Exploring the Influence of Driving Context on Lateral Driving Style Preferences: A Simulator-Based Study

要約

技術の進歩は、自動運転車の快適で許容可能な運転特性の開発に焦点を当てています。
現在の運転機能は主に事前定義されたパラメータを備えており、自動運転車に広く受け入れられている運転スタイルはありません。
運転は技術的には安全であり、交通事故の可能性は減少しますが、人間と自律システムの間の運転スタイルの不一致により、乗客は依然として不安を感じる可能性があります。
運転スタイルの好みを自動運転車に組み込むことで、受け入れが強化され、不確実性が軽減され、自動運転車の導入を促進する機会が生まれます。
運転スタイルに焦点を当てた研究が増えているにもかかわらず、運転状況の変化が自動運転機能の評価にどのような影響を与えるかを調査する包括的な研究が依然として必要とされています。
したがって、この研究では、さまざまな天候や交通状況を考慮して、田舎の道路での自動運転車の横方向の運転スタイルの好みを評価します。
さまざまなドイツ人参加者を対象に、高忠実度の運転シミュレーターを使用して対照研究が実施されました。
被験者は、2 つの気象条件下での自分の運転行動の模倣を含む、4 つの異なる運転スタイルを体験しました。
運転中および運転後の参加者の反応の統計分析に基づいて、より受動的な運転スタイルを好む傾向が顕著であることが明らかになりました。
この研究では、被験者は自分の運転行動を模倣して運転されることを好むという仮説を確認できませんでした。
さらに、この研究では、気象条件と対向車が自動運転中の知覚される快適さに大きく影響することを示しました。
収集されたデータセットは、https://www.kaggle.com/datasets/jhaselberger/idcld-subject-study-on-driving-style-preferences からオープンにアクセスできます。

要約(オリジナル)

Technological advancements focus on developing comfortable and acceptable driving characteristics in autonomous vehicles. Present driving functions predominantly possess predefined parameters, and there is no universally accepted driving style for autonomous vehicles. While driving may be technically safe and the likelihood of road accidents is reduced, passengers may still feel insecure due to a mismatch in driving styles between the human and the autonomous system. Incorporating driving style preferences into automated vehicles enhances acceptance, reduces uncertainty, and poses the opportunity to expedite their adoption. Despite the increased research focus on driving styles, there remains a need for comprehensive studies investigating how variations in the driving context impact the assessment of automated driving functions. Therefore, this work evaluates lateral driving style preferences for autonomous vehicles on rural roads, considering different weather and traffic situations. A controlled study was conducted with a variety of German participants utilizing a high-fidelity driving simulator. The subjects experienced four different driving styles, including mimicking of their own driving behavior under two weather conditions. A notable preference for a more passive driving style became evident based on statistical analyses of participants’ responses during and after the drives. This study could not confirm the hypothesis that subjects prefer to be driven by mimicking their own driving behavior. Furthermore, the study illustrated that weather conditions and oncoming traffic substantially influence the perceived comfort during autonomous rides. The gathered dataset is openly accessible at https://www.kaggle.com/datasets/jhaselberger/idcld-subject-study-on-driving-style-preferences.

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