An enactive approach to perceptual augmentation in mobility

Event predictions are an important constituent of situation awareness, which is a key objective for many applications in human-machine interaction, in particular in driver assistance. This work focuses on facilitating event predictions in dynamic environments. Its primary contributions are 1) the theoretical development of an approach for enabling people to expand their sampling and understanding of spatiotemporal information, 2) the introduction of exemplary systems that are guided by this approach, 3) the empirical investigation of effects functional prototypes of these systems have on human behavior and safety in a range of simulated road traffic scenarios, and 4) a connection of the investigated approach to work on cooperative human-machine systems. More specific contents of this work are summarized as follows: The first part introduces several challenges for the formation of situation awareness as a requirement for safe traffic participation. It reviews existing work on these challenges in the domain of driver assistance, resulting in an identification of the need to better inform drivers about dynamically changing aspects of a scene, including event probabilities, spatial and temporal distances, as well as a suggestion to expand the scope of assistance systems to start informing drivers about relevant scene elements at an early stage. Novel forms of assistance can be guided by different fundamental approaches that target either replacement, distribution, or augmentation of driver competencies. A subsequent differentiation of these approaches concludes that an augmentation-guided paradigm, characterized by an integration of machine capabilities into human feedback loops, can be advantageous for tasks that rely on active user engagement, the preservation of awareness and competence, and the minimization of complexity in human- machine interaction. Consequently, findings and theories about human sensorimotor processes are connected to develop an enactive approach that is consistent with an augmentation perspective on human-machine interaction. The approach is characterized by enabling drivers to exercise new sensorimotor processes through which safety-relevant spatiotemporal information may be sampled. In the second part of this work, a concept and functional prototype for augmenting the perception of traffic dynamics is introduced as a first example for applying principles of this enactive approach. As a loose expression of functional biomimicry, the prototype utilizes a tactile inter- face that communicates temporal distances to potential hazards continuously through stimulus intensity. In a driving simulator study, participants quickly gained an intuitive understanding of the assistance without instructions and demonstrated higher driving safety in safety-critical highway scenarios. But this study also raised new questions such as whether benefits are due to a continuous time-intensity encoding and whether utility generalizes to intersection scenarios or highway driving with low criticality events. Effects of an expanded assistance prototype with lane-independent risk assessment and an option for binary signaling were thus investigated in a separate driving simulator study. Subjective responses confirmed quick signal understanding and a perception of spatial and temporal stimulus characteristics. Surprisingly, even for a binary assistance variant with a constant intensity level, participants reported perceiving a danger-dependent variation in stimulus intensity. They further felt supported by the system in the driving task, especially in difficult situations. But in contrast to the first study, this support was not expressed by changes in driving safety, suggesting that perceptual demands of the low criticality scenarios could be satisfied by existing driver capabilities. But what happens if such basic capabilities are impaired, e.g., due to poor visibility conditions or other situations that introduce perceptual uncertainty? In a third driving simulator study, the driver assistance was employed specifically in such ambiguous situations and produced substantial safety advantages over unassisted driving. Additionally, an assistance variant that adds an encoding of spatial uncertainty was investigated in these scenarios. Participants had no difficulties to understand and utilize this added signal dimension to improve safety. Despite being inherently less informative than spatially precise signals, users rated uncertainty-encoding signals as equally useful and satisfying. This appreciation for transparency of variable assistance reliability is a promising indicator for the feasibility of an adaptive trust calibration in human-machine interaction and marks one step towards a closer integration of driver and vehicle capabilities. A complementary step on the driver side would be to increase transparency about the driver’s mental states and thus allow for mutual adaptation. The final part of this work discusses how such prerequisites of cooperation may be achieved by monitoring mental state correlates observable in human behavior, especially in eye movements. Furthermore, the outlook for an addition of cooperative features also raises new questions about the bounds of identity as well as practical consequences of human-machine systems in which co-adapting agents may exercise sensorimotor processes through one another.Die Vorhersage von Ereignissen ist ein Bestandteil des Situationsbewusstseins, dessen Unterstützung ein wesentliches Ziel diverser Anwendungen im Bereich Mensch-Maschine Interaktion ist, insbesondere in der Fahrerassistenz. Diese Arbeit zeigt Möglichkeiten auf, Menschen bei Vorhersagen in dynamischen Situationen im Straßenverkehr zu unterstützen. Zentrale Beiträge der Arbeit sind 1) eine theoretische Auseinandersetzung mit der Aufgabe, die menschliche Wahrnehmung und das Verständnis von raum-zeitlichen Informationen im Straßenverkehr zu erweitern, 2) die Einführung beispielhafter Systeme, die aus dieser Betrachtung hervorgehen, 3) die empirische Untersuchung der Auswirkungen dieser Systeme auf das Nutzerverhalten und die Fahrsicherheit in simulierten Verkehrssituationen und 4) die Verknüpfung der untersuchten Ansätze mit Arbeiten an kooperativen Mensch-Maschine Systemen. Die Arbeit ist in drei Teile gegliedert: Der erste Teil stellt einige Herausforderungen bei der Bildung von Situationsbewusstsein vor, welches für die sichere Teilnahme am Straßenverkehr notwendig ist. Aus einem Vergleich dieses Überblicks mit früheren Arbeiten zeigt sich, dass eine Notwendigkeit besteht, Fahrer besser über dynamische Aspekte von Fahrsituationen zu informieren. Dies umfasst unter anderem Ereigniswahrscheinlichkeiten, räumliche und zeitliche Distanzen, sowie eine frühere Signalisierung relevanter Elemente in der Umgebung. Neue Formen der Assistenz können sich an verschiedenen grundlegenden Ansätzen der Mensch-Maschine Interaktion orientieren, die entweder auf einen Ersatz, eine Verteilung oder eine Erweiterung von Fahrerkompetenzen abzielen. Die Differenzierung dieser Ansätze legt den Schluss nahe, dass ein von Kompetenzerweiterung geleiteter Ansatz für die Bewältigung jener Aufgaben von Vorteil ist, bei denen aktiver Nutzereinsatz, die Erhaltung bestehender Kompetenzen und Situationsbewusstsein gefordert sind. Im Anschluss werden Erkenntnisse und Theorien über menschliche sensomotorische Prozesse verknüpft, um einen enaktiven Ansatz der Mensch-Maschine Interaktion zu entwickeln, der einer erweiterungsgeleiteten Perspektive Rechnung trägt. Dieser Ansatz soll es Fahrern ermöglichen, sicherheitsrelevante raum-zeitliche Informationen über neue sensomotorische Prozesse zu erfassen. Im zweiten Teil der Arbeit wird ein Konzept und funktioneller Prototyp zur Erweiterung der Wahrnehmung von Verkehrsdynamik als ein erstes Beispiel zur Anwendung der Prinzipien dieses enaktiven Ansatzes vorgestellt. Dieser Prototyp nutzt vibrotaktile Aktuatoren zur Kommunikation von Richtungen und zeitlichen Distanzen zu möglichen Gefahrenquellen über die Aktuatorposition und -intensität. Teilnehmer einer Fahrsimulationsstudie waren in der Lage, in kurzer Zeit ein intuitives Verständnis dieser Assistenz zu entwickeln, ohne vorher über die Funktionalität unterrichtet worden zu sein. Sie zeigten zudem ein erhöhtes Maß an Fahrsicherheit in kritischen Verkehrssituationen. Doch diese Studie wirft auch neue Fragen auf, beispielsweise, ob der Sicherheitsgewinn auf kontinuierliche Distanzkodierung zurückzuführen ist und ob ein Nutzen auch in weiteren Szenarien vorliegen würde, etwa bei Kreuzungen und weniger kritischem longitudinalen Verkehr. Um diesen Fragen nachzugehen, wurden Effekte eines erweiterten Prototypen mit spurunabhängiger Kollisionsprädiktion, sowie einer Option zur binären Kommunikation möglicher Kollisionsrichtungen in einer weiteren Fahrsimulatorstudie untersucht. Auch in dieser Studie bestätigen die subjektiven Bewertungen ein schnelles Verständnis der Signale und eine Wahrnehmung räumlicher und zeitlicher Signalkomponenten. Überraschenderweise berichteten Teilnehmer größtenteils auch nach der Nutzung einer binären Assistenzvariante, dass sie eine gefahrabhängige Variation in der Intensität von taktilen Stimuli wahrgenommen hätten. Die Teilnehmer fühlten sich mit beiden Varianten in der Fahraufgabe unterstützt, besonders in Situationen, die von ihnen als kritisch eingeschätzt wurden. Im Gegensatz zur ersten Studie hat sich diese gefühlte Unterstützung nur geringfügig in einer messbaren Sicherheitsveränderung widergespiegelt. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die Wahrnehmungsanforderungen der Szenarien mit geringer Kritikalität mit den vorhandenen Fahrerkapazitäten erfüllt werden konnten. Doch was passiert, wenn diese Fähigkeiten eingeschränkt werden, beispielsweise durch schlechte Sichtbedingungen oder Situationen mit erhöhter Ambiguität? In einer dritten Fahrsimulatorstudie wurde das Assistenzsystem in speziell solchen Situationen eingesetzt, was zu substantiellen Sicherheitsvorteilen gegenüber unassistiertem Fahren geführt hat. Zusätzlich zu der vorher eingeführten Form wurde eine neue Variante des Prototyps untersucht, welche räumliche Unsicherheiten der Fahrzeugwahrnehmung in taktilen Signalen kodiert. Studienteilnehmer hatten keine Schwierigkeiten, diese zusätzliche Signaldimension zu verstehen und die Information zur Verbesserung der Fahrsicherheit zu nutzen. Obwohl sie inherent weniger informativ sind als räumlich präzise Signale, bewerteten die Teilnehmer die Signale, die die Unsicherheit übermitteln, als ebenso nützlich und zufriedenstellend. Solch eine Wertschätzung für die Transparenz variabler Informationsreliabilität ist ein vielversprechendes Indiz für die Möglichkeit einer adaptiven Vertrauenskalibrierung in der Mensch-Maschine Interaktion. Dies ist ein Schritt hin zur einer engeren Integration der Fähigkeiten von Fahrer und Fahrzeug. Ein komplementärer Schritt wäre eine Erweiterung der Transparenz mentaler Zustände des Fahrers, wodurch eine wechselseitige Anpassung von Mensch und Maschine möglich wäre. Der letzte Teil dieser Arbeit diskutiert, wie diese Transparenz und weitere Voraussetzungen von Mensch-Maschine Kooperation erfüllt werden könnten, indem etwa Korrelate mentaler Zustände, insbesondere über das Blickverhalten, überwacht werden. Des Weiteren ergeben sich mit Blick auf zusätzliche kooperative Fähigkeiten neue Fragen über die Definition von Identität, sowie über die praktischen Konsequenzen von Mensch-Maschine Systemen, in denen ko-adaptive Agenten sensomotorische Prozesse vermittels einander ausüben können

Professional Driver Training and Driver Stress: Effects on Simulated Driving Performance

Book chapter from Traffic and Transport Psychology, edited by G. Underwood, published by Elsevier, 2005

Review of Environment Perception for Intelligent Vehicles

Overview of environment perception for intelligent vehicles supposes to the state-of-the-art algorithms and modeling methods are given, with a summary of their pros and cons. A special attention is paid to methods for lane and road detection, traffic sign recognition, vehicle tracking, behavior analysis, and scene understanding. Integrated lane and vehicle tracking for driver assistance system that improves on the performance of both lane tracking and vehicle tracking modules. Without specific hardware and software optimizations, the fully implemented system runs at near-real-time speeds of 11 frames per second. On-road vision-based vehicle detection, tracking, and behavior understanding. Vision based vehicle detection in the context of sensor-based on-road surround analysis. We detail advances in vehicle detection, discussing monocular, stereo vision, and active sensor–vision fusion for on-road vehicle detection. The traffic sign detection detailing detection systems for traffic sign recognition (TSR) for driver assistance. Inherently in traffic sign detection to the various stages: segmentation, feature extraction, and final sign detection

3D head tracking using normal flow constraints in a vehicle environment

Head tracking is a key component in applications such as human computer interaction, person monitoring, driver monitoring, video conferencing, and object-based compression. The motion of a driver’s head can tell us a lot about his/her mental state; e.g. whether he/she is drowsy, alert, aggressive, comfortable, tense, distracted, etc. This paper reviews an optical flow based method to track the head pose, both orientation and position, of a person and presents results from real world data recorded in a car environment

Mapping and Deep Analysis of Image Dehazing: Coherent Taxonomy, Datasets, Open Challenges, Motivations, and Recommendations

Our study aims to review and analyze the most relevant studies in the image dehazing field. Many aspects have been deemed necessary to provide a broad understanding of various studies that have been examined through surveying the existing literature. These aspects are as follows: datasets that have been used in the literature, challenges that other researchers have faced, motivations, and recommendations for diminishing the obstacles in the reported literature. A systematic protocol is employed to search all relevant articles on image dehazing, with variations in keywords, in addition to searching for evaluation and benchmark studies. The search process is established on three online databases, namely, IEEE Xplore, Web of Science (WOS), and ScienceDirect (SD), from 2008 to 2021. These indices are selected because they are sufficient in terms of coverage. Along with definition of the inclusion and exclusion criteria, we include 152 articles to the final set. A total of 55 out of 152 articles focused on various studies that conducted image dehazing, and 13 out 152 studies covered most of the review papers based on scenarios and general overviews. Finally, most of the included articles centered on the development of image dehazing algorithms based on real-time scenario (84/152) articles. Image dehazing removes unwanted visual effects and is often considered an image enhancement technique, which requires a fully automated algorithm to work under real-time outdoor applications, a reliable evaluation method, and datasets based on different weather conditions. Many relevant studies have been conducted to meet these critical requirements. We conducted objective image quality assessment experimental comparison of various image dehazing algorithms. In conclusions unlike other review papers, our study distinctly reflects different observations on image dehazing areas. We believe that the result of this study can serve as a useful guideline for practitioners who are looking for a comprehensive view on image dehazing

The design and implementation of serious games for driving and mobility

The automotive and transportation sectors are showing consistent improvements in trends and standards concerning the safe and convenient travel of the road users. In this growing community of road users, the driver performance is a notable factor as many on-road mishaps emerge out of poor driver performance. In this research work, a case-study and experimental analysis were conducted to improve driver performance through the deployment of serious games. The primary motive of this work is to stimulate the on-road user performance through immediate feedback, driver coaching, and real-time gamification methods. The games exploit the cloud-based architecture to retrieve the driver performance scores based on real-time evaluation of vehicle signals and display the outcomes on game scene by reflecting the game parameters based on real-world user performance (in the context of driving and mobility). The deployment of games in cars is the topic of interest in current state-of-the-art, as there are more factors associated with it, such as safety, usability, and willingness of the users. These aspects were taken into careful consideration while designing the paradigm of gamification model. The user feedback for the real-time games was extracted through pilot tests and field tests in Genova. The gamification and driver coaching aspects were tested on various occasions (plug-in and field tests conducted at 5 European test sites), and the inputs from these field tests enabled to tune the parameters concerning the evaluation and gamification models. The improvement of user behavior was performed through a virtuous cycle with the integration of virtual sensors to the serious gaming framework. As the culmination, the usability tests for the real-time games were conducted with 18 test users to understand the user acceptance criteria and the parameters (ease of use and safety) that would contribute to the deployment of games. Other salient factors such as the impact of games, large-scale deployment, collaborative gaming and exploitation of gaming framework for 3rd party applications were also investigated in this research activity. The analysis of the usability tests states that the user acceptance of the implemented games is good. The report from usability study has addressed the user preferences in games such as duration, strategy and gameplay mechanism; these factors contribute a foundation for future research in implementing the games for mobility