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Entaînement sur simulateur pour la prise en main d’ADAS: exemple d’étude

Entaînement sur simulateur pour la prise en main d’ADAS: exemple d’étude d’un système anti-collision. Viola Cavallo LEPSIS GERI STICITS 29 septembre 2014. Contexte.

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Entaînement sur simulateur pour la prise en main d’ADAS: exemple d’étude

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  1. Entaînement sur simulateur pour la prise en main d’ADAS: exemple d’étude d’un système anti-collision Viola Cavallo LEPSIS GERI STICITS 29 septembre 2014

  2. Contexte • Projet FUI MATISS « Modélisation Avancée et Techniques Interactives de Simulation pour la Sécurité  » (2007-2010) • Pilotage du projet : Centre Technique de Simulation Renault • Rôle du LPC: Evaluer l’apport de la simulation de conduite pour la familiarisation/prise en main d’ADAS par les conducteurs • En collaboration avec • Arnaud Koustanaï (CDD post-doc): analyse du comportement de conduite • Patricia Delhomme: acceptation, confiance • Arnaud Mas (doctorant): simulation Renault

  3. La situation de suivi de véhicule: problème et solution envisagée • Les collisions arrières représentent 25% de tous les accidents (Najm et al., 2003). Ils constituent 5% des tués sur la route et 53% des blessés sur les routes aux USA. • Les causes principales sont des distances de suivi trop courtes et la détection tardive de la décélération du véhicule devant. La distraction du conducteur est le principal facteur (Knipling et al., 1992, 1993). • Solution: un système d’anti-collision (FCW) permet d’assister les conducteurs en les informant d’une diminution critique de leur distance de suivi. • Mais: le système est mal accepté par les conducteurs, surtout puisqu’il ne fournit pas toujours des informations précises et vraiment utiles.

  4. Le système anti-collision (FCW) Algorithme standardisé (ISO 15632) pour calcul de la distance d’alerte Dw = Sl x RT + Sf2 / (2 x Df) – St2 / (2 x Dl) Dw – warning distance (m) Sl – leading vehicle’s speed (m/s2) RT – driver’s assumed reaction time (1,25 s) Sf – following vehicle’s speed (m/s2) Dl – leading vehicle’s assumed deceleration (5 m/s2) Df - following vehicle’s assumed deceleration (5 m/s2) Interface donnant une alerte visuelle et sonore

  5. Le système anti-collision (FCW) Fonctionnement du système Principle Safefollowing Followingtooclosely Slow deceleration Fastdeceleration

  6. Le système anti-collision (FCW) Fausses alarmes : obstacle fixe en virage

  7. Le système anti-collision (FCW) Suppression d’alarmes Avantage: évitement de fausses alarmes Désavantage: certains dangers ne sont pas détectés

  8. Le système anti-collision (FCW) Alarmes inutiles Changement de direction du véhicule devant « Multi-lane » scenarios - changement de voie sur des routes à voies multiples

  9. Problématique de recherche • Les alarmesinutilessontinévitables, maispourraientavoir un effetpositifsur la confiancedans le système (pas de sur-confiance) et l’acceptation du système(Lee & Lee, 2007) • Les suppressions d’alarmesontnécessaires car ilsdiminuent la probabilité de faussesalarmes, maiscompliquent la compréhension du fonctionnement du système (Roland et al., 2007; LeBlanc et al., 2008). • Une solution pourraitconsisterdansl’amélioration de la compréhension du fonctionnement du système par les conducteurs => familiarisation avec le systèmesursimulateur Faire l’expérience de situations de conduite avec des alarmes pertinentes, des alarmes inutiles et des suppressions d’alarmes pourrait permettre une meilleure compréhension du système que la lecture d’une notice => Amélioration des interactions conducteur/système, de la confiance et de l’acceptation

  10. Méthodes d’expérimentation Simulateur de conduite Système anti-collision (FCW) <50km/h système inactif >50km/h Système actif Alarme déclenchée

  11. Méthodes d’expérimentation Tâche distractive « Surrogatereferencetask », Petzold et al. 2011 Localiser un cercle-cible ENTER

  12. Méthodes d’expérimentation Sessions et groupes expérimentaux 30-45 min. 20-25 min. 65 min. • Usage du système anti-collision • Oui • X Non

  13. Méthodes d’expérimentation 5 scénarios d’interaction

  14. Méthodes d’expérimentation Méthodes d’expérimentation Données objectives et subjectives • Compréhension du système • Indicateurscomportementaux • Temps de réaction (TR) – Temps inter-véhiculaire (TIV) - Vitesse – Accélération – Nombre de collisions – Nombred’alarmesdéclenchées • Donnéessubjectives • Evaluation du système • acceptation (utilité, satisfaction) : van der Laan et al., 1997 • confiancedans le système : 12 items • performance : 15 items

  15. Résultats généraux Compréhension Collisions du fonctionnement du système Contrôles Non entraînés Entraînés

  16. Résultats généraux

  17. Résultats pour les scénarios Freinage d’urgence du véhicule devant

  18. Résultats pour les scénarios Freinage normal du véhicule devant

  19. Résultats pour les scénarios Scénarios d’intersection et tourne à droite Pas de différences notables entre les groupes Dépassements Les utilisateurs du système initient le dépassement beaucoup plus rapidement (1.3 s et 2.4 s pour les conducteurs entraînés et non entraînés) que les conducteurs contrôles (11.3 s) • Comportement potentiellement dangereux, car moins de temps pour exploration visuelle de la situation • Entraînement avec le système n’a pas permis d’éviter ce comportement

  20. Résultats sur l’évaluation du système Après la session de familiarisation Après la session test Confiance Performance Confiance Performance

  21. Résultats surl’évaluation du système Acceptation du système Utilité Satisfaction Utilité Satisfaction Après familiarisation Après test

  22. Conclusions • L’entraînement avec le système sur simulateur a permis une meilleure compréhension du fonctionnement du système • Le groupe entraîné a montré un comportement plus sûr: - évitement de collisions - TIV plus longs • L’entraînement a tendance à augmenter la confiance dans le système, mais pas son acceptation • L’entraînement n’a pas éliminé des comportements potentiellement dangereux lors de dépassements avec l’utilisation du système (initiation précipitée).

  23. Merci de votre attention ! Koustanaï, A., Cavallo, V., Delhomme, P., Mas, A. (2012). Simulator training with a forward collision warning system: effects on driver-system interactions and driver trust. Human Factors, 54, 709-721

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