[en] DRIVERS INFORMATION GATHERING PATTERN DURING TRANSITIONS TO MANUAL CONTROL: A STUDY ABOUT HMI DESIGN FOR AUTONOMOUS VEHICLES

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: RAFAEL CIRINO GONCALVES
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36749&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36749&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36749
Resumo: [pt] Veículos autônomos ou Higly Automated Vehicles (HAVs) vêm trazendo novos paradigmas para o campo da ergonomia automotiva. A partir do momento em que motoristas se encontram fora de um loop contínuo de tomada de decisão, suas capacidades de retomada de controle manual do veículo durante situações de emergência são comprometidas. Para mitigar este problema, muitos autores acreditam que um maior entendimento dos padrões de aquisição de informação durante retomadas de controle em automação veicular pode fornecer insumos para a concepção de ferramentas designadas a auxiliar o motorista nesta tarefa, ao fornecer informações relevantes em momentos de necessidade. Baseado nestas questões, esta pesquisa visou categorizar o acesso de motoristas a diferentes informações oferecidas em interfaces de veículos autônomos durante a retomada de controle em diferentes níveis de automação. A pesquisa abordou o problema por meio de experimentos em simuladores de condução, onde motoristas foram expostos a diferentes cenários de retomada de controle, e seu seus padrões de olhar foram avaliados, para se testar a hipótese de que eles geralmente acessam a informação presente na interface apenas durante a retomada de controle em si, para checar o estado do sistema. Os resultados sugerem que o olhar do motorista está sujeito a influência de dois fatores: nível de automação e tarefa desempenhada. Foi observado que uma maior a quantidade de informação oferecida na interface aumenta concentração de olhares do motorista nesta região. Informações ativas sobre o ambiente melhoraram o desempenho do motorista durante as retomadas, porém tal benefício não se refletiu em uma maior usabilidade percebida.