摘要 - 在过去的几年中,人们一直在讨论(自动化的)车辆是否应配备新型的外部人机互动(EHMIS),以促进与附近脆弱的道路使用者的沟通。这项探索性研究调查了将配备EHMI的车辆引入公共交通是否可能影响行人在没有EHMI的情况下与车辆互动的方式。为了达到这个目标,我们的参与者指定了他们愿意在基于视频的实验中越过配备额叶刹车灯EHMI的车辆前越过。组之间,模拟流量中配备EHMI的车辆的配额各不相同。我们的发现表明,带有EHMI的车辆的配额确实影响了街头越野的意愿以及没有EHMI的非收益车辆。值得注意的是,效果的大小和方向取决于车辆和行人之间的距离。对EHMIS的未来研究应考虑EHMIS潜在的意外副作用。
随着自动驾驶汽车(AVS)加入我们的道路,与骑自行车的人交流的社会提示驾驶员交流将消失 - 导致安全问题。车辆上的外部人机界面(EHMI)可以替代驾驶员的社交信号,但是应将其设计以与骑自行车的人进行交流是未知的。我们分为两个阶段在多个TRAFC方案中评估了三个EHMI。首先,我们比较了VR循环模拟器中的EHMI多功能性,可接受性和US能力。骑自行车的人更喜欢颜色编码的信号,可以通过快速瞥了一眼即可传达意图。第二,我们根据我们的fndings进行了介绍,并将它们放在户外。参与者用真正的EHMIS骑自行车骑车。他们更喜欢使用大型表面上的EHMIS,并在车辆上使用大型表面,并增强了颜色变化的动画。我们以
将来,自动车辆(AV)可能能够使用行人的头部运动模式来了解他们的交叉意图。AV预测行人交叉意图的这种能力将改善混合交通情况下的道路安全性,并可能增强交通流量,从而使车辆能够在产量之前逐渐降低速度,从而消除了完全且不稳定的停止。迄今为止,研究行人头部运动进行的大多数工作都是基于观察研究。为了进一步了解这一领域的理解,这项研究检查了在VR环境中开发的各种道路越过场景中与AVS互动时的行人头部运动。38名参与者参加了这项基于洞穴的行人模拟器研究。使用立体运动跟踪眼镜记录了头部运动,因为行人越过道路,以响应从右侧(英国道路)接近的AV。在一半的试验中包括了斑马穿越,以了解其如何影响交叉行为。还研究了AV的不同接近速度的影响,以及外部人机界面(EHMI)的存在对头部运动和交叉行为的影响。结果表明,在交叉开始前1 s左右,绝对的头转弯率(PE Destrians的头部转弯角变化)显着增加,在交叉开始时达到了峰值,在交叉决定之前,行人在交叉决定之前进行了“最后一秒钟的检查”。对于不可用的场景,还可以看到更高的转向率。在穿越末端(越过启动后约1.5 s)可以看到右侧的绝对转向率的另一种增加,以检查接近车辆的接近度。最后,在斑马横交的存在下,在包括EHMI的屈服条件下看到了最少的头转弯。这些结果表明,基于基础设施和车辆的线索在协助行人交叉决策方面的价值,并提供了有关AVS如何使用转弯行为来更好地预测行人在城市环境中的交叉意图的见解。
摘要:近年来,研究人员和制造商已开始研究使自动驾驶汽车(AV)与附近的行人互动的方法,以补偿缺乏人类驾驶员的情况。这些努力中的大多数侧重于外部人机界面(EHMI),使用不同的模式,例如光模式或公路预测,以传达AV的意图和意识。在本文中,我们研究了通过EHMIS传达情绪的情感界面的潜在作用。迄今为止,关于情感界面可以在支持AV-Pedestrian相互作用中扮演的角色知之甚少。但是,从家庭同伴到户外空中机器人的许多较小的社会机器人都采用了情绪,以无人机的形式使用。为了为情感AV-Pedestrian界面建立基础,我们回顾了2011年至2021年发表的25篇文章中非人类机器人的情感表达。根据审查的发现,我们提出了一系列设计情感AV-Pedestrian界面的考虑因素,并突出了在未来的研究中调查这些机会的途径。