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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 243 - 256 (14page)
- DOI
- 10.5143/JESK.2020.39.3.243
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Objective: The purpose of this study is to analyze visual search strategies depended on takeover performance and takeover request lead time (TORlt) in Level 3 autonomous driving and derive eye movements for safe takeover.
Background: Driver distraction while driving is a major accident factor. If their eye movements are dispersed or fixed at one point, this hinders information acquisition and proper decision-making, which leads to fatal accidents. Especially in Level 3 autonomous driving, as the driver is not obliged to monitor the driving scene, to ensure safe and successful takeover, drivers need to collect meaningful information during TORlt. Hence the study of the driver"s eye movements and attention allocation in TORlt is essential.
Method: Eye movement data were collected using a glasses-type eye tracker in an autonomous driving simulator experiment, and classified into high- and lowperformance groups. The static aspects (number of fixation, fixation duration) as well as dynamic aspects (visual entropy) of eye movement were statistically analyzed through two-way ANOVA.
Results: Results showed significant differences in both aspects of takeover performance and TORlt. Significant differences were observed in the destination lane and the side mirror located in the destination lane by the takeover performance. Moreover, there were significant differences in the forward area, non-driving related task (NDRT) and a sum of fixation duration by TORlt. Regarding the dynamic aspects, the visual entropy values became significantly higher as TORlt increased and as the takeover was performed better.
Conclusion: The study quantitatively revealed meaningful areas of interest and eye movements for successful takeovers.
Application: The results can be applied in designing in-vehicle systems and in the further analysis of dynamic eye movements in takeover situations.
Background: Driver distraction while driving is a major accident factor. If their eye movements are dispersed or fixed at one point, this hinders information acquisition and proper decision-making, which leads to fatal accidents. Especially in Level 3 autonomous driving, as the driver is not obliged to monitor the driving scene, to ensure safe and successful takeover, drivers need to collect meaningful information during TORlt. Hence the study of the driver"s eye movements and attention allocation in TORlt is essential.
Method: Eye movement data were collected using a glasses-type eye tracker in an autonomous driving simulator experiment, and classified into high- and lowperformance groups. The static aspects (number of fixation, fixation duration) as well as dynamic aspects (visual entropy) of eye movement were statistically analyzed through two-way ANOVA.
Results: Results showed significant differences in both aspects of takeover performance and TORlt. Significant differences were observed in the destination lane and the side mirror located in the destination lane by the takeover performance. Moreover, there were significant differences in the forward area, non-driving related task (NDRT) and a sum of fixation duration by TORlt. Regarding the dynamic aspects, the visual entropy values became significantly higher as TORlt increased and as the takeover was performed better.
Conclusion: The study quantitatively revealed meaningful areas of interest and eye movements for successful takeovers.
Application: The results can be applied in designing in-vehicle systems and in the further analysis of dynamic eye movements in takeover situations.
목차
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
Bao, S. / 2009 / Age-related differences in visual scanning at median-divided highway intersections in rural areas / Accident Analysis & Prevention 41(1):146~152
Beal, C. E. / 2013 / Model predictive control for vehicle stabilization at the limits of handling / IEEE Transactions on Control Systems Technology 21(4):1258~1269
Crundall, D. E. / 1998 / Effects of experience and processing demands on visual information acquisition in drivers / Ergonomics 41(4):448~458
Crundall, D / 2011 / Handbook of Traffic Psychology / Academic Press :137~148
Crundall, D. / 1999 / Driving experience and the functional field of view / Perception 28(9):1075~1087
Beal, C. E. / 2013 / Model predictive control for vehicle stabilization at the limits of handling / IEEE Transactions on Control Systems Technology 21(4):1258~1269
Crundall, D. E. / 1998 / Effects of experience and processing demands on visual information acquisition in drivers / Ergonomics 41(4):448~458
Crundall, D / 2011 / Handbook of Traffic Psychology / Academic Press :137~148
Crundall, D. / 1999 / Driving experience and the functional field of view / Perception 28(9):1075~1087
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