Measurement of human driver`s authority and implementation of assistance system on a simulator study

Abstract

Özerk araçların ve ileri sürücü destek sistemlerinin gelişmesindeki en büyük etkenlerden biri, sürüş senaryolarında teknik sistemin gözlemcisi ve yorumlayıcısı konumunda bulunan uzman sürücü sistemlerinin taklit edilebilmesidir. Bu çalışmada, sürücüye uyarlanabilir çok modlu bir sürücü destek sistemi sunulmaktadır. Görüntü işlemeye dayalı bu sistemin asıl amacı, sürücünün boylamsal ve yanal araç kontrolünü birbirinden ayırarak, kişinin dikkat ve yetki seviyesini belirlemek, bu sayede, olası sürüş durumları ve tehlike senaryoları bakımından sürücünün niyetine ve sürüş yeteneğine göre doğru zamanda uyarıları tetiklemektir. Sunulan sürücü destek sistemi; diğer araç ve yol durumlarıyla etkileşimleri içeren çevresel trafik ortamının bilgilerini değerlendirir, bu değerlendirme esnasında boylamsal ve yanal araç kontrol görevleri sırasında örneklenen sürüş ölçütlerini de göz önünde bulundurur. Testler bir benzetim ortamında gerçekleştirilmiştir. Deneyler sırasında toplanan test verileri ön işlemden geçirilmiş ve sunulan performans ölçütü, değişik profillerde 4 sürücüden oluşan bir test kümesi için hesaplanmıştır. Kişilerin doğrusal ve yanal araç kontrolündeki başarıları bu ölçüt göz önünde tutularak değerlendirilmiştir. İlk deneylerden elde edilen sonuçlar ışığında, simülatör testleri 40 katılımcıyla daha detaylı haritalar üzerinde tekrarlanmıştır. Ayrıca sürücü destek sistemi için, insan sürücünün davranışlarını denetleyen bir onaylama modeli geliştirilmiştir.

One of the most challenging factors in the development of autonomous vehicles and advanced driver assistance systems is the imitation of an expert driver system which is the observer and interpreter of the technical system in the related driving scenario. A multi-modal adaptive driver assistance system is presented in this study. The main goal is to determine the human driver's attention and authority level by decoupling the driver's vehicle control in both of the longitudinal and lateral direction in order to trigger timely warnings according to his/her driving intents and driving skills with respect to the possible driving situation and hazard scenarios. The visual-based system evaluates the driver?s performance metric computed during the longitudinal and lateral vehicle control tasks as well as the processed information about the surrounding traffic environment. Tests are performed on a vehicle simulator. The collected test-data are pre-processed and the presented metric is calculated for the evaluation of the human driver's driving performance with respect to adaptive cruising and obstacle avoidance maneuvering tasks for a sampled set of 4 drivers with different profiles. In the light of the significant results obtained from the preliminary tests, a second set of simulator tests are performed with 40 test drivers. And a validation model is developed for the reference co-pilot model in order to validate the human driver's maneuvering choices.