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Effects of vehicle automation in normal and critical driving situations: from empirical studies on a driving simulator to cognitive modelling.

Effets de l’automatisation de la conduite en situations de conduite normales et critiques : de l’étude empirique sur simulateur à la modélisation cognitive.


Matthew Sassman
IFSTTAR

Jonathan Deniel
IFSTTAR

Thierry Bellet
IFSTTAR

Bernard Claverie
Université de Bordeaux



Published on 14 September 2018   DOI : 10.21494/ISTE.OP.2018.0294

Abstract

Résumé

Keywords

Mots-clés

With the migration of responsibility from drivers to automation systems in vehicles, there are potential risks to be studied due to “out-of-the loop” issue induced by the automated driving. To investigate these potential risks, two complementary experiments were implemented on a driving simulator. The 1st experiment investigates vehicle automation in highway traffic jam conditions. Main findings indicate that increased automation of Level 4 (compared to L3) was assessed as more useful by the participants, reducing the task difficulty and annoyance. The 2nd experiment focused on critical driving conditions and automation’s effect on participants’ Situational Awareness (SA), their criticality assessment, their ability to resume manual control when necessary, or their confidence in an automated system managing the risk for them. Main findings of this 2nd experiment found several effects of vehicle automation on drivers’ SA and risk assessment, or on their visual scanning behaviours, however this was dependent of the participant’s level of driving experience. Finally, eye tracking data collected during the second experiment were used in a cognitive model (named COSMODRIVE) to simulate some effects of vehicle automation of drivers’ visual scanning. This modeling work is presented in the last section of the article.

Avec l’automatisation de la conduite et le transfert de la responsabilité du véhicule vers l’automate, il convient de s’intéresser aux risques potentiels induits par la « sortie de la boucle » de l’humain. A cette fin, deux expérimentations ont été réalisées sur simulateur de conduite. La 1ère porte sur l’automatisation du véhicule en conditions d’embouteillages sur autoroute. Les résultats indiquent qu’un niveau d’automatisation plus élevé (L4, comparé à L3) est jugé par les participants comme plus utile, réduisant la difficulté et la pénibilité de la tâche de conduite. La 2nde expérimentation, en situations de conduite critiques, s’intéresse à l’effet de l’automatisation sur la conscience de la situation (CS), l’évaluation de sa criticité, la capacité des participants à reprendre le contrôle manuel en cas de nécessité, et enfin sur leur confiance en un système automatisé gérant le risque à leur place. Les résultats de cette 2nde expérimentation révèlent des effets de l’automatisation sur la CS des conducteurs, sur l’évaluation du risque ainsi que sur les stratégies visuelles, effets néanmoins dépendants du niveau d’expérience de conduite. Dans la dernière section de l’article, les données empiriques collectées au cours de la 2nde expérimentation sont utilisées dans le modèle COSMODRIVE afin de simuler certains effets de l’automatisation de la conduite sur les stratégies d’exploration visuelle du conducteur.

Automated driving acceptance Perceived Usefulness Situational Awareness Risk Awareness Cognitive modelling

Automatisation de la conduite Acceptabilité Utilité perçue Conscience de la Situation Conscience du Risque Modélisation cognitive