Attention support in vehicles
Trent Victor
5/11 2002 Högskolan i Skövde
Arrangör: KVHIS
Allmän anmärkning: Denna gästföreläsning ingick i Kognitionsdagen 2002 med undertiteln Människor, möss och robotar som arrangerades av Kognitionsvetenskap Högskolan i Skövde (KVHIS). Denna föreläsning (liksom flera andra) var nästan helt på engelska, mina anteckningar likaså, men de är här sammanfattade på svenska. Gästföreläsaren Trent Victor (T V) var industridoktorand vid Volvo.
”T V forskar sedan 1996 vid Volvo Technology Corporation; tidigare arbetade han med kognitiv ergonomi. Hans forskning går ut på att finna stödsystem för att öka säkerheten och förebygga trafikolyckor. Ouppmärksamhet i trafiken är den främsta orsaken till olyckor; dessa beror alltså i hög grad på den mänskliga faktorn. I USA har man beräknat att 25-56 % (1,2 miljoner!) av alla kollisioner per år kan anses bero på ouppmärksamhet.” (ur programhäftet på engelska. Citat i min övers.)
Distraktion (Mental cognitive distraction): Flera olika faktorer kan distrahera, d.v.s. avleda en bilförares uppmärksamhet. 1) visuell distraktion: 13,2 %; 2) mental dito: 9,7 % -- ”tittade utan att se”; 3) Föraren var sömnig eller föll i sömn.
Uppmärksamhet (Attention): Ouppmärksamhet är en följd av att man måste fördela eller sprida otillräckliga resurser över olika informationskällor. En funktion av uppmärksamhet är att man mobiliserar en specifik mental energi genom att anstränga sig. Yttre stimuli som t.ex. intresse finns med i bilden.
Blindhet för förändringar (Change blindness): Sådan inträffar när man inte märker stora förändringar i vardagen. Det gäller särskilt vid upprepade förändringar i omgivningen. T V gav ett förbluffande exempel på ”looked but didn't see”-beteende: Då en försöksperson hade till uppgift att räkna bollar var han så upptagen med uppgiften att han inte märkte att en gorilla (!) dök upp! Ett annat, helt realistiskt exempel var när T V själv vid uppkörning för körkort inte lade märke till en annan bil i en viss trafiksituation. F.ö. är det inte alls ovanligt att förare missar det röda stoppljuset på grund av en dylik blindhet.
Ögonrörelser vid bilkörning: Genom ett system för registrering av ögon- och huvudrörelser (eye and head tracking system) är det möjligt att följa hur bilföraren använder synen. Om denne begagnar sig av låg fältinformation (low field information) fungerar den perifera synen, d.v.s. uppmärksamheten riktas längre bort och inte nära fordonet. Det är stora risker i samband med användandet av alkohol och droger vid bilkörning. Depression och ångest inverkar förstås också negativt därvidlag.
Grundläggande faktorer: Förarens blick riktas vanligen rakt fram på vägbanan, men det förekommer ofta att han/hon tittar fram och tillbaka i ett snabbt förlopp. Det beteende då blicken irrar fram och åter kallas ”timesharing glance behavior”.
Automatiserad bilkörning: Den primära uppgiften består givetvis i att framföra fordonet, något som efter övning sker mer eller mindre automatiskt. Körningen (the driving task) innebär att man har kontroll över styrning, bromsar etc. En sekundär uppgift kan vara att samtidigt tala i mobiltelefon, vilket kan distrahera och avleda uppmärksamheten från körningen. En distraktion utgör ofta skyltar vilka stör köruppgiften. Att köra i stadsmiljö kräver bättre uppmärksamhet än ute på vägarna.
Definition: Arbetsbelastning kan mätas och anger hur mycket man anstränger sig under en viss aktivitet. Det handlar bl.a. om perception, kognition och rörelse.
Distraktion: Störning av uppmärksamhet riktad på vägen kan leda till förlust av kontroll över fordonet. Sådan ouppmärksamhet kan förorsakas av trötthet, ålder, alkohol, sjukdom m.m. T V har försökt beskriva detta i sin forskning: Workload, Distraction, Impairment är titeln på hans avhandling. Distraktioner försämrar (impair) arbetsprestationen (workload). Distraherande faktorer finns både inne i bilen och utanför, alltså externa distraktionskällor (in-vehicle distraction and external distraction). Nämnda fall av ”looked but did not see” benämns kognitiv ouppmärksamhet.
Exempel på Interna distraktionskällor visade en bild från en lastbilshytt, där instrumentbrädan var i blickpunkten. Ju mer välutrustad panelen är, ju mer information som ges där, desto större blir dock risken för distraktion. En graf som angav hur uppmärksamheten tas i anspråk (trends in attentional demand) visade också att det generellt är lättare att köra bil idag än förr. Faktorer som krav på ökad komfort och andra argement tas hänsyn till i produktionen (task influencing factors).
Längd: Bland de många faktorer som inverkar på beteendet i trafiksituationer är bilistens ålder, informationsmängd och reaktionssnabbhet. Hur nära displayerna föraren befinner sig spelar också en viss roll. Man talar vidare om ”visual angle”, det gäller således i vilken vinkel blicken möter objekten ifråga. Denna vinkel går att mäta, likaså reaktionstiden för olika lägen; här nämndes termen lateral kognition. I detta sammanhang demonstrerades köruppgiften i bild. Dessutom togs andra faktorer upp: fordonets hastighet och vägens beskaffenhet (kurvor t.ex.). Anpassning till körmiljön är naturligtvis betydelsefull för undvikande av misstag och olyckor. Risker kan uppkomma vid filbyten, vid förarens kassettbyte, tal i mobiltelefon under körning osv. – alltså manuella kontrolluppgifter. Sammanfattningsvis handlade detta avsnitt om spatiala (rumsliga), visuella och manuella köruppgifter.
Därefter beskrevs hur man kan upptäcka och mäta distraktion i realtid (Real time detection of distraction). Systemet har utvecklats av företaget Singh (?) Machines, samt av spinoff-företag. En filmsekvens visade en förares huvudposition under färd; olika lägen markerades med flera färger. Det går att känna igen skilda distraktioner genom denna metod: Unique Head & Gaze Tracker System. Det handlar även om simulatortester. Man får också information om fordon genom att för forskningsändamål använda en s.k. CAN-buss, där användning av gaspedal, växel m.m. registreras. Det finns åtskilliga analysverktyg, såsom Face Lab och Visual Distraction Measurement (VDM).
En ”glance analyser” visade en display där förarens blickar syns irra hastigt fram och tillbaka. Blickar registrerades 15 gånger i olika riktningar under totalt 16 sekunder. Det är en automatisk analysmetod i realtid. Ett diagram visade hur försökspersonens oregelbundna blickar for mellan mätarna för temperatur och bränsle på instrumentbrädan. Mått på distraktion ger många olika uppgifter och det är ofta svårlösta frågor.
Normal körning: Blicken riktas normalt en bit fram på vägbanan (en bild åskådliggjorde detta i ”vision display”. Mätning av blickens vägcentrering mättes i procent (glance based measurement) jämte kognitiv uppgift. Standardavvikelser mättes och man jämförde med normalkörning. Det framgick ej oväntat att samtal under färd nedsätter körförmågan. Uppgiftens art påverkar; visuell sådan tar mer kraft än kognitiva uppgifter. Ett traditionellt mått är blickarnas frekvens (glance frequency). Dessa realtidsundersökningar visar att man kan ta bort blicken från vägen maximalt två sekunder utan större risk, men ofta gör man det längre. Man kan sätta rekommenderade gränser i procentuella beräkningar. Värden för normal körning (bench-mark) jämförs med signifikanta skillnader som markerar distraktioner.
Blickars längd i procent: Säkerhetsrekommendationer gavs för visuellt beteende. Uppgiften att registrera varade max. 15-20 sek. Försökspersonen bör titta bort max. 4 sek. Det var ett råd för en gräns som satts på en höft men som är baserad på data (new safety criteria).Tidigare användes bara videofilm men nu gäller digitaliserade metoder och system. Ett problem vid bilkörning är sömnighet (drowsiness). Huvudrörelserna vid trötthet mäts och ger bevis på denna dåsighet. När är en person alltför trött? När är han/hon nära att falla i sömn? Det är svårt att mäta. Går det att varna en förare i tid genom att förutsäga om sömn kan inträda inom viss tid? Det finns kriterier vad gäller huvudrörelser; en filmsekvens visade bilförarens tecken på trötthet, nämligen då rörelsen sker rakt framåt och man får s.k. gumminacke.
När det handlar om ögonrörelser konstaterades att förlust av det perifera seendet inträffar vid trötthet och man ser bara den del av vägen som är nära bilen. När man mäter för att ta reda på om arbetsbelastningen på försökspersonen, d.v.s. föraren, är hög eller låg, får denne trycka på en knapp i olika situationer, varvid reaktionstiden registreras. Olika mönster framträder vid varierande arbetsbelastning. Bl.a. spelar vägens beskaffenhet en viss roll, om det är motorväg eller annan vägtyp gör förstås skillnad. T V talade till bilder om ”context recognition” och ”large time-scale patterns” m.m.
Att designa bort distraktion: I denna del av föreläsningen ville T V visa hur man går tillväga för att göra system som är så användbara som möjligt. Flera viktiga saker nämndes: Det krävs en utvecklingsprocess som inkluderar åtgärder vid säkerhetsproblem, simulering och representation. Vid dylika utvecklingsprojekt är kunskap om effekterna relativt dålig. Man gör datoranimationer där olika komponenter ingår, t.ex. instrumentbräda, mobiltelefon samt förarens blickar fram och åter över vägen.
Real-Time Attention Support System: Hur varnar man en trött person? Ett visst mått av smärta hjälper! Annars finns en rad verktyg att tillgå: Attention Support, beräkningar (computations), sensorer. Realtidssystemet med syftet att påkalla förarens uppmärksamhet innebär att man planerar uppgifter som sammanfaller (coincide) med en period av låg arbetsbelastning. Då det kommer toppar (peaks) i belastningen mäter man reaktionstiden för personen ifråga. Man kan också mäta huvudrörelser (se ovan) och fordonssignaler – allt för att få fram var ”peakarna” ligger.
En grafisk figur illustrerade hög resp. låg arbetsbelastning vid en vänstersväng. Här visades hur föraren fick systeminitierad information, alltså ej förarinitierad sådan. Bl.a. kunde info:n fördröjas, vilket förstås påverkade reaktionstiden. Frågan är om inte vissa funktioner kan låsas vid hög belastning. Konsekvenserna är ännu ej helt klarlagda.
Ett sätt att komma till rätta med hög arbetsbelastning är att prioritera inkommande meddelanden, d.v.s. bilda en sorts informationskö. Ett annat sätt är att förändra displayernas karaktär så att belastningen minskar. Man kan förstora ikonerna i särskilt hårt belastade lägen. Befintliga system går ut på att förenkla (declatter: eg. avlarma) principerna för att kunna upptäcka relevant info. Det gäller alltså att sålla.
Ytterligare ett sätt att minska stressen är att pausa dialogen. Det kan gälla ett e-mejl på mobilen, en verbal dialog, ”text-to-speech” eller dikterande av e-mejl. Råd: Stäng av mobilen då trafiksituationen kräver stor uppmärksamhet; man kan ju spola tillbaka senare. Att lyssna är f.ö. en viktig funktion som ingår i en verbal uppgift. Även telefonsamtal kan pausas, men man gör inte gärna det. Passagerare bör också anpassa sig till en situation som kräver förarens hela uppmärksamhet: sluta prata!
Håll ögonen på lampor som lyser varnande (road reminder). Anpassning av supportsystemet bör ske för att reducera tidsgapet, alltså minska förlängd reaktionstid, vid distraktion, och vidare för att kunna ge kollisionsvarning tidigare. Återkoppling efter färd (post-trip feedback) har syftet att förändra förarbeteendet på lång sikt (long-term behavior); här pågår nu lovande försök.
En bild visade hur en varnare (attention support) fungerar: sömnighet hos föraren har upptäckts och varningslampan signalerar: Ta en paus/rasta! En lastbils display varnar: Hög belastning – stanna! (Pause for high workload!) Information kan ges via SMA-meddelanden, som även kan presenteras i större format i lastbilen, exempelvis för att ge besked om godshämtning. En ikonometer kan användas för ”post-trip feedback”. Ännu ett råd: minska farten betydligt vid distraktion.
Slutsatser: 1) Forskning kring säkerhetskriterier vid distraktion behövs. 2) Arbete med algoritmer för upptäckt i realtid och för att tillhandahålla uppmärksamhetsstöd behövs likaså.
Kort kommentar 2002
Det är självfallet mycket lovvärt att Trent Victors forskning fokuserar på människans/ bilförarens roll i första hand och att maskinen/bilen anpassar därefter. Utrymmet tillåter ej fler synpunkter här. Jag ber om ursäkt för vissa oklarheter som kan finnas i mitt referat.
Kort kommentar 2017
Under de gångna 15 åren har naturligtvis trafikintensiteten ökat avsevärt och därmed relaterade olyckor. Som lekman kan jag inte bedöma i vilken utsträckning forskning av T V:s inriktning har bidragit till förbättringar. Vad gäller fordonen har de i de flesta fall gjorts säkrare, men till syvende og sidst är den mänskliga faktorn avgörande vid bilkörning. Ny teknik för fordon, i synnerhet elbilar, är ju till nytta, men trafikmoralen bör definitivt förbättras.