Human Vehicle Interaction Model for Supervision in Conditionally Automated Driving

Les récents développements dans le domaine de l'automobile tendent de plus en plus à soutenir le conducteur dans différentes tâches liées à la conduite. Par exemple, l'actuel pilote automatique Tesla libère le conducteur des contrôles d'accélération et de direction, mais il doit toujours surveiller son environnement et les tâches de conduite (garder les mains sur le volant). Dans le cas des véhicules conditionnellement automatisés, le conducteur n'est pas tenu de surveiller l'environnement, mais il doit néanmoins être en mesure de reprendre le contrôle du véhicule à tout moment si nécessaire. Le conducteur passe donc du rôle d'acteur à celui de superviseur. De plus, il pourra être autorisé à effectuer une tâche non liée à la conduite.  
 Cependant, si le conducteur est engagé dans une tâche secondaire, il sera hors de la boucle de contrôle et le retour à la conduite manuelle sera plus difficile car il nécessitera une charge cognitive plus élevée. L'objectif de ce travail est donc de concevoir un modèle d’interaction multimodal complet en considérant l'ensemble de l'intérieur de la voiture et les interactions périphériques afin de soutenir la tâche de supervision du conducteur et d'augmenter sa conscience de la situation tout en prenant en compte son état. Le but est de trouver une combinaison de modalités d'interaction qui devrait s'adapter à l'environnement et à l'état du système. 
Le second objectif de ce concept est de transmettre au conducteur des informations sur le véhicule afin d'accroître sa confiance dans le système. Ainsi, les actions du véhicule peuvent ne pas correspondre aux attentes du conducteur dans certaines situations. C'est pourquoi la notion de transparence doit être prise en compte.