Conscience du risque et automatisation de la conduite : de l’analyse des processus cognitifs en situation de changement de voie à la conception centrée sur l’humain d'un système d'automatisation human-like - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Risk awareness and vehicle automation : from the analysis of cognitive processes in a lane change situation to the human-centered design of a human-like automation system

Conscience du risque et automatisation de la conduite : de l’analyse des processus cognitifs en situation de changement de voie à la conception centrée sur l’humain d'un système d'automatisation human-like

Résumé

Driving activity is both widespread and very complex. Among the most frequently executed manœuvres we identified the lane change (LC) with insertion between traffic vehicles. Current improvements in the field of driving automation are progressively paving the way for the gradual automation of the various components of the driving activity, including, among other things, lane changes.Our purposes in this thesis work in cognitive engineering were (1) to better understanding and contribution to the modeling of the driver's cognitive processes at work when making decisions and performing LC in manual driving (especially regarding the subjective risk assessment), in order to feed the development of the gls{COSMODRIVE} model (cites{bellet2003}). (2) Design and evaluate a textit{Human-like} automation capable of executing a LC as a human driver. This second objective also makes it possible to address questions about the acceptance of the behaviour of this type of automations. (3) Study the possible effects induced by the use of this LC automation, on decisions and judgments regarding lane change situations in subsequent manual driving situations.To achieve these objectives, we set up a research protocol (on the V-HCD driving simulation platform) divided into three intertwined experimental phases and involving the same participants for each of them. Participants were first invited to make decisions on LC and to assess the situational risk and acceptability of a hypothetical automated LC system. Then, in the second phase, they were invited to use and evaluate textit{Human-like} LC automation we designed for this experiment. Finally, in the last phase, participants were instructed to drive again manually and to make LC decisions in driving situations that were specially configured to approach their decision threshold (estimated from a direct analysis of their decisions during the first manual driving phase).The results obtained led us to identify a traffic merging strategy within the LC manœuvre allowing us, on the basis of the envelope zones theory, to explain the structure of the LC decisions. Concerning the human-like LC automation we found a better acceptance of the system by the participants than expected, even from the most reluctants to the autonomous vehicle. We also showed a decrease in the risk estimation of the situation and the manoeuvre when it was performed by the automation. We additionnaly validated the textit{Human-like} aspect of our automation's LC trajectory. Finally, we were able to highlight the occurence of an effect induced by the use of the automation during later manual driving LC situations. This induced effect was resulting in a lowering of the decision threshold as well as the risk assessment of the LC manoeuvre to be executed. These results suggest that the human-centred design approach to driving automation systems design is promising in terms of technology acceptance and adoption. However they may present some potential induced "side" effects that will require deeper investigation.
La conduite automobile est une activité aussi complexe que répandue, parmi les manœuvres les plus courantes exécutées par les conducteurs nous trouvons le changement de voie (gls{CDV}) avec insertion entre des véhicules du trafic. Les progrès technologiques récents ouvrent la voie à une automatisation progressive des diverses composantes de l'activité de conduite dont, entre autre, le changement de voie.Nos objectifs dans ce travail de thèse en ingénierie cognitique étaient triples, (1) mieux comprendre et modéliser les processus cognitifs du conducteur à l'œuvre lors de la prise de décision et l'exécution d'un gls{CDV} en conduite manuelle (en particulier concernant l'évaluation subjective du risque) en vue d'alimenter le développement du modèle gls{COSMODRIVE} (cite{bellet2003}). (2) Concevoir et évaluer un automate textit{Human-like} capable d'exécuter un gls{CDV} à la manière d'un conducteur humain. Ce deuxième objectif permettant également de traiter de questionnements concernant l'acceptation de ce type d'automate. (3) Étudier les éventuels effets induits par l'utilisation de cette fonctionnalité d'automatisation du gls{CDV}, sur les décisions et jugements subjectifs lors de situations de gls{CDV} en conduite manuelle ultérieures.Pour atteindre ces objectifs, nous avons mis en place un protocole de recherche, sur la plate-forme de simulation V-HCD, divisé trois volets expérimentaux imbriqués et impliquant les mêmes participants pour chacun d'entre eux. Dans le cadre de ce protocole, les participants ont été invités dans un premier temps, à prendre des décisions de gls{CDV} et à évaluer le risque situationnel ainsi que l'acceptabilité d'un système d'automatisation de la manœuvre en conduite manuelle. Dans un second temps, à utiliser et évaluer un automate textit{Human-like} de la manœuvre de gls{CDV} et enfin dans un troisième temps, à conduire de nouveau manuellement et à prendre des décisions de gls{CDV} pour des situations de conduites spécialement paramétrées pour s'approcher de leur seuil de décision (estimé à partir d'une analyse en direct de leurs décisions lors de la première phase de conduite manuelle).Les résultats obtenus nous on permis d'identifier une stratégie d'insertion dans un espace du trafic lors du gls{CDV} permettant, sur la base de la théorie des zones enveloppes, d'expliquer la structuration des décisions d'exécution de la manœuvre. Concernant l'automate textit{Human-like} du gls{CDV} nous avons constaté une acceptation meilleure que prévue par les participants, y compris de la part des plus réfractaires au véhicule autonome. Nous avons aussi montré une diminution de l'estimation du risque de la situation et de la manœuvre lorsque celle-ci était exécutée par l'automate. Nous avons également, validé la dimension textit{Human-like} de la trajectoire de gls{CDV} de l'automate. Enfin, nous avons pu mettre en évidence la manifestation d'un effet induit par l'utilisation de l'automate lors de situations de gls{CDV} en conduite manuelle se traduisant par une diminution du seuil de décision et de l'évaluation du risque de la manœuvre pour ce seuil uniquement.Ces résultats tendent à montrer que la démarche de conception centrée sur l'humain de système d'automatisation de la conduite est prometteuse en terme d'acceptation de la technologie tout en présentant quelques effets induits potentiels à propos lesquels il faudra rester vigilant.
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  • HAL Id : tel-02997729 , version 1

Citer

Jonathan Deniel. Conscience du risque et automatisation de la conduite : de l’analyse des processus cognitifs en situation de changement de voie à la conception centrée sur l’humain d'un système d'automatisation human-like. Automatique. Université de Bordeaux, 2019. Français. ⟨NNT : 2019BORD0445⟩. ⟨tel-02997729⟩
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