Тип коммуникаций между водителем и автомобилем, основанный на дополненной реальности: новый тренд в построении интеллектуальных транспортных систем

995

Аннотация

Чтобы увеличить в процессе вождения безопасность водителя и минимизировать нагрузку на него, информация должна передаваться водителю без затрат времени на распознавание и осознание. Проецирование и визуализация информации на лобовое стекло может помочь упростить диалог между автомобилем и водителем (в системе «человек-оператор») и расширить влияние интеллектуальной транспортной системы с помощью проецирования информации о пробках в поле восприятия водителя, – так, чтобы это не мешало водителю следить за дорогой. В статье рассматриваются возможные достоинства и недостатки использования «подсказок», создаваемых в рамках «дополненной реальности» для увеличения безопасности вождения, как новой формы общения (коммуникации) между автомобилем и водителем. Описан новый подход к использованию системы, основанной на представлениях в области дополненной реальности по распознаванию дорожных знаков. Эта реальность накладывает виртуальные объекты на поле восприятия во всех типах дорожной ситуации, включая некомфортные погодные условия. Этот подход может быть использован для увеличения точности интеллектуальной транспортной системы с учетом дополненной реальности, для поддержки водителя в различных дорожных ситуациях, поскольку он увеличивает комфорт вождения и уменьшает количество аварий

Общая информация

Ключевые слова: психологический феномен, дополненная реальность, интеллектуальная транспортная система, коммуникация, человек-оператор

Рубрика издания: Отраслевая психология

DOI: https://doi.org/10.17759/jmfp.2017060101

Для цитаты: Ефремов С.Б. Тип коммуникаций между водителем и автомобилем, основанный на дополненной реальности: новый тренд в построении интеллектуальных транспортных систем [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2017. Том 6. № 1. С. 6–14. DOI: 10.17759/jmfp.2017060101

Литература

  1. Abdi L., Abdallah F.B., Meddeb A. In-Vehicle Augmented Reality Traffic Information System: A New Type of Communication Between Driver and Vehicle // Procedia Computer Science. 2015. Vol. 73. P. 242–249. doi:10.1016/j.procs.2015.12.024
  2. Agarwal S., Awan A., Roth D. Learning to detect objects in images via a sparse, part-based representation Pattern Analysis and Machine Intelligence // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2004. Vol. 26. № 11. P. 1475–1490. doi:10.1109/TPAMI.2004.108
  3. Augmented Reality Cues and Elderly Driver Hazard Perception / M.C. Schall [et al.] // Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society. 2013. Vol. 55. № 3. P. 643–658. doi:10.1177/0018720812462029
  4. Camera Calibration for Tracked Vehicles Augmented Reality Applications / D. Sobel [et al.] // Innovative Control Systems for Tracked Vehicle Platforms / Ed. A.M. Nawrat. Cham: Springer, 2014. P. 147–162.
  5. Directing driver attention with augmented reality cues / M.L. Rusch [et al.] // Transportation research part F: traffic psychology and behavior. 2013. Vol. 16. P. 127–137. doi: 10.1016/j.trf.2012.08.007
  6. Doshi A., Cheng S.Y., Trivedi M.M. A Novel Active Heads-Up Display for Driver Assistance // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B: Cybernetics. 2009. Vol. 39. № 1. P. 85–93. doi:10.1109/TSMCB.2008.923527
  7. Fu W.T., Gasper J., Kim S.W. Effects of an In-Car Augmented Reality System on Improving of Younger and Older Drivers // 2013 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2013). Adelaide, SA: IEEE, 2013. P. 59–66. doi:10.1109/ISMAR.2013.6671764
  8. Jeffrey C. Continental’s augmented reality hud puts information on the road [Elektronnyi resurs] // New Atlas. URL: http://www.gizmag.com/augmented-reality-hud-improvesdriver-information/33223 (дата обращения: 20.04.2017).
  9. Kim S., Dey A.K. Simulated augmented reality windshield display as a cognitive mapping aid for elder driver navigation // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York: ACM, 2009. P. 133–142. doi: 10.1145/1518701.1518724
  10. Park H.S., Kim K.H. AR-Based Vehicular Safety Information System for Forward Collision Warning // Virtual, Augmented and Mixed Reality. Applications of Virtual and Augmented Reality: 6th International Conference, VAMR 2014, Held as Part of HCI International 2014, Heraklion, Crete, Greece, June 22–27, 2014, Proceedings. Part 2 / Eds. R. Shumaker, S. Lackey. Cham: Springer, 2014. P. 435–442.
  11. Pensyl W.R. Real-time stable markerless tracking for augmented reality using image analysis/synthesis technique [Elektronnyi resurs] // Pensyl. URL: http://www.pensyl.com/hue/markerless.html (дата обращения: 21.04.2017).
  12. Resolving Multiple Occluded Layers in Augmented Reality / M.A. Livingston [et al.] // Proceedings of the 2nd IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (IEEE Computer Society, 2003). Washington, DC: IEEE, 2003. P. 56–56.
  13. The German Traffic Sign Recognition Benchmark: A multi-class classification competition Detection / J. Stallkamp [et al.] // Neural Networks (IJCNN): The 2011 International Joint Conference on. San Jose, CA: IEEE, 2011). P. 1453–1460. doi:10.1109/IJCNN.2011.6033395
  14. Timofte R. Kul belgium traffic signs and classification benchmark datasets [Elektronnyi resurs]. URL: http://btsd.ethz.ch/shareddata (дата обращения: 21.04.2017).
  15. Topór-Kamiński T., Krupanek B., Homa J. Delays Models of Measurement and Control Data Transmission Network // Advanced Technologies for Intelligent Systems of National Border Security / Eds. A. Nawrat, K. Simek, A. Świerniak. Berlin; New York: Springer, 2012, P. 257–279.
  16. Viola P., Jones M.J. Robust Real-Time Face Detection // International journal of computer vision. 2004 Vol. 57. № 2. P. 137-154. doi:10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb

Информация об авторах

Ефремов Сергей Борисович, аспирант, кафедра психологии управления факультета социальной психологии, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1216-3977, e-mail: 0971090@gmail.com

Метрики

Просмотров

Всего: 2870
В прошлом месяце: 2
В текущем месяце: 3

Скачиваний

Всего: 995
В прошлом месяце: 0
В текущем месяце: 3