Нейроэргономическая оценка уровня проникновения предупреждающих eHMI в составе автоколон: влияние на умственную нагрузку пешеходов, ситуационную осведомлённость и принятие разрывов

Почему это важно для повседневных переходов через улицу

По мере того как автомобили учатся водить сами, пешеходам всё равно приходится принимать мгновенные решения о том, когда безопасно переходить дорогу. В этом исследовании рассматривается новый тип светового сигнала на автономных автомобилях, который предупреждает пешеходов о риске при переходе, и ставится простой, но важный вопрос: действительно ли добавление таких сигналов облегчает и делает безопаснее решение о переходе — или иногда оно может вносить путаницу?

Новые предупреждающие огни на самоуправляемых автомобилях

Автомобили с высшими уровнями автоматизации могут не иметь внимательного водителя, с которым пешеходы могли бы устанавливать зрительный контакт. Чтобы заполнить этот разрыв в коммуникации, исследователи предложили «внешние» интерфейсы — огни на внешней стороне автомобиля, которые меняют цвет и показывают, насколько рискованно переходить перед машиной. В этом исследовании огни горят зелёным при низком риске, жёлтым при среднем и красным при высоком, в зависимости от того, как скоро автомобиль прибудет к месту перехода. Команда хотела понять, как эти сигналы влияют на ощущения и мышление людей при оценке разрывов в потоке машин, особенно когда некоторые автомобили оснащены такими огнями, а другие — нет.

Тестирование разных сочетаний машин на оживлённой дороге

Чтобы изучить это, исследователи показали 24 добровольцам реалистичные видеосцены прямой двухполосной дороги без светофоров и пешеходных переходов. С фиксированной точки на тротуаре участники наблюдали «платоны» автомобилей, проезжающих мимо, и отмечали, пересекли бы они дорогу перед каждой из них. Исследование сравнивало три ситуации: ни один автомобиль не имел предупреждающих огней, все автомобили были ими оснащены, либо только половина машин имела такие огни, случайно перемешанные с обычными автомобилями. Скорости движения и интервалы между автомобилями варьировались контролируемым образом, чтобы имитировать естественный трафик. Пока участники выбирали момент для перехода, они также прослушивали в наушниках редкие высокие сигналы-пищалки и молча считали их, что позволяло исследователям отслеживать, сколько умственных усилий требует задача перехода улицы.

Заглядывая в мозг, пока люди принимают решения

Помимо опросов о том, насколько требовательной казалась задача, в исследовании использовался метод регистрации мозговых волн для более прямой оценки умственной нагрузки. Участники надевали шапочку с множеством электродов, измерявших электрическую активность мозга во время подсчёта сигналов. Хорошо известный мозговой сигнал, называемый P300, обычно усиливается, когда у людей остаётся свободное внимание для вторичной задачи. Если задача перехода требует много умственных ресурсов, ответ P300 на сигналы становится слабее. После каждого блока с трафиком добровольцы также оценивали, насколько ясно они понимали происходящее на дороге, насколько требовательной казалась ситуация и сколько у них осталось свободного внимания — вместе эти показатели формировали меру их ситуационной осведомлённости.

Когда больше сигналов помогает и когда мешает

Самая отчётливая картина проявилась при сравнении трёх уровней использования предупреждающих огней в составе автоколон. Когда каждый автономный автомобиль в потоке показывал предупреждающие огни, люди сообщили о лучшем понимании ситуации, чувствовали меньшую нагрузку, и их мозговые сигналы указывали на большее количество свободного внимания. Важно, что они также эффективнее использовали разрывы в потоке: с большей вероятностью отвергали очень маленькие, рискованные разрывы и с большей вероятностью принимали большие, безопасные. Эта более чёткая чувствительность к размеру разрыва проявлялась без измеримого роста умственной нагрузки по сравнению с отсутствием огней вообще. Напротив, когда только половина машин имела предупреждающие огни, а другая половина — нет, ситуация ухудшалась. Пешеходы реже переходили перед автомобилями с огнями, их мозговые сигналы показывали более высокую умственную нагрузку, а их оценки отражали худшую осведомлённость и меньше свободных умственных ресурсов.

Что это значит для будущего городских улиц

Для неспециалиста вывод прост: эти новые предупреждающие огни на самоуправляемых автомобилях действительно могут помочь пешеходам — если каждое такое транспортное средство использует их одинаково. В полностью оснащённом потоке огни облегчают людям оценку того, какие разрывы безопасны, не перегружая их ум. Но в смешанном мире, где некоторые автомобили имеют огни, а другие нет, дополнительная информация может сделать решения о переходе более сложными и утомительными. Это означает, что при внедрении внешних сигналов на автономных транспортных средствах в городах будут необходимы тщательное планирование, чёткие стандарты и просвещение общественности, чтобы эти системы упрощали, а не усложняли повседневные переходы через улицы.

Цитирование: Yang, F., Sun, X., Ma, J. et al. Neuroergonomic evaluation of risk-warning eHMI penetration rates in vehicle platoons: effects on pedestrians’ mental workload, situation awareness, and gap acceptance. Sci Rep 16, 13582 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42814-3

Ключевые слова: автономные транспортные средства, безопасность пешеходов, дорожные сигналы, умственная нагрузка, взаимодействие человек–машина