Adaptation de la stratégie d’automatisation des véhicules autonomes (niveaux 3-4) aux besoins et à l’état des conducteurs en conditions réelles – AutoConduct

Le projet s'appuie sur une approche multiple permettant d'exploiter des données portant sur :
[1] les besoins en matière de facteurs humains et d’ergonomie (approche User-Centered Design),
[2] l’acceptabilité (a priori et d’usage) pour guider les développements du véhicule autonome qui, jusqu’à présent, ont été développés principalement selon des critères technologiques. La démarche repose sur la mise en oeuvre de questionnaires à grande échelle et sur des focus groups,
[3] l'état du conducteur au travers de mesures objectives d’indicateurs sur trois dimensions : physique, perceptive et interne (attentionnel et émotionnel) par le biais d'expérimentations sur simulateurs de conduite,
[4] un mode progressif de contrôle partagé des commandes fondé sur un modèle physiologiquement valide du contrôle sensorimoteur,
[5] le développement d'une Interaction Hommes-Machine adaptative,
L’ensemble des résultats de ce projet seront intégrés sur deux véhicules instrumentés. Un premier véhicule magicien d’Oz (commandes actives gérées par un conducteur professionnel sans que le conducteur ne s’en rende compte) intégrera les aspects « état du conducteur/modalités d’interactions informatives » pour tester l’acceptabilité des interfaces et la robustesse des diagnostics sur route ouverte. Un deuxième véhicule intégrera l’ensemble du système, y compris les commandes actives sur la dynamique longitudinale et latérale véhicule, pour tester l’acceptabilité et la robustesse des Coopération Homme-Machine en situation protégée (piste d’essai). Les résultats de ces évaluations permettront de proposer une conception plus sûre et efficace du véhicule autonome de niveaux 3-4 et d'orienter les programmes de formation à la conduite d'un véhicule autonome.

La première période (décembre 2016-juin 2018) a consisté à définir et à mettre en cohérence les différents états de l’Art, les cas d’usage, les analyses des besoins ainsi que les spécifications des diagnostics et des stratégies de Coopération Homme-Machine.
[1] Une analyse des besoins a été conduite par le biais de questionnaires sur 2619 personnes et 6 focus groups. Les résultats ont montré que plus leur acceptabilité du VA est élevée, plus ils choisissent des niveaux d’automatisation élevés et ce choix est d’autant plus marqué lorsque les individus se projettent en environnement autoroutier plutôt qu’urbain.
[2] Une analyse des profils des conducteurs, notamment selon l’âge et l’expérience de conduite, a été réalisée et différentes propositions de design des Interactions Homme-Machine pour les véhicules expérimentaux finaux ont été élaborées à partir des préférences des conducteurs.
[3] Un autre objectif étant de créer les algorithmes de diagnostics des postures, des stratégies visuelles et des états internes, des données spécifiques ont été recueillies dans des expérimentations dédiées sur simulateur. En outre, une autre partie des travaux a porté sur un nouveau concept de contrôle partagé du volant avec pour objectif de développer une loi de commande évolutive adaptée à la problématique des transitions entre conduites manuelle et autonome et basée sur un modèle cybernétique du conducteur.
[4] En parallèle, les spécifications des stratégies de conduite et les principes de Coopération Homme-Machine ont été mis en évidence afin de définir les critères et les méthodes de transitions entre modes autonome et manuel en tenant compte du monitoring du conducteur. Enfin, une architecture et le choix d’une plateforme d’intégration pour l'ensemble des données ont été spécifiés.

A mi-parcours, l’analyse des besoins a permis de nourrir les recommandations et l’implémentation des IHMs. Cette production réserve un potentiel de valorisation non négligeable en termes de publications. Les spécifications des diagnostics attendus ont été formalisées et les capteurs installés dans les simulateurs pour les études à venir. Les premiers résultats portant sur le contrôle partagé sont prometteurs et pourraient permettre une application directe dans la conception des véhicules. La seconde période visera à récolter les données de diagnostics, à les fusionner et à les intégrer dans les véhicules expérimentaux pour les expérimentations finales. Le monitoring du conducteur, issu de la fusion des diagnostics, sera testé en conditions simulées et sur routes ouvertes, en intégrant une IHM s’adaptant à l’état diagnostiqué du conducteur en temps réel sur la base d'un indicateur global, ce qui constitue un des enjeux majeurs du projet à haut potentiel de valorisation.

La 1ère période a donné lieu à des productions scientifiques en SHS et en SI: revues, conférences internationales et rapport technique (SAE).
Sentouh et al. (accepted), Driver-Automation Cooperation Oriented Approach for Shared Control [...], IEEE Transactions on Control Systems Technology.
Bel & Kraiem (2018). From Autonomous Driving Acceptability to AVs' Functions Acceptability [...]. ICAP, Montréal.
Pauzié & Ferhat (2018) Human-centred design recommendations for automatised car [...]. Humanist Conference, The Hague.
Béquet et al. (2018). Driver cognitive workload estimation [...]. DDI Conference, Gothenburg.
Hidalgo-Muñoz et al. (2018). Determination of cognitive workload variation in driving [...]. International Neuroergonomics Conference. Philadelphia.
Zhao et al. (2018). In Vehicle Driver Postural Monitoring using a Depth Camera Kinect, SAE Technical Paper.
Nguyen et al. (2018). Input-Constrained LPV Output Feedback Control [...]. American Control Conference, Milwaukee.

L’automatisation des véhicules, de niveau 3 (avec des demandes de reprise en main non anticipées) ou de niveau 4 (conduite entièrement autonome sur certaines sections de route), pose de nouveaux problèmes en termes de sécurité et d’acceptabilité. En effet, pour que l’intégration croissante de technologies de sécurité réduise l’insécurité routière, il faut s’assurer que ce nouveau type de mobilité tienne compte aussi bien des besoins et attentes des conducteurs que des modifications prévisibles du comportement des usagers. Un groupe de travail « Facteurs Humains » réunissant les principaux acteurs français du domaine a été mis en place dans le cadre du plan NFI (Nouvelle France Industrielle) « véhicule autonome » (http://www.economie.gouv.fr/files/files/PDF /nouvelle-france- industrielle-sept-2014.pdf) pour hiérarchiser ces problématiques.

En réponse aux priorités identifiées par ce groupe, le projet AutoConduct vise, à partir d’une analyse des besoins, à concevoir une nouvelle stratégie de Coopération Homme-Machine (CHM) adaptée à l’état du conducteur. Pour cela, ce projet a comme ambition de proposer un monitoring avancé de l’état du conducteur en combinant différents diagnostics (état physique défini par la posture, états internes définis par l’état émotionnel et l’effort cognitif, état perceptif défini par les stratégies visuelles) de manière à adapter en temps réel la gestion des interactions entre le conducteur et les automatismes du véhicule.

Les cas d’usage des véhicules qui seront adressés dans ce projet concernent les transitions entre conduite manuelle et conduite autonome et, réciproquement, la reprise en main de la conduite après une phase de conduite autonome mais aussi la mise en sécurité du véhicule à l’initiative du système.

L'ensemble des résultats de ce projet seront intégrés sur deux véhicules instrumentés. Un premier véhicule magicien d’Oz (commandes actives gérées par un conducteur professionnel à l'insu du conducteur) intégrera les aspects « état du conducteur/modalités d’interactions informatives » pour tester l’acceptabilité des interfaces et la robustesse des diagnostics sur route ouverte. Un deuxième véhicule intégrera l’ensemble du système, y compris les commandes actives sur la dynamique longitudinale et latérale véhicule, pour apprécier l’acceptabilité et tester la robustesse des IHM en situation protégée (piste d’essai). Les résultats de ces évaluations permettront de proposer une conception plus sûre et efficace du véhicule autonome de niveaux 3-4 et d'orienter les programmes de formation à la conduite d'un véhicule autonome.

L’originalité de ce projet consiste à prendre en compte (1) les besoins en matière de facteurs humains et d’ergonomie (approche User Centred Design) (2) l’acceptabilité (a priori et d’usage) pour guider les développements du véhicule autonome qui, jusqu’à présent, ont été développés principalement selon des critères technologiques (3) l'état du conducteur au travers de mesures objectives d’indicateurs sur trois dimensions : physique, perceptive et interne (attentionnel et émotionnel) (4) un mode progressif de contrôle partagé des commandes fondé sur un modèle physiologiquement valide du contrôle sensorimoteur. La démarche UCD portée par le réseau d’excellence Humanist « Human centred design for ITS » a démontré son efficacité pour d’autres applications dédiées au conducteur. Il s’agira ainsi d’appliquer une approche centrée sur l’utilisateur à la problématique de la conduite autonome et de développer des méthodologies de validation des stratégies adaptatives en conditions réelles.

Ce projet s’inscrit dans la continuité des projets ABV, PARTAGE et CoCoVeA (niveau 2) et capitalise sur les enseignements du projet européen ACROSS dans le domaine du monitoring du pilote appliqué à l'aéronautique. Au delà de ces projets, il fédère des partenaires qui ont déjà participé ensemble à des projets collaboratifs (IRCCyN, Lamih, PSA, Continental, Ifsttar, LAB, Vedecom).