Índice de espacio de seguridad (SSI): una métrica bidimensional para cuantificar el riesgo percibido por los...

Área de la Ciencia:

• Sistemas de conducción autónomos
• Interacción hombre-computadora
• Psicología cognitiva

Sus antecedentes:

• Los avances en la conducción autónoma requieren sistemas que replican la toma de decisiones humana en el tráfico complejo.
• Comprender los mecanismos cognitivos de los conductores es crucial para desarrollar respuestas autónomas alineadas con el ser humano.
• Los métodos actuales de cuantificación del riesgo subjetivo son limitados, y a menudo se centran en métricas objetivas o en un análisis unidimensional.

Objetivo del estudio:

• Introducir un nuevo indicador bidimensional de la percepción del riesgo, el índice de espacio de seguridad (SSI).
• Abordar las limitaciones de los métodos existentes para caracterizar exhaustivamente el riesgo subjetivo en escenarios dinámicos y bidimensionales.
• Proporcionar una herramienta para modelar la toma de decisiones de tipo humano en sistemas de conducción inteligentes.

Principales métodos:

• Integración de la teoría del espacio seguro psicológico y el modelado del campo de riesgo.
• Desarrollo de una métrica bidimensional de la percepción del riesgo (SSI).
• Validación experimental mediante análisis del comportamiento de seguimiento del vehículo y calibración del tiempo de reacción.

Principales resultados:

• SSI mejoró la correlación con el comportamiento de seguimiento del automóvil en un 32,2% y logró una calibración del tiempo de reacción de 0,92 s.
• SSI diferenció efectivamente el riesgo percibido entre los conductores en escenarios de conflicto idénticos, alineándose con la cognición humana.
• SSI demostró la homeostasis del riesgo, la distribución normal de los niveles objetivo y una robusta generalización entre escenarios con un nivel objetivo promedio de 0,50.

Conclusiones:

• El índice de espacio de seguridad (SSI) ofrece una medida completa de la percepción subjetiva del riesgo en entornos de conducción bidimensionales.
• SSI proporciona apoyo teórico crítico para el modelado de comportamiento similar al humano y las estrategias de toma de decisiones autónomas.
• La adaptabilidad y escalabilidad de SSI lo convierten en una herramienta valiosa para validar sistemas de conducción inteligentes.