An Analysis of Driver-Initiated Takeovers during Assisted Driving and their Effect on Driver Satisfaction

要約

先進運転支援システム (ADAS) の使用中、ドライバーはさまざまな理由でアクティブな機能に介入し、制御を取り戻す可能性があります。
しかし、自然主義的な運転においてドライバーが主導権を握る具体的な理由はまだよくわかっていません。
これらの買収の背後にある理由についてさらに詳しい情報を得るために、テストグループ調査が実施されました。
そこでは、17 人の参加者が毎日の通勤に予測縦方向運転機能を使用し、アクティブな機能の使用中に横取りの理由に注釈を付けました。
このペーパーでは、記録された乗っ取りを分析し、そのさまざまな理由を強調します。
結果は、その理由が 3 つの主なカテゴリに分類できることを示しています。
最も一般的なカテゴリは、ドライバーの個人的な好みに合わせて、運用設計ドメイン (ODD) 内で ADAS の動作を調整することを目的としたテイクオーバーで構成されます。
その他の理由には、ADAS の ODD からの離脱による乗っ取りや、誤ったセンシング状態情報の修正が含まれます。
テストグループ研究のアンケート結果を使用すると、特にADASのODD内での乗っ取りの数と頻度がドライバーの満足度に重大な悪影響を与えることが判明しました。
したがって、ADAS の動作をドライバーの希望に合わせて調整し、それによって ODD 内でのテイクオーバーの回数を減らすことで、ADAS に対するドライバーの満足度を高めることができます。
ドライバーの乗っ取り動作に含まれる情報は、ADAS へのフィードバックとして使用できます。
最後に、さまざまなドライバーの乗っ取り動作にはかなりの違いがあることが示されており、ADAS の個別化の必要性が示されています。

要約(オリジナル)

During the use of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), drivers can intervene in the active function and take back control due to various reasons. However, the specific reasons for driver-initiated takeovers in naturalistic driving are still not well understood. In order to get more information on the reasons behind these takeovers, a test group study was conducted. There, 17 participants used a predictive longitudinal driving function for their daily commutes and annotated the reasons for their takeovers during active function use. In this paper, the recorded takeovers are analyzed and the different reasons for them are highlighted. The results show that the reasons can be divided into three main categories. The most common category consists of takeovers which aim to adjust the behavior of the ADAS within its Operational Design Domain (ODD) in order to better match the drivers’ personal preferences. Other reasons include takeovers due to leaving the ADAS’s ODD and corrections of incorrect sensing state information. Using the questionnaire results of the test group study, it was found that the number and frequency of takeovers especially within the ADAS’s ODD have a significant negative impact on driver satisfaction. Therefore, the driver satisfaction with the ADAS could be increased by adapting its behavior to the drivers’ wishes and thereby lowering the number of takeovers within the ODD. The information contained in the takeover behavior of the drivers could be used as feedback for the ADAS. Finally, it is shown that there are considerable differences in the takeover behavior of different drivers, which shows a need for ADAS individualization.

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