Shared autonomous vehicle services: A comprehensive review

© 2019 Elsevier Ltd The actions of autonomous vehicle manufacturers and related industrial partners, as well as the interest from policy makers and researchers, point towards the likely initial deployment of autonomous vehicles as shared autonomous mobility services. Numerous studies are lately being published regarding Shared Autonomous Vehicle (SAV) applications and hence, it is imperative to have a comprehensive outlook, consolidating the existing knowledge base. This work comprehensively consolidates studies in the rapidly emerging field of SAV. The primary focus is the comprehensive review of the foreseen impacts, which are categorised into seven groups, namely (i) Traffic & Safety, (ii) Travel behaviour, (iii) Economy, (iv) Transport supply, (v) Land–use, (vi) Environment & (vii) Governance. Pertinently, an SAV typology is presented and the components involved in modelling SAV services are described. Issues relating to the expected demand patterns and a required suitable policy framework are explicitly discussed

이미지와 텍스트 기반의 제어권 전환 정보를 활용한 운전자의 인식전환 중심으로

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 미술대학 디자인학부 디자인전공, 2023. 2. 정의철.SAE(Society of Automotive Engineers)에서 규정한 자율 주행 Level 3단계의 자율 주행 자동차는 정해진 구간에 한해 자율 주행 시스템에 의해 주행되는 자율 주행과 운전자에 의해 차량이 제어되는 비 자율 주행으로 제어 주체가 주행 상황에 따라 이원화된다. 자율 주행 시 판단 및 제어가 지능화된 자율 주행 시스템에 맡겨지게 되고 이에 따라 부분 자율 주행 중 운전자는 휴식, 핸드폰 사용과 같은 비 주행 관련 과업의 수행이 가능해진다. 비 주행 관련 과업의 유형에 따라 주의 분산도에 차이를 보이며 운전 과업으로 전환 시 영향을 준다. 운전자의 시각과 청각 감각을 모두 사용하는 영상 시청, 게임의 경우 휴식과 같은 유형 대비하여 주의 분산도가 높다. 자율 주행 Level 3단계는 예정된 제어권 전환 상황을 고려해야 한다. 자율 주행 중 전방의 주행 환경 변화에 의해 자율 주행 기능을 활용할 수 없는 구간 발생 시 운전자에게 해당 구간에 도래하기 전 제어권 전환 요청을 하여 운전자가 차량을 제어하게 한다. 이때 제한된 시간 내 안정적인 제어권 전환이 중요한 요소로 대두된다. 특히 운전자의 주의 분산 정도가 높은 영상 시청과 같은 비 주행 관련 과업 수행 시 안정적인 주행 과업으로의 전환은 안전을 위해 중요하다. 따라서 본 연구의 목적은 자율 주행 기능의 활용으로 비 주행 관련 과업 중인 운전자에게 제어권 전환 요청 발생 시 주행 상황을 효과적으로 인지시켜 안정적으로 제어권 전환을 구현시키는 것이다. 이를 위해 제어권 전환 요청 UI디자인 요소 중 이미지와 텍스트를 활용한 시각 정보 기반의 제어권 전환 정보를 유형에 따라 구현하고 제어권 전환 과정에서 운전자에게 주는 영향을 분석한다. 이를 기반으로 운전자가 주행 상황을 효과적으로 인지하여 안정적인 제어권 전환을 실행하게 하는 요인을 파악하고 그 활용에 대해 제안하는 것이다. 본 연구는 자율 주행 상황을 구현하기 위해 시뮬레이터를 활용하였다. 예정된 제어권 전환 상황인 고속도로 출입로, 도로 합류 구간 등의 5가지 유형으로 구성했다. 자율 주행 중 운전자의 비 주행 관련 과업으로 주의 분산 정도에 차이가 있는 영상 시청과 휴식을 선정하여 비교 실험을 실시했다. 운전자에게 제공되는 제어권 전환 요청 UI디자인은 제어권 전환 시 주행 상황 인지와 제어권 전환 실행을 위한 상세 정보 전달을 위해 영상, 이미지, 텍스트를 활용하여 시각 정보 중심의 5가지 유형으로 구성했다. 반 자율 주행 사용자와 미 사용자로 구분된 20명의 피실험자를 대상으로 제어권 전환이 필요한 지점으로부터 15초에서 10초 전까지 약 5초간 전환 요청 정보의 전달이 가능한 시점에 피실험자는 제어권 전환 정보를 제공받아 차량을 제어하는 실험을 실시했다. 제어권 전환 시 운전자의 주행 상황 인지 과정과 지각 능력 활용을 목적으로 구성된 제어권 전환 요청 UI디자인 유형에 따라 운전자에게 주는 작업 부하와 제어권 전환 수행에 주는 영향을 분석했다. 시각 정보 기반의 5가지 제어권 전환 요청 UI디자인 유형을 기반으로 실시한 실험 결과, 운전자의 제어권 전환 과업 시 정신적 부하에 따른 과업 수행에 있어 유의미한 차이를 보였다. 이미지 방식은 정보 전달의 간결함으로 빠르게 주행 상황이 인지되어 가장 많은 피실험자들로부터 선호되었다. 기존의 주행 경로 안내와 유사한 방식으로 피실험자들의 선호도가 높았다. 영상 방식은 정보의 상세한 전달이 장점으로 파악되었으나 제어권 전환 정보를 시청하는 시간 동안 피실험자들이 차량을 제어하지 못하는 데 대한 부담감이 발생되었다. 텍스트 방식은 구체적 상황 전달이 가능하나 문장을 읽고 이해하는 과업이 차량의 제어권 전환을 준비하는 상황에 운전자에게 심리적 부담으로 작용되어 가장 선호되지 않았다. 영상과 텍스트, 이미지와 텍스트의 조합으로 구성된 UI디자인 유형은 운전자의 성향에 따라 인지부하도에 차이가 있어 단일 제어권 전환 정보 대비 선호도에 차이가 있었다. 또한 영상 및 이미지와 동시에 텍스트 정보제공 시 텍스트로 전달되는 내용에서 대부분의 피실험자들은 두 개 이상의 과업 표기를 지양했다. 제어권을 전환하는데 소요되는 시간은 NDRT 유형에 따른 주의 분산도 및 반 자율 주행 사용 경험과 비례하지 않았으며 운전자의 주행 패턴 및 주행 경험 등에 의해 변화되었다. 대부분의 운전자가 제어권 전환 시간 내 과업을 완수하였으나 제어권 전환 시점에 따라 활용 가능한 UI디자인 유형에 제약이 발생하였다. 예정된 제어권 전환 요청 발생 시 운전자의 차량 제어 시점이 정해지는 주행 패턴이 고려된 제어권 전환 요청 UI디자인 유형의 제공 여부는 운전자가 안정적으로 제어권을 전환하는데 있어 높은 중요성을 나타냈다. 본 연구의 결과로 자율 주행 Level 3단계에 부합하는 제어권 전환을 위해 최적화된 시각 정보 기반의 UI디자인을 구성하는 주요 요소에 대해 분석하고 향후 개발 방향에 대해 제안한다.Autonomous driving Level 3, as defined by the SAE(Society of Automotive Engineers), is a self-driving vehicle driven by an autonomous driving system within a specified section and non-autonomous driving, in which the vehicle is controlled by the driver. The control subject is dualized depending on the driving situation. During autonomous driving, judgment and control are entrusted to the intelligent autonomous driving system, and accordingly, during partial autonomous driving, the driver can perform non-driving related tasks such as resting and using a mobile phone. Depending on the type of non-driving-related task, there is a difference in the degree of dispersion of attention, and it affects when switching to a driving task. Watching videos that use both the driver's visual and auditory senses, and games have a high degree of distraction compared to types such as rest. Level 3 autonomous driving must take into account the scheduled transition of control. During autonomous driving, when a section in which the autonomous driving function cannot be utilized due to changes in the driving environment in front occurs, the driver is requested to switch the control right before arriving at the section so that the driver controls the vehicle. At this time, stable control transfer within a limited time is emerging as an important factor. In particular, when performing a non-driving-related task such as watching a video with a high degree of driver distraction, switching to a stable driving task is important for safety. Therefore, the purpose of this study is to implement the control transfer stably by effectively recognizing the driving situation when a request for control transfer occurs to a driver performing a non-driving task by utilizing the autonomous driving function. To this end, among UI design elements requesting control transfer, control take over information based on visual information using images and texts is implemented according to the type, and the effect on the driver in the control take over process is analyzed. Based on this, it is to identify the factors that allow the driver to effectively recognize the driving situation and execute the stable control take over, and to propose their utilization. This study utilized a simulator to implement an autonomous driving situation. It consists of five types, such as expressway exit and road merging sections, which are scheduled control transition situations. A comparative experiment was conducted by selecting video watching and resting that differ in the degree of distraction as the driver's non-driving tasks during autonomous driving. Control transfer request UI design provided to the driver is composed of 5 types of visual information using video images, still images, and text to convey driving situation awareness and detailed information for executing control transfer. For 22 test subjects divided into semi-autonomous driving users and non-users, at the time when the take over request information can be delivered for about 5 seconds from 15 seconds to 10 seconds before the point where control transfer is required, the subject receives control take over information and drives the vehicle. A control experiment was conducted. We analyzed the workload imposed on the driver and the effect on the performance of control transfer according to the type of control take over request UI design, which is designed to utilize the driver's driving situation recognition process and perception ability during control transfer. As a result of the experiment conducted based on the five types of control take over request UI design based on visual information, there was a significant difference in task performance according to mental load during the control transfer task of the driver. The still image was preferred by the largest number of subjects because the driving situation was recognized quickly due to the simplicity of information delivery. In addition, the subjects' preference was high in a method similar to the existing real-time route guidance method. The video image was identified as an advantage in delivering detailed information, but a burden was generated for the subjects not being able to control the vehicle during the time they watched the control transfer information. Text information can deliver specific situations, but the task of reading and understanding sentences was the least preferred because they acted as a psychological burden to the driver in the situation of preparing for the transfer of control of the vehicle. The type of UI design composed of a combination of video image and text and still image and text had a difference in cognitive load according to driver's propensity, so there was a difference in preference compared to single control right switching information. In addition, when text information was provided simultaneously with video and still images, most of the subjects refrained from writing two or more tasks. The time required to transfer the control authority was changed by the driver's propensity and past driving experience rather than by the control authority transfer UI design type, and most drivers completed the task within the control authority transfer time. The scheduled control transfer situation suggested that a method of providing information that can respond stably is more important than reducing the driver's control time. As a result of this study, we analyze the main elements that make up the UI design based on visual information optimized for the transition of control right to the level 3 of autonomous driving, and suggest future development directions.제1장 서론 1 1.1 연구의 배경과 목적 1 1.2 연구의 범위와 방법 7 제2장 선행 연구 14 2.1 이론적 배경 14 2.1.1 자율 주행 자동차 14 2.1.2 비 주행 관련 과업 15 2.1.3 지능형 시스템 17 2.1.4 운전자-자동차간 상호작용 방식 19 2.1.5 운전자의 주행 상황 인식 20 2.1.6 운전자 지각 23 2.2 선행 연구 고찰 26 2.2.1 자율 주행 조작 환경 선행 연구 26 2.2.2 자율 주행 환경의 제어 방식 선행 연구 27 2.2.3 운전자 과업에 따른 조작부 선행 연구 28 2.2.4 인터페이스 디자인 선행 연구 30 2.2.5 제어권 전환 소요 시간에 대한 선행 연구 31 2.2.6 제어권 전환 GUI 디자인 관련 규정 32 2.2.7 운전자 제어권 전환 평가 방식 34 2.3 선행 연구 요약 36 제3장 제어권 전환 UI디자인 연구 방법 38 3.1 제어권 전환 요청 UI디자인 구성 38 3.2 실험 설계 52 3.3 실험 대상자 57 3.4 실험 도구 58 3.4.1 통제도구 58 3.4.1.1 제어권 전환 UI디자인 58 3.4.1.1.1 영상 기반의 제어권 전환 요청 시각 정보 58 3.4.1.1.2 이미지 기반의 제어권 제어권 전환 요청 시각 정보 60 3.4.1.1.3 텍스트 기반의 제어권 제어권 전환 요청 시각 정보 62 3.4.1.2 NDRT 구현을 위한 영상 콘텐츠 65 3.4.1.3 자율 주행 시뮬레이터 66 3.4.2 평가 도구 68 제4장 파일럿 실험 70 4.1 파일럿 실험 과정 70 4.2 파일럿 실험 결과 73 4.3 파일럿 실험 소결 76 제5장 본 실험 78 5.1 본 실험 설계 개선 사항 78 5.2 본 실험 대상자 80 5.3 본 실험 도구 81 5.4 실험 진행 과정 84 5.5 결과 분석 방법 89 제6장 실험 결과 분석 91 6.1 인지 지수 및 반응 시간 실험 결과 91 6.1.1 신뢰도 분석 91 6.1.2 인지 점수와 반응 시간의 기술통계 91 6.1.3. 반 자율 주행 사용 여부, 영상 시청/휴식 여부가 제어권 전환에 미치는 영향 93 6.1.4. 자극물 형태가 제어권 전환에 미치는 영향 95 6.1.5. 소결 99 6.2 실험 과정 영상 분석 100 6.2.1 제어권 전환 실행 시점 102 6.2.1.1 제어권 전환 정보 확인 지향형 102 6.2.1.2 제어권 선 인수 지향형 103 6.2.2 제어권 전환 정보의 활용 105 6.2.2.1 제어권 전환 정보의 맥락 활용 105 6.2.2.2 제어권 전환 정보의 구체적 내용 파악 및 활용 106 6.2.3 제어권 전환 요청과 정보의 신뢰성 107 6.3 제어권 전환 시 판단에 영향을 주는 주관적/개별적 요소 도출 108 6.3.1 제어권 전환 시점에 대한 인지 108 6.3.2 영상 정보의 활용 109 6.3.3 이미지 정보의 활용 110 6.3.4 텍스트 정보의 활용 111 6.3.5 운전자 성향에 따른 제어권 전환 정보의 확인 112 6.4 제어권 전환 UI디자인 관여 요인 115 6.4.1 안정적 제어권 전환을 위한 UI디자인 구성 사항 115 6.4.2 제어권 전환 제공 시점에 대한 고려 116 6.4.3 운전자 인지 능력에 따른 제어권 전환 정보 제공 116 6.4.4 기존 주행 습관에 대한 고려 118 6.4.5 제어권 전환 정보에 대한 신뢰도 118 6.4.6 NDRT에 따른 제어권 전환 시 부하 119 제7장 결론 121 7.1 제어권 전환 UI디자인 연구 방향 121 7.2 시사점 123 7.3 한계 및 후속 과제 125박

Mobility in the Advent of Autonomous Driving – Toward an Understanding of User Acceptance and Quality Perception Factors

Recent advancements in intelligent technologies and sensor-based data collections pave the way for autonomous driving and facilitate a radical transformation of today’s mobility. Based on auspicious market projections, traditional automotive manufacturers and technology companies invest heavily in the development of autonomous vehicles (AVs). In addition to the profits that the industry expects from self-driving vehicles, this new type of mobility should also solve societal issues like reducing traffic accidents and fatalities by eliminating human driving errors. More efficient autonomous driving is expected to bring improvements in terms of fewer congestions and less fuel consumption, thereby reducing greenhouse emissions. Besides, AVs pledge to entail advantages for their users. Specifically, they increase mobility for the disabled and the older generation. In contrast, younger passengers associate autonomous driving with improved productivity and an enhanced hedonic experience as non-driving activities, such as working or watching a movie, are made possible. Contrary to the above expectations, people also raise concerns regarding self-driving vehicles. They are worried about whether the sensors and systems can correctly interpret complex environmental conditions. Above all, there are doubts whether the technology, even being intelligent, can react appropriately in critical traffic situations made up of humans who sometimes behave unpredictably. In case of unavoidable traffic accidents, ethical questions come into play regarding how the vehicle makes decisions that could result in a person being injured or killed. Finally, the new and sophisticated technology could have vulnerabilities that can be exploited by cybercriminals or allow unauthorized third parties to obtain passenger data. Motivated by the anticipated improvements that AVs entail and the breadth of factors that might influence their adoption, a large body of research investigating relevant adoption factors has accumulated. In order to collect, organize, and combine extant findings, research paper A conducts a structured literature review on the acceptance of autonomous vehicles. Based on 58 articles, it develops an AV acceptance framework consisting of individual user characteristics, vehicle characteristics, and political/societal elements. The framework indicates for each factor whether available research results identify the effect as either positively or negatively significant. Thereby, the paper also sheds light on diverging construct operationalizations, aiming to support researchers in comparing available findings. Eventually, paper A proposes future research avenues across various themes and methods, which build a foundation for further research pursued in this dissertation’s subsequent papers. However, solely balancing significant against non-significant results can come to wrong conclusions since the sample size alone can lead to varying significance levels. Because of this, paper B builds on the literature review and conducts a meta-analysis to include further quantitative analyses. It calculates the mean effect sizes for each AV acceptance factor based on published research results. By doing so, the paper identifies attitude, perceived usefulness, efficiency, trust in AVs, safety, and subjective norms to correlate most strongly with the behavioral intention to use an automated car. A subsequent moderator-analysis shows that almost all acceptance factors are influenced by the study’s methodology and location, the AV’s level of automation, and the examined ownership model, i.e., private cars, car sharing, or public transport. In doing so, paper B observes that most of the available research is on privately owned AVs and hence lacks to assess public as well as shared automated mobility. To fill this gap, paper C investigates characteristics relevant for automated mobility as a service (AMaaS). Based on 23 exploratory interviews with the general public, the paper derives a set of AMaaS requirements. Mobility experts sort these requirements based on commonalities so that a cluster analysis can conceptualize the expected AMaaS characteristics from a practitioner’s view. The paper identifies traffic safety, information privacy, cybersecurity, regulations, flexibility, accessibility, efficiency, and convenience to be relevant service characteristics. It discusses each required characteristic and thereby delineates the constructs’ scopes so that subsequent research can build appropriate measurement instruments. Besides, paper C discovers strongly diverging priorities regarding the respective service characteristics when comparing the potential users’ conversation shares with the experts’ relevance ratings. Paper D builds on the qualitative results of paper C as it develops and validates a hierarchical quality scale for AMaaS. The paper proposes a theoretical model and operationalizes the previously identified service characteristics. Throughout multiple empirical studies with 1,431 participants, the proposed quality scale is refined iteratively until satisfactory psychometric properties are achieved. Nomological validity ensures the scale’s predictability. Paper D progresses research from focussing on the mere acceptance of autonomous driving to the user’s quality perception, which significantly influences user satisfaction and the success of AMaaS. This, in turn, is necessary to realize the promised benefits of autonomous driving in a sustainable manner

Needs and Expectations for Fully Autonomous Vehicle Interfaces

Fully autonomous vehicles provide an opportunity to improve current transportation solutions; both for drivers and for people unable to drive. In this paper we present the preliminary results of a study aiming to understand user needs and expectations for autonomous vehicle interfaces. We found that users expect a different type of information to be fed back to them depending on whether the vehicles are privately owned or shared. The results of this study will be confirmed by further work and contribute to the development of a baseline fully autonomous vehicle user interface

Needs and Expectations for Fully Autonomous Vehicle Interfaces

Fully autonomous vehicles provide an opportunity to improve current transportation solutions; both for drivers and for people unable to drive. In this paper we present the preliminary results of a study aiming to understand user needs and expectations for autonomous vehicle interfaces. We found that users expect a different type of information to be fed back to them depending on whether the vehicles are privately owned or shared. The results of this study will be confirmed by further work and contribute to the development of a baseline fully autonomous vehicle user interface