UISTにおける自動車UI研究のサーベイ

以前CHIにおける過去5年分の自動車UI研究を網羅的にサーベイした。
今回はUISTに関して同様にサーベイする。
発表された研究のアブスト(DeepLによる翻訳)をまとめた。

UIST2016

なし

UIST2017

Carpacio: Repurposing Capacitive Sensors to Distinguish Driver and Passenger Touches on In-Vehicle Screens
  • https://ubicomplab.cs.washington.edu/publications/carpacio/
  • 標準的な車両用インフォテインメントシステムには、多くの場合、ドライバーが携帯電話、ナビゲーション、オーディオ、および車両の設定を操作するためのタッチスクリーンが含まれている。ドライバーの安全のために、走行中はこれらのインターフェースが無効化されたり、簡素化されていることが多い。このような機能の低下は、ドライバーの注意力散漫を軽減するのに役立つが、同乗者にとってはインフォテイメントシステムの使い勝手を阻害することになる。現在のインフォテイメントシステムは、ユーザーの着座位置を認識していないため、適応することができません。我々は、ユーザが静電容量式スクリーンに触れたときに、タッチスクリーンとシート内の電極の間に生じる静電容量性カップリングを利用したシステム「Carpacio」を紹介する。この静電容量結合現象を利用して、カーインフォテインメントシステムは、誰が画面と対話しているかをインテリジェントに識別し、それに応じてユーザーインターフェースを調整することができます。また、同梱されているシート乗員検知センサーやシートヒーターコイルをシート電極として使用することができるため、自動車メーカーは容易にCarpacioを車両に組み込むことができます。8台の車と5台のモバイルデバイスで評価した結果、Carpacioは2600回以上のタッチを99.4%の精度で正確に検出しました。
Reinventing the Wheel: Transforming Steering Wheel Systems for Autonomous Vehicles

UIST2018

Adasa: A Conversational In-Vehicle Digital Assistant for Advanced Driver Assistance Features
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3242587.3242593
  • 先進運転支援システム(ADAS)は、ほとんどの最新の自動車に搭載されており、レーンキーピングシステムやアダプティブクルーズコントロールなどの機能を通じてドライバーを支援し、運転体験を向上させることを目的としている。しかし、最近の研究では、いくつかの理由からこれらの機能を利用している人は少ないことがわかっています。第一に、ADAS機能は最近まで一般的ではなかった。第二に、ほとんどのユーザーはこれらの機能に慣れておらず、何を期待していいのかわからない。最後に、これらの機能を操作するためのインターフェイスは直感的ではありません。ドライバーがADASの機能を理解するのを助けるために、我々は、ドライバーの質問やコマンドに自然言語で応答する会話型の車載デジタルアシスタントを提示します。このシステムでは、ドライバーは車内で制約のない自然言語を使って質問や命令をすることができ、高度な機械学習技術を使って訓練されたアシスタントは、車の信号へのアクセスと相まって、会話の文脈に基づいてリアルタイムで応答する。市販車で試作した我々のシステムの結果を紹介し、ドライバーのADASの理解と使いやすさを向上させるための有効性を実証する。

UIST2019

A New Approach to Studying Sleep in Autonomous Vehicles: Simulating the Waking Situation
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3332167.3357098
  • 本論文では、個人が睡眠から覚醒する際に経験する身体的・認知的要求をシミュレートするための新しい方法論を提示する。このシナリオをよりよく理解することは、自律走行車(AV)の研究にとって重要な意味を持ち、先行研究では、多くのドライバーが運転中に眠りたいと考えていることが示されている。本実験では、2つの方法で覚醒状態を再現しています。(1)被験者は3セッション(5分、8分、11分)の間、スリープシェード(身体的要求)をランダムに割り当てられた順番で着用し、その後、(2)10秒の間にぼやけた状態からクリアな状態へと変化するスクリーン(認知的要求)を見る。実験では、被験者の体験を実生活での覚醒時の身体的・認知的条件と比較した。実験設定は、睡眠状況を交互に変化させることの有効性と適切性が高く評価された。今後のAV研究のシナリオデザインとして活用され、他の分野でも採用可能である。

CHIにおける自動車UI研究のサーベイ

SIGCHIにおいて2016~2020の5年間で自動車UIに関して、
どのような研究が発表されたか調べた。

2016年はなんとなし(本当か?)
yusuke-ujitoko.hatenablog.com yusuke-ujitoko.hatenablog.com yusuke-ujitoko.hatenablog.com yusuke-ujitoko.hatenablog.com

セッション・論文数ともに単調に増加している。
今後も自動運転の実用化に伴い盛んに研究投資が続くとみられるため、増加すると思う。

CHI2020における自動車UI研究

SIGCHI2019において自動車UIに関して
発表された研究のアブスト(DeepLによる翻訳)をまとめた。
2019年は1つだった自動車関係のセッションが2つに増加。

Interaction around the vehicle

Non-Verbal Auditory Input for Controlling Binary, Discrete, and Continuous Input in Automotive User Interfaces
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376816
  • 運転中に注意散漫にならない入力をするために、運転中の聴覚入力を利用することが普及してきている。しかし、我々は、聴覚入力は単に音声を使うだけのものではないと主張している。そこで本研究では、運転中のスマートアシスタントとの対話のために、非言語聴覚入力(Non-Verbal Auditory Input: NVAI)を利用することを検討する。100人の参加者を対象としたオンライン調査を通じて、まず、バイナリ、離散、および連続データタイプに対するユーザーの入力の好みを調査しました。NVAIの上位3つのモダリティを特定した後、16人の参加者を対象とした対面研究を実施しました。この研究では、参加者が運転シミュレータを操作しながら、3つの異なる入力データタイプについて、これらの入力モダリティの精度、運転者の注意力散漫、社会的受容性についてテストを行いました。その結果、オンライン調査では、当初は手を叩いて入力することが好まれていましたが、運転中の2値入力や離散入力では指を叩いて入力し、連続入力では鼻歌を歌って入力することが好まれていることが明らかになりました。
Voice+Tactile: Augmenting In-vehicle Voice User Interface with Tactile Touchpad Interaction
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376863
  • 運転は、ドライバーが少ない労力で多様なアプリケーションを利用できるVUI(Voice User Interface)への適応が期待されています。しかし、VUIには、ターンテイキングの問題、短期記憶負荷、操作効率の悪さ、エラー訂正の難しさなど、生来のユーザビリティの問題があります。これらの弱点を克服するために、私たちはVUIに触覚インタラクションを付加することを検討しました。その結果、マルチタッチ入力と高解像度の触覚出力によりVUIを補完するVoice+Tactileインタラクションを開発した。本研究では、様々なVUIインタラクションのステージに対応するために、様々なVoice+Tactileインタラクションを設計し、4つのVoice+Tactileインタラクションのテーマを導き出しました。ステータスフィードバック、入力調整、出力制御、フィンガーフィードフォワードの4つのVoice+Tactileインタラクションテーマを導き出しました。ユーザー研究の結果、Voice+Tactileインタラクションは、運転中の気晴らしのためのオーバーヘッドを大幅に増やすことなく、VUIの効率性とユーザー体験を向上させることが示されました。これらの早期の成果が、触覚チャネルを用いた車載VUIの改善に向けた新たな研究課題を切り開くことを期待しています。
A Longitudinal Video Study on Communicating Status and Intent for Self-Driving Vehicle Pedestrian Interaction
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376484
  • 自動運転車(SDV)では、歩行者はドライバーとのコミュニケーションに頼ることができなくなっています。業界の専門家や政策立案者は、自動運転の状況を伝える外部のヒューマン・マシン・インターフェース(eHMI)を提案しています。私たちは、SDVの通行権付与の意思表示を付加的に行うことで、歩行者の横断性がさらに向上するかどうかを検討しました。これらのeHMI効果の安定性を評価するために、N=34人の歩行者を対象に3セッションのビデオ研究を行い、主観的な評価と横断開始時間を評価しました。これは、eHMIの長期的な効果を捉えた最初の研究です。我々の発見は、時間の経過とともにeHMIの効果が持続する(受容性、ユーザー体験)、あるいは増大する(横断開始時間、知覚された安全性、信頼性、学習性、信頼性)ことを示すことで、先行研究の信頼性を高めるものである。我々は、SDVの状態を伝えるeHMIから歩行者が恩恵を受け、さらにSDVの意図を伝えることで、さらなる価値が付加されることを発見した。我々は、SDVにはステータスとインテントの両方を伝えるeHMIを装備すべきであると結論付けた。
Self-Interruptions of Non-Driving Related Tasks in Automated Vehicles: Mobile vs Head-Up Display
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376751
  • 自動運転は、新たなヒューマンファクタの課題を提起する。運転者が運転タスクに定期的に注意を払うドライバーの恩恵を受けながら、運転に関連しないタスク(NDRT)を実行することを可能にするパラドックスが存在します。タスクの切り替えやインターリーブを促進してドライバーの注意力をより良く管理することを目的としたシステムは、このパラドックスに対処するのに役立つかもしれません。しかし、このようなシステムに情報を提供するためには、運転者がNDRTに従事している間にどのように自己中断しているかをよりよく理解する必要がある。本論文では、N=42名の参加者を対象に、見慣れた運転環境で自動運転を体験してもらうことを目的とした、バランスの取れた被験者内シミュレータ研究を紹介する。参加者は、同じルートを2回15分間運転した際に、HUDとモバイルディスプレイで見るテレビ番組を選択した。アイトラッキングデータとヘッドトラッキングデータから、HUD条件の方が自己中断が多く、状況認識が高い可能性が高いことが示唆された。我々の結果は、運転関連タスクと非運転関連タスクの視覚的・時間的統合を知らせることで、将来の注意管理システムの設計に役立つかもしれない。
Autonomous Vehicle-Cyclist Interaction: Peril and Promise
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376884
  • 自律走行車(AV)は、道路利用者間の相互作用を再定義する。現在、サイクリストとドライバーは、暗黙の合図(車両の動き)と、明示的ではあるが不正確な信号(手のジェスチャー、クラクション)を介してコミュニケーションを行っている。将来のAVは、センサーデータに基づいてサイクリストに意識や意図、その他のフィードバックを一貫して伝えることが可能である。我々は、没入型VR AV-サイクリストシミュレータの実装に情報を与えた予備的な設計研究、および多くのAV-サイクリストインターフェースの設計と評価から始まり、AV-サイクリストのインタラクションの探求を提示します。その結果、AVサイクリストインターフェースは、車線合流時のライダーの信頼性を向上させることができることを示唆している。本研究では、AVサイクリスト・インタラクション・シミュレータ、AVサイクリスト・インタラクション・デザインの様々な側面(モダリティ、場所、複雑さなど)のトレードオフに関する洞察、AVサイクリスト・インタラクションによるライダーの信頼性向上を示唆する肯定的な結果を提供します。AV-サイクリスト・インターフェースがサイクリスト文化に与える潜在的なポジティブな影響に励まされる一方で、過度の依存がサイクリストにもたらすリスクも強調しています。

Vehicle automation pedestrians & interaction

The Effects of Explicit Intention Communication, Conspicuous Sensors, and Pedestrian Attitude in Interactions with Automated Vehicles
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376197
  • 本論文では、自動運転車(AV)と歩行者とのインタラクションにおける外部ヒューマンマシンインターフェース(eHMI)と可視センサーによる目立つ外部車両の外観の影響を調査する。最近の研究では、運転手がいないためにAVが明示的に環境とコミュニケーションをとる必要があることが示されています。さらに、自動運転車との相互作用の場面では、センサシステムが充実しているために、見た目が異なっていたり、目立っていたりすると、自動運転車への不信感から生じる躊躇が生じる可能性があります。そこで、我々はバーチャルリアリティ研究において、歩行者の態度、eHMIの有無、目立つセンサーシステムが道路を横断する意思にどのように影響するかを評価した。その結果、eHMIの使用が推奨された。自動運転機能の目立つ外観はサンプル全体には影響を与えなかったが、AVに対してより否定的な態度をとる人ではより効率的な横断意思決定につながった。本研究の結果は,将来の AV インターフェースの効果的な設計に貢献するものである.
Towards Inclusive External Communication of Autonomous Vehicles for Pedestrians with Vision Impairments
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376472
  • 視覚障害者(VIP)は、交通事故の中で最も脆弱な道路利用者の一人である。自律走行車は事故を減らすと考えられていますが、それでも歩行者に関連情報を知らせる何らかの形の外部通信が必要です。車両-歩行者通信(VPC)の設計に関する最近の研究では、障害者以外の人々のためのコンセプトに強く焦点が当てられています。本研究では、視覚障害者と歩行者の両方にとって有益な、包括的なユーザー中心のVPCのデザインを提案しています。我々はVIP(N=6)とワークショップを行い、道路交通における現在の問題点を議論し、文献で提案されているコミュニケーションコンセプトを比較した。テーマ別に分析した結果、伝達車両の数と内容(持続時間に影響を与える)という2つの重要なテーマが明らかになった。その後、バーチャルリアリティを用いた第2回目のユーザー研究(N=33、VIP8名)では、能力別グループ間でVPCを比較した。その結果、関連するすべての車両が通信することで信頼と理解が高まり、認知負荷が軽減されること、また、コンテンツの多いメッセージは認知負荷を軽減することがわかった。
Color and Animation Preferences for a Light Band eHMI in Interactions Between Automated Vehicles and Pedestrians
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376325
  • 本論文では、外部のヒューマン・マシン・インターフェース(eHMI)を介して自動運転車(AV)と歩行者とのインタラクションをサポートするために、色やアニメーションのパターンに関するユーザーの好みについて報告する。既存のeHMIの概念は、AVの降伏意図を表現するために色やアニメーションを使用している点などで異なっている。実証的な研究がないため、どの色やアニメーションが交通交渉の場面でのユーザビリティや嗜好性を高めるかについては、知識のギャップがある。そこで本研究では、5つの色と3つのアニメーションパターンを組み合わせたライトバンドeHMIを用いて、降車するAVの理解度を調査するオンライン調査(N=400)を実施しました。その結果、シアンは降伏の意思を伝えるための中立的な色と考えられています。さらに、横方向にアニメーションするパターンと比較して、一様に点滅または脈動するアニメーションが好ましいことがわかりました。これらの洞察は、将来のeHMIの設計と標準化に貢献することができます。

[* What a Driver Wants: User Preferences in Semi-Autonomous Vehicle Decision-Making
Paper]
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376644 - 自律走行車(AV)システムは、技術的な能力だけでなく、人間を中心とした方向性も含めて急速に発展しています。このような発展にもかかわらず、セミAVが直面するであろう意思決定シナリオにおけるドライバーの嗜好性や、セミAVの意思決定とユーザーの嗜好性との間に起こりうるズレについてのニュアンスの理解はまだ十分ではありません。オンライン調査を用いて、様々なシナリオにおいて参加者がセミAVにどのように行動してほしいか、また、車両の意思決定をどのように警告してほしいかを探りました。参加者は、自律性への快適さ、制御権を奪いたい、AVへの情報提供への欲求のレベルが異なることを報告した。自律性に対する経験のレベルや状況認識などの個人差が、車両に対する認識に影響を与えた。私たちの結果は、AVの意思決定においてドライバーの好みを考慮することの重要性を強調しており、この要因を他の要因の中に位置づける影響図を提示しています。また、ドライバーの嗜好に合わせていない場合には、AVの過去の肯定的な経験がAVにとってより有害な結果をもたらす可能性があることを含め、5つの設計原則を導き出しました。

Is Too Much System Caution Counterproductive? Effects of Varying Sensitivity and Automation Levels in Vehicle Collision Avoidance Systems
  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376300
  • 自律走行車システムの性能は、走行環境に内在する不確実性とセンサデータの処理の課題によって制限されています。そのため、エンジニアは、潜在的な脅威に対する感度を低くする(見逃しが多くなる)か、感度を高くする(誤報が多くなる)かのバイアスをかけてシステムを設計する必要があります。我々は、レベル3の自律走行車の自動緊急ブレーキシステムについて、この問題を調査しました。参加者(N=48)に郊外の環境をシミュレートして運転してもらい、検出ミス、完璧な性能、または誤報を経験してもらいました。その結果、ドライバーの警戒心は、ブレーキシステムの感度が低いほど高く、致命的な故障の可能性がある場合でも性能が向上することがわかりました。さらに、システムのバイアスに関係なく、自律性のレベルが高いほど、ドライバーのパフォーマンスは有意に悪くなりました。我々の結果は、ドライバーの警戒心と性能に対するシステムバイアスの影響を考慮することが、車両の自律性のレベルが上がるにつれて重要な設計上の考慮事項になることを示しています。

CHI2019における自動車UI研究

SIGCHI2019において自動車UIに関して
発表された研究のアブスト(DeepLによる翻訳)をまとめた。
2019年に引き続き自動車関係のセッションが存在。

Cars

An Exploration of Speech-Based Productivity Support in the Car
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300494
  • 車内のインテリジェントアシスタントは、ドライバーが通勤中に以前に使用していなかった時間を生産的に使用するのを助ける機会を提供します。しかし、副次的なタスクに従事することで、運転への注意力が低下し、交通安全に影響を及ぼす可能性があります。運転中に使用されるインターフェイスは、たとえ音声ベースであっても、運転以外のタスクを運転と切り離して考えることはできない--より安全な運転のためのアラートと運転以外のタスクのタイミングが安全性を維持するために重要である。本研究では、運転者が複雑な生産性タスクを安全に完了できるように支援する音声ベースのアシスタントの経験を探る。制御されたシミュレータを用いた研究では、音声で文書を書いたりスライドを作成したりしている間に、アシスタントからのサポートのレベルや道路状況のアラートがドライバーの安全運転能力にどのような影響を与えるかを調べています。その結果、音声ベースの生産性の高いインタラクションをサポートする方法と、音声ベースのロードコンテキストアラートがドライバーの行動にどのように影響するかを示唆しています。
How to Work in the Car of the Future? A Neuroergonomical Study Assessing Concentration, Performance and Workload Based on Subjective, Behavioral and Neurophysiological Insights
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300284
  • 自律走行は、車に乗っている間の時間の使い方に新たな機会を与えてくれます。その重要なシナリオの一つが「作業」である。私たちは、車内の3つの構成(照明、視覚刺激、音)が生産的な作業を支援する可能性について比較するための神経環境学的研究を実施しました。自律走行を模擬した2種類の集中力タスクを実施しながら、参加者の集中力、パフォーマンス、作業量を主観的、行動的、脳波で評価した。その結果、大面積で青色成分の多い明るい光と視覚・聴覚刺激を減らす構成は、パフォーマンス、品質、効率、集中力の向上、認知的作業負荷の低下を促進することが示された。青色成分の少ない直線的な暗い光と視覚・聴覚刺激の増加は、パフォーマンスの低下、主観的な集中力の低下、認知作業量の増加をもたらしたが、通常の車の構成との違いはなかった。このようにして、我々のマルチメソッドアプローチは、理想的なワークスペースのための車内構成の可能性を明らかにした。
Using Time and Space Efficiently in Driverless Cars: Findings of a Co-Design Study
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300635
  • 移動時間の代替利用は、ドライバーレスカーの利点として広く議論されている。そこで私たちは14回の共同設計セッションを実施し、人々がどのように時間を管理しているかを調査し、ドライバーレスカーにおける時間の価値をどのように認識しているかを判断し、設計上の意味合いを導き出しました。その結果、ドライバーレスモビリティは人々の移動時間の使い方や時間管理全般に影響を与えることが示唆された。参加者は、日常生活の中で通常はおろそかにされている活動の時間を節約するために、移動中にタスクを完了させたいという願望を繰り返し述べていた。移動時間を効率的に使うためには、車のスペースを効率的に使う必要がある。このように、車内の限られたスペースを効率的に利用し、多様なニーズに対応するための共通のデザインパターンとして、小さな家のデザインコンセプトが有効であることがわかった。
Is Now A Good Time? An Empirical Study of Vehicle-Driver Communication Timing
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300867
  • 自動車のセンシングシステムと音声インターフェースの進歩は、よりスマートな運転支援システムやインフォテインメントシステムの新たな機会を提供しています。安全性と消費者の満足度の両方の理由から、ドライバーと対話する新しいシステムは、適切なタイミングでそれを行わなければなりません。私たちは63人のドライバーに、50分間のドライブ中に運転以外の情報を受け取るのに適した時間帯は「今がいいですか」と尋ねました。2,734件の回答を分析し、自動車データとビデオデータを同期させた結果、アクセスしやすい自動車データを使用することで、適切な時間を選択する確率をより高い確率で決定することができますが、この問題の特定のニュアンスでは、より高いパフォーマンスを達成するためには、ドライバーと環境の状態をより深く理解する必要があることがわかりました。本研究では、これらのニュアンスのいくつかを定量分析と定性分析を用いて説明し、許容される中断の窓を最大化しながら、同時に悪い時間帯に相互作用するリスクを最小化するシステムを設計する方法の理解に貢献している。

その他

In UX We Trust: Investigation of Aesthetics and Usability of Driver-Vehicle Interfaces and Their Impact on the Perception of Automated Driving
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300374
  • 技術システムの進化において、エラーからの自由と早期導入は、市場での成功と競争力の維持に大きな役割を果たしている。自動運転の場合、欠陥のあるシステムが運用され、ユーザーがこれらのシステムを信頼し、多くの場合、何の制約もなく利用されているのを目にします。信頼と使用は、運転者と車のインターフェースやインテリアデザインに対するユーザーの経験と関連していることが多い。本研究では、自動運転の知覚に影響を与える要因について調査した結果を紹介する。シミュレータ研究では、N=48名の参加者にSAEレベル2の車両を運転してもらい、運転機能が完璧か欠陥があるかのどちらかを選択してもらった。副次的な活動として、参加者は、美学と使い勝手の異なるインフォテインメントシステム(2x2)上でタスクを解決しなければならなかった。その結果、条件の相互作用が車両システムの信頼性とUXに大きく影響することが明らかになりました。私たちの結論は、車両デザインのすべての側面がシステムと信頼感に影響を与えるということです。
Trolled by the Trolley Problem: On What Matters for Ethical Decision Making in Automated Vehicles
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300739
  • 自動運転車は、環境データや意思決定アルゴリズムに基づいて、運転操作や経路変更などの意思決定をしなければなりません。これらのアルゴリズムに倫理的な側面を考慮すべきかどうかという問題がある。ある状況の中で利用可能なすべての決定が致命的な結果をもたらす場合、これはジレンマにつながる。この問題を取り巻く現代の言説は、このようなジレンマの具体的なバージョンであるトロッコ問題に支配されている。その起源の概要に基づいて、自動運転車における倫理的意思決定に関する疑問を解決するために、トロリー問題とその実行可能性について議論する。トロリー問題はいくつかの重要な機能を果たしているが、自動化アルゴリズムの成否を判断するのには不向きなベンチマークであることを示す。我々は、研究と設計は、解決不可能なジレンマを解決しようとするのではなく、トローリーのような問題を全く回避することに焦点を当てるべきであることを主張し、自動化されたエージェントにおける倫理的な問題にどのようにして実行可能に対処するかについて、代替的なアプローチについて議論する。

CHI2018における自動車UI研究

SIGCHI2018において自動車UIに関して
発表された研究のアブスト(DeepLによる翻訳)をまとめた。
2017年に比べて自動車関係の研究が増加。

Interactivity in Autonomous Vehicles

Feel the Movement: Real Motion Influences Responses to Take-over Requests in Highly Automated Vehicles
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173574.3173820
  • 高度に自動化された車両におけるテイクオーバー要求(TOR)は、ユーザーに制御を再開するよう促す合図である。しかし、TORは多くの場合、動かないドライビングシミュレータで評価されます。これでは、運転以外のタスクに従事している間に道路から目を離しているユーザーにとって重要な情報源である動きの役割が無視されてしまう。私たちは、動きがTOR応答に与える影響を調べるために、移動ベースのドライビングシミュレータを用いたユーザ研究を行った。その結果、動きがある場合、TORに対する反応はTORが発行される道路状況によって異なることがわかった。これまでの研究では、緊急合図に対する反応が速いことが示されていたが、本研究では、これが当てはまるのは直線道路でのみであることを示した。曲がりくねった道路で発せられた緊急合図は、曲がりくねった道路で発せられた非緊急合図に比べて反応が遅い。これらの結果から,TORは道路の状況を考慮して,自然なユーザーの反応を考慮して設計されるべきであることが示された。
What makes an automated Vehicle a good driver? Exploring lane change announcements in dense traffic situations.
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173574.3173742
  • 自動運転車は、人間の道路利用者が他の運転者の意図をどのように経験しているかを学習し、相互作用の中で誤解を回避し、ネガティブな外部イメージを与えないようにするために、他の運転者がどのようにコミュニケーションをとるかを理解する必要がある。本研究の目的は、高速道路上の交通量の多い状況下で車線変更のアナウンスを行う際に、他のドライバーが曖昧さなく理解し、好む協調的な車線変更表示を明らかにすることである。本研究では、ドイツでN=66名の参加者を対象に、車追従型の固定ベース運転シミュレータを用いた研究を実施した。参加者は、他のドライバーの車線変更アナウンスが横方向の動き(持続時間、横方向のオフセット)によって異なることを、遅れているドライバーの視点から評価した。主な結果は、オフセットが中程度で持続時間が中程度の車線変更アナウンスが最も協調的であることを示している。この結果は、自動運転車のための車線変更戦略を開発する上で重要である。
Communicating Awareness and Intent in Autonomous Vehicle-Pedestrian Interaction
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173574.3174003
  • ドライバーは、車速や視線、手振りなどの非言語的な合図を使って歩行者に意識や意図を伝えます。一方、自律走行車では、ドライバーの注意力が散漫になっていたり、不在であったりして、歩行者の意識や意図を車両だけから推測してしまうことがあります。本稿では、自律走行車の意識や意思を歩行者に明示的に伝えるインターフェースの有用性について、横断歩道を中心に検討を行った。本研究では、歩行者に自律走行車の意識や意図を伝えるインターフェースの設計について予備的な検討を行った。その結果をもとに、4つのインタフェースを試作し、セグウェイと自動車を対象とした研究に展開しました。その結果、車両の意識や意思を伝えるインターフェースとしては、以下のようなものが考えられました。その結果、(1)横断しようとする歩行者を支援できること、(2)車両に限定されず環境中に存在しうること、(3)視覚、聴覚、身体などのモダリティを組み合わせて使用すること、の3点が明らかになった。
The Meaning of Interactivity—Some Proposals for Definitions and Measures
  • https://dl.acm.org/doi/10.1080/07370024.2016.1226139
  • 新しいインタラクティブなアプリケーション、人工物、システムが私たちの環境に絶えず追加されており、人間とコンピュータのインタラクション研究のコミュニティでは、インタラクションの増加は良いことばかりではないのではないかという懸念があります。しかし、増加しているとされているのは何なのか、また、増加しているかどうかをどのように判断することができるのだろうか。これらの問題に体系的かつ分析的にアプローチするために、一般的な直感に頼るのではなく、より明確に定義された概念と、可能であれば量子化可能な特性に頼ることで、対話性の概念と関連する概念に改めて目を向ける。この論文の主な貢献は、いくつかの定義と用語、そしてインタラクションとインタラクティビティの条件をフレーム化する試みの始まりである。このフレーミングに基づいて、我々はまた、相互作用性をどのように測定することができるかについて、いくつかの可能性のあるアプローチを提案する。

User experience and acceptance

Acceptability and Acceptance of Autonomous Mobility on Demand: the Impact of an Immersive Experience
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173574.3174186
  • 自律走行車は、既存の交通システムを根本的に変える可能性を秘めている。法的な問題を超えて、これらの社会的な進化は、ユーザーの受容性に決定的に依存することになる。公共交通機関の新たなモード7として、自律型モビリティ・オン・デマンド(AMoD)は、この文脈で特に注目されている。本研究の目的は、ユーザー・エクスペリエンス(UX)フレームワークに従って、AMoDのアクセプタビリティ(最初の使用前)とアクセプタンス(最初の使用後)の主な要素を特定することである。この目的を達成するために、3回のワークショップ(N=14)を実施し、オープンディスカッションと実験的な自律型シャトルへの乗車を行った。混合法を用いて、参加者をオンデマンド輸送のシナリオに没頭させる前に、没頭前の受容性を測定し、最終的に没頭後のAMoDの受容性を測定しました。その結果、参加者は安全面での懸念を安心していましたが、AMoDの体験は効果的ではないと感じていました。この結果は、AMoD体験を設計する際に考慮すべき重要な要因を浮き彫りにしています。

Navigation and Trip Planning

HindSight: Enhancing Spatial Awareness by Sonifying Detected Objects in Real-Time 360-Degree Video
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173574.3173717
  • 私たちの周囲の環境の知覚は、人間の生物学的な制約によって制限されています。拡張知覚の分野では、我々の感覚能力をどのように計算機を使って拡張することができるかが問われています。我々は、コンピュータビジョンの最近の進歩を利用することで、空間認識能力を向上させることができると主張しています。我々は、360度のライブ映像の中から関連する物体を検出し、骨伝導ヘッドフォンを介してその位置とクラスを超音波化することで空間認識を向上させるウェアラブルシステムであるHindSightを紹介する。HindSightは、ディープニューラルネットワークを使用して、頭に装着したパノラマカメラを通して、ユーザの周囲にある物体の位置を特定し、意味情報を属性化する。そして、自然な聴力を維持する骨伝導ヘッドフォンを用いて、検出された対象物の音声通知を送信します。視野外の車両の接近をサイクリストに警告するためにHindSightを使用したアプリケーションを開発し、15人のユーザーを対象とした探索的研究で評価しました。参加者からは,HindSightを利用することで,安全性と車両接近に対する意識が向上したとの報告があった.

Automotive User Interfaces (パネルディスカッション?)

Human-Machine Interaction for Vehicles: Review and Outlook
  • 今日の自動車には、自動車の瞬間から瞬間までの制御に関連するものから、情報や娯楽の消費を可能にするものまで、無数のユーザーインターフェースがあります。この分野では、過去から現在に至るまで、多くの研究が手動運転に関連したものである。手動運転のためのヒューマン・マシン・インタラクションを探求する上での重要な課題は、車内インターフェースが運転の安全性に与える影響を評価することでした。これは、ナビゲーション、エンターテイメント、通信などのアプリケーションのコンテキストで行われることが非常に多いです。最近の自動運転車の進歩により、旅行中の仕事や遊びの場を作ることに関連して、ユーザーのインタラクションに注目が集まっています。近い将来、ほとんどの車両が完全に自動化される可能性が低いことを考えると、運転手が自動化の異なるモード間の切り替えを支援する方法を理解するための重要な取り組みもあります。本論文では、これらの研究分野のレビューと、今後の研究のための推奨事項を紹介する。