Associating Vehicles Automation With Drivers Functional State Assessment Systems: A Challenge for Road Safety in the Future

Abstract

In the near future, vehicles will gradually gain more autonomous functionalities. Drivers’ activity will be less about driving than about monitoring intelligent systems to which driving action will be delegated. Road safety, therefore, remains dependent on the human factor and we should identify the limits beyond which driver’s functional state (DFS) may no longer be able to ensure safety. Depending on the level of automation, estimating the DFS may have different targets, e.g., assessing driver’s situation awareness in lower levels of automation and his ability to respond to emerging hazard or assessing driver’s ability to monitor the vehicle performing operational tasks in higher levels of automation. Unfitted DFS (e.g., drowsiness) may impact the driver ability respond to taking over abilities. This paper reviews the most appropriate psychophysiological indices in naturalistic driving while considering the DFS through exogenous sensors, providing the more efficient trade-off between reliability and intrusiveness. The DFS also originates from kinematic data of the vehicle, thus providing information that indirectly relates to drivers behavior. The whole data should be synchronously processed, providing a diagnosis on the DFS, and bringing it to the attention of the decision maker in real time. Next, making the information available can be permanent or intermittent (or even undelivered), and may also depend on the automation level. Such interface can include recommendations for decision support or simply give neutral instruction. Mapping of relevant psychophysiological and behavioral indicators for DFS will enable practitioners and researchers provide reliable estimates, fitted to the level of automation.

Legal issues in automated vehicles: critically considering the potential role of consent and interactive digital interfaces

“…There are also finer grades of 'readiness' which we are yet to categorise and grapple with. Failure to detect the driver's functional state may not be due to a fault in the vehicle, but related to the type of sensors fitted in the vehicle, their sensitivity, and the reliability of how such multiple sets of behavioural and physiological data are interpreted and whether this is calibrated to the individual (Collett and Musicant, 2019). As technology develops, problems are still likely to occur, and a 'safe stop' may not always be possible.…”

An approach to organizing the transition of vehicle control from an automated driving system to a person

“…Определение условий, при которых необходим переход от автоматизированного к ручному режиму управления ТС, например, в виде ограничений, накладываемых на использование автоматизированного режима трафиком движения, погодными условиями, качеством и надежностью информационных сигналов от бортовых систем ТС и средств спутниковой и других видов связи. Задание минимального PSmin и оптимального PSopt значений показателя PS психофизиологического состояния водителя, в качестве которого могут быть использованы, например, показатели электродермальной активности и частота сердечных сокращений [5,15]. Задание интервала Δt времени для комфортной и безопасной передачи управления ТС водителю от системы автоматизированного вождения, под которым понимается промежуток времени между запросом на ручное вождение и началом активных действий водителя, связанных с управлением ТС.…”

“…Известна классификация уровней автоматизации автомобилей, разработанная сообществом автомобильных инженеров (стандарт SAE J3016), в соответствии с которой выделены 6 уровней: от 0 (без автоматизации) до 5 (полная автоматизация, в автомобиле не предусмотрены органы управления траекторным движением). Такой ход вещей предполагает постепенные изменения в отношениях между водителем и ТС: деятельность водителей будет смещаться от выполнения задач, связанных с вождением, к выполнению задач по мониторингу параметров функционирования автоматизированной системы вождения [5,6]. Это облегчает труд водителя, но не снимает проблему человеческого фактора, по крайней мере, в течение всего переходного периода к интеллектуальным транспортным системам прежде всего из-за необходимости по тем или иным причинам менять режим управления ТС между ручным и автоматизированным вождением в ту или иную сторону [5,7].…”

“…Такой ход вещей предполагает постепенные изменения в отношениях между водителем и ТС: деятельность водителей будет смещаться от выполнения задач, связанных с вождением, к выполнению задач по мониторингу параметров функционирования автоматизированной системы вождения [5,6]. Это облегчает труд водителя, но не снимает проблему человеческого фактора, по крайней мере, в течение всего переходного периода к интеллектуальным транспортным системам прежде всего из-за необходимости по тем или иным причинам менять режим управления ТС между ручным и автоматизированным вождением в ту или иную сторону [5,7]. Данная проблема обусловлена тем, что при автоматизированном вождении неучастие водителя в управлении ТС снижает его осведомленность о текущей дорожнотранспортной ситуации и уровень развития его профессиональных качеств и навыков, что в сложных дорожных обстоятельствах может негативно повлиять на безопасность дорожного движения в случаях запланированной или неожиданно возникающей необходимости смены режима управления [7][8][9].…”

Effects of an Unexpected and Expected Event on Older Adults’ Autonomic Arousal and Eye Fixations During Autonomous Driving

“…Considering the significant impact on a passenger's functional state, a driver state monitoring (DSM) system including cognitive and affective indices to improve safety and well-being has been proposed (Collet and Musicant, 2019). A DSM system continuously monitors a user using a hybrid of measures including biological (e.g., muscle activity) and physical measures (e.g., blink frequency).…”