Assessing Drivers’ Situation Awareness in Semi-Autonomous Vehicles: ASP based Characterisations of Driving Dynamics for Modelling Scene Interpretation and Projection

要約

半自動運転は、現在すでに利用可能であり、最終的にはさらに利用しやすくなることから、安全な運転を確保するためにドライバーと自動化システムが確実に連携する必要性を意味します。
この取り組みにおける特に課題は、車両の自動化が運転できなくなり、人間に運転を引き継ぐよう要求される状況です。
このような状況では、ドライバーは、制御を引き継いで車を安全に運転できるように、交通状況に対する認識を迅速に高める必要があります。
この文脈の中で、ドライバーが状況をどの程度認識しているかを評価し、状況認識の構築に役立つ人間中心の支援を提供するソフトウェアおよびハードウェアのフレームワークを紹介します。
このフレームワークは、環境とドライバーの状態を感知し、ドライバーの状況認識をモデル化し、専用のヒューマン マシン インターフェイス (HMI) を使用してドライバーの注意を誘導するためのモジュールを備えたロボット オペレーティング システム (ROS) 内のモジュラー システムとして開発されています。
この文書の特に焦点は、ドライバーによるシーンの解釈と投影に関するモデリングと推論のための、回答セット プログラミング (ASP) ベースのアプローチにあります。
これは、シーン データと、ドライバーが観察したシーン要素を反映する視線追跡データに基づいています。
アプリケーション全体を紹介し、そのようなアプリケーションにおける意味論的推論と論理プログラミングに基づく認知機能のモデル化の役割について説明します。
さらに、ドライバーの状況認識を解釈および投影し、それをシステム全体に統合するための ASP アプローチを、シミュレーションおよび実際の運転における実世界のユースケースのコンテキストで提示します。

要約(オリジナル)

Semi-autonomous driving, as it is already available today and will eventually become even more accessible, implies the need for driver and automation system to reliably work together in order to ensure safe driving. A particular challenge in this endeavour are situations in which the vehicle’s automation is no longer able to drive and is thus requesting the human to take over. In these situations the driver has to quickly build awareness for the traffic situation to be able to take over control and safely drive the car. Within this context we present a software and hardware framework to asses how aware the driver is about the situation and to provide human-centred assistance to help in building situation awareness. The framework is developed as a modular system within the Robot Operating System (ROS) with modules for sensing the environment and the driver state, modelling the driver’s situation awareness, and for guiding the driver’s attention using specialized Human Machine Interfaces (HMIs). A particular focus of this paper is on an Answer Set Programming (ASP) based approach for modelling and reasoning about the driver’s interpretation and projection of the scene. This is based on scene data, as well as eye-tracking data reflecting the scene elements observed by the driver. We present the overall application and discuss the role of semantic reasoning and modelling cognitive functions based on logic programming in such applications. Furthermore we present the ASP approach for interpretation and projection of the driver’s situation awareness and its integration within the overall system in the context of a real-world use-case in simulated as well as in real driving.

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