Erabiltzaileen eta ibilgailuaren arteko elkarreragin egokia bermatzea komunikazio-estrategia fidagarri eta eraginkor baten beharra dakar. Horretarako, erabiltzaileari bidalitako mezuak argi antzematea, ulertzea eta onartzea ziurtatu behar da, segurtasuna eta gidatzeko esperientzia orokorra hobetzen laguntzeko.
Elkarreragin hori errazteko, giza-makina interfazeen (Human Machine Interfaces, HMI) aukera zabal bat garatu da: pantailak, soinuak, LED argiak edota ukimen bidezko bibrazioak, besteak beste. HMI bat hautatzerakoan, mezuak transmititzeko metodoen eraginkortasuna kontuan hartu behar da, baina baita alerta bakoitzaren deseroso-maila ere, hau da, zein neurritan diren metodo horiek inbaditzaileak.
AIC–Automotive Intelligence Centerreko talde teknikoak VDC (Virtual Development Center) gaitasun-zentroko ibilgailu-simulagailuan egindako esperimentuek erakutsi dute ibilgailu-gidari komunikazio-metodo eraginkorrenak direla, aldi berean, inbaditzaileenetakoak. Azterketan, parte-hartzaileek infotainment pantailak hautatu zituzten komunikazio-modurik gutxien molestagarritzat, bibrazioen aurretik. Aldiz, soinu- eta argi-alertak izan ziren gogaikarrienak. Hala ere, esperimentuek erakutsi dute alerta-konbinazio batzuk —pantaila eta bibrazioak, soinua edo LED argiak elkartuz— mezuen eraginkortasuna nabarmen hobetzen dutela. Aurkikuntza honek komunikazio-sistemaren eraginkortasuna eta jasangarritasuna orekatzea garrantzitsua dela azpimarratzen du.
UPV/EHUko Diseinu Elektroniko Digitaleko Taldeak (GDED) aurretik egindako lanekin emaitza horiek uztartzeak abisu-sistema bat garatzea ahalbidetu du, gidariaren zein bidaiariaren erosotasuna hobetzeko asmoz, batez ere zinetosiaren (mareoaren) pertzepzioa gutxitzeko helburu zehatzarekin.
Zinetosia automobilaren hainbat aldagai eredu numeriko eta adimen artifizialeko (AA) algoritmo interpretagarrien bidez estimatu daiteke. Horrek aukera egokia eskaintzen du bidaiarien mugimenduarekiko eragozpenari modu eraginkorragoan aurre egiteko, algoritmo horiek mareoaren kausa zehatzak identifikatzeko eta automobilista bakoitzari egokitutako gomendioak eskaintzeko gai direlako. Horrela, UPV/EHUko taldeak garatutako metodologiak zinetosiaren maila aurreikusten du CatBoost eredua erabiliz, eta SHAP metodoen bidez, CAN BUS bidez jasotako ibilgailuko seinale interpretagarri bakoitzak zinetosiaren mailan duen eragina erakusten du.
Metodologia hau AIC-ko ibilgailu-simulagailuaren testuinguru erreal batean ezarri ondoren, ondorioztatu da, simulagailuaren ezaugarrien ondorioz neurtutako aldagai kopurua murriztu arren, erabilitako lau aldagaiak nahiko direla mugimenduaren bidezko mareoaren aurreikuspen eraginkorra lortzeko, eta kalkulu-kostua arintzeko.
Horrez gain, gidatze-eszenatokien analisia oinarri hartuta, SHAP metodoak erabilita eta ereduari interpretagarritasuna emanez, mareoa arintzeko gomendio zehatzak proposatu dira.
Gomendio horiek lehenik eta behin ibilgailuaren pantailaren (HMI) bidez bidaltzen dira, komunikazio-modurik gutxien inbaditzailea erabiliz. Horrela, pantailan irudietan aurkezten diren moduko abisuak agertuko dira.
Erosotasun faltaren egoera moderatua edo handia mantentzen bada, abisuaren intentsitatea pixkanaka handituko da: lehenik, gidagailuan bibrazio bidez, ondoren soinu bidez, eta azkenik argiaren bidez ohartaraziko da. Estrategiaren garapenean zehar, mezua behar bezala irakurri dela ziurtatzen denean, esku-hartzea amaituko da eta ez da intentsitate-mailarik gehiago gehituko.
Garapena burutu duen ikerketa-taldeak espero du egindako aurrerapenek ez dutela soilik auto konbentzionalen erosotasuna hobetzen lagunduko, baizik eta sortutako ezagutzak auto autonomoen aginte-planifikazioan eta ibilbide-kalkuluan ere aplikazio baliagarria izan dezakeela.
