[논문 리뷰] Familiarization tours for first-time users of highly automated cars: Comparing the effects of virtual environments with different levels of interaction fidelity

Mahdi Ebnali, Richard Lamb외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 19.

Human-Automation Interaction and Safety참고 문헌 65인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 고도로 자동화된 차량의 초보자 사용자를 대상으로 가상현실(VR) 익숙해짐 투어를 평가하며, 저해상도와 고해상도 VR를 비디오 및 대조 조건과 비교한다. 고해상도 VR는 타임아웃 품질과 신뢰도를 유의미하게 향상시켰으며, 모든 그룹이 세 번의 노출 후 수렴함을 보여주어 몰입형이고 상호작용적인 훈련이 초기 신뢰에 대한 의존도를 줄이고 경험을 통한 학습을 향상시킴을 시사한다.

ABSTRACT

Research in aviation and driving has highlighted the importance of training as an effective approach to reduce the costs associated with the supervisory role of the human in automated systems. However, only a few studies have investigated the effect of pre-trip familiarization tours on highly automated driving. In the present study, a driving simulator experiment compared the effectiveness of four familiarization groups, control, video, low fidelity virtual reality (VR), and high fidelity VR on automation trust and driving performance in several critical and non-critical transition tasks. The results revealed the positive impact of familiarization tours on trust, takeover, and handback performance at the first time of measurement. Takeover quality only improved when practice was presented in high-fidelity VR. After three times of exposure to transition requests, trust and transition performance of all groups converged to those of the high fidelity VR group, demonstrating that: a) experiencing automation failures during the training may reduce costs associated with first failures in highly automated driving; b) the VR tour with high level of interaction fidelity is superior to other types of familiarization tour, and c) uneducated and less-educated drivers learn about automation by experiencing it. Knowledge resulting from this research could help develop cost-effective familiarization tours for highly automated vehicles in dealerships and car rental centers.

연구 동기 및 목표

• 가상현실 익숙해짐 투어의 상호작용 정밀도 수준이 고도로 자동화된 주행에서 신뢰도와 성능에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 사전 투어가 자동화된 차량에서 인간 감시와 관련된 인지적 및 성능 비용을 줄이는지 평가하기 위해.
• 훈련 중 자동화 장애에 노출된 것이 장기적인 성능과 자동화 시스템에 대한 신뢰도를 향상시키는지 확인하기 위해.
• 교육 수준이 낮거나 낮은 수준의 운전자가 몰입형 고해상도 VR 환경에서 경험 기반 학습을 통해 유사한 성과 향상을 이룰 수 있는지 탐색하기 위해.

제안 방법

• 고도로 자동화된 차량의 초보자 사용자 120명을 대상으로 운전 시뮬레이터 실험을 실시함.
• 참가자를 네 가지 익숙해짐 조건으로 할당: 대조군(투어 없음), 비디오 투어, 저해상도 VR, 고해상도 VR.
• 다양한 비판적 및 비비판적 전환 작업에서 신뢰도, 타임아웃 품질, 이관 성능을 측정함.
• 표준화된 지표를 사용하여 신뢰도(사용 후 설문조사)와 성능(지연 시간, 조향 정확도, 반응 시간)을 평가함.
• 세 번의 세션 동안 전환 요청에 대한 반복 노출을 통해 시간에 따른 학습을 평가함.
• 반복 노출 후 조건 간 성능 변화를 비교하기 위해 내측 설계를 사용함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고해상도 VR 익숙해짐 투어가 자동화된 차량의 초보자 사용자에서 저해상도 VR 또는 비디오 투어보다 더 나은 신뢰도와 타임아웃 성능을 제공하는가?
• RQ2 다양한 익숙해짐 조건에서 전환 요청에 대한 반복 노출이 신뢰도와 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 훈련 중 자동화 장애에 노출된 것이 실제 자동화 주행 시나리오에서 첫 번째 실패에 따른 부정적 영향을 어느 정도 줄이는가?
• RQ4 교육 수준이 낮거나 낮은 수준의 운전자가 몰입형 VR 훈련을 통해 더 교육 수준이 높은 사용자와 유사한 성과 향상을 이룰 수 있는가?

주요 결과

• 고해상도 VR 익숙해짐 투어는 첫 번째 측정에서 비디오, 저해상도 VR 및 대조군보다 타임아웃 품질을 유의미하게 향상시켰다.
• 세 번의 전환 요청에 대한 노출 후, 모든 그룹 간의 신뢰도와 전환 성능가 수렴함을 보여주어 반복 노출이 초기 차이를 완화함을 시사함.
• 훈련 중 자동화 장애를 경험한 참가자들은 실제 자동화 주행 시나리오에서 첫 번째 실패에 따른 성능 비용을 감소시켰다.
• 교육 수준이 낮거나 낮은 수준의 운전자는 고해상도 VR을 통해 측정 가능한 학습 향상을 보였으며, 이는 몰입형 상호작용이 교육 수준과 관계없이 학습을 지원함을 시사함.
• 고해상도 VR 조건은 특히 비판적인 타임아웃 시나리오에서 신뢰도와 성능 향상에 뛰어난 성과를 보였다.
• 본 연구는 고해상도 VR 익숙해짐 투어가 딜러십 및 렌터카 센터와 같은 실제 환경에서 고도로 자동화된 차량의 사용자 준비도를 향상시키는 비용 효율적인 방법임을 입증함.