Un modèle à base d'agents pour prédire les trajectoires des piétons dans des espaces partagés avec un véhicule autonome

International audienceThis paper addresses modeling and simulating pedestrian trajectories when interacting with an autonomous vehicle in a shared space. Pedestrian motion models integrating pedestrians interactions with an autonomous vehicle already exist. However, they fail to accurately predict the individual trajectory of each pedestrian, and they do not deal with the diversity of possible pedestrian interactions with the vehicle in a shared space (front, back or lateral). Moreover, previous works do not sufficiently provide a quantitative evaluation of the model's predictions. In this paper, we propose an hybrid pedestrian model that combines the social force model and a new decision model for conflicting pedestrian-vehicle interactions. The proposed model integrates different observed pedestrians behaviors, as well as the behaviors of the social groups of pedestrians. We validate the model and evaluate its predictive potential through qualitative and quantitative comparisons with ground truth trajectories. The proposed model reproduces observed behaviors that have not been replicated by the social force model and outperforms the social force model at predicting pedestrians trajectories on the used dataset. This model will be used by an autonomous vehicle in a shared space to predict the trajectories of surrounding pedestrians

Emotional Design: An Overview

Emotional design has been well recognized in the domain of human factors and ergonomics. In this chapter, we reviewed related models and methods of emotional design. We are motivated to encourage emotional designers to take multiple perspectives when examining these models and methods. Then we proposed a systematic process for emotional design, including affective-cognitive needs elicitation, affective-cognitive needs analysis, and affective-cognitive needs fulfillment to support emotional design. Within each step, we provided an updated review of the representative methods to support and offer further guidance on emotional design. We hope researchers and industrial practitioners can take a systematic approach to consider each step in the framework with care. Finally, the speculations on the challenges and future directions can potentially help researchers across different fields to further advance emotional design.http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/163319/1/Emotional_Design_Manuscript_Final.pdfSEL

A High-Fidelity VR Simulation Study: Do External Warnings Really Improve Pedestrian Safe Crossing Behavior?

To better communicate with pedestrians, adding external displays to autonomous vehicles (AVs) has been proposed as a potential communication method to encourage safe crossing behavior by pedestrians. Whereas, most researchers have conducted intercept interviews, lab studies, or simulation studies to explore the efficacy of these displays, these approaches only studied crossing intention but did not explore crossing behavior. We developed a high-fidelity virtual reality scenario where participants could demonstrate actual crossing behavior within an adequately replicated real-world street. We simulated a local street with scalability of the real world in a VR environment, conducted an experiment in an empty space large enough for participants to move across the road in the VR environment. A mixed-method approach assessed attitudinal and behavioral interactions with potential warning patterns. The results showed that the warning patterns contributed significantly to pedestrians’ perceptual vigilance, as in past studies, but safer crossing behavior was not observed. This suggests that crossing intention measures may not be an adequate substitute for behavioral measures of crossing

Untersuchungen zu Verhaltensanpassungen von zu Fuß Gehenden bei der Interaktion mit hochautomatisierten Pkw

Bereits heute wird die Interaktion zwischen hochautomatisierten Pkw und zu Fuß Gehenden erforscht, um zukünftig einen sicheren und effizienten Straßenverkehrsfluss zu gewährleisten. Die hohe Automatisierung der dynamischen Fahrzeugführungsaufgabe bedingt nicht nur die Ergänzung, sondern den zeitweisen vollständigen Ersatz des Menschen als fahrende Person, weshalb die Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS) für die Interaktion zwischen hochautomatisierten Pkw und zu Fuß gehenden Personen an Bedeutung gewinnt. Diese technologisch induzierte Veränderung kann die Ursache für Verhaltensanpassungen von zu Fuß Gehenden im Straßenverkehr sein. Eine Forschungslücke besteht darin, die Verhaltensanpassungen von zu Fuß Gehenden zu untersuchen. Dementsprechend ist das Ziel dieser Arbeit, Verhaltensanpassungen zu Fuß Gehender bei der Interaktion mit hochautomatisierten Pkw unter dem Aspekt steigender Erfahrung des Menschen bei der Interaktion sowie der Automationstransparenz, als Variable der Gestaltung der MMS von hochautomatisierten Pkw, zu untersuchen. Zur Erfüllung dieser Zielstellung wurden zwei empirische Untersuchungen als explorative Interviewstudie mit 36 Teilnehmenden und als quasi-experimentelle Studie mit Messwiederholungen durchgeführt. Auf einem abgesperrten Testgelände interagierten 37 Versuchspersonen an drei aufeinanderfolgenden Versuchstagen mit einem hochautomatisierten Pkw als Realfahrzeug mit Wizard-of-Oz Konzept. Neben der interaktionsbezogenen Variablen der Bereitschaft zur Querung wurden das Vertrauen in und das mentale Modell bezüglich hochautomatisierter Pkw erhoben. Die Ergebnisse der Interviewstudie zeigen, dass Erfahrung eine zentrale Einflussgröße einer Verhaltensanpassung von zu Fuß Gehenden bei der Interaktion mit hochautomatisierten Pkw ist. Außerdem deckt sich das mentale Modell der interviewten Personen nicht mit dem konzeptuellen Modell eines hochautomatisierten Pkw. Aus den explorativen Erkenntnissen der Interviewstudie wurden Hypothesen abgeleitet, die in dem kontrollierten Feldtest geprüft wurden. Die Ergebnisse dieser zweiten empirischen Untersuchung zeigen, dass in Abhängigkeit der Fahrstrategie des Pkw und der Automationstransparenz die Bereitschaft zur Querung von zu Fuß Gehenden mit zunehmender Erfahrung bei der Interaktion mit hochautomatisierten Pkw zunimmt. Des Weiteren nimmt das Vertrauen von zu Fuß Gehenden in hochautomatisierte Pkw mit zunehmender Interaktionserfahrung zu. Demgegenüber entwickelt sich das mentale Modell der Versuchspersonen von einem hochautomatisierten Pkw nicht innerhalb der drei Versuchstage. Die Ausprägung des mentalen Modells bezüglich hochautomatisierter Pkw ist jedoch von der erlebten Automationstransparenz abhängig. Für die Erforschung der Interaktion zwischen zu Fuß Gehenden und hochautomatisierten Pkw bietet diese Arbeit einen Mehrwert, weil bislang experimentelle Untersuchungen zu Verhaltensanpassungen von zu Fuß Gehenden in realitätsnahen Untersuchungsumgebungen fehlen. Aus der Arbeit leitet sich die praktische Implikation ab, dass hochautomatisierte Pkw mit einer hohen Automationstransparenz gestaltet werden sollten, wenn sie mit zu Fuß Gehenden im Straßenverkehr interagieren