Development of a Hierarchical Driver Aid for Parallel Parking Using Fuzzy Biomimetic Approach

The objective of this article is to present the design method of a hierarchical driver aid which is designed to guide the driver of a vehicle to perform parallel parking maneuver. The development philosophy of the system is based on biomimetic model where the designer of the model does not need to be aware of neither vehicle dynamics nor kinematics. The developed system is based on fuzzy logic and makes its decision based on visual information coming through two low-resolution cameras placed at strategic locations of the vehicle. System evaluates critical parameters and gives real-time, on-the-fly advice to driver based on position of the vehicle and the intended parking space. The approach is very similar to an expert observing the driver and giving interactive advice about what to do to achieve acceptable parking. The article explains design philosophy, development method used for extracting fuzzy rules, implementation and test results of the developed system

From Human-Systems Integration to Human-Systems Inclusion for Use-Centred Inclusive Manufacturing Control Systems

The paper discusses about human-systems inclusion as a new way to take into account human factors on systems engineering. This process applies not only principles from human-supported by automation but also those on automation-supported by human to improve autonomy between humans and machines and autonomy between people. The main concern of human-systems integration is the consideration of a low number of future users in the design process or of the feedback of a majority of users in the evaluation process. Human-system inclusion considers that the system has to take into account and adapt to all users whatever their social, economic, physical or cognitive state, or disability. The concept of “human in the loop” or of “human touch” is usually limited to the definition of the role of humans and machines. It does not consider dynamic variability of users and systems abilities, and anticipate the feasible development of autonomous machines by reducing progressively human engagement in the control and supervisory loop. The paper presents both integration and inclusion concepts for Industry 4.0, and then suggests some challenging perspectives for use-centred inclusive manufacturing control systems in terms of opportunities and threats

Designing Computer Agents with Facial Personality to Improve Human-Machine Collaboration

The development of computer agents to enhance human-computer interfaces is an evolving field of study. This study examined whether people perceive personality in static digital faces that portray expressions of emotion, and if the digital faces would influence human performance on a simple human-machine collaborative task. The first experiment measured user-perception of personality, based on the emotional expression in two sets of five static digital faces. The results from this first phase revealed that participants provided different ratings, of the Big-Five personality model sub-traits, based on the emotional expression of a static digital face. This indicates a perception of personality based on expression. The second experiment measured how faces with identified personality traits influence decision making in a simple collaborative task. The results revealed that the different faces did not have a significant impact on performance criteria. Results from this study indicated some isolated differences related to gender and nationality

Évolutions de l’Intelligence Artificielle : quels enjeux pour l’activité humaine et la relation Humain‑Machine au travail ?

Depuis quelques années, l’Intelligence Artificielle (IA) connaît un regain d’intérêt sans précédent grâce à d’importantes avancées technologiques, notamment dans le domaine de l’apprentissage machine (machine learning), qui étendent les capacités des ordinateurs et accroissent leurs performances dans un grand nombre de domaines (traitement du langage, compréhension de la parole, reconnaissance d’images, robotique, etc.). Ces avancées ouvrent de vastes perspectives en termes d’innovation technologique et d’automatisation dans les situations de travail. Cet article s’intéresse aux questions et enjeux soulevés par ces évolutions concernant l’activité humaine au travail. Il montre que la majorité des questions soulevées ne sont pas nouvelles. Il s’agit en particulier des questions concernant les incidences de l’automatisation sur le travail, et la manière d’envisager la répartition du travail et la relation entre Humain et IA. Certaines questions qui ne sont pas nouvelles se posent avec plus d’acuité, c’est le cas d’une part de « l’explicabilité » des systèmes d’IA basés sur l’apprentissage et, d’autre part, des conséquences à plus long terme de cet apprentissage sur l’activité humaine. Enfin, de nouvelles questions émergent, comme celles qui concernent plus particulièrement le travail avec des machines intelligentes qui exhibent des caractères anthropomorphes.Over recent years we have seen an unprecedented revival of interest in Artificial Intelligence (AI) due to major technological advances, particularly in the field of machine learning, which extend the capabilities of computers and increase their performance in a large number of domains (language processing, speech understanding, image recognition, robotics, etc.). These advances have opened up vast opportunities in terms of technological innovation and automation in work situations. This article focuses on the questions and issues raised by these developments concerning human activity at work. The main conclusions of this article are, first of all, that the majority of the issues raised are not new. These include issues concerning the consequences of automation on work, and how to approach the division of tasks and the relationship between AI and Human. Secondly, some of the questions that are not new are becoming more challenging, such as the explainability of AI systems. Finally, new questions are emerging, such as those relating more particularly to work with “intelligent” machines that exhibit anthropomorphic features

Conduite complètement automatisée : acceptabilité, confiance et apprentissage de la reprise de contrôle manuel

Fully automated cars could possibly be on the road in the decades to come. They will allow drivers to be driven by an informatics system in their own vehicle. Such an innovation could lead to a revolution that would change the driver’s status and its activities during the trips, but also the infrastructure, freight, some professions, etc. Nowadays, these vehicles are not available for sale yet, and it is difficult to forecast accurately when they will be, and also what their features will be. Considering this, one of the aims of the present thesis is to examine to what extend fully automated driving will be accepted. Even though the driver is driven by its vehicle, he could have to resume manual control in different circumstances. Indeed, this maneuver could be performed in an emergency or in an anticipated situation while he could be engaged in a non-driving related activity. Performing a manual control recovery could be more or less difficult according to the situation and the experience with the fully automated system. The way this maneuver could be learned by drivers has been examined, testing the impact of different kinds of training on performance and safety (response time and control recovery quality). Acceptability, trust, drivers’ attitudes, intentions to use the fully automated driving system and the impact of these variables on behaviors inside the vehicle have been assessed.Three empirical studies have been realized. The first one, based on two pilot studies, is an online survey (N= 421, 36% of males) assessing attitudes toward fully automated driving, a priori acceptability and intentions of use. This specific driving could require new skills to perform manual control recovery. Hence, learning has become an important point of the second study problematic. This second study (N= 69, 54% of males) has been conducted in a driving simulator on a highway. Attitudes have been measured before and after interacting with this technology. Drivers’ behaviors during the interaction with the fully automated driving system have also been examined. The effect of two kinds of practice (simple vs. elaborated) of fully automated driving on manual control recovery (response times) have been analyzed. Several manual control recovery situations have been tested: some of them were unexpected and urgent, some of them were anticipated. Results showed that the effect of overtrust, increasing response time in the emergency situation, could be moderated for drivers who followed the elaborated practice condition. The aims of the third study are to increase the knowledge one the way to learn how to use fully automated driving, most notably manual control recovery, and to examine the impact of a non-driving related task performing on that maneuver in an emergency situation. Participants (N= 113, 49% of males) have been distributed among two training conditions (simple vs. elaborate), and among two non-driving related task performing conditions (with vs. without). The simple training condition involves a short practice of fully automated driving. The elaborate training condition involves the explanation of the underlying features of the system with a text, a demonstration video, and a practice with more interactions than the simple training condition. After a 20 minutes run, trust, acceptability, attitudes and intentions to use the system have been measured. Elaborated training improved emergency manual control recovery in case of emergency (shorter response times, and greater pedal-use accuracy). Performing a non-driving related task increased response times, but did not significantly impact pedal-use accuracy. Eventually, elaborated training contributed to moderate overtrust in the system.Results of these three studies are discussed. The training methods that have been developed could help training the new users of that technology. Driver status in this kind of vehicle, as well as the nature of the driving task, are debated. Finally, the limits of the studies and perspectives for future research in the field are examined.Des voitures complètement automatisées pourraient circuler sur les routes dans les décennies à venir. Elles permettraient aux automobilistes d’être conduits dans leur véhicule par un système informatique. Une telle innovation pourrait engendrer une révolution qui affecterait le rôle du conducteur et ses activités pendant le trajet, mais aussi l’infrastructure, le transport de marchandises, certaines professions, etc. Actuellement, ces véhicules ne sont pas encore accessibles au grand public, et il demeure difficile de prédire précisément quand cela se produira, et quelles seront leurs caractéristiques techniques finales. Dans ce contexte, un des objectifs de cette thèse a été d’étudier dans quelle mesure la conduite complètement automatisée sera acceptée. Bien que l’automobiliste soit conduit par son véhicule, il pourrait être amené à en reprendre le contrôle manuel dans différentes circonstances. En effet, cette manoeuvre pourrait être effectuée en situation d’urgence ou de manière anticipée par le conducteur alors qu’il pourrait être engagé dans une autre activité que la conduite. La réalisation de cette reprise de contrôle manuel pourrait être plus ou moins difficile selon la situation et l’expérience d’interactions avec le système complètement automatisé. Nous avons examiné la manière dont cette manoeuvre pourrait être apprise par des conducteurs, en testant l’effet de différentes formes d’entrainement sur la performance et la sécurité (temps de réponse et qualité de la reprise de contrôle). Nous avons mesuré l’acceptabilité et la confiance, les attitudes des conducteurs, les intentions d’utilisation du système de conduite complètement automatisée et l’impact de ces variables sur les comportements dans le véhicule.Trois études empiriques ont été réalisées. La première, adossée à deux études pilotes, est une étude en ligne (N= 421, 36% d’hommes) évaluant les attitudes envers la conduite complètement automatisée, l’acceptabilité a priori et les intentions d’utilisation. Cette conduite pourrait nécessiter de nouvelles compétences concernant la reprise de contrôle manuel. Ainsi, la question de l’apprentissage a été au coeur de la problématique de la deuxième étude. Celle-ci (N= 69, 54% d’hommes) a été réalisée dans un simulateur de conduite sur autoroute. Les attitudes ont été mesurées avant et après interaction avec cette technologie. Les comportements des conducteurs pendant l’interaction avec le système de conduite complètement automatisée ont également été examinés. Les effets de deux types de pratique (simple vs. élaborée) de la conduite complètement automatisée sur la reprise de contrôle manuel (temps de réponse) ont été analysés. Plusieurs situations de reprises de contrôle ont été testées : certaines étaient urgentes et inattendues, d’autres étaient anticipées. Nous avons observé que l’effet de la surconfiance, qui augmente les temps de réponse en situation d’urgence, pouvait être modéré par une pratique élaborée. Les objectifs de la troisième étude étaient d’approfondir les connaissances sur la manière d’apprendre à utiliser la conduite complètement automatisée, notamment pour reprendre le contrôle manuel, et d’examiner l’impact de la réalisation d’une tâche non reliée à la conduite sur cette manoeuvre en situation d’urgence. Les participants (N= 113, 49% d’hommes) ont été répartis selon deux conditions d’entrainement (simple vs. élaboré), et selon qu’il y ait eu ou non réalisation de tâches non reliées à la conduite pendant le trajet. La condition entrainement simple consistait en une pratique succincte de la conduite complètement automatisée. La condition entrainement élaboré comprenait une partie théorique, une vidéo de démonstration, ainsi qu’une pratique comprenant davantage d’interactions avec le système de conduite complètement automatisée. Après avoir parcouru un trajet pendant une vingtaine de minutes, la confiance, l’acceptabilité, les attitudes et les intentions d’utilisation ont été mesurées. L’entrainement élaboré a amélioré la performance de reprise de contrôle manuel en situation d’urgence (temps de réponse plus courts et plus grande précision de l’utilisation des pédales). La réalisation d’une tâche non reliée à la conduite a allongé les temps de réponse, mais n’a pas eu d’effet sur la précision de l’utilisation des pédales. Enfin, l’entrainement élaboré a contribué à atténuer le phénomène de surconfiance dans le système.Les résultats de ces trois études sont discutés. Les méthodes d’entrainement que nous avons développées pourraient servir à former les nouveaux utilisateurs de cette technologie. Le rôle du conducteur dans ce type de véhicule et la nature de la tâche de conduite sont questionnés. Le degré de supervision exercé sur le système deviendrait secondaire par rapport à la réalisation d’une autre tâche non reliée à la conduite. Enfin, les limites de nos études et les perspectives pour les recherches à venir dans le domaine sont examinées