Modeling driver-vehicle interaction in automated driving

Abstract

In automated vehicles, the collaboration of human drivers and automated systems plays a decisive role in road safety, driver comfort, and acceptance of automated vehicles. A successful interaction requires a precise interpretation and investigation of all influencing factors such as driver state, system state, and surroundings (e.g., traffic, weather). This contribution discusses the detailed structure of the driver-vehicle interaction, which takes into account the driving situation and the driver state to improve driver performance. The interaction rules are derived from a controller that is fed by the driver state within a loop. The regulation of the driver state continues until the target state is reached or the criticality of the situation is resolved. In addition, a driver model is proposed that represents the driver’s decision-making process during the interaction between driver and vehicle and during the transition of driving tasks. The model includes the sensory perception process, decision-making, and motor response. The decision-making process during the interaction deals with the cognitive and emotional states of the driver. Based on the proposed driver-vehicle interaction loop and the driver model, an experiment with 38 participants is performed in a driving simulator to investigate (1) if both emotional and cognitive states become active during the decision-making process and (2) what the temporal sequence of the processes is. Finally, the evidence gathered from the experiment is analyzed. The results are consistent with the suggested driver model in terms of the cognitive and emotional state of the driver during the mode change from automated system to the human driver.

In automatisierten Fahrzeugen spielt die Zusammenarbeit vom menschlichen Fahrer und automatisierten Systemen eine entscheidende Rolle für die Verkehrssicherheit, den Fahrerkomfort und die Akzeptanz von automatisierten Fahrzeugen. Eine erfolgreiche Interaktion erfordert eine präzise Interpretation aller Einflussfaktoren wie dem Fahrerzustand, dem Systemzustand und den Umwelteinflüssen (z. B. Verkehr, Wetter). In diesem Beitrag wird eine detaillierte Struktur der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion diskutiert, welche die Fahrsituation und den Fahrerzustand berücksichtigt, um anschließend die Leistung des Fahrers zu verbessern. Die Interaktion wird von einem Regler geleitet, der den Fahrerzustand als Eingang innerhalb einer Schleife erhält. Die Regelung des Fahrerzustands erfolgt bis der Sollzustand erreicht wird. Darüber hinaus wird ein Fahrermodell vorgeschlagen, das den Entscheidungsprozess des Fahrers während der Interaktion zwischen dem Fahrer und dem Fahrzeug und während des Übergangs der Fahraufgaben darstellt. Das Modell umfasst den sensorischen Wahrnehmungsprozess, die Entscheidungsfindung und die motorische Reaktion. Der Entscheidungsprozess während der Interaktion befasst sich mit den kognitiven und emotionalen Zuständen des Fahrers. Auf der Grundlage der vorgeschlagenen Fahrer-Fahrzeug-Interaktionsschleife und des Fahrermodells wird ein Experiment mit 38 Teilnehmern in einem Fahrsimulator durchgeführt, um zu untersuchen, (1) ob sowohl emotionale als auch kognitive Zustände während des Entscheidungsprozesses aktiv werden und (2) wie die zeitliche Abfolge der Prozesse aussieht. Schließlich werden die aus dem Experiment gewonnenen Daten analysiert. Die Ergebnisse stimmen mit dem vorgeschlagenen Fahrermodell in Bezug auf den kognitiven und emotionalen Zustand des Fahrers während des Moduswechsels vom automatisierten System zum menschlichen Fahrer überein.