Подход к смене режима вождения в автоматизированном транспортном средстве

В автомобилях с уровнем автоматизации 3 водитель может передать управление транспортным средством системе автоматизированного вождения и не контролировать ее работу, но в критических ситуациях или в случае выхода автоматизированного транспортного средства из домена штатной эксплуатации он должен взять управление в свои руки. В этих случаях водитель может оказаться не в состоянии безопасно управлять транспортным средством из-за недостаточной осведомленности о дорожной ситуации и неготовности к выполнению задачи вождения. В настоящее время эта проблема решается на основе мониторинга состояния водителя и выдачи ему соответствующего запроса на ручное вождение с использованием мультимодального интерфейса. Однако из-за сложного междисциплинарного характера эта проблема не решена окончательно. Цель исследования состояла в том, чтобы предложить новый подход к снижению рисков для безопасности при переходе от автоматизированного вождения к ручному. На основе анализа известных методов решения данной проблемы рассмотрен новый подход, который принимает во внимание индивидуальные психофизиологические качества водителя, прежде чем передать ему управление транспортным средством. Такой подход обеспечивает большую гибкость, обоснованность и надежность принятия решения в критических дорожных ситуациях при смене режима вождения.

1. Tanelli M., Toledo-Moreo R., Stanley L. M. (2018) Multifaceted Driver–Vehicle Systems: Toward More Effective Driving Simulations, Reliable Driver Modeling, and Increased Trust and Safety. IEEE Transactions on Human-Machine Systems. 48 (1), 1–5. https://doi:0.1109/thms.2017.2784018.

2. J3016_201401. Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems. Washington, DC, SAE International.

3. Morales-Alvarez W., Sipele O., Léberon R., Tadjine H. H., Olaverri-Monreal C. (2020) Automated Driving: A Literature Review of the Take Over Request in Conditional Automation. Electronics. 9 (12). https://dx.doi.org/10.3390/electronics9122087.

4. Saito T., Wada T., Sonoda K. (2018) Control Authority Transfer Method for Automated-to-Manual Driving via a Shared Authority Mode. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 3 (2), 198–207.

5. Gold C., Körber M., Lechner D., Bengler K. (2016) Taking over Control from Highly Automated Vehicles in Complex Traffic Situations: The Role of Traffic Density. Human Factors. 58 (4), 642–652.

6. Framework Document on Automated/Autonomous Vehicles. World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations. 180th Session, Geneva. 2020, 10–12 March. https://undocs.org/ECE/TRANS/WP.29/2019/34/Rev.2.

7. Proposal for a New UN Regulation on Uniform Provisions Concerning the Approval of Vehicles with Regards to Automated Lane Keeping Systems. Informal Document GRVA-06-02-Rev.3 6th GRVA, 3–4 March 2020. Available: https://unece.org/fileadmin/DAM/trans/doc/2020/wp29grva/GRVA-06-02r4e.pdf (Accessed 2 February 2023).

8. Halin A., Verly J. G., Droogenbroeck M. V. (2021) Survey and Synthesis of State of the Art in Driver Monitoring. Sensors. 21 (16). https://doi.org/10.3390/s21165558.

9. Eriksson A., Stanton N. A. (2017) Takeover Time in Highly Automated Vehicles: Noncritical Transitions to and from Manual Control. Human Factors. 59 (4), 689–705. https://doi:10.1177/0018720816685832.

10. Zhang B., de Winter J., Varotto S., Happee R., Martens M. (2019) Determinants of Take-Over Time from Automated Driving: A Meta-Analysis of 129 Studies. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 64, 285–307. https://doi.org/10.1016/j.trf.2019.04.020.

11. Chen C., Lin Z., Zhang S., Chen F., Chen P., Zhang L. (2021) The Compatibility Between the Takeover Process in Conditional Automated Driving and the Current Geometric Design of the Deceleration Lane in Highway. Sustainability. 13 (23). https://doi.org/10.3390/su132313403.

12. Zhang S., Pang R., Zhao J. (2019) Reliability of Human-Machine Evaluation Method for Cabs. International Journal of Performability Engineering. 15 (5), 1389–1399. https://doi:10.23940/ijpe.19.05.p15.13891399.