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。
