Considering Human Factors in Risk Maps for Robust and Foresighted Driver Warning

要約

サポートプロセスに人間の状態を含めたドライバーサポートシステムは、活発な研究分野です。
最近の多くのアプローチでは、たとえば、ドライバーの眠気や運転状況の認識を感知することができます。
しかし、これまでのところ、この豊富な情報はサポートシステムの有効性を向上させるためにあまり活用されていません。
そこで本論文では、ドライバーのミスという人間の状態を利用し、場合によっては人的要因を考慮しない最先端のシステムよりも数秒早くユーザーに今後の危険を警告できる警告システムを提案する。
このシステムは、感知されたドライバーのエラーに基づいて周囲の運転状況の予測を直接変更する行動プランナー リスク マップで構成されています。
このドライバーの行動計画が客観的に安全であるかどうかをチェックすることで、より強力で先見の明のあるドライバーへの警告が実現されます。
動的な車線変更と交差点のシナリオのさまざまなシミュレーションで、ドライバーのエラーの推定値を考慮して、ドライバーの行動計画がどのように危険になるかを示し、人的要因を考慮する利点を実験的に検証します。

要約(オリジナル)

Driver support systems that include human states in the support process is an active research field. Many recent approaches allow, for example, to sense the driver’s drowsiness or awareness of the driving situation. However, so far, this rich information has not been utilized much for improving the effectiveness of support systems. In this paper, we therefore propose a warning system that uses human states in the form of driver errors and can warn users in some cases of upcoming risks several seconds earlier than the state of the art systems not considering human factors. The system consists of a behavior planner Risk Maps which directly changes its prediction of the surrounding driving situation based on the sensed driver errors. By checking if this driver’s behavior plan is objectively safe, a more robust and foresighted driver warning is achieved. In different simulations of a dynamic lane change and intersection scenarios, we show how the driver’s behavior plan can become unsafe, given the estimate of driver errors, and experimentally validate the advantages of considering human factors.

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