Mobil self-driving harus mempelajari bahasa pengendara sepeda untuk tetap berada di jalan – Beragampengetahuan

Generasi mobil self-driving masa depan harus mempelajari bahasa pengendara sepeda untuk membantu mereka berbagi jalan dengan sepeda dengan aman, saran penelitian baru.

Pakar interaksi manusia-komputer di University of Glasgow telah menyoroti perlunya sistem kendaraan otonom baru (AV) yang mampu mereplikasi interaksi sosial yang kompleks antara pengemudi mobil manusia dan pengendara sepeda di jalan Inggris.

Dalam sebuah makalah yang akan dipresentasikan minggu depan di ACM Conference on Human Factors in Computing Systems di Jerman, tim menjelaskan bagaimana mereka mempelajari banyak cara pengemudi dan pengendara sepeda berkomunikasi, baik secara langsung maupun tidak langsung, di jalan kehidupan nyata.

Temuan mereka membentuk dasar untuk serangkaian rekomendasi baru tentang bagaimana mobil self-driving harus berperilaku aman di sekitar pengendara sepeda dalam beberapa dekade mendatang ketika pengemudi kurang aktif terlibat dalam perjalanan mereka. Agar mobil tanpa pengemudi dapat bekerja dengan aman di lalu lintas manusia, mereka harus berperilaku dan memahami komunikasi manusia.

Tim tersebut menyarankan agar mobil self-driving bisa lebih baik menandakan niat mereka melalui tampilan yang terintegrasi di bagian luar. Serangkaian LED berwarna seperti lampu lalu lintas di tepi mobil dapat menampilkan animasi yang menunjukkan niat mereka untuk bermanuver, memperlambat atau mempercepat, atau memberi jalan, membantu pengendara lebih memahami maksud AV dan merespons dengan tepat.

Pengendara sepeda juga dapat memakai “kacamata pintar” baru yang memungkinkan mobil berkomunikasi langsung dengan pengendara sepeda di sekitarnya, mengungkapkan informasi tentang maksud AV. Mobil self-driving mungkin menandakan bahwa hak jalan untuk negosiasi, misalnya dengan menyalakan lampu oranye pada kendaraan dan mengirimkan getaran ke kacamata pengendara sepeda sebagai pesan non-verbal.

Profesor Stephen Brewster dari Fakultas Ilmu Komputer Universitas Glasgow memimpin penelitian tersebut. Dia berkata: “Mobil dan sepeda berbagi ruang yang sama di jalan, yang bisa berbahaya – antara tahun 2015 dan 2020, 84% kecelakaan sepeda yang fatal melibatkan kendaraan bermotor, dengan lebih dari 11.000 tabrakan.

“Dalam beberapa tahun terakhir, ada banyak penelitian untuk membangun fitur keselamatan ke dalam mobil self-driving untuk membantu menjaga keamanan pejalan kaki, tetapi relatif sedikit penelitian yang dilakukan tentang bagaimana mobil self-driving dapat dengan aman berbagi jalan dengan pengendara sepeda.

“Karena kendaraan otonom menjadi lebih umum di jalan raya, ini menjadi perhatian. Sementara pejalan kaki cenderung menghadapi kendaraan otonom dalam situasi yang sangat terkontrol seperti persimpangan, pengendara sepeda akan tetap berdampingan dengan mobil untuk jangka waktu yang lama dan mengandalkan dua- cara interaksi dengan pengemudi untuk menentukan niat masing-masing.

“Ini adalah serangkaian perilaku yang jauh lebih kompleks, yang menghadirkan tantangan besar bagi mobil self-driving masa depan. Mobil self-driving hampir tidak akan memberikan umpan balik langsung kepada pengendara sepeda untuk membantu mereka membuat keputusan penting, seperti apakah aman untuk menyalip atau mengubah arah. Menambahkan dugaan apa pun pada negosiasi rumit antara mobil dan sepeda dapat membuat jalan menjadi kurang aman.”

Tim berangkat untuk mengembangkan solusi potensial untuk masalah tersebut dengan melakukan dua studi observasi lalu lintas jalan di dalam dan sekitar Glasgow untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana pengguna jalan berinteraksi.

Pertama, mereka menyaksikan 414 pengendara sepeda dan pengendara berinteraksi di lima persimpangan perkotaan selama jam sibuk pagi dan sore hari.

Mereka mencatat apakah pengendara dan pengemudi menyadari satu sama lain menempati ruang yang berdekatan, bagaimana mereka menunjukkan niat mereka untuk manuver berikutnya, bagaimana mereka bernegosiasi siapa yang akan pergi lebih dulu, dan bagaimana mereka mengomunikasikan umpan balik positif atau negatif setelah manuver selesai.

Pengamat juga mencatat bagaimana gerakan tangan, lengan, dan kepala, ekspresi wajah, dan isyarat vokal digunakan untuk mengomunikasikan maksud, isyarat implisit seperti memperlambat atau mempercepat, dan apakah pengguna mobil menggunakan sinyal belok atau lampu depan untuk menyampaikan informasi.

Selanjutnya, mereka melengkapi 12 sukarelawan pengendara sepeda dengan kacamata pelacak mata dan kamera yang dipasang di kepala dan meminta mereka untuk bersepeda di sepanjang rute perjalanan yang biasa mereka lakukan ke dan dari tempat kerja.

Saat mereka mengemudi, kacamata merekam pandangan pengendara sepeda, menangkap data saat mereka melihat jalan, di dalam dan di luar mobil, rambu jalan, dan sinyal lalu lintas. Mereka menemukan bahwa dalam situasi seperti persimpangan terkendali, pengendara sepeda sering mengandalkan informasi dari rambu jalan dan lampu lalu lintas. Namun, mereka lebih sering mengamati mobil untuk mengukur niat pengemudi di bundaran, persimpangan tak terkendali, dan perbaikan jalan.

“Dua studi ini menunjukkan interaksi antara pengemudi dan pesepeda, dan bagaimana pesepeda menggunakan mata mereka untuk menentukan gerakan mereka, yang belum banyak diamati dalam penelitian sebelumnya,” tambah Profesor Brewster. “Seiring waktu, para pengguna jalan ini telah mengembangkan bahasa umum yang membantu mereka dengan aman menegosiasikan ruang bersama dalam lalu lintas.

“Menentukan bagaimana bahasa ini bekerja akan membantu memandu pengembangan metode komunikasi baru yang serba guna dengan pengendara sepeda yang dapat dipahami, informatif, dan dapat diprediksi dalam situasi lalu lintas apa pun.”

Tim mengidentifikasi beberapa aspek untuk dipertimbangkan dalam desain AV di masa mendatang. Ini termasuk panduan bahwa komunikasi dua arah dengan pengemudi manusia harus dipertahankan, memungkinkan negosiasi aktif melalui gerakan lengan, yang mungkin memerlukan pengembangan sensor yang lebih sensitif di dalam mobil.

Informasi yang dikirim mobil self-driving ke pengendara sepeda harus tepat waktu dan terlihat di mana-mana di sekitar kendaraan, tetapi cukup ramping untuk menghindari kewalahan dengan informasi saat mereka sedang mengemudi. Peluang untuk umpan balik positif dan negatif antara pengemudi manusia dan pengendara sepeda juga harus dipertahankan sebanyak mungkin, yang dapat membantu perancang mengumpulkan data untuk meningkatkan kinerja di masa mendatang.

Ammar Al-Taie, juga dari Sekolah Ilmu Komputer Universitas Glasgow, adalah rekan penulis makalah ini. Dia menambahkan: “Seperti bahasa lisan, komunikasi antara pengendara sepeda dan pengemudi bervariasi dari satu negara ke negara lain. Kami sangat menyadari bahwa makalah ini berfokus secara khusus pada jalan Inggris – setiap pengembangan di masa depan perlu mempertimbangkan perbedaan interaksi antara pengemudi dan pengendara sepeda secara global.

“Namun, kami berharap penelitian ini akan berfungsi sebagai sumber daya yang tak ternilai bagi perancang AV untuk mempertimbangkan cara baru agar mobil self-driving dapat bekerja dengan aman dengan pengendara sepeda, di mana pun mereka berada, dengan berbicara dalam bahasa mereka.”

Makalah, “Keep it Real: Investigating Driver-Cyclist Interaction in Real-World Traffic,” akan diterbitkan di Dalam Prosiding Konferensi CHI 2023 tentang Faktor Manusia dalam Sistem Komputasi. Penelitian ini didukung oleh pendanaan dari University of Glasgow dan Royal Society of Edinburgh.

berita terbaru