To Drive or to Be Driven? The Impact of Autopilot, Navigation System, and Printed Maps on Driver’s Cognitive Workload and Spatial Knowledge

The technical advances in navigation systems should enhance the driving experience, supporting drivers’ spatial decision making and learning in less familiar or unfamiliar environments. Furthermore, autonomous driving systems are expected to take over navigation and driving in the near future. Yet, previous studies pointed at a still unresolved gap between environmental exploration using topographical maps and technical navigation means. Less is known about the impact of the autonomous system on the driver’s spatial learning. The present study investigates the development of spatial knowledge and cognitive workload by comparing printed maps, navigation systems, and autopilot in an unfamiliar virtual environment. Learning of a new route with printed maps was associated with a higher cognitive demand compared to the navigation system and autopilot. In contrast, driving a route by memory resulted in an increased level of cognitive workload if the route had been previously learned with the navigation system or autopilot. Way-finding performance was found to be less prone to errors when learning a route from a printed map. The exploration of the environment with the autopilot was not found to provide any compelling advantages for landmark knowledge. Our findings suggest long-term disadvantages of self-driving vehicles for spatial memory representations

To Drive or to Be Driven? The Impact of Autopilot, Navigation System, and Printed Maps on Driver’s Cognitive Workload and Spatial Knowledge

The technical advances in navigation systems should enhance the driving experience, supporting drivers’ spatial decision making and learning in less familiar or unfamiliar environments. Furthermore, autonomous driving systems are expected to take over navigation and driving in the near future. Yet, previous studies pointed at a still unresolved gap between environmental exploration using topographical maps and technical navigation means. Less is known about the impact of the autonomous system on the driver’s spatial learning. The present study investigates the development of spatial knowledge and cognitive workload by comparing printed maps, navigation systems, and autopilot in an unfamiliar virtual environment. Learning of a new route with printed maps was associated with a higher cognitive demand compared to the navigation system and autopilot. In contrast, driving a route by memory resulted in an increased level of cognitive workload if the route had been previously learned with the navigation system or autopilot. Way-finding performance was found to be less prone to errors when learning a route from a printed map. The exploration of the environment with the autopilot was not found to provide any compelling advantages for landmark knowledge. Our findings suggest long-term disadvantages of self-driving vehicles for spatial memory representations

Удосконалення методики пошуку рішень на основі алгоритму зозулі

An improved method of finding solutions based on the cuckoo algorithm is proposed. The research object is the decision-making support systems. The research subject is the decision making process in management tasks using artificial intelligence methods. The hypothesis of the research is to increase the efficiency of decision making with a given assessment reliability. The proposed method is based on a combination of the cuckoo algorithm and evolving artificial neural networks. The method has the following differences: ‒ an additional processing of the source data takes place taking into account the uncertainty about the state of the control objects and the type of data noise about the state of the control object is additionally taken into account; ‒ the state model of the control object is adjusted taking into account the available computing resources of the system; ‒ added procedures to reduce the probability of detecting nests and reducing the length of the cuckoo’s step; ‒ knowledge bases about management objects are additionally taught. The training procedure consists in learning the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function and the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The effectiveness of the proposed method was evaluated and it was established that the proposed modification provides a better value of the objective function compared to the results obtained by other authors and ensures the fulfillment of all restrictions. The specified example showed an increase in the efficiency of data processing at the level of 21–28 % due to the use of additional improved procedures. It is advisable to use the proposed method in decision making support systems of automated control systems.Запропоновано удосконалену методику пошуку рішень на основі алгоритму зозулі. Об’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою методів штучного інтелекту. Гіпотезою дослідження є підвищення оперативності прийняття рішення при заданій достовірності оцінювання. Запропонована методика заснована на поєднанні алгоритму зозулі та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Методика має наступні відмінності: ‒ додатково відбувається оброблення вихідних даних з урахуванням невизначеності про стан об’єктів управління та додатково враховується тип зашумленості даних про стан об’єкту управління; ‒ здійснюється коригування моделі стану об’єкту управління з урахуванням наявних обчислювальних ресурсів системи; ‒ додані процедури зменшення ймовірності виявлення гнізд та зменшення довжини кроку зозулі; ‒ додатково відбувається навчання баз знань про об’єкти управління. Процедура навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Проведено оцінку ефективності запропонованої методики і встановлено, що запропонована модифікація забезпечують краще значення цільової функції порівняно з результатами, отриманими іншими авторами та забезпечує виконання всіх обмежень. Зазначений приклад показав підвищення ефективності оперативності обробки даних на рівні 21–28 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропоновану методику доцільно використовувати в системах підтримки прийняття рішень автоматизованих системах управлінн