Когда Автопилот Просит Помощи: Как Понять, Почему

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что четкое объяснение причин запроса на передачу управления от автоматизированной системы вождения значительно повышает осведомленность водителя и снижает риски.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагаемый человеко-машинный интерфейс предоставляет водителю информацию о сигналах запуска и причинах вмешательства системы, способствуя более осознанному управлению и повышению безопасности.

Предоставление водителям информации о триггерах и обосновании запросов на передачу управления в системах автоматического вождения уровня 3 улучшает понимание ограничений системы и способствует более быстрой реакции.

Несмотря на прогресс в области автоматизированного вождения, водители часто испытывают затруднения при передаче управления в сложных ситуациях. Данное исследование, посвященное разработке образовательного интерфейса «человек-машина» под названием ‘An Educational Human Machine Interface Providing Request-to-Intervene Trigger and Reason Explanation for Enhancing the Driver’s Comprehension of ADS’s System Limitations’, направлено на повышение понимания водителем ограничений систем автоматического управления (ADS). Полученные результаты показали, что предоставление информации о причинах запроса на передачу управления значительно улучшает осознание водителем ограничений ADS и способствует более безопасному и своевременному принятию решений. Способно ли такое обучение повысить доверие к системам автоматического вождения и снизить риск аварийных ситуаций в реальных условиях?

Вызов безопасного перехода управления в системах автоматизации уровня 3

Автономные системы управления 3-го уровня требуют от водителя постоянной готовности к переходу управления, однако поддержание достаточного уровня ситуационной осведомленности представляет собой серьезную проблему безопасности. В отличие от полностью автономных систем, водитель должен находиться в состоянии, близком к бдительности, чтобы оперативно реагировать на запросы системы. Исследования показывают, что длительное пребывание в режиме автоматического вождения приводит к снижению внимания и когнитивной нагрузки, что негативно сказывается на скорости и точности реакции водителя в критических ситуациях. Этот эффект усугубляется непредсказуемостью переходов управления, когда водитель может быть застигнут врасплох, не имея достаточного времени для оценки обстановки и принятия обоснованного решения. В результате, даже незначительные задержки в реакции могут привести к серьезным последствиям, подчеркивая важность разработки эффективных систем мониторинга состояния водителя и своевременного предоставления информации, необходимой для безопасного перехода управления.

Неожиданные передачи управления от автоматизированной системы к водителю, часто вызванные неясными запросами на вмешательство, представляют серьезную угрозу безопасности. Исследования показывают, что водители, столкнувшиеся с внезапным требованием взять контроль над автомобилем без четкого объяснения причины, демонстрируют замедленную реакцию и повышенную склонность к ошибкам. Такая ситуация возникает из-за когнитивной перегрузки и необходимости быстро оценить обстановку, не понимая, что именно вызвало запрос системы. В результате увеличивается риск аварийных ситуаций, поскольку водитель может неправильно интерпретировать происходящее или не успеть адекватно отреагировать на изменяющиеся условия дорожного движения. Своевременное и понятное информирование о причинах передачи управления является ключевым фактором для обеспечения безопасного перехода между режимами автоматизации.

Эффективная передача управления в системах автоматического вождения третьего уровня требует не просто сигнала о необходимости вмешательства, но и четкого объяснения причины этого запроса. Исследования показывают, что водители, получающие информацию о конкретной ситуации, вызвавшей необходимость передачи управления — например, о сложностях с распознаванием дорожной разметки или о внезапном появлении препятствия — демонстрируют значительно более быстрое и адекватное реагирование. Простое уведомление о том, что система «требует вмешательства», оставляет водителя в неведении и вынуждает его самостоятельно оценивать ситуацию, что может привести к задержкам и ошибкам. Таким образом, передача контекстной информации, объясняющей логику действий автоматической системы, является критически важным фактором для обеспечения безопасности и эффективной работы систем автоматического вождения.

Представления водителя о работе автоматизированной системы управления (АСУ) — так называемая “ментальная модель” — оказывает решающее влияние на его способность адекватно реагировать во время передачи управления. Исследования показывают, что если водитель не имеет четкого понимания возможностей и ограничений АСУ, он может неправильно интерпретировать запросы на передачу, недооценивать критичность ситуации или задерживаться с принятием решения. Например, водитель, полагающий, что АСУ способна справиться с любыми дорожными условиями, может быть менее бдительным и медленнее реагировать на внезапные запросы, в то время как водитель, осознающий ограничения системы, будет готов к вмешательству и сможет быстрее и эффективнее взять управление на себя. Формирование адекватной ментальной модели, посредством понятных инструкций и прозрачной работы АСУ, является ключевым фактором для обеспечения безопасности при использовании систем автоматизации уровня 3.

Система помощи водителю (ADS) выдает предупреждение о необходимости вмешательства (RtI) из-за резкого поворота, а не из-за легкого тумана, что может затруднить для водителя определение истинной причины срабатывания системы в сложной дорожной обстановке.

Разработка эффективных интерфейсов взаимодействия человека и машины для передачи управления

Системы взаимодействия человека и машины (HMI) для помощи при передаче управления критически важны для обеспечения плавного перехода между автоматизированным и ручным режимами вождения. Автоматизированные системы помощи водителю (ADAS) и автономные транспортные средства (AV) не всегда могут надежно функционировать в сложных или непредсказуемых ситуациях, требуя вмешательства человека. HMI для помощи при передаче управления обеспечивают своевременное и понятное информирование водителя о необходимости вмешательства, предоставляя достаточно времени для оценки ситуации и безопасного принятия контроля над транспортным средством. Эффективные системы HMI учитывают когнитивные ограничения водителя, минимизируя нагрузку и обеспечивая четкую передачу информации о состоянии системы и окружающей обстановке, что напрямую влияет на безопасность и эффективность совместной работы человека и машины.

Использование мультимодальных сигналов — комбинации визуальных, звуковых и тактильных сигналов — позволяет обеспечить избыточность и взаимодополняемость информации, предоставляемой водителю. Визуальные сигналы, такие как изменение цвета дисплея или появление предупреждающих индикаторов, могут быть дополнены звуковыми уведомлениями, указывающими на необходимость вмешательства. Тактильные сигналы, например, вибрация рулевого колеса или сиденья, могут служить дополнительным подтверждением или предупреждением, особенно в ситуациях, когда визуальные и звуковые сигналы могут быть проигнорированы или не замечены. Комбинация различных модальностей позволяет учитывать индивидуальные особенности восприятия водителя и повышает надежность передачи критически важной информации, что необходимо для своевременного и безопасного принятия решения о возврате управления транспортным средством.

Интеграция объяснений причин запроса передачи управления (Reason Explanation, RtI) в систему взаимодействия человека-машина (HMI) значительно повышает понимание водителем необходимости вмешательства. RtI предоставляет водителю информацию о конкретных факторах, спровоцировавших запрос на передачу управления, например, обнаружение препятствия, выход за пределы полосы движения или снижение надежности сенсоров. Предоставление этой контекстной информации, помимо визуальных, звуковых или тактильных сигналов, позволяет водителю быстрее и точнее оценить ситуацию, снижая когнитивную нагрузку и повышая доверие к системе автоматического управления. Это, в свою очередь, способствует более плавной и безопасной передаче управления, минимизируя риск ошибок и аварийных ситуаций.

Своевременная и понятная коммуникация через интерфейс взаимодействия человека-машина (HMI) играет ключевую роль в формировании и калибровке ментальной модели водителя относительно системы автоматического управления (ADS). Точная и оперативная информация о состоянии ADS, ее возможностях и ограничениях позволяет водителю адекватно оценивать ситуацию и прогнозировать действия системы. Это, в свою очередь, сокращает время реакции при необходимости передачи управления, снижает когнитивную нагрузку и повышает эффективность и безопасность передачи управления, поскольку водитель уже обладает предсказуемым представлением о логике работы ADS и готов к активным действиям.

В ходе эксперимента использовались три интерфейса взаимодействия человека с машиной (RtI HMI) для двух сценариев запуска RtI (густой туман и резкий поворот) во время передачи управления, при этом все голосовые подсказки были на японском языке, а их длительность соответствовала продолжительности японских фраз.

Подтверждение эффективности HMI посредством имитационных сценариев

Использование сред моделирования вождения позволяет исследователям безопасно и систематически оценивать дизайн человеко-машинных интерфейсов (HMI) в условиях, приближенных к реальным. Данные среды позволяют контролировать параметры вождения и дорожной обстановки, создавая повторяемые сценарии для тестирования. Это особенно важно для оценки влияния различных элементов HMI на производительность водителя, например, время реакции, точность управления и уровень когнитивной нагрузки, без риска для испытуемых и других участников дорожного движения. Систематический подход обеспечивает сбор объективных данных, необходимых для количественной оценки эффективности различных конструкций HMI и выявления потенциальных проблем безопасности.

В рамках исследования, использование симулятора вождения позволило оценить влияние различных визуальных и текстовых подсказок на качество передачи управления транспортным средством водителю. Исследователи варьировали типы и содержание этих подсказок, анализируя их воздействие на скорость реакции водителя, точность выполнения маневров и общую эффективность передачи управления. Особое внимание уделялось сравнению эффективности простых сигналов о необходимости передачи управления с сигналами, дополненными пояснениями о текущей ситуации и причинах необходимости вмешательства водителя. Полученные данные позволили установить взаимосвязь между характером предоставляемой информации и успешностью выполнения водителем задачи по безопасному возврату контроля над транспортным средством.

Для количественной оценки когнитивной нагрузки, возникающей у водителей во время передачи управления транспортным средством, используются инструменты, такие как NASA-TLX (NASA Task Load Index). NASA-TLX представляет собой многомерный субъективный опросник, позволяющий оценить воспринимаемую нагрузку по различным параметрам, включая умственные усилия, физические усилия, временное давление, производительность и уровень фрустрации. Полученные данные позволяют исследователям сопоставить особенности интерфейса «человек-машина» (HMI) с когнитивными ресурсами, необходимыми для эффективной передачи управления, и выявить потенциальные факторы, увеличивающие нагрузку на водителя.

В ходе исследования было установлено, что предоставление водителю как сигналов о необходимости вмешательства (RtI trigger cues), так и пояснений к ним значительно повышает уровень понимания ситуации. Результаты послеэкспериментального тестирования показали более высокие баллы в группе, получившей оба типа информации, по сравнению с группами, получившими только сигналы или не получившими никакой информации. Более того, выявлена статистически значимая корреляция между уровнем понимания и качеством выполнения маневра передачи управления (r = 0.35, p < 0.05), что указывает на взаимосвязь между когнитивным восприятием информации и практическими навыками вождения.

В ходе эксперимента использовался автомобильный симулятор с HUD, отображающим статус ADS, и динамиком для голосовых подсказок интерфейса RtI HMI.

К проактивной передаче управления и повышению безопасности автоматизации

Стратегии “проактивного перехвата” управления транспортным средством, основанные на прогнозировании необходимости передачи контроля от автоматизированной системы водителю, демонстрируют значительное повышение безопасности. Вместо ожидания критической ситуации, когда время реакции водителя ограничено, такие системы стремятся заблаговременно предупредить о предстоящей передаче управления, предоставляя водителю больше времени для оценки ситуации и плавного переключения. Это достигается за счет анализа различных факторов, включая сложность дорожной обстановки, состояние водителя и ограничения автоматизированной системы. В результате, водитель получает возможность подготовиться к управлению транспортным средством, что снижает риск возникновения аварийных ситуаций и повышает общую безопасность дорожного движения.

Исследования в области взаимодействия человека и машины (HMI) и симуляционные эксперименты предоставляют ценные данные для разработки автоматизированных систем, которые воспринимаются водителем как более понятные и надежные. Анализ когнитивных процессов, лежащих в основе восприятия информации и принятия решений, позволяет создавать интерфейсы, предсказывающие потребности водителя и обеспечивающие своевременную и релевантную информацию. Такой подход, основанный на глубоком понимании человеческого фактора, способствует формированию доверия к автоматизированной системе и снижает когнитивную нагрузку на водителя, что в конечном итоге повышает безопасность и эффективность совместной работы человека и машины. Результаты подобных исследований позволяют проектировать системы, которые не просто автоматизируют задачи, но и активно поддерживают водителя, делая процесс управления более интуитивным и предсказуемым.

Формирование у водителя адекватной “ментальной модели” системы автоматического управления (ADS) является ключевым фактором для эффективного взаимодействия с ней. Исследования показывают, что понимание принципов работы ADS, ее возможностей и ограничений позволяет водителю предвидеть действия системы и своевременно реагировать на потенциальные ситуации. В частности, четкое представление о том, когда система нуждается в передаче управления, и причинах этого запроса, значительно повышает безопасность, позволяя водителю быстрее и увереннее принимать решения. По сути, хорошо откалиброванная ментальная модель позволяет водителю воспринимать ADS не как «черный ящик», а как помощника, с которым можно эффективно сотрудничать, что ведет к повышению доверия и снижению риска аварийных ситуаций.

Исследование продемонстрировало значительное снижение количества столкновений в группе, получившей предупреждение о необходимости передачи управления и объяснение причин этого требования (группа “trigger cue & reason”), по сравнению с другими группами участников (p=0.044). Этот результат подчеркивает критическую важность предоставления водителю не только сигнала о приближающемся отказе системы, но и четкого понимания ситуации, вызывающей этот отказ. Предоставление исчерпывающей информации позволяет водителю быстрее и эффективнее подготовиться к возвращению контроля над транспортным средством, снижая риск аварийных ситуаций при переходе от автоматизированного управления к ручному, особенно в сценариях отказа системы (RtI failure scenario). Полученные данные свидетельствуют о том, что повышение прозрачности работы автоматизированных систем и предоставление водителю контекста значительно повышает общую безопасность.

В ходе тестирования в сценарии отказа RtI время перехода к ADS OFF значительно сокращается, при этом отсутствие своевременного переключения приводит к столкновению примерно через 1.5 секунды (p < 0.01 по тесту Тьюки).

Исследование демонстрирует, что эффективный интерфейс взаимодействия человек-машина (HMI) играет ключевую роль в формировании адекватной ментальной модели у водителя относительно ограничений автоматизированных систем управления (ADS). Предоставление не только сигнала о необходимости вмешательства, но и объяснения причин, позволяет водителю лучше понимать логику системы и предвидеть её действия. Это, в свою очередь, способствует более быстрой и безопасной реакции в критических ситуациях. Как точно заметила Ада Лавлейс: «Я убеждена, что эта аналитическая машина может быть использована для решения различных задач, если только мы сможем правильно определить, что именно мы хотим, чтобы она сделала». Подобно тому, как машина нуждается в четких инструкциях, так и система ADS требует от водителя понимания её возможностей и ограничений для достижения безопасного взаимодействия.

Куда же дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует важность прозрачности в диалоге между человеком и автоматизированной системой. Однако, если система кажется сложной для понимания причин запроса на передачу управления, вероятно, она и сама хрупка в своей архитектуре. Простой демонстрации триггера и причины недостаточно; необходимо исследовать, как эта информация интегрируется в долгосрочную ментальную модель водителя, и как быстро она адаптируется к новым, неожиданным ситуациям. Понимание ограничений системы — это не просто знание, это интуиция, формирующаяся в процессе взаимодействия.

Очевидным следующим шагом представляется изучение влияния различных форматов представления информации. Не всегда словесное объяснение будет наиболее эффективным; возможно, визуальные метафоры или даже тактильные сигналы позволят водителю быстрее и точнее оценить ситуацию. В конечном итоге, проектирование интерфейса — это искусство выбора того, чем пожертвовать, и необходимо тщательно взвешивать информационную нагрузку, скорость реакции и уровень когнитивной усталости.

Настоящая работа открывает путь к более глубокому исследованию взаимодействия человека и автоматизированных систем. Остается надеяться, что будущие исследования будут сосредоточены не только на повышении производительности, но и на обеспечении истинной безопасности, основанной на понимании и доверии, а не на слепом следовании инструкциям машины.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11507.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-14 15:46