조건부 자율주행 상황에서의 인간-차량 상호작용에 관한 연구

Abstract

미국 자동차 공학회(Society of Automotive Engineers)에서는 자율주행의 수준을 6단계로 구분하였는데, 그 중 3단계인 조건부 자율주행은 차세대 자율주행을 이끌 주된 기술이다. 조건부 자율주행에서 운전자들은 특정한 상황이 나타날 때까지 운전에 집중하지 않아도 되며 비운전 관련 업무(Non-driving related task)를 진행하게 된다. 특정한 상황에 직면하게 되면 운전자들은 차량으로부터 제어권 전환 요청(Take-over Request)을 받게 된다. 기존의 연구들에서는 비, 눈, 안개 그리고 밤과 같이 다양한 환경 간의 운전자들의 반응을 확인하는 것이 매우 한적이었다. 본 연구에서는 앞에서 제시한 다양한 환경 속에서 눈 움직임과 제어권 전환 성능을 중심으로, 조건부 자율주행 시 운전자들의 반응을 알아보았다. 첫 번째 실험에서는 다양한 환경에서 제어권 전환 성능과 관련된 3가지 변인들을 측정하였으며, 환경 간의 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였다. 추가로 정신적 작업부하도를 측정하였는데, 이 또한 유의미한 차이가 나타났다. 하지만 비운전 관련 업무의 성능 차이가 나타나지 않았다. 두 번째 실험에서는 기존 환경들에서 시선 추적기를 추가로 사용하여, 제어권 전환이 일어나는 구간의 눈 움직임을 분석하였다. 그 결과 평균 동공 크기만 각 환경에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 또한 두 수동주행 구간끼리 비교하였을 때, 제어권 전환 이후 동공 크기가 줄어듦을 발견하였다. 본 연구에 따르면, 조건부 자율주행 연구를 진행하는데 있어, 운전자들은 환경에 영향을 받아 제어권 전환 성능, 정신적인 작업부하도, 눈 움직임 등이 환경에 따라 다른 반응을 보이기 때문에 환경들을 고려하여 연구할 필요가 있다는 것을 제시한다.; Market interest in autonomous vehicles is increasing. Society of Automotive Engineers (SAE) defined 6 levels of autonomous driving. Among them, conditional autonomous driving, level 3 autonomous driving, is the main technology that will lead the next generation of autonomous driving. In conditional autonomous driving, drivers don't have to focus on driving until a particular situation occurs and they do a non-driving related task (NDRT). If the driver is faced with a particular situation, the drivers receive a ‘take-over request (TOR)’. This study confirmed the drivers' reaction when receiving a TOR to take-over in conditional autonomous driving. In previous studies, it was very limited to examine response between various environments, such as rain, snow, fog and night. In this study, drivers' reactions were examined in the conditional autonomous driving, focusing on eye movement and take-over performance in various environments. In the first experiment, take-over time (TOT) and take-over quality were measured to evaluate take-over performance in various environments. There was also a significant difference in mental workload between environments. However, there was no performance difference in non-driving related tasks. In the second experiment, eye tracker was used in the first environment, and eye movement was analyzed in take-over section. As a result, only mean of pupil diameter showed significant difference in the environments. In detail, when the two manual driving sections were compared, the mean of pupil diameter difference was found to decrease after the control. According to the study, in the conditional autonomous driving study, drivers are influenced by various environments, and drivers respond differently to take-over performance, mental workload, and eye movement. Therefore, it is necessary to consider various environments.