CC BY
1
ВЛИЯНИЕ ИНФОРМИРОВАННОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ О РАБОТЕ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОННЫХ ПОМОЩНИКОВ ВОДИТЕЛЯ НА БЕЗОПАСНОСТЬ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ ВТОРОГО УРОВНЯ
АВТОМАТИЗАЦИИ
А.С. Юлин, аспирант
Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)
(Россия, г. Москва)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-3-2-219-225
Аннотация. В статье рассматривается влияние имеющихся у пользователя знаний о системах автоматизации вождения 2-го уровня на безопасность вождения во время их использования. Уровни автоматизации вождения от 0 до 5 описаны в соответствии с российскими и международными стандартами, а также приведены примеры систем, относящихся к каждому из этих уровней.
На покупку автомобилей, оснащенных такими системами, влияют различные факторы, такие как осведомленность о работе систем, гендерные и возрастные характеристики потенциальных пользователей и даже название систем.
В статье описываются проблемы, связанные с недостаточной осведомленностью водителей современных автомобилей, описывается существующий опыт обучения работе с системами, а также приводятся примеры перспективных методов обучения водителей для более эффективного и безопасного взаимодействия с электронными помощниками, такими как Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).
Ключевые слова: автоматизация вождения, осведомленность водителей, усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS).
Проведенные ранее исследования подтвердили значительный потенциал современных систем помощи водителю, таких как усовершенствованные системы помощи водителю (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS), для повышения безопасности дорожного движения. В частности, системы предупреждения о лобовом столкновении и автономного экстренного торможения на низкой скорости позволяют сократить количество ДТП соответствующего типа до 50% [1].
Однако реальное снижение аварийности будет иметь место только в том случае, если водители знают, как безопасно взаимодействовать со своими автоматизированными автомобилями. Недостаточные или неточные знания об автоматизированных автомобильных системах могут привести к двум основным проблемам. Во-первых, водители могут полагаться на автомобиль, когда это небезопасно, если у них нет точного представления о возможностях и ограничениях автомобиля. Такая
чрезмерная зависимость от автоматизации имеет серьезные последствия для безопасности, когда водитель не управляет автомобилем должным образом, когда это необходимо. Во-вторых, если водитель не знает, когда и как пользоваться автоматизированными системами, он или она может не использовать их вообще или использовать неэффективно. Хотя это кажется менее критичным, такое неиспользование может значительно затруднить общую адаптацию и любые потенциальные преимущества новой технологии [2].
Описание активных систем безопасности и уровни автоматизации вождения
В 2018 году Общество автомобильных инженеров (Society of Automotive Engineers, SAE) опубликовало документ под названием J3016, который содержит термины и определения каждого из шести уровней автоматизации вождения. В соответствии со стандартом J3016, любая система, которая выполняет все или часть
задач вождения на постоянной основе, считается автоматизацией вождения [3]. Активные системы безопасности, такие как автоматическое экстренное торможение или адаптивный круиз-контроль, могут оказать мгновенную помощь водителю на любом уровне автоматизации вождения. Системы автоматизации вождения, такие как мониторинг слепых зон, как было установлено, эффективны в снижении числа дорожно-транспортных происшествий. Полностью автономные системы вождения в настоящее время отсутствуют в продаже. Однако в настоящее время доступно множество автоматизированных функций, направленных на оказание помощи водителю, и в то же время требующих от водителя сохранять осведомленность о дорожной ситуации и при необходимости принять управление. Во многих статьях для обозначения как активных систем безопасности, так и функций систем автоматизации вождения используется термин «усовершенствованные системы помощи водителю» (ADAS) [1].
В Российской Федерации к документам, регламентирующим уровни автономности транспортных средств, относятся, например, Концепция обеспечения безопасности дорожного движения с участием беспилотных транспортных средств на автомобильных дорогах общего пользования или ГОСТ Р 58823-2020 «Автомобильные транспортные средства. Системы автоматизации управления движением» [4, 5]. Эти документы не противоречат международной классификации.
В соответствии с перечисленными документами, соответствующие уровни автоматизации можно описать следующим образом:
0 уровень: Автоматизация управления движением отсутствует. Движение осуществляется водителем, в том числе при наличии помощи со стороны систем активной безопасности. К таким системам можно отнести круиз-контроль.
1 уровень: Помощь водителю. Управление скоростью или траекторией движения автомобиля, но не обеими задачами одновременно, в длительном режиме, в определенных условиях эксплуатации. Пример:
адаптивный круиз-контроль или функция удержания автомобиля в полосе движения.
2 уровень: Частичная автоматизация управления движением. Управление скоростью и траекторией движения транспортного средства доступно в длительном режиме, в определенных условиях эксплуатации. Водитель должен полностью контролировать процесс движения. Совместное использование функций адаптивного круиз-контроля и удержания автомобиля в полосе является примером второго уровня автоматизации.
3 уровень: Условная автоматизация управления движением. Система полностью выполняет задачу управления движением, в длительном режиме, в определенных условиях эксплуатации. Пользователь (оператор) должен реагировать на запросы системы о вмешательстве в управление, при принятии управления оператор становится водителем. Такие системы могут находить применение в складских или логистических центрах с ограничением доступа людей.
4 уровень: Высокая автоматизация управления движением. Система полностью выполняет задачу управления движением, в длительном режиме, в определенных условиях эксплуатации. Вмешательство пользователя (оператора) не требуется. Например, в городе Чандлер (Аризона, США) компанией Waymo (дочерняя компания Google) реализовано беспилотное такси. В них отсутствует водитель, но эти автомобили зависимы от погодных условий. В 2023 году был анонсирован переход к четвертому уровню автономности беспилотных такси Яндекс в Иннополисе (республика Татарстан, РФ).
5 уровень: Полная автоматизация управления движением. Система не требует вмешательства водителя и не ограничена условиями эксплуатации. Транспортными средствами пятого уровня автоматизации можно считать роботов-доставщиков еды, которые стали появляться в том числе в городах России. Однако, ввиду больших габаритов, массы и скорости, движение автомобилей пятого уровня автоматизации по дорогам общего
пользования пока является маловероятным.
Примерами элементов системы 2-го уровня автоматизации, являются (не привязываясь к конкретному производителю автомобилей):
- Адаптивный круиз-контроль (Adaptive Cruise Control, ACC);
- Контроль полосы движения (Lane Keeping, LK);
- Обнаружение препятствий на дороге (Obstacle Detection, OD);
- Распознавание сигналов светофора и знаков приоритета (Traffic Light and Priority Sign Detection, TS);
- Распознавание разметки, сообщающей о приоритете движения (Priority Road Markings Detection, RM).
Многие водители не знают, какими именно системами помощи оснащены их автомобили. Это может быть связано с несколькими аспектами:
- Похожие названия различных систем разных производителей вводят водителей в заблуждение;
- Водители не получают информации об оснащении системами электронных помощников, не используют их при тест-драйве перед покупкой автомобиля;
- Системы передачи управления от водителя к автомобилю могут вызывать непонимание или работать некорректно, что ведет к недоверию или неправильной интерпретации работы системы [1, 6, 7].
Разрабатываются различные методы совместной работы водителя и электронных помощников при вождении, называемые также «кооперативным вождением», однако понимание водителем принципов работы таких систем остается обязательным для обеспечения безопасности дорожного движения. Для этого предлагается использовать комплекс методов, имеющих свои преимущества и недостатки (таблица).
Таблица 1. Преимущества и недостатки методов обучения работе с усовершенствованными системами помощи водителю_
Преимущества Недостатки
Описание работы усовершенствованных систем помощи водителю в инструкциях по эксплуатации автомобилей
Необходимая мера, с возможностью регламентирования на уровне государственного и международного законодательства (обязанность производителей описывать работу систем, используемых в транспортном средстве). Инструкции по эксплуатации автомобиля обычно описывают унифицированные принципы работы транспортного средства либо достаточно громоздки для изучения пользователем, что в обоих случаях значительно снижает вероятность ознакомления с ними водителей.
Производители транспортных средств лучше других знают об особенностях применения разработанных ими систем. В руководстве пользователя содержится лишь теоретическая информация, а для успешного и безопасного использования автоматизированных систем нужна практика.
Использование симуляторов вождения
Возможно использование систем в симуляторе вождения при первичном обучении вождению в автошколах; Требуется значительное время для вырабатывания навыка использования систем, например, в критических ситуациях;
Использование симуляторов систем помощи водителю производителями и продавцами автомобилей может повысить интерес и привлечь потенциальных покупателей; Значительные финансовые затраты на приобретение, настройку и обслуживание симуляторов, а также ограниченный срок их службы.
Автоматизация вождения и ментальные модели
Для определения знаний пользователей об использовании усовершенствованных систем помощи водителю в международных исследованиях используется термин «ментальная модель». Точная (сильная) ментальная модель определяет высокое
знание об используемых системах, их ограничениях и наилучшем использовании. Напротив, слабая (неточная) ментальная модель означает недостаточное знание об использовании системы. Значительная часть потенциальных пользователей транспортных средств, оснащенных электронными помощниками водителя,
имеет слабые ментальные модели ввиду отсутствия прошлого опыта взаимодействия с подобными системами, недостаточного ознакомления с руководством по эксплуатации автомобиля и отсутствия других источников информации, таких как специализированные курсы и тренажеры [1, 8].
Таким образом, водители, имеющие слабые ментальные модели, могут быть склонны к ошибкам первого и второго рода. В первом случае это в значительном количестве случаев будет приводить к недоверию по отношению к установленным системам помощи водителю и, соответственно, отказу от их использования. Второй случай является более критическим ввиду избыточного доверия к системе при отсутствии точного понимания ограничений конкретных используемых функций [1, 2, 8].
На основании проведенного в Австралии исследования можно сделать вывод, что значительная часть автомобилистов, знакомых с системами помощи водителю, при покупке транспортного средства исходит не из соображений безопасности, а преследуя цель повышения комфорта при вождении, например, для использования систем автоматической парковки. Те же, кто был меньше знаком с системами автоматизированного вождения приобретали такие машины просто потому, что их современный автомобиль был оснащен такими системами с завода. При этом, не обладающие сильными ментальными моделями в отношении электронных помощников водители, могут действовать при использовании таких транспортных средств неуверенно или небезопасно [1].
Зависимость ожиданий пользователей автоматизированных транспортных средств от названий систем электронных помощников
В 2019 году американской организацией ГШБ, занимающейся безопасностью дорожного движения, был проведен опрос более 2000 водителей, при котором им был задан вопрос, безопасны ли средства автоматизации вождения, относящиеся ко 2 уровню по классификации SAE. Каждому из респондентов предлагалось оценить
уровень безопасности систем, используемых разными производителями транспортных средств. 2 случайно выбранные системы из 5: Autopilot (Tesla), Traffic Jam Assist (Audi, Acura), Super Cruise (Cadillac), Driving Assistant Plus (BMW), и ProPilot Assist (Nissan). Результаты опроса показали следующие результаты: большинство опрошенных людей, не имея возможности проведения объективного сравнения разных систем, предположили, что система с названием «Автопилот» более безопасна при использовании, чем прочие системы. Кроме того, система с таким названием показалась опрашиваемым более знакомой. Это значит, что респонденты могут полагать, что система «Автопилот» заменяет водителя, не обращая внимание на то, что система может иметь ограничения в использовании или включение системы в данной ситуации недопустимо или небезопасно. Среди дорожно-транспортных происшествий с участием автомобилей, оснащенных электронными помощниками, известны случаи, когда в момент аварии водитель длительное время не обращал внимания на дорогу. Таким образом, ответственность производителей транспортных средств, оснащенных системами автоматизации, не ограничена только корректной работой таких систем, но важным является даже правильное название систем, для исключения неправильной трактовки пользователем используемых функций [6].
Информированность пользователей о современных системах помощи водителю при выборе и покупке автомобиля
Еще одной проблемой усовершенствованных систем помощи водителю является отсутствие стандартизированного человеко-машинного интерфейса. Так, один автомобиль может показывать расстояние до впереди идущего транспортного средства, а другой автомобиль, оснащенный похожим электронным помощником, может сообщать только о наличии препятствия поблизости.
Опросы, проведенные в рамках исследования, показали, что значительная часть (до 25%) водителей, купивших транспортное средство, оснащенное электронными
системами помощи, не получили при покупке никакой информации о работе этих систем, а почти половина из этой группы пользователей узнала о работе систем методом проб и ошибок, что может негативно сказаться на безопасности движения. Получение покупателями информации о работе электронных помощников в автомобиле часто происходит с помощью открытых ресурсов, таких как Google.
Проблема состоит не только в недостаточном знании покупателей, но и в недостаточном знании продавцов о современных системах помощи водителю. Почти 40% людей, продающих автомобили, не получили достаточной информации о современных системах, чтобы транслировать ее покупателю. Некоторые из продавцов находят информацию самостоятельно, однако далеко не все получают эту информацию от производителя: почти половина продавцов использует методы проб и ошибок. При этом отмечается значительное отличие в знаниях продавцов моно-брендовых и мультибрендовых салонов: у продавцов автомобилей разных марок ситуация может осложняться тем, что системы с разными названиями могут работать одинаково, а главное - что системы с похожими названиями иногда работают по-разному, и это мешает продавцам доносить до покупателя точную и корректную информацию.
Исследователи из Нидерландов смогли сделать выводы, что для правильной работы с системами помощи водителю, покупателям и продавцам транспортных средств, оснащенных такими системами, нужно не только доносить наиболее точную и полную информацию о работе систем, но и обращать внимание на особенности практической эксплуатации еще до приобретения такого современного автомобиля [7].
Выбор систем помощи водителю в зависимости от пола и возраста пользователей
Для оценки принятия современных систем помощи водителю в разных возрастных и гендерных группах было проведено несколько исследований. При этом исследования дают различные результаты. Не-
которые из них говорят о большей готовности использовать системы помощи водителю мужчинами, чем женщинами. Другие исследования говорят о лучшем понимании современных систем молодыми людьми, чем более взрослыми. Результаты исследования Уичитского Университета (Канзас, США) показали, что субъективно мужчины выражают большую готовность использования систем автоматизированного вождения, однако в результате эксперимента выяснилось, что уровень владения после знакомства с системами помощи водителю у мужчин и женщин приблизительно одинаков. Таким образом, мужчины выражают большую самоуверенность, что может приводить к негативным последствиям с точки зрения дорожной аварийности. Результаты исследования также позволили прийти к выводу, что с учетом физиологических особенностей, связанных с возрастом, системы активной безопасности могут быть полезны в большей степени именно старшему поколению водителей, предотвращая большее количество ДТП. Водители старшего возраста, в свою очередь, в основном осознают пользу от электронных помощников в вождении, а в обучении стараются придерживаться консервативных методов, таких, как изучение руководства по эксплуатации автомобилей. Еще одним фактором, влияющим на выбор водителей старшего поколения, является экономика: зачастую люди не готовы переплачивать за оснащение автомобиля системами помощи при вождении [9].
Предложения по обучению практическому применению систем помощи водителю.
Одним из предложенных решений для адаптации водителей в рамках проведенных исследований стало использование «Цифрового автомобильного наставника» (Digital In-car Tutor, DIT) - системы, дающей возможность водителю ознакомиться с примерной работой систем помощи при вождении с наложением проекции дополненной реальности на лобовое стекло собственного автомобиля. Особенностями системы является то, что функции электронных помощников транслируются поочередно и с соблюдением безопасности до-
рожного движения (например, днем в ясную погоду, а не в условиях недостаточной видимости), система предоставляет информацию об ограничениях используемых функций, а также дает обратную связь о корректности действий водителя в текущей ситуации [8].
Таким образом, «Цифровой автомобильный наставник» обладает такими преимуществами, как:
- снижение экономических и временных затрат при обучении водителя;
- больший комфорт для пользователя при использовании в личном автомобиле;
- возможность «непрерывного» обучения.
В результате исследования, проведенного в Университете Твенте (Нидерланды), были сделаны выводы о том, что системы автоматизации транспортных средств могут быть использованы в качестве помощников для обучения вождению. Система может записывать некорректные, по мнению инструктора по вождению, действия ученика (во время ошибочного действия, инструктор делает характерный жест, например, поднимая руку), и, если такие действия повторяются, корректировать процесс обучения в зависимости от того, с какими проблемами в вождении сталкивается ученик в настоящее время. Так, если будущий водитель имеет проблемы с движением на перекрестках с круговым движением, то инструктор сможет построить маршруты вождения с таким учеником с наибольшим количеством подобных перекрестков для лучшего пони-
мания учеником этой темы. Аналогичная система обучения водителя может быть реализована при использовании функций автоматизации транспортных средств. Например, система выдает подсказки по использованию каждой из функций с максимальной частотой в начале обучения. По мере накопления опыта водителем, интенсивность подсказок снижается, оставляя место лишь подсказкам в критических ситуациях, в которых использование систем недопустимо или опасно [10].
Выводы
Анализ проведенных исследований позволяет сделать выводы о том, что спустя некоторое время систем автоматизации второго уровня, водители, изначально не подготовленные к использованию подобных систем, в основном адаптируются к вождению с использованием электронных помощников. Однако, этот период адаптации пользователя, вероятно, является наиболее рискованным с точки зрения безопасности дорожного движения. Также при подготовке водителей требуется обратить внимание на понимание актуальности использования того или иного режима, своевременное включение и отключение систем автоматизации транспортных средств.
Таким образом, внедрение современных электронных систем помощи водителю имеет значительный потенциал к повышению безопасности участников дорожного движения, если будут разрабатываться соответствующие методы обучения по использованию подобных систем.
Библиографический список
1. Sonali Nandavar, Sherrie-Anne Kaye, Teresa Senserrick, Oscar Oviedo-Trespalacios. Exploring the factors influencing acquisition and learning experiences of cars fitted with advanced driver assistance systems (ADAS). Delft University of Technology, Faculty of Technology, Policy and Management, Section of Safety and Security Science, Jaffalaan 5, 2628 BX Delft, The Netherlands. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://doi.org/10.10167j.trf.2023.02.006.
2. Психологические уязвимости использования автоматизированных систем помощи водителям / Ю. В. Бессонова, А. А. Обознов, А. Н. Занковский, А. Ю. Акимова // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. - 2021. - Т. 6, № 3. - С. 38-77. - DOI 10.38098/ipran.opwp_2021_20_3_003. - EDN UTLKWJ.
3. Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles J3016_201806. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.sae.org/standards/content/j3016_201806/ (дата обращения: 16.03.2024).
4. Распоряжение Правительства РФ от 25.03.2020 N 724-р «Об утверждении Концепции обеспечения безопасности дорожного движения с участием беспилотных транспортных средств на автомобильных дорогах общего пользования». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/564526787 (дата обращения: 18.03.2024).
5. ГОСТ Р 58823-2020 «Автомобильные транспортные средства. Системы автоматизации управления движением». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/573114609 (дата обращения: 18.03.2024).
6. Eric R. Teoh. What's in a name? Drivers' perceptions of the use of five SAE Level 2 driving automation systems. Insurance Institute for Highway Safety, 1005 N Glebe Rd, Suite 800, Arlington, VA 22201, United States. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://doi.org/10.1016/jjsr.2019.11.005.
7. A. Boelhouwer, , A.P. van den Beukel, M.C. van der Voort, C. Hottentot, R.Q. de Wit, M.H. Martens. How are car buyers and car sellers currently informed about ADAS? An investigation among drivers and car sellers in the Netherlands. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://dx.doi .org/ 10.1016/j.trip.2020.100103.
8. Anika Boelhouwer, Arie Paul van den Beukel, Mascha C. van der Voort, Willem B. Ver-wey and Marieke H. Martens. Supporting Drivers of Partially Automated Cars Through an Adaptive Digital In-Car Tutor. - 2020. - №11. - С. 185. DOI: 10.3390/info11040185.
9. Pamela M. Greenwood, Carryl L. Baldwin. Preferred Sources of Information, Knowledge, and Acceptance of Automated Vehicle Systems: Effects of Gender and Age. 13:806552. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.806552.
10. Anika Boelhouwer, Arie Paul van den Beukel, Mascha van der Voort, Marieke Martens, Designing a Naturalistic In-Car Tutor System for the Initial Use of Partially Automated Cars: Taking Inspiration from Driving Instructors. AutomotiveUI '19 Adjunct, September 21-25, 2019, Utrecht, Netherlands. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://doi.org/10.1145/3349263.3351504.
THE IMPACT OF USER AWARENESS OF THE OPERATION OF ELECTRONIC DRIVER ASSISTANT SYSTEMS ON ROAD SAFETY USING THE EXAMPLE OF THE
SECOND LEVEL OF AUTOMATION
A.S. Yulin, Postgraduate Student
Moscow Automobile and Highway State Technical University (MADI) (Russia, Moscow)
Abstract. The paper examines the impact of the knowledge available to the user about Level 2 driving automation systems on safe driving during their use. Driving automation levels from 0 to 5 are described in accordance with Russian and international standards, as well as examples of systems related to each of these levels.
The purchase of cars equipped with such systems is influenced by various factors, such as awareness of the operation of the systems, gender and age characteristics of potential users, and even the name of the systems.
The paper describes the problems associated with the lack of awareness of drivers of modern cars, describes the existing experience of learning to work with systems, and also provides examples ofpromising methods of driver training for more effective and safe interaction with electronic assistants, such as Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).
Keywords: driving automation, awareness of drivers, advanced driver assistance systems (ADAS).
