Using Human–Machine Interfaces to Convey Feedback in Automated Driving

自动化 计算机科学 人机交互 控制(管理) 领域(数学分析) 反馈控制 人工智能 工程类 控制工程 数学 机械工程 数学分析
作者
Emily Shull,John Gaspar,Daniel V. McGehee,Rose Schmitt
出处
期刊:Journal of Cognitive Engineering and Decision Making [SAGE Publishing]
卷期号:16 (1): 29-42 被引量:7
标识
DOI:10.1177/15553434221076827
摘要

The next decade will see a rapid increase in the prevalence of partial vehicle automation, specifically conditional automation (i.e., SAE level 3; SAE, 2018 ). In conditional automation, the expectation is that the user is still receptive to takeover and can disengage while the automation is active, but as the automation approaches its operational limits, or the end of its operational design domain, it issues a request to intervene and the user is expected to retake control. A human–machine interface (HMI) that can safely and effectively transition control is therefore very important. This simulator study investigated how features of the HMI design, specifically feedback about the confidence (i.e., current capability) of the automation influenced transition of control. Participants were assigned to one of three conditions, which received varying amounts of visual and auditory feedback regarding the automation’s confidence. Findings suggest 3-stage auditory-visual feedback about the automation’s confidence may improve subsequent takeover performance compared to 3-stage visual and a control group without feedback. This research demonstrates the potential value of providing more insight into automated feature performance in conditional automation.
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