Thèse Année : 2024

Human-Machine Interaction Studies of Occupants in Level 3 Autonomous Vehicles Using Virtual and Dynamic Environments

Études d'interaction homme-machine des occupants de véhicules autonomes de niveau 3 utilisant des environnements virtuels et dynamiques

Résumé

Occupant safety in autonomous vehicles (AVs) represents a critical concern as these vehicles progress toward SAE Level 3 autonomy, where non-driving activities become more prevalent. Despite advancements in this field, the impact of occupant activities and cognitive engagement on head-neck dynamics during emergency maneuvers remains insufficiently understood. This research hypothesizes that non-driving activities and sensory modalities significantly influence occupant physiological responses, especially in sudden braking events. To investigate this, we conducted experiments using two advanced driving simulation tools, including first a driving simulator and then a dynamic SLED system, to replicate emergency braking scenarios and evaluate occupant responses under varying cognitive and physical conditions.The first experiment utilized the Institute of Chalon-sur-Saône SAAM simulator to investigate the influence of occupant activities and auditory alerts on head-neck kinematics and muscle activation during emergency braking events. Results indicated that auditory alerts played a pivotal role in preparing occupants for deceleration, facilitating anticipatory postural adjustments and reducing head acceleration. The second experiment, using the Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak SLED system synchronized with a 360° virtual AV environment, confirmed these findings, demonstrating that cognitive distractions from non-driving tasks increased head acceleration and delayed muscular responses, particularly in strong braking scenarios.This study underscores the importance of integrating sensory alerts, such as auditory cues, to enhance occupant preparedness and safety in AVs. Moreover, the results highlight the necessity for adaptive AV systems that account for individual variability in occupant responses to ensure optimal protection. By employing immersive simulation technologies, this research provides valuable insights into the interaction between non-driving activities, cognitive engagement, and occupant safety, paving the way for more effective and personalized AV design strategies that can mitigate injury risk in future autonomous transportation.
La sécurité des occupants dans les véhicules autonomes (VA) représente un enjeu crucial à mesure que ces véhicules progressent vers le niveau 3 d'autonomie selon la classification SAE, où les activités non liées à la conduite deviennent plus courantes. Malgré les avancées dans ce domaine, l'impact des activités des occupants et de leur engagement cognitif sur la dynamique tête-cou lors de manœuvres d'urgence reste insuffisamment compris. Cette recherche émet l'hypothèse que les activités non liées à la conduite et les modalités sensorielles influencent de manière significative les réponses physiologiques des occupants, en particulier lors des freinages brusques. Afin d'étudier cette hypothèse, nous avons mené des expériences en utilisant deux outils avancés de simulation de conduite, à savoir un simulateur de conduite et un système SLED dynamique, pour reproduire des scénarios de freinage d'urgence et évaluer les réponses des occupants dans des conditions cognitives et physiques variées.La première expérience a utilisé le simulateur SAAM de l'Institut de Chalon-sur-Saône pour étudier l'influence des activités des occupants et des alertes auditives sur la cinématique tête-cou et l'activation musculaire lors des freinages d'urgence. Les résultats ont montré que les alertes auditives jouaient un rôle essentiel dans la préparation des occupants à la décélération, facilitant les ajustements posturaux anticipatoires et réduisant l'accélération de la tête. La deuxième expérience, réalisée à l'aide du système SLED de l’Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak, synchronisé avec un environnement virtuel AV à 360°, a confirmé ces résultats, démontrant que les distractions cognitives liées à des tâches non conduites augmentaient l'accélération de la tête et retardaient les réponses musculaires, notamment dans les scénarios de freinage intense.Cette étude souligne l'importance d'intégrer des alertes sensorielles, telles que des signaux auditifs, pour améliorer la préparation et la sécurité des occupants dans les VA. En outre, les résultats mettent en évidence la nécessité de systèmes VA adaptatifs qui tiennent compte de la variabilité individuelle des réponses des occupants afin d'assurer une protection optimale. En utilisant des technologies de simulation immersive, cette recherche apporte des informations précieuses sur l'interaction entre les activités non liées à la conduite, l'engagement cognitif et la sécurité des occupants, ouvrant la voie à des stratégies de conception de VA plus efficaces et personnalisées qui peuvent réduire le risque de blessure dans les futurs systèmes de transport autonomes.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04952664 , version 1 (17-02-2025)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04952664 , version 1

Citer

Ali Olayan. Human-Machine Interaction Studies of Occupants in Level 3 Autonomous Vehicles Using Virtual and Dynamic Environments. Automatic Control Engineering. École Nationale Supérieure des Arts et Métiers, 2024. English. ⟨NNT : 2024ENAME061⟩. ⟨tel-04952664⟩
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