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量产车自动驾驶接管案例研究

发表时间：2020/11/2 来源：《基层建设》2020年第21期作者：王映

[导读] 摘要：目前大部分自动驾驶接管研究仅限于理论方面，缺乏真实市场环境检验接管效果的有效性，因此对少量现有量产车型接管案例研究很有必要。

        南京工业大学江苏南京 211816
        摘要：目前大部分自动驾驶接管研究仅限于理论方面，缺乏真实市场环境检验接管效果的有效性，因此对少量现有量产车型接管案例研究很有必要。文章分析了2018款奥迪A8 Traffic Jam Pilot以及凯迪拉克CT6 Super Cruise自动驾驶系统。验证了多通道混合接管请求方式的有效性。
        关键词：自动驾驶接管；案例研究；混合接管请求方式
        随着技术的发展，汽车越来越智能化，可以辅助用户完成驾驶任务。但当系统不能胜任当前驾驶任务时，需要把驾驶权交回用户，让用户接管车辆。但是实验室接管请求方式研究成果是否有效且能落地，还需结合现有车型的应用效果及市场反馈。
        1 概念解读
        1.1 量产车
        量产车（Production Car）是指大批量生产、向社会公开发售并且能在公共道路上合法行驶的车辆。量产车一般相较于非量产车而言，如概念车。由于生产在大批量的生产线上进行，量产车通常意味着价格相对低廉与技术的成熟稳定。[1]量产车与我们的生活联系十分密切，基本上我们日常所见的车都属于量产车。本文所讨论的量产车即是指这一类能供大众消费使用的上市车型。
        1.2 自动驾驶接管
        SAE International国际自动机工程师学会 (原译：美国汽车工程师学会)将驾驶自动化分为六个等级：L0-无自动化，L1-驾驶辅助，L2-部分自动化，L3-有条件自动化，L4高度自动化，L5完全自动化。[2]其中L3、L4级在使用自动驾驶功能时允许用户从事非驾驶相关任务，如阅读、看电影、听音乐等，而无需持续监督驾驶情况。但当自动驾驶系统无法应对当前驾驶任务时，需要将车辆驾驶权交回用户，此时就发生了自动驾驶接管。同时由自动驾驶系统发出的请求用户接管车辆，叫做自动驾驶接管请求。
        2 接管请求方式
        自动驾驶系统极大地便利了人们使用车辆，但当系统发出接管请求时，用户必须及时有效的接管车辆，否则会带来不可预计的后果。而用户能否及时有效的接管，很大程度上取决于接管请求方式是否合理。众多学者在研究自动驾驶的接管请求时,围绕不同的接管请求方式开展了大量研究，请求方式主要是对视觉、听觉、振动触觉几个通道的影响，也有文献创新性地提出通过电刺激触发本体感觉来驱动驾驶员手臂移向方向盘。不同请求方式对接管绩效有不同的影响。
        ①视觉方式
        视觉接管请求是较为主要的接管请求方式。韩宗辉[3]的研究尝试了对AR-HUD进行交互界面设计。Nadine Rauh等人研究了HUD与中控视觉显示方式，结果显示尽管HUD的显示时间较长，但它靠近驾驶环境可以更快地识别危急情况并对其作出反应，与中控台相比，参与者更喜欢HUD作为显示位置。
        ②听觉方式
        相关研究表明，语音接管请求是一种有效的接管请求方式,Bazilinskyy等进行了大样本量的公众调查调查选取了140种不同语速、语调和情绪的语音接管请求，研究发现,提升语速和特殊口头短语(例如，“立即接管”)会使驾驶员感觉更加紧迫，相反地，语音播报员的性别和情绪对驾驶员没有影响。王骁萱等[4]研究通过比较参与趣味性不同任务（观看娱乐性视频与新闻视频）对接管效率影响，发现自动驾驶条件下,娱乐性视频会增加驾驶员响应接管请求的反应时、降低响应接管请求的正确率。
        ③触觉振动
        研究发现，触觉震动不需要驾驶员集中注意力就可以获取信息[5]，也是一种具有优势的接管请求方式。Petermeijer等不仅验证了触觉震动信号是有效的接管请求方式，而且试图通过不同方向的振动警示驾驶员危险来源的方位，但是结果表明振动方向不能提示风险来源。
        ④混合接管请求方式
        另外的更进一步地,Forster等考虑了混合接管请求方式，研究表明听觉和视觉的组合比单一(听觉或视觉)接管请求更有效。Yoon等在前人的基础.上，设计了视觉①听觉；②震动；③混合(1+2,1+3,2+3,1+2+3)共计7种请求方式，研究表明，仅有视觉接管请求时驾驶员接管时间最长，驾驶员满意度较高的均是包含听觉警报的混合请求方式(1+2,2+3,1+2+3)。
        3 案例研究
        研究量产车型上自动驾驶接管对于检验理论研究成果是否有效具有重要意义。由于技术发展的不成熟以及法规的不完善，仅有少量量产车型搭载了自动驾驶系统。论文选取两款较为典型的自动驾驶系统进行研究。
        3.1 2018款奥迪A8 Traffic Jam Pilot
        2018款奥迪A8搭载了Traffic Jam Pilot自动驾驶系统，被称为是世界首款L3级量产车型。当车速低于60km/h，用户按下中控台上Audi AI按钮，即可激活自动驾驶系统，管控车辆启动、加速、转向及制动，无需用户进行任何操作。用户按下按钮后，按钮指示灯由白色变为绿色，意味着车辆处于自动驾驶系统管理状态，同时仪表盘上有“AI”字样图标显示。

        图1 功能开启按钮变化
        Fig.1 Function on button changes

        图2 功能开启仪表盘界面变化
        Fig.2 Function on dashboard interface changes
        当系统无法胜任当前驾驶任务，系统将向用户发出通知，请求接管车辆。接管请求的发出在视、听、触三个通道皆有作用：①视觉通道：仪表盘界面文本提示，红色灯光闪烁，若几秒后用户仍未接管车辆，仪表盘区域双闪图标开始闪烁；②听觉通道：系统请求接管车辆时，发出一声“滴~”的警告声，几秒后用户仍没有接管，“滴”声将越来越急促，直至用户接管车辆或车辆停止；③触觉通道：先是轻轻地拉安全带，如果用户仍然没有反应，安全带的拉力将变得更加剧烈。

                 图3 接管请求时仪表盘界面提示
        Fig.3 Takeover request dashboard interface prompt
        3.2 凯迪拉克CT6 Super cruise
        凯迪拉克Super Cruise超级智能驾驶系统是基于现有ADAS智能驾驶辅助技术的延伸和拓展，在该功能适用范围的公路上，可以让车辆自动保持在单一车道的中间行驶，同时帮助驾驶者接管横向和纵向两个维度的操作管理。目前能做到类似功能的L2级别驾驶辅助的车并不罕见，但凯迪拉克Super Cruise超级智能驾驶系统与众不同的地方，是通过驾驶员注意力保持系统主动监测驾驶员的状态，建立起一套人与机器的信任机制和行之有效的沟通渠道。进而确保驾驶员“放开双手”的情况下，能够随时获得车辆的掌控权。
        凯迪拉克CT6的接管提示采用灯带形式放在了更为显眼的方向盘上方，且不同颜色代表不同意思。绿色代表系统正常工作，可释放双手；蓝色代表用户介入变道、转向操作；红色灯带闪烁提示用户接管车辆，系统将退出工作。由于凯迪拉克CT6驾驶系统仍处于L2级，不允许用户从事非驾驶相关任务，当驾驶员注意力摄像头检测到驾驶员视线离开道路前方四秒以上，Super Curise将依次开启三个层级的提醒和警示，同时伴有座椅震动和蜂鸣音，要求驾驶者将注意力集中到前方道路上。[10]如驾驶者仍未作出任何反应，系统则在原驾驶车道缓慢降低车速至车辆停止并打开双闪灯；在必要情况下，OnStar安吉星紧急救援将主动联系驾驶员，全面保障驾驶者与车辆的安全。

        图4 方向盘指示灯不同状态
        Fig.4 Steering indicator light in different state
        4 结语
        2018款奥迪A8 Traffic Jam Pilot与凯迪拉克CT6 Super cruise在向用户发出接管请求时，都采用了视、听、触三个通道的混合接管请求方式，在各通道交互内容上不尽相同。虽然智能驾驶系统还未得到大规模的推广应用，但从目前市场反馈情况看，两款车型的接管请求方式基本都能引起用户注意，并进行接管，从一定程度上验证了多通道混合接管请求方式的有效性。
        参考文献
        [1]Wikipedia.Production car[EB/OL].https://en.wikipedia.org/wiki/Production_vehicle,2020-7-4.
        [2]J3016™,(R) Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles[S].USA:SAE International,2018-06.
        [3]韩宗辉. AR-HUD在自动驾驶中接管方式的交互设计研究[D].河北科技大学,2019.
        [4]王骁萱,常若松,马锦飞,张艺竞.自动驾驶条件下视觉非驾驶相关任务类型对接管效率的影响[J].人类工效学,2019,25(06):52-55.
        [5]张泽权.高度自动驾驶接管触觉警示研究[J].科技创新与应用,2018(35):59-60.
        作者简介：
        王映（1996-），女，汉族，江苏沭阳，硕士，南京工业大学，研究方向：交互设计。