛?cè)私庸苓^程碰撞率也可以作為評價接管績效的指標(biāo)。

    3.3 駕駛?cè)搜蹌犹卣?/p>

    通過對駕駛?cè)嗽诮庸苘囕v時的眼動特征可以對自動駕駛駕駛?cè)私庸芸冃а芯孔龀銎鸬窖a充作用。國內(nèi)外學(xué)者研究表明,眼動行為是反映駕駛?cè)俗⒁饬Ψ峙渥钣行У姆绞健eeb等[2]根據(jù)研究駕駛?cè)俗⒁曅袨榈慕Y(jié)果,統(tǒng)計劃分的每個注視區(qū)域的平均注視頻率、掃視持續(xù)時間、平均總掃視持續(xù)時間,按照高、中、低風(fēng)險駕駛?cè)后w分析得到,低風(fēng)險駕駛?cè)说慕庸苤苿訒r間是最短的,但是總體的接管時間是沒有明顯差別的。

    4 結(jié)論

    未來關(guān)于自動駕駛接管研究應(yīng)該在確定有代表性的接管次任務(wù)的基礎(chǔ)上完善一套針對駕駛員在不同復(fù)雜度的交通環(huán)境下駕駛?cè)说男袨闇?zhǔn)則,故今后對于自動駕駛駕駛?cè)私庸芴卣鞯难芯磕康木褪窃谇宄{駛?cè)擞心男┬袨楹髮ψ詣玉{駛安全接管設(shè)計提供理論支持。

    參考文獻

    [1] SAE International, 2014.Taxonomy and definitions for terms related to on-roadmotor vehicle automated driving systems.

    [2] ZEEB K,BUCHNER A,Is Take-over Time All That Matters? Theim -pact of Visual-cognitiveLoad on Driver Takeover Quality After Conditionally Automated Driving[J].Accident Analysis & Preven -tion, 2016,92:230-239.

    [3] 魯光泉,趙鵬云.自動駕駛中視覺次任務(wù)對年輕駕駛?cè)私庸軙r間的影響[J].中國公路學(xué)報,2018,31(04):165-171.

    [4] 鈕建偉,張雪梅. 險情中駕駛?cè)私庸茏詣玉{駛車輛的駕駛行為研究[J].中國公路學(xué)報,2018,31(06):272-280.

    [5] GOLD C, DAMBOCK D, et al. “Take Over!” How Long Does It Take to Get the Driver Back into the Loop? [J].Proceedings of the Human & Factors Ergonomics Society,2013,:1938-1942.

    [6] KORBER M, UOLD C, et al. The influence of Age on the Takeover of Vehicle Control Highly Automated Driving[J]. Transportation Research Part F, 2016,39:19-32.

    [7] STRAND N,NILSSON J,et al.Semi-automated Versus Highly Automated Driving in Critical Situations Caused by Automation Failures[J].Transportation Research Part F, 2014,27:218-228.

    [8] RADLMAYRJ,GOLD C,et al. How Traffic Situations and Non- driving Related Tasks Affect the Takeover Quality in Highly Auto -mated Driving[J]. Proceeding of the Human Factors & Ergonomics Society Annual Meeting, 2014,58(1):2063-2067.

    [9] RUSCIO,D,How does a collision warning system shapedrivers brake response time? The influence of expectancy and automation complacency on real-life emergency braking.Accid. Anal. Prev.77, 72-81.

    [10] Damb?ck,D.AutomationseffekteimFahrzeug-von der Reaktionzur ?bernahme. München: Technische Universit?t München, Lehrstuh -lfürErgonomie.Dissertation.

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