خطوات هامة لتجنب حوادث السيارات ذاتية القيادة مع الدراجات

يجب أن تتعلم الأجيال القادمة من السيارات ذاتية القيادة لغة راكبي الدراجات لمساعدتهم على مشاركة الطرق بأمان ، وفقًا لبحث جديد.

أبرز المتخصصون في التفاعل بين الإنسان والحاسوب من جامعة جلاسكو الحاجة إلى أنظمة جديدة في المركبات ذاتية القيادة (AVs) قادرة على تكرار التفاعلات الاجتماعية المعقدة بين سائقي السيارات البشرية وراكبي الدراجات على طرق المملكة المتحدة.

في ورقة تم تقديمها في مؤتمر ACM حول العوامل البشرية في أنظمة الحوسبة في ألمانيا ، في نهاية أبريل ، وصف الفريق كيف درس الطرق العديدة التي يتواصل بها السائقون وراكبو الدراجات بشكل مباشر وغير مباشر مع بعضهم البعض في مواقف الحياة الواقعية على الطريق .

تشكل النتائج التي توصلوا إليها أساسًا لسلسلة جديدة من التوصيات حول كيفية تصرف المركبات الآلية بأمان مع راكبي الدراجات في العقود القادمة ، حيث سيكون السائقون أقل نشاطًا في رحلاتهم. لكي تعمل المركبات المساعدة بأمان في حركة مرور البشر ، يجب أن تتصرف بشكل مناسب وتفهم الاتصالات البشرية.

يقترح الفريق أن السيارات ذاتية القيادة يمكن أن تشير بشكل أفضل إلى نواياها من خلال شاشات مدمجة في الخارج.

يمكن أن تعرض سلسلة من مصابيح LED الملونة التي تشبه إشارات المرور على حواف السيارات رسومًا متحركة تشير إلى نواياهم في المناورة أو الإبطاء أو الإسراع أو إفساح الطريق ، مما يساعد راكبي الدراجات على تفسير نوايا المركبات الآلية بشكل أفضل والاستجابة بشكل مناسب.

يمكن لراكبي الدراجات أيضًا ارتداء أنواع جديدة من "النظارات الذكية" التي تعرض معلومات عن نوايا المركبات الآلية من خلال السماح للسيارات بالتواصل مباشرة مع أي راكبي دراجات من حولهم.

يمكن أن تشير المركبات إلى أن حق الطريق متاح للتفاوض ، على سبيل المثال ، مع عرض أضواء برتقالية على السيارة وإرسال اهتزاز إلى نظارات راكبي الدراجات كرسالة غير لفظية.

منع الاصطدامات

قاد البحث البروفيسور ستيفن بروستر ، من كلية علوم الحوسبة بجامعة جلاسكو. قال: "تشترك السيارات والدراجات في نفس المساحات على الطرق ، وهو ما يمكن أن يكون خطيرًا - بين عامي 2015 و 2020 ، 84٪ من حوادث الدراجات المميتة تتعلق بسيارة ، وكان هناك أكثر من 11000 اصطدام.

"كان هناك الكثير من الأبحاث في السنوات الأخيرة حول بناء ميزات السلامة في المركبات ذاتية القيادة للمساعدة في الحفاظ على سلامة المشاة ، ولكن القليل نسبيًا حول كيفية مشاركة المركبات في الطريق بأمان مع راكبي الدراجات.

"هذا مدعاة للقلق حيث أصبحت المركبات الذاتية أكثر شيوعًا على الطرق. بينما يميل المشاة إلى الالتقاء بالمركبات في المواقف التي يتم التحكم فيها بشكل كبير مثل معابر الطرق ، يركب راكبو الدراجات جنبًا إلى جنب مع السيارات لفترات طويلة ويعتمدون على التفاعلات ثنائية الاتجاه مع السائقين لتحديد نوايا بعضهم البعض.

"إنها مجموعة أكثر تعقيدًا من السلوكيات ، مما يجعلها تحديًا كبيرًا للأجيال القادمة من المركبات المساعدة. في الوقت الحالي ، لا تقدم السيارات ذاتية القيادة حاليًا سوى القليل جدًا من ردود الفعل المباشرة لراكبي الدراجات لمساعدتهم على اتخاذ قرارات بالغة الأهمية مثل ما إذا كان التجاوز آمنًا أو تبديل المسارات. إن إضافة أي تخمين إلى المفاوضات الدقيقة بين السيارة والدراجة من شأنه أن يجعل الطرق أقل أمانًا ".

شرع الفريق في تطوير حلول محتملة للمشكلة من خلال إعداد دراستين رصديتين لحركة المرور على الطرق في مدينة غلاسكو وحولها لمعرفة المزيد حول كيفية تفاعل مستخدمي الطريق.

أولاً ، شاهدوا 414 تفاعلاً منفصلاً بين راكبي الدراجات وسائقي السيارات في خمسة تقاطعات بالمدينة خلال الفترات المزدحمة في الصباح وفي وقت متأخر بعد الظهر. لقد لاحظوا ما إذا كان الدراجون والسائقون على دراية بأن بعضهم يشغل مساحة مجاورة ، وكيف أشاروا إلى نيتهم في مناورتهم التالية ، وكيف تفاوضوا على من سيتحرك أولاً ، وكيف أرسلوا ردود فعل إيجابية أو سلبية بمجرد اكتمال المناورة.

قام المراقب أيضًا بتدوين ملاحظات حول كيفية استخدام حركات اليد والذراع والرأس وتعبيرات الوجه والإشارات الصوتية للتعبير عن النية ، بالإضافة إلى الإشارات الضمنية مثل التباطؤ أو التسارع ، وما إذا كان مستخدمو السيارات يستخدمون مؤشرات الاتجاه أو المصابيح الأمامية للتواصل.

نظارات تتبع العين

بعد ذلك ، قاموا بتجهيز 12 من راكبي الدراجات المتطوعين بنظارات تتبع العين وكاميرات فيديو مثبتة على الرأس وطلبوا منهم ركوب الدراجة على طول طريق تنقلهم المعتاد من وإلى العمل.

أثناء سفرهم ، سجلت النظارات المكان الذي كان راكبو الدراجات ينظرون إليه أثناء رحلتهم ، والتقطت بيانات عن نظرتهم أثناء ملامستها لسطح الطريق ، والجوانب الخارجية والداخلية للسيارات ، وإشارات الطرق وإشارات المرور.

وجدوا أن راكبي الدراجات يعتمدون بشكل أكثر انتظامًا على المعلومات الواردة من إشارات الطرق وإشارات المرور في مواقف مثل التقاطعات الخاضعة للرقابة.

ومع ذلك ، فقد نظروا إلى السيارات في كثير من الأحيان لقياس نوايا السائقين في مواقف مثل الدوارات وتقاطعات الطرق غير المنضبط وأعمال الطرق.