Проверка эффективности вспомогательной системы для маневрирования в местах слияния автомобильных потоков в режиме реального вождения автомобиля

В исследованиях, проведенных в 2018 г. Национальным управлением по безопасности движения автотранспорта, отмечено, что основной причиной дорожно-транспортных происшествий является человеческий фактор (94 % от всех других происшествий, которые вызваны такими причинами, как транспортное средство, окружающая среда и прочие критические ситуации). Некоторые сценарии вождения автомобиля носят особенно сложный и комплексный характер, например это переходно-скоростные полосы, когда водитель получает информацию для принятия решения о проведении плавного и безопасного маневра из окружающей среды. Незнание намерений водителей приводит к созданию рисковых ситуаций, которые вызваны отсутствием взаимопонимания или же ошибочными предположениями и восприятием. Именно по этой причине рекомендуется использовать передовую вспомогательную систему вождения, которая предоставляет информацию для проведения безопасных маневров в критических ситуациях. В предыдущих работах поведение водителя в момент въезда в поток движущихся автомобилей на автостраде изучалось с помощью визуальной системы слежения, при этом наблюдалась когнитивная нагрузка вследствие огромной степени внимания, которого требует проведение того или иного маневра. Поэтому и предлагается применять вспомогательную систему вождения, которая наиболее эффективна в местах слияния автомобильных потоков, использует коммуникационные системы V2V и предоставляет информацию водителю о корректировке скорости с целью проведения безопасного маневра в местах слияния автомобильных потоков. При этом также анализируются расстояние между транспортными средствами и их скорости движения. Данная работа представляет результаты, подтверждающие эффективность применения этой системы в случае слияния автомобильных потоков. Ранее сконструированный и испытанный интерфейс интегрирован в мобильное устройство, которое прошло тестовые испытания в реальных условиях вождения и установлено внутри транспортного средства.

1. World Health Organization (2018) Global status report on road safety 2018. Available at: https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/

2. National Highway Traffic Safety Administration. U.S. Department of Transportation (2018) Critical Reasons for Crashes Investigated in the National Motor Vehicle Crash Causation Survey. Report DOT HS 812 506. Available at: https://crashstats.nhtsa.dot.gov/api/public/viewpublication/812115

3. Sanchez-Mateo S, Clavijo M., Díaz-Álvarez A., Jimenez F. (2018) Interface design for an assistance system focused on high attentional load situations. 25th ITS World Congress, Copenhagen, Denmark. Paper EU‐TP1639

4. Sanchez-Mateo S., Perez-Moreno E., Jiménez F., Naranjo J.E., Perez Flores C., Antoñazas Teruel J. (2018). Study of a driver assistance interface for merging situations on highways. 2018 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES), Madrid, Spain. https://doi.org/10.1109/icves.2018.8519495

5. Jula H., Kosmatopoulos E. B., Ioannou P. A. (2000). Collision Avoidance Analysis for Lane Changing and Merging. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 49 (6), 2295–2308. https://doi.org/10.1109/25.901899

6. de Waard D., Dijksterhuis C., Brookhuis K. A. (2009). Merging into heavy motorway traffic by young and elderly drivers. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 588–597. https://doi.org/10.1016/j.aap.2009.02.011

7. Maag C., Muhlbacher D., Mark C., Kruger H.-P. (2012). Studying Effects of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) on Individual and Group Level Using Multi-Driver Simulation. 2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 4(3), 45–54. https://doi.org/10.1109/ivs.2011.5940419

8. Cheng Y., Gao L., Zhao Y., Du F. (2016). Drivers’ visual characteristics when merging onto or exiting an urban expressway. PLoS ONE, 11(9), e0162298. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0162298

9. Salman Ahmed M., Hoque M. A., Rios-Torres J., Khattak A. J. (2018). A Cooperative Freeway Merge Assistance System using Connected Vehicles. Available at: https://arxiv.org/abs/1805.00508

10. Rios-Torres J., Malikopoulos A. A. (2017). Automated and Cooperative Vehicle Merging at Highway On-Ramps. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18 (4), 780–789. https://doi.org/10.1109/tits.2016.2587582

11. Milanes V., Godoy J., Villagra J., Perez J. (2011). Automated On-Ramp Merging System for Congested Traffic Situations. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 12 (2), 500–508. https://doi.org/10.1109/tits.2010.2096812

12. Jiménez F., Naranjo J. E., Sanchez-Mateo S., Serradilla F., Pérez E., Hernández M. J., Ruiz T. (2018). Communications and Driver Monitoring Aids for Fostering SAE Level-4 Road Vehicles Automation. Electronics, 7 (10), 228. https://doi.org/10.3390/electronics7100228.

13. Sakr A. H., Bansal G., Vladimerou V., Kusano K., Johnson M. (2017). V2V and onboard sensor fusion for road geometry estimation. 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). https://doi.org/10.1109/itsc.2017.8317876

14. Dey K. C., Rayamajhi A., Chowdhury M., Bhavsar P., Martin J. (2016). Vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) communication in a heterogeneous wireless network-Performance evaluation q. Transportation Research Part C, 68, 168–184. https://doi.org/10.1016/j.trc.2016.03.008

15. Jimenez F., Liang Y., Aparicio F. (2012). Adapting ISA system warnings to enhance user acceptance. Accident Analysis & Prevention, 48, 37–48. https://doi.org/10.1016/j.aap.2010.05.017

16. Burgett A., Carter A., Preziotti G. (2001). An algorithm for read-end collision avoidance warning systems. 17th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles. Amsterdam, 4-7 June 2001.

17. Prestl W., Sauer T., Steinle J., Tschernoster O. (2000). The BMW active cruise control ACC. SAE Technical Paper Series, nº 2000-01-0344. https://doi.org/10.4271/2000-01-0344

18. Green M. (2000). How Long Does It Take to Stop? Methodological Analysis of Driver Perception-Brake Times. Transportation Human Factors, 2 (3), 195–216. https://doi.org/10.1207/sthf0203_1

19. Ahmed M. S., Hoque M. A., Rios-Torres J., Khattak A. J. (2018) A Cooperative Freeway Merge Assistance System using Connected Vehicles. Available at: https://arxiv.org/abs/1805.00508v1