17 de febrero de 2023

Es de esperar que la conducción altamente automatizada reduzca el riesgo de tener accidentes de tráfico debidos a errores humanos. Sin embargo, la investigación sugiere que este tipo de conducción también puede favorecer que los conductores se distraigan, reduciendo su eficiencia para recuperar el control del vehículo cuando es necesario. Esto puede ocurrir, por ejemplo, cuando un panel de mensaje variable (PMV) nos informa de un peligro próximo e inesperado y el conductor, distraído, no presta la debida atención al mensaje.

Actualmente es posible que los conductores reciban mensajes de audio con información actualizada relevante para su desplazamiento, por ejemplo, proporcionando dentro del vehículo la información que se muestra mediante texto y/o pictogramas en los PMV. Algunos estudios sugieren que cuando la información mostrada mediante texto en un PMV también se recibe en forma de audio (es decir, de forma audiovisual, no solo visual), el conductor es más competente para diferenciar entre mensajes no críticos, que no requieren una respuesta inmediata, y mensajes críticos, que sí la requieren.

No obstante, estos estudios previos no han comprobado si este resultado también se daría cuando el conductor está distraído con alguna actividad que implica tanto la visión como la audición, lo que puede ocurrir, por ejemplo, durante la conducción automatizada (Fig. 1). Por ello, el primer objetivo de este trabajo ha sido comparar la efectividad en la identificación del mensaje en el PMV para los modos audiovisual y solo visual. El segundo objetivo ha sido explorar el potencial uso del modo audiovisual para ayudar a los conductores de vehículos altamente automatizados a identificar situaciones críticas.

¿Cómo se ha realizado el estudio?

Se reclutaron 24 voluntarios para un experimento en un simulador de conducción. La ruta en el simulador se realizó con el modo autónomo activado (Fig. 2) y, durante la misma, se proyectó un episodio de una serie de televisión en una tableta incorporada en el simulador.

A lo largo del recorrido se presentaron 40 PMV, bien en formato audiovisual, o bien solo visual. Los participantes tenían que hacer dos tareas: prestar atención a la serie, y recuperar el control manual del vehículo solo cuando el mensaje del PMV era un mensaje crítico. Al final del experimento, se les hizo preguntas sobre la serie para determinar el grado de atención prestado a la misma. Para analizar si se cumplían los objetivos del estudio se analizaron tanto variables conductuales (precisión y rapidez de las respuestas de los participantes) como variables psicofisiológicas (medición de medidas oculares: cuánto tiempo tardaban en mirar a la carretera por primera vez, el número de miradas a la carretera, la duración media de las miradas a la carretera y la suma total del tiempo que miraban a la carretera).

¿Qué se ha encontrado?

En general, se ha visto que cuando el audio estaba disponible, los participantes discriminaban los mensajes de los PMV mejor y de una forma más rápida (Fig. 3). Además, su patrón de miradas a la carretera era más eficiente: miraban la mitad de veces a la carretera, tardaban más en hacerlo y, cuando lo hacían, le dedicaban menos tiempo (Fig. 4).

Figura 3. Distancia media de respuestas correctas y sensibilidad en función del tipo de mensaje (audiovisual y solo visual).

¿Qué podemos concluir?

Así, es posible concluir que el procesamiento de mensajes de tráfico mejora cuando se reciben como mensajes auditivos además de visuales. Consideramos que estos resultados pueden ser de especial interés para ingenieros que diseñan automóviles altamente automatizados, ya que el diseño de estos sistemas debe garantizar que la atención del conductor es suficiente para retomar el control en el momento en que se requiera.

Publicación asociada: Pi-Ruano, M., Roca, J. & Tejero, P. (2024). Audiovisual presentation of variable message signs improves message processing in distracted drivers during partially automated driving. Journal of Safety Research. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsr.2024.01.014

Puedes descargar el artículo sobre el estudio aquí:
https://authors.elsevier.com/sd/article/S0022-4375(24)00014-8

Financiación: Esta publicación es parte del proyecto de I+D+i PID2019-106562GB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033, y del proyecto AICO/2021/290, financiado por la Conselleria de Educación, Universidades y Empleo (Generalitat Valenciana). Además, Marina Pi-Ruano es beneficiaria de un contrato predoctoral (ACIF/2019/160), financiado por la Conselleria d’Innovació, Universitats, Ciència i Societat Digital y el Fondo Social Europeo.