[論文レビュー] Psychophysiological responses to takeover requests in conditionally automated driving

Na Du, X. Jessie Yang+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2020

Human-Automation Interaction and Safety参考文献 52被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、SAE Level 3自動運転におけるバックオーバー遷移中の心理生理的反応を、心拍変動量、電気皮膚反応、視線行動、顔の表情を用いて高精細シミュレータで調査した。主な発見として、4秒のバックオーバー要求リードタイムと高い認知的負荷が、ストレスを増大させ、注意を減少させる一方、混雑した交通状況は心拍加速を引き起こし、性能低下以前の認知的負担が高まっていることを示している。

ABSTRACT

In SAE Level 3 automated driving, taking over control from automation raises significant safety concerns because drivers out of the vehicle control loop have difficulty negotiating takeover transitions. Existing studies on takeover transitions have focused on drivers' behavioral responses to takeover requests (TORs). As a complement, this exploratory study aimed to examine drivers' psychophysiological responses to TORs as a result of varying non-driving-related tasks (NDRTs), traffic density and TOR lead time. A total number of 102 drivers were recruited and each of them experienced 8 takeover events in a high fidelity fixed-base driving simulator. Drivers' gaze behaviors, heart rate (HR) activities, galvanic skin responses (GSRs), and facial expressions were recorded and analyzed during two stages. First, during the automated driving stage, we found that drivers had lower heart rate variability, narrower horizontal gaze dispersion, and shorter eyes-on-road time when they had a high level of cognitive load relative to a low level of cognitive load. Second, during the takeover transition stage, 4s lead time led to inhibited blink numbers and larger maximum and mean GSR phasic activation compared to 7s lead time, whilst heavy traffic density resulted in increased HR acceleration patterns than light traffic density. Our results showed that psychophysiological measures can indicate specific internal states of drivers, including their workload, emotions, attention, and situation awareness in a continuous, non-invasive and real-time manner. The findings provide additional support for the value of using psychophysiological measures in automated driving and for future applications in driver monitoring systems and adaptive alert systems.

研究の動機と目的

• SAE Level 3自動運転のバックオーバー遷移中に、非運転関連タスク（NDRTs）、交通密度、バックオーバー要求（TOR）リードタイムがドライバーの心理生理的状態に与える影響を調べること。
• 心拍変動量（HRV）、電気皮膚反応（GSR）、視線行動、顔の表情といった心理生理的指標が、作業負荷、注意、感情、状況認識の変化をリアルタイムで検出できるかどうかを評価すること。
• 行動的バックオーバー性能指標（例：反応時間、衝突率）に加え、継続的で非侵襲的な内部状態モニタリングを組み合わせ、安全性の予測を向上させること。
• 将来的なドライバーモニタリングシステムや適応型アラートシステムへの心理生理的信号の統合可能性を評価すること。
• バックオーバー遷移中のドライバー状態の微細な、性能低下以前の変化に生理的指標がどれほど感受性を示すか、実証的証拠を提供すること。

提案手法

• 102名の参加者が、NDRT（2バックタスクによる低・高認知的負荷）、交通密度（軽量・重交通）、TORリードタイム（4秒・7秒）の異なる条件下で、8回のバックオーバーイベントを経験する固定基盤型ドライブシミュレータ研究を実施した。
• 心拍（HR）、心拍変動量（HRV）、電気皮膚反応（GSR）、視線（水平分散、ドライビングレート時間）、顔の表情の継続的生理的データを収集した。
• データを2段階で分析した：（1）自動運転フェーズ、（2）バックオーバー遷移フェーズ。両フェーズで生理的指標の変化に注目した。
• 繰り返し測定分散分析と主観的レーティングとの相関分析を用いて、条件間での生理的反応を統計的に比較した。
• 既存の心理生理的解釈フレームワークを適用し、信号と認知的負荷、情動の覚醒、注意、状況認識の関連を結びつけた。
• 自己報告による状況認識、感情状態と生理的データの相関分析を実施し、解釈性を向上させた。

Figure 1: The RTI fixed-base driving simulator.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NDRTによって誘発された異なる認知的負荷レベルが、自動運転中のドライバーの心理生理的状態にどのように影響するか？
• RQ2 TORリードタイム（4秒対7秒）が、バックオーバー遷移中のストレスおよび注意の生理的指標にどのように影響するか？
• RQ3 交通密度（軽量対重交通）が、バックオーバー要求時の心拍加速およびその他の自動神経系反応にどのように影響するか？
• RQ4 心理生理的指標が、行動的変化が顕在化する以前に、作業負荷、感情、注意の変化をどの程度検出できるか？
• RQ5 心理生理的信号が、将来的なドライバーモニタリングまたは適応型アラートシステムへの統合に、信頼できるリアルタイムのドライバー状態指標として機能できるか？

主な発見

• 自動運転中、高認知的負荷（2バックタスク）は心拍変動量を低下させ、水平視線分散を狭めた。これは作業負荷の増加と視覚スキャンの減少を示している。
• 高認知的負荷下のドライバーは、ドライビング環境への注視時間（ドライビングレート時間）が短縮され、周囲への注意が低下していることが示された。
• 4秒のTORリードタイムは、7秒に比べて顕著に高い瞬間的GSR活性化（平均値および最大値）を誘発し、より高い情動の覚醒とストレスを示している。
• 4秒のリードタイムでは、ブリンクレートの抑制も観察され、これは遷移開始時の認知的関与およびストレスの生理的マーカーである。
• 重交通状態は、軽交通状態に比べて顕著に頻度の高い心拍加速パターンを誘発し、認知的過負荷と情報処理能力の低下を示唆している。
• 心理生理的指標は、作業負荷、情動、注意、状況認識の継続的かつリアルタイムの指標を提供し、性能低下が生じる以前の最適でないドライバー状態の早期検出を可能にした。

Figure 2: N-back memory task.