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。
