自動運転車を人に優しく

自動運転車を人に優しくテクノロジー

人がいつ道路を横断するかを予測する新しい研究のおかげで、自動運転車は歩行者に優しくなるかもしれません。

リーズ大学の研究者たちは、交通における人間の行動をよりよく理解する方法を研究しています。

脳がどのように意思決定を行うかについての神経科学的理論は、自動運転車の技術に利用することができ、安全性を向上させ、より人間に優しい車を作ることができると述べています。

研究者たちは、ドリフト・ディフュージョン(漂流拡散)と呼ばれる意思決定モデルを用いて、歩行者が近づいてくる車の前で道路を横断するタイミングを予測できるかどうか、また、明示的な信号の有無にかかわらず、車が歩行者に道を譲るシナリオにも利用できるかどうかを調べることにしました。

この予測機能により、自律走行車は、交通流を最大化し、不確実性を低減するために、交通中の動きや点滅信号などの外部信号に関して、歩行者とより効果的なコミュニケーションを取ることができます。

ドリフト・ディフュージョン・モデルでは、人はある閾値までの感覚的な証拠を蓄積した後に意思決定を行うと仮定しています。

同大学交通研究所のGustav Markkula教授は、本研究の上席著者です。

同教授は次のように述べています。

「車両との距離や速度だけでなく、減速やヘッドライトの点滅など、車両からの情報伝達も含めて、歩行者はさまざまな情報を収集しているようです。車が道を譲っているとき、歩行者は車が本当に譲っているのかどうか不安になることが多く、車がほぼ完全に停止するまで待ってから渡り始めることがよくあります。私たちのモデルは、このような不確実性の状態を明確に示しています。つまり、このモデルは、不確実性を抑えるために自動運転車が歩行者の周りでどのように振る舞うかを設計する際に役立ち、ひいては交通安全と交通流の両方を改善することができるのです。認知神経科学の理論が、このような現実世界の文脈に持ち込まれ、応用されているのを見るのは刺激的です。」

バーチャルリアリティ

このモデルを検証するために、研究チームはバーチャルリアリティを用いて、大学独自のHIKER(Highly Immersive Kinematic Experimental Research)歩行者シミュレータの中で、被験者にさまざまな道路横断のシナリオを体験させました。

実験参加者は、対向車が走っている道路を再現した立体的な3Dバーチャルシーンの中を自由に歩きながら,その動きを詳細に追跡しました。

参加者の課題は、安全だと思ったらすぐに道路を横断することでした。

実験では、対向車が同じ速度を維持するか、減速して歩行者を横断させるか、時には英国で一般的に使われている譲歩の意思表示であるヘッドライトの点滅も行うなど、さまざまなシナリオを試しました。

その結果、モデルが予測したとおり、参加者は、車両の距離、速度、加速度、コミュニケーションの手がかりなどの感覚データを時間の経過とともに加算して、横断するタイミングを決定しているように行動していることがわかりました。

つまり、このドリフト・ディフュージョン・モデルは、歩行者がいつ、どのタイミングで道路を横断し始めるかを予測することができるのです。

Markkula教授は次のように述べています。

「これらの知見は、交通安全を向上させるためにも、人間の道路利用者と共存できる自動運転車を開発するためにも必要であり、交通における人間の行動をより深く理解するのに役立ちます。歩行者との安全で人間に受け入れられるインタラクションは、自動運転車の開発者にとって大きな課題であり、歩行者がどのように行動するかをよりよく理解することが、その鍵となるでしょう。」

主著者のJami Pekkanen博士(現ヘルシンキ大学)は、リーズ大学在学中に研究を進めました。

同博士は次のように述べています。

「歩行者の意思決定と不確実性を予測することで、車両がいつ、どのように減速し、信号で安全に横断できることを伝えるかを最適化することができ、両者の時間と労力を節約することができます。」

Published by University of Leeds. Jami Pekkanen et al, Variable-drift diffusion models of pedestrian road-crossing decisions, (2021). DOI: 10.31234/osf.io/f2wsa
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