基础设施调度的车内听觉信号：面向 V2I 混合交通的人工驾驶协调

《ACM Journal on Autonomous Transportation Systems》：Infrastructure-Scheduled In-Vehicle Auditory Signals for Manual Driving Coordination in V2I Mixed Traffic

　　

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随着自动驾驶的出现，交通系统正在经历重大变革，但向自动驾驶（AD）与人工驾驶（HD）车辆共存的混合交通过渡仍是不可避免的。车路协同（V2I）技术已成为协调自动驾驶与人工驾驶车辆的一种有前景的方案，但现有工作在影响人工驾驶驾驶员方面存在局限性。借鉴高级驾驶辅助系统（ADAS）中的车载听觉信号，我们提出了一种框架，使基础设施通过设计的车载听觉信号将其轨迹规划传达给人工驾驶车辆。我们通过两个案例研究验证了这一框架：右转自行车碰撞避免和汇入速度调整，其中设计了特定场景的听觉信号并与传统信号进行了比较。涉及十二名参与者的仿真实验表明，在右转场景中，我们的信号使驾驶员比传统蜂鸣器提前1.1秒制动，且未降低交通效率，并在各种汇入条件下提高了速度调整的准确性和鲁棒性。这些结果表明所提出平台的可行性及其作为基础设施干预混合交通的定量环境的潜力。

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