"고스트 드라이버(Ghost Driver)" 연구는 자율주행차 통신을 위한 시각적 프롬프트를 테스트합니다.

자율주행차가 이미 공공도로를 달리고 있는 상황에서 영국 노팅엄대학교 연구진은 위장한 운전자를 사용해 사람이 운전하지 않고 다가오는 차량의 시각적 신호에 보행자가 어떻게 반응하는지 관찰했습니다.

그룹의 Nissan Leaf 테스트 차량이 접근할 때 길을 건너려고 하는 사람들은 그것이 완전 자율 차량이라고 믿어도 용서받을 수 있습니다. 인간 운전자는 머리 받침과 유사한 풀 헤드 기어를 포함하여 카시트처럼 보이도록 디자인된 옷을 입었고, 운전자가 차량을 제어할 수 있도록 해줍니다.

연구의 기본 아이디어는 자율주행차에 대한 대중의 신뢰를 확인하고 자동차의 의도나 운전 행동을 보행자에게 전달하기 위해 다양한 외부 인간-기계 인터페이스(eHMI)의 사용을 조사하는 것이었습니다.

팀은 후드 전면의 주소 지정이 가능한 RGB LED 매트릭스와 앞유리 상단의 LED 스트립을 통해 세 가지 유형의 시각적 디스플레이를 시험했습니다.

첫 번째 디자인은 "눈의 유두 반응을 모방하기 위해 LED 스트립을 사용했습니다. 측면 움직임은 스캔/인식을 보여주고 깜박임은 차량이 양보하려는 의도에 대한 암묵적인 신호를 제공했습니다." 두 번째 디자인은 자동차가 보행자에게 접근할 때 "인간과 같은 언어" 텍스트 프롬프트(예: "나는 당신을 보았습니다" 또는 "나는 양보하고 있습니다")와 함께 매트릭스 디스플레이의 얼굴과 눈을 활용한 반면, 세 번째 디자인은 생산되었습니다. 차량 아이콘을 만들고 "차량 중심 언어"를 사용하여 메시지를 전달하려고 했습니다.

eHMI는 Arduino Mega 마이크로컨트롤러 보드를 사용하여 프로그래밍되었으며 뒷좌석에 앉은 팀원이 푸시 버튼 컨트롤을 통해 트리거했습니다. 테스트 차량은 며칠 동안 대학 캠퍼스 주변을 주행했으며, 연구 기간 동안 마주한 520명의 보행자의 상호 작용을 전면 및 후면 대시캠 영상에 기록했습니다. 더 많은 연구자들이 교차점에 자리를 잡고 사람들에게 전체 경험에 대한 짧은 설문 조사를 완료하도록 요청했습니다.

데이터를 분석한 결과, 연구원들은 표정이 풍부한 눈을 사용한 인터페이스 디자인이 차량의 의도를 전달하는 데 선호되는 방법인 것 같다는 점에 주목했습니다.

"디스플레이와 관련하여 명시적 눈 eHMI는 가장 많은 시각적 관심을 끌었을 뿐만 아니라 신뢰도와 선명도 측면에서 좋은 평가를 받았으며 선호도도 가장 높았습니다. 반면, 암시적 LED 스트립은 선명도가 낮고 낮은 평가를 받았습니다. "라고 인간 인자 연구 그룹의 책임자이자 공학부 교통 인간 인자 교수인 Gary Burnett 교수는 말했습니다.

"흥미로운 추가 발견은 대부분의 설문 조사 응답자가 자동차가 실제로 무인 자동차라고 믿고 있음에도 불구하고 보행자가 자동차에 감사하는 등의 손짓을 계속 사용했다는 것입니다. 이는 이러한 유형의 상호 작용에 여전히 일종의 사회적 요소에 대한 기대가 있음을 보여줍니다. " 그는 덧붙였다.

이 연구는 최근 Ergonomics & Human Factors 2023 Conference에서 발표되었습니다. 이후 팀은 다른 취약한 도로 사용자가 자율주행차와 어떻게 자연스럽게 상호작용하는지 조사할 예정이며, "시간이 지남에 따라 무인자동차에 대한 대중의 반응이 어떻게 변할 수 있는지 이해하기 위해" 장기간에 걸친 연구가 수행될 것을 권장했습니다.

출처: 노팅엄 대학교