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L’effetto dei dispositivi di ausilio alla guida sulla strategia visuale in curva

La rapida corsa verso la digitalizzazione delle infrastrutture viarie e i progressi tecnologici dei veicoli stanno portando a un contesto ambientale molto complesso

Dispositivi di ausilio alla guida

La massiccia informatizzazione dei veicoli, già iniziata da diversi anni, si accompagnerà nel prossimo futuro a una profonda digitalizzazione del sistema stradale nel suo complesso.

L’obiettivo finale è quello di migliorare la sicurezza e la qualità della circolazione anche attraverso l’eliminazione progressiva dell’apporto del conducente conseguendo anche una cospicua diminuzione del numero totale dei veicoli.

Tuttavia, la transizione nel tempo tra due stati così diversi può comportare pericolosi squilibri che potrebbero essere controproducenti per le intenzioni di chi promuove tali innovazioni e, in primis, proprio nei riguardi della sicurezza [1].

Al fine di approfondire tale problematica, si riportano i primi risultati di uno studio che, all’interno di un contesto simulato, mette in relazione due condizioni: nella prima – denominata condizione di controllo – l’utente acquisisce le informazioni provenienti dalla strada, per lo più solo attraverso il canale visuale.

La seconda – chiamata smart – è caratterizzata dalla presenza di una On-Board Unit che supporta il conducente con opportuni avvisi su un pannello situato nell’abitacolo.

La massiccia informatizzazione dei veicoli
1. La massiccia informatizzazione dei veicoli, già iniziata da diversi anni, si accompagnerà nel prossimo futuro a una profonda digitalizzazione del sistema stradale nel suo complesso

La metodologia

Com’è noto, il comportamento visuale durante il moto in curva è stato descritto con sufficiente rigore sperimentale da Donges [2] e poi perfezionato da Land [3 e 4].

Successivamente, molte altre ricerche hanno apportato ulteriori contributi ma le ipotesi di base, secondo le quali il conducente fissa il bordo interno degli elementi marginali della curva per interpretarne la geometria, rimangono valide.

Gli indici che sono stati utilizzati in questa memoria non fanno altro che riferire tale strategia visuale alla geometria della strada e, in particolare, alla posizione del veicolo rispetto alla curva che sta approcciando.

Chiaramente, i risultati ottenuti non sono generalizzabili perché riguardano una specifica strumentazione a bordo del veicolo analizzata in questo studio; tuttavia, la procedura rimane valida e può essere facilmente applicata a differenti apparecchiature di ausilio alla guida.

Gli indici di cui si è detto si possono illustrare come segue (Figura 2):

  • FT: intervallo di tempo che intercorre tra l’inizio della fissazione del ciglio interno e il punto di origine della curva;
  • FC: intervallo di tempo che intercorre tra il punto di origine della curva e la fine della fissazione del ciglio interno;
  • NFC: intervallo di tempo tra la fine della fissazione del ciglio interno e il punto finale della curva;
  • TF = FT + FC: intervallo di tempo totale nel quale il conducente osserva il ciglio interno della curva.

Curva planimetrica e fissazioni visuali
2. La relazione tra curva planimetrica e fissazioni visuali del ciglio interno [5]
La sperimentazione è stata eseguita su un tracciato di lunghezza di circa 5.000 m, rappresentativo di una strada extraurbana di tipo F, caratterizzato da una successione di curve aventi raggi pari, rispettivamente a 120, 180, 240 e 45 m, coinvolgendo un complesso di 21 utenti, selezionati in modo da costituire un campione sufficientemente omogeneo.

Per registrare l’attività visuale dei conducenti, è stato utilizzato un eye tracker Tobii Glasses ver. 1.0 (Figura 3A).

La sperimentazione è stata effettuata con un simulatore di guida denominato SimEASY®, prodotto da AVSimulation, disponibile presso il Digital Laboratory for Road Safety (DiLaRS) del Dipartimento di Ingegneria di Messina.

Sulla On-Board Unit sono stati riportati alcuni avvisi all’utente (Figura 4) riguardanti il superamento dei limiti di velocità e della carreggiata, l’eccessiva produzione di CO2, la presenza di eventuali cantieri e il segnale di pericolo per la presenza di curve pericolose (in questo caso la curva con R = 45 m dopo quella di R = 240 m).

I risultati

I dati provenienti dall’eye tracker sono stati incrociati con la telemetria del veicolo e sottoposti ad analisi della varianza (ANOVA) a due vie al fine di determinare eventuali differenze statisticamente significative tra le variabili in gioco.

  • La strumentazione utilizzata: Tobii Glasses Eye Tracker®
    3A Tobii Glasses Eye Tracker
    3A. La strumentazione utilizzata: Tobii Glasses Eye Tracker® (v. 1.0)
  • La postazione di guida
    3B La postazione di guida
    3B. La postazione di guida

In dettaglio, poiché ogni utente è stato misurato più di una volta rispetto a tutti i livelli delle variabili indipendenti, gli autori hanno eseguito un’ANOVA a misure ripetute dove le due vie rappresentano, rispettivamente:

  • il raggio della curva (quattro livelli: R = 120, 180, 240 e 45 m);
  • la condizione, ovvero la presenza o meno della On-Board Unit (due livelli: Controllo e Smart).

La variabile di risposta (o Variabile Dipendente DV) è rappresentata dagli indici di performance già introdotti: FT, FC, NFC.

L’ANOVA è stata seguita dal test HSD (Honestly Significant Difference) di Tukey per scoprire quali medie di gruppi specifici (confrontate tra loro) hanno determinato la significatività della prova.

Ad esempio, relativamente all’indice FT, sono stati estrapolati i seguenti risultati:

  • una riduzione significativa passando dalla condizione di controllo alla condizione smart (F = 29,59; p < 0,05);
  • una riduzione significativa all’aumentare del valore di raggio (F = 28,42; p < 0,05);
  • una riduzione significativa considerando l’interazione “condizione x raggio” (F = 4,25; p < 0,05).

Il display della OBU
4. La suddivisione del display della OBU in funzione della tipologia di avvisi presentati [6]
L’analisi dei contrasti ha permesso di evidenziare che c’è una netta differenza tra le condizioni di controllo e smart per i raggi più grandi di 120 m.

Per quello di 45 m, tale differenza non è significativa, probabilmente perché l’utente percepisce visivamente una marcata differenza di curvatura che lo impegna durante la guida senza concedergli tempo sufficiente alla visualizzazione dell’On-Board Unit (Figura 6 sotto).

Relativamente all’indice FC, sono stati rilevati i seguenti risultati:

  • un incremento significativo passando dalla condizione di controllo alla condizione smart (F = 86,45; p < 0,05);
  • un incremento significativo all’aumentare del valore di raggio (F = 148,48; p < 0,05).

Inoltre, all’aumentare del raggio, l’utente correttamente fissa il ciglio interno per un tempo maggiore e, ciò, è dovuto al fatto che il conducente abbandona la fissazione del ciglio interno solo quando ha la piena visibilità del rettifilo successivo. Questo fenomeno avviene in tempi più lunghi quando i raggi e, quindi, lo sviluppo, sono maggiori (Figura 7 sotto).

Curve e rettifili
5. Le caratteristiche principali delle curve e dei rettifili che le precedono

Si può notare, inoltre, che il dispositivo smart induce a un’ulteriore prudenza il conducente. Infatti, in condizioni smart non mantiene fisso lo sguardo sul ciglio ma, a intervalli regolari e per tempi brevissimi, campiona le informazioni provenienti dall’On-Board Unit. Di conseguenza, il tempo totale di fissazione del ciglio aumenta leggermente.

In ultimo, si nota che nei raggi di 180 e 240 m il comportamento visuale è simile.

Relativamente all’indice NFC, sono stati rilevati i seguenti risultati:

  • incremento significativo all’aumentare del valore di raggio (F = 30,21; p < 0,05);
  • nessun effetto passando dalla condizione di controllo alla condizione smart (F = 1,09; p > 0,05).

Le deduzioni per questo indice sono similari a quanto dedotto per i primi due, nel senso che in condizioni smart l’utente spende una certa parte, anche minima, del suo tempo per carpire informazioni di interesse.

Le medie dell'indice FT
6. La stima delle medie marginali relativamente all’indice FT per l’interazione tra le condizioni di Controllo e Smart rispetto al raggio R

Conclusioni

La procedura proposta ha il fine di verificare l’impatto sull’attività di guida delle nuove tecnologie a corredo dei veicoli più moderni. Quanto dedotto non dovrebbe condurre a un giudizio di accettazione o rifiuto (come nel caso di questa breve memoria) ma, piuttosto, suggerire le più idonee modifiche alla strumentazione esaminata per massimizzare le ricadute sulla sicurezza degli utenti.

Tale problematica sarà avvertita con maggiore urgenza quando le infrastrutture viarie, almeno quelle più importanti, saranno profondamente digitalizzate e, pertanto, l’utente potrebbe correre il rischio di un notevolissimo sovraccarico di informazioni la cui entità dovrebbe essere attentamente valutata.

Alcune immagini contenute nel presente articolo sono state estrapolate dalla tesi di Dottorato di S. Marra [6], alla quale si rimanda per maggiori informazioni sull’argomento trattato.

Le medie dell'indice FC
7. La stima delle medie marginali relativamente all’indice FC per l’interazione tra le condizioni di Controllo e Smart rispetto al raggio R

Bibliografia

[1]. G. Bosurgi, S. Marra, O. Pellegrino, M. Villari – “Drivers’ workload measures to verify functionality of ferry boats boarding area”, Archives of Transport, 56 (4), pp. 7-17, https://doi.org/10.5604/01.3001.0014.5506, 2020.

[2]. E. Donges – “A Two-level model of driver steering behavior”, Human Factors: Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 20 (6), pp. 691-707, 1978.

[3]. M.F. Land – “Eye movements and the control of actions in everyday life”, Progress in Retinal and Eye Research 25 (3), pp. 296-324, https://doi.org/10.1016/j.preteyeres.2006.01.002, 2006.

[4]. M.F. Land – “The visual control of steering”, in L. R. Harris, M. Jenkin (Eds.), Vision and Action, pp. 163-180, 2010.

[5]. N. Bongiorno, G. Bosurgi, O. Pellegrino, G. Sollazzo – “Analysis of different visual strategies of “isolated vehicle” and “disturbed vehicle””, Transport, 33 (3), pp. 853-860, https://doi.org/10.3846/16484142.2017.1343750, 2017.

[6]. S. Marra – “Aspetti funzionali delle smart roads e loro ricadute sul comportamento di guida ai fini del miglioramento della sicurezza stradale”, Tesi di Dottorato, Dipartimento di Ingegneria, Messina, 2022.

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