Garantizar una interacción adecuada entre los usuarios y el vehículo requiere de una estrategia de comunicación vehículo conductor confiable y efectiva. Para ello, se debe asegurar que los mensajes enviados al usuario sean claramente percibidos, comprendidos y aceptados, contribuyendo así a mejorar la seguridad y la experiencia de conducción en general.
Para facilitar esta interacción vehículo-conductor surgen las interfaces humano-máquina (Human machine interfaces, HMI) de diversos tipos, tales como pantallas, sonidos, luces LED, hasta vibraciones hápticas. En este sentido, a la hora de decantarnos por una HMI, se debe tener en cuenta la efectividad de los diferentes métodos para transmitir mensajes, pero también el grado de molestia asociado a cada alerta, es decir cuán intrusivos son estos métodos.
Los experimentos realizados por el equipo técnico de AIC-Automotive Intelligence Center en el simulador vehicular del Centro de Competencia VDC (Virtual Development Center), concluyen que los métodos de comunicación vehículo-conductor que demostraron ser más efectivos también resultaron ser percibidos como los más intrusivos. En el estudio realizado, los participantes muestran una preferencia hacia las pantallas de infoentretenimiento como el método de comunicación menos intrusivo y molesto, seguido por las vibraciones. Las alertas sonoras y luminosas fueron percibidas como la opción más molesta. No obstante, estos experimentos también han servido para determinar que ciertas combinaciones de alertas, tales como la pantalla del vehículo con el conjunto de la vibraciones, sonido o luces LED, mejoran significativamente la efectividad en la entrega de mensajes al conductor. Este hallazgo subraya la importancia de equilibrar la efectividad con la tolerabilidad del sistema de comunicación.
La fusión de estos resultados con previos trabajos realizados por el Grupo de Diseño en Electrónica Digital (GDED) de la UPV/EHU ha dado lugar a un sistema de aviso orientado a la mejora de confort tanto del conductor como del pasajero, con el objetivo concreto de reducir la sensación de mareo percibida.
Esta sensación de mareo puede ser estimada mediante la introducción de diversas variables del automóvil a modelos numéricos y de IA, en concreto, de la familia de algoritmos de IA interpretables. Esto ofrece oportunidades ideales para abordar los desafíos relacionados con la falta de confort por movimiento del pasajero de manera más eficaz, ya estos algoritmos permiten identificar las causas concretas del mareo y proporcionar consejos adaptados a cada automovilista. Así, la metodología desarrollada por el grupo de la UPV/EHU no sólo anticipa el grado de mareo en cualquier momento a través del modelo CatBoost, también, mediante los métodos SHAP aplicados sobre el modelo, puede mostrar cómo afecta en ese grado de mareo cada una de las señales interpretables del vehículo obtenidas mediante CAN BUS.
Tras implementar esta metodología en un escenario real como es el simulador vehicular de AIC, se concluye que aun habiendo reducido el número de variables medidas debido a características del simulador, las cuatro variables utilizadas resultan suficientes para una predicción eficaz del mareo por movimiento y alivian todo el proceso de coste computacional.
Además, en base al análisis de escenarios de conducción realizado, mediante los métodos SHAP utilizados para dotar de interpretabilidad al modelo, se proponen recomendaciones específicas para mitigar el mareo.
Estas recomendaciones se envían en primera instancia por la pantalla del vehículo (HMI), utilizando así el medio de comunicación menos intrusivo. Así, por pantalla se mostrarán avisos como los que se presentan en las imágenes.
En caso de continuar en una situación de falta de confort moderada o alta, sucesivamente se irá aumentando el grado de intensidad del aviso, alertando mediante vibración en volante, sonido y finalmente luz. Durante el desarrollo de la estrategia, cuando se asegura la lectura del mensaje, la intervención finalizará y no se seguirán incrementando niveles de intensidad.
El equipo de investigación que ha llevado a cabo el desarrollo espera que los avances realizados no solo contribuyan a mejorar el confort en los coches convencionales, sino que el conocimiento generado también pueda ser de aplicación en la planificación de mando y cálculo de trayectorias en el ámbito del coche autónomo.
