Sammanfattning: Autonoma fordon måste samordna sitt beteende med mänskliga trafikanter som förare och fotgängare. De flesta av de lösningar som nyligen föreslagits för autonom kommunikation mellan fordon och människor består av att införa ytterligare visuella signaler (såsom ljus, text och piktogram) på bilens utsida eller som projektioner på vägen. Vi hävdar att potentiella brister i synligheten (på grund av ljusförhållanden, placering på fordonet) och omedelbar förståelse (lärd, direktiv) av många av dessa signaler gör dem ensamma otillräckliga när det gäller att förmedla flerpartsinteraktioner i de hektiska korsningarna av den dagliga trafiken. Våra observationer av det verkliga mänskliga trafikantbeteendet i stadskorsningar visar att rörelse i sitt sammanhang är en central kommunikationsmetod för samordning mellan förare och fotgängare. De observerade rörelsemönstren får mening när de ses inom ramen för väggeometri, aktuell vägaktivitet och kultur. Medan alla rörelser kommunicerar förarens avsikt, lyfter vi fram användningen av rörelse som gest, som görs för det specifika syftet att kommunicera med andra trafikanter och ger exempel på hur dessa påverkar trafikinteraktioner. En medvetenhet om och förståelse för effekten och betydelsen av rörelsegester i dagliga trafikinteraktioner behövs för utvecklare av autonoma fordon för att utforma former av kommunikation mellan människor och fordon som är effektiva och skalbara i flerpartsinteraktioner.
Liknande resultat från Ref visar att fordonens rörelse är tillräcklig för att ange förarnas avsikt och presentera vissa rörelsemönster hos trafikanter som att avancera, bromsa tidigt och stanna kort.
Human-Vehicle Interfaces: The Power of Vehicle Movement Gestures in Human Road User Coordination
{'venue': 'Proceedings of the 9th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design: driving assessment 2017', 'journal': 'Proceedings of the 9th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design: driving assessment 2017', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}