Design and evaluation of multimodal interfaces guiding attentional resources to the status of partially automated driving systems - Cognition, Langues, Langage, Ergonomie Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Design and evaluation of multimodal interfaces guiding attentional resources to the status of partially automated driving systems

Conception et évaluation d’interfaces multimodales pour le guidage des ressources attentionnelles vers le statut des systèmes de conduite partiellement automatisés

Noé Monsaingeon
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1259161
  • IdRef : 270262091

Résumé

Partially automated vehicles’ systems, able to temporarily replacing the human in the driving activity, can give back control of the vehicle to the driver when their operating limits are reached. Drivers must then identify the operating state of these systems at all times to avoid confusion. This thesis proposes to evaluate whether interfaces exploiting sound, haptic and visual (peripheral vision) modalities are able to direct drivers' attention to the operating state of the assistance systems. Through experimental studies, the ability of different interfaces to be perceived and understood by drivers were evaluated. Interfaces found to be effective were then assembled in a multimodal cockpit and tested during takeover situations. To overcome the lack of literature on the identification of the state of automation in the automobile, a new approach based on signal detection is proposed. Overall, the results of the experimental studies show that sound and haptic modalities can be used to identify changes in the state of automated systems. An indicator of the reliability of the automated systems, presented in peripheral vision, makes it possible to anticipate the recovery of control of the vehicle. When all the information modalities are assembled, they improve drivers' knowledge of the functioning of the automated systems and direct their attention to the status of the automated systems. An improvement of the interface presented in peripheral vision will, in addition, encourage the development of safe driving behaviours.
Les systèmes d’assistance de véhicules partiellement automatisés, capables de remplacer temporairement l’humain dans la tâche de conduite, peuvent rendre le contrôle du véhicule au conducteur lorsque leurs limites de fonctionnement sont atteintes. Les conducteurs doivent alors identifier l’état de fonctionnement de ces systèmes à tout moment pour éviter toute confusion. Cette thèse propose d’évaluer si des interfaces exploitant les modalités sonores, haptiques et visuelles (en vision périphérique) permettent d’orienter l’attention des conducteurs sur l’état de fonctionnement des systèmes d’assistance. Au travers d’études expérimentales, la capacité des différentes interfaces à être perçues et comprises par les conducteurs a été évaluée. Les interfaces jugées efficaces ont ensuite été assemblées dans un cockpit multimodal, puis testées pendant des situations de reprise en main. Pour pallier le manque de littérature sur l'identification de l’état des systèmes automatisés dans l'automobile, une nouvelle approche basée sur la détection des signaux a été proposée. Dans l'ensemble, les résultats des études expérimentales montrent que les modalités sonores et haptiques permettent d'identifier les changements d'état des systèmes automatisés. Un indicateur de fiabilité des automatisations, présenté en vision périphérique, permet d'anticiper les reprises de contrôle du véhicule. Lorsque toutes les modalités d'information sont assemblées, elles permettent d'améliorer les connaissances des conducteurs sur le fonctionnement des systèmes automatisé et d'orienter leur attention sur l'état de ces systèmes. Une amélioration de l'interface présentée en vision périphérique permettra, en plus, de favoriser le développement de comportements de conduite sécurisés.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04116882 , version 1 (05-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04116882 , version 1

Citer

Noé Monsaingeon. Design and evaluation of multimodal interfaces guiding attentional resources to the status of partially automated driving systems. Psychology. Université Toulouse le Mirail - Toulouse II, 2022. English. ⟨NNT : 2022TOU20067⟩. ⟨tel-04116882⟩
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