完全自動運転車が登場するずっと前から、つまり、忠実なロボットが安全に職場まで送ってくれる間、ゆったりと「ウエストワールド」を観られるような車が登場するずっと前から、私たちは責任を共有する世界に住んでいるでしょう。テスラのオートパイロットや、今後登場する他の高度な半自動運転システムでは、人間が介入して運転する必要がある状況が発生した場合に備えて、ドライバーは常に注意を払う必要があります。
このハンドオフは、ヒューマンマシンインタラクションの設計者が長年頭を悩ませてきた問題です。本日、Science Robotics誌の創刊号に掲載された研究論文は、新たな課題を浮き彫りにしました。人間のドライバーは、自動運転車をスムーズに制御できない可能性があるのです。
スタンフォード大学の学際的研究グループが共同執筆したこの研究では、直線と車線変更を含む15秒間のコースで22人のドライバーを対象に実験が行われました。車両はコースのスタート地点まで自動で移動し、その後ドライバーに制御を引き継ぎました。ドライバーは直線を走行した後、車線変更の指示を受けました。
ロボットが制御している際に発生する可能性のある速度変化に、人間のドライバーがどれだけうまく適応できるかをテストすることが目的でした。スタンフォード大学が設計した試験車両では、研究者が車両のステアリング応答性を微調整することができ、これは自動運転車が自己制御する際に発生する可能性のある重要な変化を模倣する手法です。
ドライバーがハンドルから手を離した状態では、研究者たちは車のステアリング性能を変化させ、高速走行時の操縦を模倣した。車の速度が速いほど、ステアリングの感度は高くなる。つまり、高速道路で車線変更をする場合、渋滞の中で隣の車線に進入する場合よりも、ハンドルを切る回数が少なくなるのだ。
ステアリングがより敏感になると、ドライバーはうまくハンドル操作ができなくなりました。「ステアリングの振動が以前よりも大きくなっていました」と、共著者のレネ・ハーボット氏は説明します。「最初の大きな操作でオーバーシュートする傾向があり、車線変更をするためにそれを修正する必要がありました。」
共著者で神経科学者のイアナ・ニスキー氏（現在はイスラエルのベン・グリオン大学（ネゲブ）所属）は、この乖離は暗黙的学習と明示的学習の相違の一例だと述べている。意識だけでは、身体が経験を通して暗黙的に理解できるものを補うことはできないのだ。ドライバーは時間の経過とともに、より敏感な新しいステアリング条件に順応することができたが、そうすることで以前の「ベースライン」条件に戻ることが困難になった。「車がどのように反応するかという内部表現が変わってしまったのです」とニスキー氏は言う。
この研究では、調整時間がドライバーのコースアウトを引き起こすほど長くはなかった。しかし、この結果は、人間のドライバーがより幅広い状況下でどのようにハンドル操作のハンドオフに対応するかについて、さらなる研究の必要性を示唆している。
実際、これらの結果は、自動運転の幅広い分野にわたる研究を刺激する可能性があります。研究者は、ドライバーの車内での行動（例えば、同乗者と話しているのか、道路に注意を払っているのか）が、ドライバーの運転操作の引き継ぎにどのような影響を与えるかを評価できるかもしれません。神経科学者は、運転操作の引き継ぎの瞬間に起こる脳活動を正確にマッピングしたいと考えるかもしれません。また、ヒューマンマシンインタラクションの専門家は、ドライバーに運転操作を引き継ぐよう合図を送るシステムを設計する際に、これらの発見を考慮に入れるかもしれません。
「この研究は、人間のドライバーが車両制御の変化にどのように反応するかを研究するものです」とハーボット氏は語る。「自動車の安全性の専門家は、私たちの研究を今後の情報源の一つとして活用できるでしょう。」
12/7 更新: このストーリーの以前のバージョンでは、ロボットと人間のドライバー間の引き継ぎがいつ行われたかについて誤った記述がありました。
