[論文レビュー] To Walk or Not to Walk: Crowdsourced Assessment of External Vehicle-to-Pedestrian Displays

Lex Fridman, Bruce Mehler+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2017

Human-Automation Interaction and Safety参考文献 10被引用数 90

ひとこと要約

この論文は、外部車両と歩行者の表示を評価するための、スケーラブルなクラウドソーシング方式をオンラインで提案する（Amazon Mechanical Turkを介して）。200名の参加者を用いて、各デザインが安全に横断可能な意図を伝えるかを評価する。初期段階のデザイン評価における手法の効率性を示し、解釈のばらつきと安全性への影響について論じる。

ABSTRACT

Researchers, technology reviewers, and governmental agencies have expressed concern that automation may necessitate the introduction of added displays to indicate vehicle intent in vehicle-to-pedestrian interactions. An automated online methodology for obtaining communication intent perceptions for 30 external vehicle-to-pedestrian display concepts was implemented and tested using Amazon Mechanic Turk. Data from 200 qualified participants was quickly obtained and processed. In addition to producing a useful early-stage evaluation of these specific design concepts, the test demonstrated that the methodology is scalable so that a large number of design elements or minor variations can be assessed through a series of runs even on much larger samples in a matter of hours. Using this approach, designers should be able to refine concepts both more quickly and in more depth than available development resources typically allow. Some concerns and questions about common assumptions related to the implementation of vehicle-to-pedestrian displays are posed.

研究の動機と目的

• 外部車两車両対歩行者ディスプレイが歩行者に対して横断意図を効果的に伝えるかを評価する。
• 多くのデザイン概念を迅速かつコスト効率良く評価するための、スケーラブルなオンライン手法を実証する。
• 歩行/不歩行の信号を歩行者に確実に伝えるデザイン要素を特定する。
• 自動運転車またはセミ自動運転車における外部ディスプレイに関連する制約と安全上の懸念を強調する。

提案手法

• MTurkを用いて、基本車両画像上に30のアニメーション表示概念を表示するために200人の経験豊富な作業者を募集する。
• 注意深く信頼できる回答を抽出しデータ品質を保証するためのキャッチ刺激を用いる。
• 刺激を1280x720の画像として提示し、順序はランダム化、応答が得られるまで無期限にアニメーションを継続する。
• 歩行者の視点から横断が安全かどうかを判断させる（Yes/Not Sure/No）を参加者に求める。
• 各デザインを歩行可能と解釈する回答者の割合を分析し、デザイナーの意図と比較する。
• 迅速なデータ収集のための、PostgreSQLバックエンドを備えたスケーラブルなPython/HTML/Ajaxフレームワークを提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウドソーシングされたオンラインテストは、外部車両対歩行者ディスプレイの概念を信頼性高く評価できるか？
• RQ2 どのデザインが歩行する意図またはしない意図を歩行者に明確に伝えるか？
• RQ3 多くの概念にわたって、解釈がデザイナーの意図したメッセージとどの程度一致するか？
• RQ4 安全上重要な車両-歩行者信号にオンラインクラウドソーシングを使用する際の制約は何か？

主な発見

• いくつかのデザイン（例：designs 2および10）は、参加者全体に対して意図したnot-to-walk信号とよく一致した。
• いくつかの歩行指向デザイン（例：designs 1および7）は、多くの参加者にとって歩行可能と解釈されたが、全員一致は観察されなかった。
• 参加者の半数以上が、20の歩行指向デザインのうち8つを不明確とするか、不要歩行と誤解した。
• don’t-walkデザインの2つはより良かったが、それでも普遍的な明確な解釈には達しなかった。
• この手法は、数時間内に多くのデザイン変種を迅速かつ費用対効果高くテストすることを示しており、初期段階の改良を可能にする。
• 本研究は、誤解と混成集団が、外部ディスプレイへの移行期間中の安全性に影響を及ぼす可能性があると警告する。