9th International Conference, HAIS 2014, Salamanca, Spain, June 11-13, 2014. Proceedings

This volume constitutes the proceedings of the 9th International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems, HAIS 2014, held in Salamanca, Spain, in June 2014. The 61 papers published in this volume were carefully reviewed and selected from 199 submissions. They are organized in topical sessions on HAIS applications; data mining and knowledge discovery; video and image analysis; bio-inspired models and evolutionary computation; learning algorithms; hybrid intelligent systems for data mining and applications and classification and cluster analysis

Visual Attention and Driver Performance at Horizontal Curves

Despite the frequency with which drivers encounter curves on highways, curves are regularly identified as locations that experience disproportionately high crash rates. Crash data suggest that inattention is one of the leading causes of crashes at any location and on any facility. Traffic control devices (TCDs) can be installed at curves to provide drivers the information necessary for safe navigation. The research in this dissertation examines the theory that TCDs at curves are not only beneficial because they provide drivers information, but also because TCDs promote increased attention. With increased attention, drivers then navigate the curve more safely. A study of driver behavior was conducted to examine three hypotheses regarding the relationships between driver attention, navigational performance, and TCDs that are used at curves: 1) TCDs lead to improvements in operational performance at curves, 2) TCDs lead to increased attention in advance of curves, and 3) increased attention before curves leads to improved performance within the curve. The driver-behavior study included the collection of eye-tracking and operations (speed and acceleration) data from unfamiliar drivers on a two-lane highway. Data were collected from over 100 study participants who each drove for approximately 1 hour. The hypotheses were tested using multivariable mixed models that identify relationships between the three components (TCDs, attention, and performance) while accounting for geometric and operational features at each curve. The principal findings from the study are that: 1) drivers operationally respond to TCDs by adopting a more-conservative behavior, 2) TCDs affect attention by influencing when drivers perceive relevant curve information, and 3) an earlier increase in cognition leads to a more-conservative navigation. Since TCDs influence where drivers perceive a curve, and the perception influences the operational performance, it is suggested that the selection of TCDs at curves can be based on the distance required for drivers to make a natural maneuver in advance of the curve in preparation for navigating it

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Besonders Fußgänger sind auf die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern angewiesen, welche durch Einführung automatisierter Fahrsysteme entfallen wird und daher zwischen Fahrzeug und Fußgänger stattfinden muss. Deshalb werden unterschiedliche Konzepte zur Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation evaluiert. Die Fahrerintentionserkennung ermöglicht es den Fußgängern, die neuartigen Zeichen zu erlernen, indem der Fahrer und das Fahrzeug kommunizieren

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Especially pedestrians rely on the interaction with other road users. The introduction of automated driving systems withdraws this communication from drivers and thus, vehicles need to interact with pedestrians. Therefore, multiple vehicle-pedestrian-communication concepts are evaluated. A driver intention prediction allows pedestrians to learn these newly introduced signals, while driver and vehicle communicate simultaneously

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Im heutigen Straßenverkehr ist neben zahlreichen formellen Regeln stets eine informelle Kommunikation zwischen Verkehrsteilnehmern zu beobachten. Besonders Fußgänger sind auf die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern angewiesen und suchen beim Überqueren der Straße Blickkontakt zu Autofahrern. Mit der zunehmenden Automation von Fahrzeugen und dem Einführen automatisierter Systeme wird diese Kommunikation zukünftig entfallen. Um auch automatisierten Fahrsystemen die Möglichkeit zu geben, mit Fußgängern zu kommunizieren, werden unterschiedliche Konzepte zur Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation evaluiert. Die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Voruntersuchung mit 35 Teilnehmern und Onlinestudie mit 709 Teilnehmern zeigen, dass Zeichen für eine Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation häufig nicht intuitiv sind und sogar bekannte Symbole nur selten richtig gedeutet werden. In der Voruntersuchung ist lediglich ein Symbol intuitiv verständlich. Dieses Zeichen empfiehlt den Fußgängern anzuhalten und die Straße nicht zu überqueren. In der hier durchgeführten Onlinestudie werden zwei von neun untersuchten Symbolen intuitiv erkannt. Diese visualisieren die Nachricht „Vorfahrt gewähren“, während Zeichen für die Darstellung eines automatisierten Fahrmodus und zur Erkennung eines Fußgängers nur mit vorgegebenen Antworten signifikant verständlich sind. Die Onlinestudie zeigt weiter, dass Farben keine signifikante Unterstützung für die Verständlichkeit von Symbolen darstellen. Die einzige Ausnahme stellt dabei die bereits erlernte Farbe Grün für die Nachricht „Vorfahrt gewähren“ dar. Dies verdeutlicht, dass Zeichen zur Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation nicht intuitiv interpretiert werden können und deren Bedeutungen erst gelernt werden müssen. Eine Möglichkeit, Zeichen für eine Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation zu erlernen, ist die Symbole bereits im unassistierten Fahrbetrieb anzuzeigen, damit Fußgänger die bestehende informelle Kommunikation mit der neuartigen Fahrzeugkommunikation verbinden können. Hierfür ist vor allem das Erkennen der Fahrerintention an Fußgängerüberwegen notwendig, weshalb ein dreistufiger Algorithmus entwickelt wird. Dieser Algorithmus besteht aus einem rekurrenten neuronalen Netzwerk zur Prädiktion von fünf Signalen, einem Random Forest zur Interpretation dieser und einer Plausibilisierung bzw. Entscheidung, ob das Fahrzeug im Prädiktionshorizont von 2 s anhalten wird. Für ein durchschnittliches Fahrverhalten können so Richtig-positiv Raten von 94,0 % und Falsch-positiv Raten von 2,8 % erreicht werden. Mit einer zusätzlichen Personalisierung auf fahrer- bzw. fahrzeugspezifische Merkmale ist eine Prädiktion mit einer Richtig-positiv Rate von 95,6 % und Falsch-positiv Rate von 1,9 % möglich. Das Anpassen des Algorithmus erfolgt dabei mittels Transfer Learning. Durch Kombination der angepassten Fahrerintentionserkennung und der entwickelten Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation können bereits heutige Fahrzeuge automatisiert mit Fußgängern kommunizieren. Dadurch können diese Symbole für zukünftige Fahrsysteme erlernt und somit die Akzeptanz der automatisierten Fahrzeuge gesteigert werden. Darüber hinaus wird die Kommunikation der Fahrer mit anderen Verkehrsteilnehmern unterstützt

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Especially pedestrians rely on the interaction with other road users. The introduction of automated driving systems withdraws this communication from drivers and thus, vehicles need to interact with pedestrians. Therefore, multiple vehicle-pedestrian-communication concepts are evaluated. A driver intention prediction allows pedestrians to learn these newly introduced signals, while driver and vehicle communicate simultaneously