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2014年，SAE International(国际汽车工程师协会)制订了一套自动驾驶汽车分级标准，其对自动化的描述分为5个等级L1~L5。目前SAE 2的自动驾驶车辆可能会引起一系列人们监管上的问题，例如预期的不匹配以及在警觉条件下的行为限制。总体而言，人们还不足以监管当今的道路驾驶自动化。
在自动化车辆中，驾驶员监管系统(DMSs)可以在监测到异常行为时发出告警以及关闭自动驾驶系统。为了进一步完善DMS系统，以下四项设计可能提供更好的解决方案。
手部放置位置(hand placement)：
许多自动化等级2的车辆要求驾驶员把手放在方向盘上，以减少反应次数和加快反应时间，从而提高监管自动驾驶的标准化程度和依从性。
自适应辅助(Adaptive backup)：
总体来说认真驾驶要比分心驾驶更加普遍，所以采用使用有针对性的人工辅助模式更加合适。
基于情境的评估(Context-based assessments of distraction)：
相对于采用仅仅基于眼动的评估，还需要考虑到情境的作用，例如交通密度、道路弯曲度。因此，DMS系统需要在特定的情境下来考察驾驶员是否分心(看别的地方)过多。
不可视/隐形的辅助系统(Invisible-status backup)：
如果人们相信系统会辅助他们，那么他们可能会让自己更加分散注意力。因此，减少驾驶员过分依赖2级驾驶自动化的方法可能是避免指示该系统的存在/激活。
研究目的
本文研究了各种DMS设计的可行性，以改善人们监管自动驾驶系统时可能发生的分心问题。
实验方法
实验设计
本实验包含了3个主要的变化维度：
监管要求(手放/不放在方向盘上)、DMS输入(基于眼动和情境/仅基于眼动评估)、DMS输出(可视/不可视
)。
基于这3个维度，作者设置了如下7种实验条件。
Auto-hnd-off：
自动驾驶同时手部脱离方向盘
Auto-hnd-on：
自动驾驶同时手放在方向盘上
E&C-vis-BU：
基于情境与眼动的评估加可视化的辅助
EO-vis-BU：
仅基于眼动的评估加可视的辅助
E&C-inv-BU：
基于情境与眼动的评估加不可视的辅助
EO-inv-BU：
仅基于眼动的评估加可视的辅助
Conv：
手动驾驶
被试
共91名被试，被随机分配到7个条件中，其中2名被试分别由于指导语错误和无法完成实验的原因被剔除。
图1
驾驶模拟器和驾驶不相关任务的排布
实验流程
自动驾驶条件下的被试需要监管并在危险和错误的情况下纠正车辆的驾驶行为。为了增加认知负荷，被试需要完成一个视觉N-back任务作为驾驶不相关任务(NDRT)。在安全驾驶和NDRT之间，被试被告知要要尽其所能在整个驾驶试次中做到最好，而不是优先进行任何一个任务。
图2
N-back任务的图形用户界面
每个驾驶试次大约2分45秒，各包含2次危险情境(如图3)。开车约1分钟后，首先出现一颗倒下的树，约2分钟后，出现失速的摩托车。
图3
实验中静止障碍物示意图
实验前，被试有大约3分钟联系驾驶任务和NDRT。实验结束后，被试需要完成对于安全性、效率、N-back任务和自动化的各方面的评估(如图4)。
图4
驾驶试次后屏幕上的主观问卷
实验结果
图5
客观得分实验结果图。(A)视觉分散时间所占的百分比。(B)N-back任务答对数量的百分比。(C)车辆在道路之外的时间所占的百分比。(D)车辆在驾驶路线中行驶的米数。(E)车辆处于自动化控制下的百分比时间。
问题1：驾驶员在SAE 2条件下是否更容易分心而产生危险？
与辅助驾驶和手动驾驶相比，有监管的自动化增加了视觉分散性和无反应次数。在Auto-hnd-off组中，77％的被试对第一个障碍没有任何反应，15％对第二个障碍没有任何反应。 而Conv组中第一个或第二个障碍物均未发生碰撞。Auto-hnd-off组视觉分散程度和NDRT得分显著更高。二者在主观评分上没有差异。
问题2：把手放在方向盘上是否有助于驾驶员对于自动化的监管？
把手放在方向盘上提高了反应发生率。对于第一种危害，Auto-hnd-off组有10被试无反应，而Auto-hnd-on组进有2个没有反应。其他客观和主观指标上均无显著差异。
图6
主观得分实验结果图
问题3：辅助控制是否可以替代自动驾驶监管？
相对于纯自动化监管条件(Auto-hnd-off, Auto- hnd-on)，在辅助控制条件下(E&C-vis-BU, EO-vis-BU, E&C- inv-BU, EO-inv-BU)视觉分散程度与NDRT绩效都要显著更低，并且被试主观报告的努力(effort)程度更低。相比于手动驾驶(Conv)，辅助控制条件下偏离道路的时间显著更低。并且，在被试无反应的情况下，自动监管条件下的错误发生率(31％)要显著高于辅助条件(3％)。
问题4：基于情境的标准是否可以安全地防止DMS过度触发？
在不对安全性造成负面影响的情况下，基于情境的评估减少了不必要的自动化控制。在基于眼动和情境评估的条件下(E&C-vis-BU, E&C-inv-BU)，辅助控制激活的次数要显著少于仅眼动的条件(EO-vis-BU, EO-inv-BU)。因此，前一种条件下车辆行驶米数显著更长，同时主观上对于行驶速度和时间的成功感要显著更高，其满意度与自动驾驶条件相当。
问题5：是否需要向驾驶员显示自动化辅助的状态？
不可视的自动化辅助不会带来明显的负面影响。在客观和主观各项指标上基本无显著差异。
总结
本研究表明，存在NDRT的情况下，驾驶员监控自动化的注意会受到影响。把手放在方向盘上是有利的，但是仍然产生了明显的视觉分散和对危险无反应的现象。
总体而言，自适应辅助条件在驾驶员分心和驾驶安全性方面均得到了改善。同时，基于情境的DMS标准减少了不必要的干预，不可视的辅助消除了人类滥用自动化的不必要风险(例如过分依赖)。
参考文献
Cabrall, C. D., Stapel, J. C., Happee, R., & de Winter, J. C. (2020). Redesigning today’s driving automation toward adaptive backup control with context-based and invisible interfaces.
Human factors, 62
(2), 211-228.
THE END
供稿人：ZJUPSY@吴静岚