Диалог с Будущим: Как Автомобили Научатся Понимать Пешеходов

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что единый интерфейс внешней коммуникации позволяет беспилотным автомобилям эффективно взаимодействовать с участниками дорожного движения, повышая безопасность и доверие.

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"

Исследование посвящено изучению влияния внешней коммуникации автоматизированных транспортных средств на поведение пешеходов, водителей и велосипедистов в виртуальной реальности.

Несмотря на развитие автономного транспорта, отсутствие визуального контакта с водителем может вызывать недоверие и затруднять взаимодействие с другими участниками дорожного движения. В исследовании ‘eHMI for All — Investigating the Effect of External Communication of Automated Vehicles on Pedestrians, Manual Drivers, and Cyclists in Virtual Reality’ изучалось влияние внешних человеко-машинных интерфейсов (eHMI) на восприятие намерений беспилотных автомобилей пешеходами, велосипедистами и водителями. Полученные результаты, основанные на эксперименте с $\mathcal{N}=40$ участниками в виртуальной реальности, показали, что унифицированный eHMI положительно влияет на оценку безопасности, доверие и полезность, независимо от роли пользователя на дороге. Возможно ли стандартизировать eHMI для беспилотных автомобилей, обеспечив тем самым более безопасное и эффективное взаимодействие в смешанном транспортном потоке?

Предвидение как Основа Безопасности: Вызовы Автономного Транспорта

По мере интеграции автономных транспортных средств в дорожное движение, обеспечение предсказуемого взаимодействия с уязвимыми участниками дорожного движения приобретает первостепенное значение. Безопасность и эффективность функционирования таких автомобилей напрямую зависят от способности корректно интерпретировать действия пешеходов, велосипедистов и водителей, управляющих транспортными средствами вручную. Непредсказуемость поведения этих групп пользователей создает повышенный риск возникновения опасных ситуаций и замедляет процесс широкого внедрения автономного транспорта. Разработка алгоритмов, способных учитывать вероятностные модели поведения и адаптироваться к изменяющимся условиям, является ключевой задачей для обеспечения надежной и безопасной эксплуатации автономных транспортных средств в реальной дорожной обстановке.

Традиционные модели дорожного движения, как правило, оперируют упрощенными представлениями о поведении участников, предполагая строгое следование правилам и предсказуемые траектории. Однако реальность существенно сложнее: пешеходы могут отвлекаться на смартфоны, велосипедисты — совершать неожиданные маневры, а водители — реагировать импульсивно на дорожную обстановку. Эти нюансы, связанные с когнитивными особенностями и индивидуальным стилем вождения, зачастую игнорируются существующими алгоритмами, что приводит к неточностям в прогнозировании и, как следствие, к потенциально опасным ситуациям. Поэтому для создания действительно безопасных и эффективных автономных транспортных средств необходимо разрабатывать модели, способные учитывать всю сложность и непредсказуемость человеческого поведения на дороге, а не полагаться на устаревшие упрощения.

Для успешной навигации в сложных дорожных ситуациях автономным транспортным средствам (АТС) недостаточно просто фиксировать объекты вокруг — необходимо понимать намерения других участников движения. Исследования показывают, что предсказание действий пешеходов, велосипедистов и водителей, основанное лишь на текущем местоположении и скорости, является недостаточным. АТС должны анализировать такие факторы, как направление взгляда, положение тела и даже незначительные изменения скорости, чтобы оценить вероятные действия и предотвратить опасные ситуации. Разработка алгоритмов, способных к такому “чтению намерений”, является ключевой задачей для обеспечения безопасного и эффективного взаимодействия АТС с другими участниками дорожного движения, что, в свою очередь, необходимо для широкого внедрения данной технологии.

Неопределенность в прогнозировании действий участников дорожного движения представляет собой серьезную угрозу для безопасной интеграции автономных транспортных средств. Если автомобиль не способен с высокой долей вероятности предсказать маневры пешеходов, велосипедистов или водителей, возрастает риск возникновения опасных ситуаций, требующих экстренного торможения или уклонения. Эта непредсказуемость, даже если и не приводит к авариям, может значительно снизить доверие к автономным технологиям и замедлить их широкое внедрение. По сути, способность автономного транспортного средства адекватно оценивать намерения других участников движения — это не просто техническая задача, но и ключевой фактор, определяющий общественное восприятие и будущее беспилотного транспорта.

Виртуальная Реальность: Моделирование Сложности Реального Мира

Виртуальная реальность (VR) предоставляет контролируемую, но при этом реалистичную среду для изучения взаимодействия человека и транспортного средства. Использование VR позволяет создавать сценарии, точно имитирующие реальные дорожные условия, включая различные типы транспортных средств, погодные условия и сложность дорожной обстановки. В отличие от исследований в реальных условиях, VR обеспечивает полный контроль над всеми переменными, что критически важно для точного анализа поведения участников. Погружение в виртуальную среду обеспечивает высокую степень достоверности получаемых данных, поскольку участники воспринимают ситуацию как правдоподобную, что позволяет более точно оценивать их реакции и принятые решения.

Использование иммерсивных симуляций дорожного движения позволяет исследователям наблюдать за реакцией участников на действия автономных транспортных средств (AV) и оценивать потенциальные риски. В контролируемой среде симуляции фиксируются поведенческие показатели, такие как время реакции, принятые решения и уровень когнитивной нагрузки, что позволяет количественно оценить влияние AV на поведение человека. Этот подход позволяет воспроизводить различные сценарии, включая сложные и опасные ситуации, которые было бы неэтично или невозможно тестировать в реальных условиях, обеспечивая возможность анализа потенциальных ошибок и выработки стратегий их предотвращения.

Симуляции позволяют целенаправленно изменять различные параметры, такие как способы передачи намерений автономного транспортного средства (AV), для количественной оценки их влияния на поведение участников дорожного движения. Например, можно систематически варьировать визуальные сигналы, звуковые оповещения или другие формы коммуникации, используемые AV для обозначения планируемых маневров. Затем, посредством анализа реакций испытуемых в симулированных сценариях, можно определить, какие методы коммуникации наиболее эффективно способствуют предсказуемому и безопасному взаимодействию между AV и людьми. Такой подход позволяет оценить эффективность различных стратегий коммуникации в контролируемых условиях, прежде чем внедрять их в реальные дорожные ситуации.

Виртуальная реальность (VR) предоставляет контролируемую и воспроизводимую платформу для тестирования различных стратегий взаимодействия человека и автономного транспортного средства (AV) до их внедрения в реальных условиях. Это позволяет исследователям проводить многократные испытания с различными параметрами и сценариями, что невозможно или опасно реализовать в реальном мире. Повторяемость экспериментов в VR обеспечивает статистическую значимость результатов, а безопасность среды исключает риски для участников и транспортных средств. Такая платформа позволяет систематически оценивать эффективность различных методов коммуникации намерений AV, а также влияние различных параметров на поведение пользователей, обеспечивая оптимизацию взаимодействия до этапа дорожных испытаний.

Взгляд как Ключ к Пониманию: Декодирование Намерений

Отслеживание взгляда, интегрированное с VR-симуляциями, позволяет детально анализировать, на какие объекты и зоны фокусируется внимание участников взаимодействия с автономными транспортными средствами (АТС). В процессе симуляции фиксируются координаты точки фиксации взгляда, длительность фиксации, а также последовательность перемещения взгляда между различными элементами виртуальной среды, включая сам АТС, пешеходов, велосипедистов и дорожные знаки. Полученные данные предоставляют количественную оценку распределения внимания участников, позволяя выявить наиболее значимые визуальные стимулы и определить, какие аспекты поведения АТС привлекают наибольшее внимание, что критически важно для оценки эффективности систем коммуникации и повышения безопасности дорожного движения.

Анализ паттернов взгляда позволяет оценить, насколько точно пешеходы, велосипедисты или водители традиционных автомобилей предвидят действия автономного транспортного средства (AV), особенно в ситуациях уступания дороги. Исследования показывают, что направление и продолжительность взгляда коррелируют с прогнозированием намерений AV: взгляд, направленный на планируемое маневр AV (например, замедление или остановка), свидетельствует о правильном предвидении, в то время как отвлеченный или непредсказуемый взгляд может указывать на непонимание или ошибочную интерпретацию действий AV. Количественная оценка этих паттернов позволяет выявить, насколько эффективно AV передает свои намерения различным участникам дорожного движения.

Отклонение взгляда от ожидаемых точек фокусировки или отсутствие предварительного, прогнозирующего взгляда может указывать на непонимание намерений автономного транспортного средства (AV). Анализ траектории взгляда позволяет выявить случаи, когда участник дорожного движения неверно интерпретирует действия AV, например, не предвидит намерение уступить дорогу. Неправильно направленный взгляд или его отсутствие коррелирует с повышенным риском ошибочных действий со стороны пешеходов, велосипедистов или водителей, поскольку свидетельствует о недостаточной осведомленности о планируемых маневрах AV и, как следствие, о потенциальной опасности.

Анализ данных отслеживания взгляда в VR-симуляциях позволяет исследователям количественно оценить эффективность различных стратегий коммуникации автономных транспортных средств (AV) в плане влияния на восприятие пользователей. В частности, установлено, что унифицированный внешний интерфейс «человек-машина» (eHMI) эффективно передает намерения AV всем участникам дорожного движения. Это выражается в измеримых показателях, таких как время фиксации взгляда на ключевых элементах AV, частота переключений между элементами и общая продолжительность зрительного контакта, позволяющих оценить, насколько успешно коммуникация AV формирует корректное предсказание действий транспортного средства пешеходами, велосипедистами и водителями традиционных автомобилей.

Смягчение Рисков и Обеспечение Безопасности: Путь к Безопасному Будущему

Изучение реакции уязвимых участников дорожного движения — пешеходов, велосипедистов и водителей — имеет первостепенное значение для снижения вероятности возникновения помех и повышения общей безопасности на дорогах. Исследования показывают, что непредсказуемость поведения автономных транспортных средств может вызывать тревогу и неверные действия со стороны людей, что увеличивает риск столкновений. Понимание когнитивных процессов, определяющих поведение пешеходов при взаимодействии с беспилотными автомобилями, позволяет разрабатывать системы, более эффективно прогнозирующие действия людей и адаптирующие своё поведение для обеспечения безопасного и предсказуемого взаимодействия. Особое внимание уделяется разработке способов передачи намерений автономного транспортного средства, чтобы уязвимые участники дорожного движения могли с большей уверенностью оценивать ситуацию и принимать обоснованные решения, что в конечном итоге способствует снижению аварийности и повышению доверия к новым технологиям.

Исследования показывают, что снижение вероятности столкновений с участием автономных транспортных средств напрямую связано с устранением двусмысленности в их намерениях. Нечеткое выражение намерений, например, непредсказуемые маневры или отсутствие визуальных сигналов, может привести к ошибочной интерпретации действий автомобиля другими участниками дорожного движения — пешеходами, велосипедистами и водителями. Проактивное решение этих проблем, посредством разработки четких и стандартизированных систем коммуникации, таких как визуальные индикаторы или прогнозируемые траектории движения, позволяет снизить когнитивную нагрузку на людей и повысить их способность предвидеть действия беспилотного транспорта. Таким образом, акцент на понятной коммуникации становится ключевым фактором для обеспечения безопасности и доверия к автономным системам, способствуя более плавному и безопасному взаимодействию между машинами и людьми на дороге.

Исследование подчеркивает необходимость проектирования автономных транспортных средств (АТС) не только как самостоятельных единиц, но и как активных участников дорожного движения, способных эффективно взаимодействовать с людьми. Результаты работы демонстрируют, что стандартизированный подход к коммуникации АТС с пешеходами, водителями и велосипедистами позволяет добиться высокого уровня доверия со стороны всех участников движения — значимых различий в оценках доверия между этими группами не выявлено. Это свидетельствует о том, что последовательная и понятная система обмена информацией между АТС и людьми является ключевым фактором для обеспечения безопасности и плавного внедрения автономного транспорта в существующую дорожную инфраструктуру. Такой подход к проектированию способствует созданию более предсказуемой и безопасной среды для всех участников дорожного движения.

Интеграция виртуальной реальности (VR) и отслеживания взгляда предоставляет надежный инструментарий для оценки и совершенствования поведения автономных транспортных средств (AV) до их широкого внедрения. Исследования показали, что разработанный интерфейс взаимодействия с человеком (eHMI) стабильно демонстрирует результаты выше среднего по шкале удобства использования системы (SUS), что указывает на его интуитивность и простоту освоения. Особенно важно, что применение данной методологии позволило значительно снизить заявленный уровень умственной нагрузки на участников дорожного движения, взаимодействующих с AV, что свидетельствует о повышении безопасности и снижении вероятности ошибок, вызванных когнитивной перегрузкой. Данный подход позволяет проводить всестороннее тестирование и оптимизацию поведения AV в контролируемой среде, что критически важно для обеспечения их надежности и предсказуемости в реальных дорожных условиях.

Исследование, посвященное внешнему интерфейсу взаимодействия человека и автоматизированных транспортных средств (eHMI), подтверждает, что системы становятся сложными экосистемами, а не просто набором инструментов. Эффективная коммуникация намерений транспортного средства с пешеходами, велосипедистами и водителями напрямую влияет на безопасность и доверие — ключевые факторы в принятии новых технологий. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой дизайн — это просто отсутствие понимания». Данная работа демонстрирует, что продуманный eHMI — это не просто техническое решение, а необходимое условие для гармоничного сосуществования человека и автоматизированных систем в будущем, позволяющее предвидеть и смягчать потенциальные сбои, возникающие в сложных взаимосвязях на дороге.

Что дальше?

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует возможность создания единого внешнего интерфейса взаимодействия (eHMI) для автоматизированных транспортных средств. Однако, иллюзия полного контроля над дорожной ситуацией, которую создает даже самая совершенная система, — лишь временный порядок между неизбежными сбоями. Каждое новое решение в области взаимодействия человека и машины, обещающее безопасность, порождает новые зависимости от инфраструктуры и, как следствие, — новые векторы отказа.

Следующим шагом видится не столько совершенствование eHMI как такового, сколько исследование адаптивности этих систем к непредсказуемости человеческого поведения. Дороги — это не лаборатория, а сложная экосистема, где каждое действие рождает каскад последствий. Создание eHMI, предсказывающего не только намерения автомобиля, но и вероятные реакции участников движения, — задача, требующая не просто алгоритмов, а глубокого понимания психологии и социологии.

В конечном итоге, безопасность на дорогах — это не функция технологий, а результат компромисса между свободой передвижения и необходимостью контроля. И каждая новая архитектура, обещающая автоматизацию, потребует своих DevOps-жертвоприношений. Вопрос лишь в том, насколько мы готовы к этим компромиссам и способны ли мы увидеть за блеском инноваций хрупкую природу порядка.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.19440.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-28 13:09