為未來科技做準備 Ford研究無人駕駛車與用路人溝通方式
Ford與維吉尼亞理工大學實測自動駕駛車與用路人的溝通方式
Ford和維吉尼亞理工大學運輸學院著手進行一套Ford針對無人操控的自動駕駛車設計的燈光信號系統測試,以建立一套標準化且淺顯易懂的視覺語言,讓行人、駕駛和自行車騎士瞭解自動駕駛車的行駛意向。此項研究模擬自動駕駛車的操作模式,並由駕駛者隱藏在座椅後操控;安裝在車身外部的燈光信號系統用於顯示該車輛的行駛意向,例如是否處於全自動駕駛模式、是否要停車讓行、以及是否要加速。這項極具重要性的開發能代替人類駕駛時揮手和點頭等示意行為,讓自動駕駛車透過信號系統路人或其他駕駛者進行溝通。
在今日,駕駛只要簡單的點點頭或揮手即可告知行人可以穿越馬路,但是在自動駕駛普及的未來,無人操控的自動駕駛車要如何和行人、自行車騎士,或者其他車輛的駕駛者溝通呢?
為了替這個未來必將到來的現實狀況做準備,Ford與維吉尼亞理工大學運輸學院合作進行一項使用者體驗研究,以測試用路人對自動駕駛車的燈光信號所產生的真實反應,以助於研發車輛行駛意向指示的信號系統。 Ford人因技術專家John Shutko表示:「我們需要解決沒有真人駕駛所帶來的挑戰,因此設計一種方式以取代駕駛者點頭或揮手等示意行為,將可確保自動駕駛車安全和高效地行駛。而透過瞭解自動駕駛車對當下社會的影響,將有助於我們創造更加適合未來新世代的生活體驗。」為了保障自動駕駛車和用路人的安全,Ford以現實生活中各種交通狀況進行全面分析,以尋求適合的解決方案。而此次合作研究項目為其中一部分,即是找到最有效的方法幫助無人駕駛車和其他道路使用者進行溝通。
這張圖曾在國外媒體報導下造成討論話題,以為是整人節目安排的橋段,但其實這個舉動也是研究的一部份。
這張圖曾在國外媒體報導下造成討論話題,以為是整人節目安排的橋段,但其實這個舉動也是研究的一部份。
研究人員一開始考慮運用文字顯示的方式,但是其先決條件是要所有人都看得懂同一種語言。而符號的方式也被捨棄,因為消費者對符號的辨識度一向偏低。最後,他們決定選擇以燈號的方式呈現,因為現實生活中用指示燈來傳達轉彎或者煞車資訊的做法已經在全球各地成為一種標準,且被普遍運用。因此,用一套創新的燈號系統來創造視覺溝通語言,被認為是無人操控的自動駕駛車與其他道路使用者之間最有效的交流方式。透過燈光的變化,自動駕駛車可以向其他道路使用者顯示其行駛意向,例如車輛是否處於全自動駕駛模式、是否要停車避讓、以及是否要加速。
具體的操作是在Ford Transit Connect測試車輛的擋風玻璃上加裝一個指示燈條,並安裝6具高傳真攝影機以提供360度環景視野來監測周圍其他用路人的行為反應。為了模擬完全自動駕駛的體驗,研究人員讓真人駕駛穿上特殊道具服裝偽裝成椅子,從外表看來會讓人以為是一輛自動駕駛車,以便評估車輛和其他用路人在真實情境下的真實反應。研究團隊測試了三種不同的燈號情境,以測試車輛的行駛意向是否能為其他用路人所理解:
停車讓行:白色燈號往兩側閃爍,顯示車輛準備停下讓其他人先行。
主動式自動駕駛:持續亮著的白色燈號表示車輛正以自動駕駛模式行駛。
開始啟動加速:快速閃爍的白色燈號顯示車輛將從靜止狀態開始加速。
當路人以為車子駕駛座沒人,一般人當下會有什麼動作或想法?
當路人以為車子駕駛座沒人,一般人當下會有什麼動作或想法?
Ford的Transit Connect在今年8月於維吉尼亞州北部的公共道路上模擬自動駕駛,這裡車流繁忙、行人川流不息,研究人員負責擷取影片與紀錄用路人的反應。在市區環境之下,這項計畫總共記錄了超過150小時的數據,行駛距離超過2900公里,包括與行人、自行車騎士和其他用路人之間的互動。車輛外部指示燈號在阿靈頓(Arlington)周圍的不同地點啟動了超過1,650次,包括十字路口、停車場、車庫和機場道路在內。研究人員將透過所有的數據資料分析,以深入瞭解其他道路使用者是如何依據無人操控的自動駕駛車顯示的燈號而作出行為改變。
維吉尼亞理工大學運輸學院自動駕駛車輛中心的專案主任Andy Schaudt表示:「這項研究不止能夠對駕駛和汽車製造商有幫助,同時也能夠為未來的行人、駕駛人或自動駕駛車輛的乘客創造更好的生活品質。我們非常榮幸能夠和Ford一起發展這個意義非凡的研究。」
推動產業標準
Ford已經國際標準化組織(ISO)和美國汽車工程師學會(SAE International)等多家產業組織合作,希望推動創立一套新的產業標準。
創立一套通用的視覺溝通系統,讓所有地區的人們都可以理解自動駕駛車的行駛意向,將有助於自動駕駛車更順利的融入現今的交通系統中。同時,Ford也考慮到了盲人或者視障人士對溝通系統協定的特殊需求,目前將其作為另一個獨立項目的一部分,正在積極研究可行的解決方案。
Shutko表示:「我們需要齊心協力,才能夠為迎接自動駕駛時代的到來做好準備。這也是為什麼我們一直研發與倡導一套標準解決方案的原因,讓業界得以將其應用在所有自動駕駛車之上。」
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