Imagine que você está sentado no banco do motorista de um carro autônomo, navegando em uma rodovia e olhando para o seu smartphone. De repente, o carro detecta um alce correndo para fora da floresta e o alerta para assumir o volante. Depois de olhar para trás, para a estrada, de quanto tempo você precisará para evitar a colisão com segurança?

Os pesquisadores do MIT encontraram uma resposta em um novo estudo que mostra que os humanos precisam de cerca de 390 a 600 milissegundos para detectar e reagir aos perigos da estrada, dada apenas uma única olhada na estrada - com os motoristas mais jovens detectando perigos quase duas vezes mais rápido que os motoristas mais velhos. As descobertas podem ajudar os desenvolvedores de carros autônomos a garantir que estão dando às pessoas tempo suficiente para assumir os controles com segurança e evitar perigos inesperados.

Estudos anteriores examinaram os tempos de resposta a perigos enquanto as pessoas mantinham os olhos na estrada e procuravam ativamente por perigos em vídeos. Neste novo estudo, publicado recentemente no Journal of Experimental Psychology:General , os pesquisadores examinaram a rapidez com que os motoristas podem reconhecer um perigo na estrada se tiverem acabado de olhar para a estrada. Esse é um cenário mais realista para a era vindoura de carros semi-autônomos que requerem intervenção humana e podem entregar inesperadamente o controle para motoristas humanos quando enfrentam um perigo iminente.

"Você está desviando o olhar da estrada, e quando você olha para trás, você não tem ideia do que está acontecendo ao seu redor à primeira vista, "diz o autor principal Benjamin Wolfe, Pós-doutorado no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL). "Queríamos saber quanto tempo você leva para dizer, "Um alce está entrando na estrada ali, e se eu não fizer algo sobre isso, Eu vou levar um alce na cara. ""

Para seu estudo, os pesquisadores construíram um conjunto de dados exclusivo que inclui vídeos de câmera no painel do YouTube de motoristas respondendo a perigos na estrada, como objetos caindo da carroceria, alce correndo para a estrada, Tombamento de 18 rodas, e camadas de gelo voando do teto do carro - e outros vídeos sem perigos na estrada. Os participantes viram trechos dos vídeos em frações de segundo, entre telas em branco. Em um teste, eles indicaram se detectaram perigos nos vídeos. Em outro teste, eles indicaram se reagiriam virando à esquerda ou à direita para evitar um perigo.

Os resultados indicam que os motoristas mais jovens são mais rápidos em ambas as tarefas:os motoristas mais velhos (55 a 69 anos) exigiam 403 milissegundos para detectar perigos nos vídeos, e 605 milissegundos para escolher como evitariam o perigo. Os motoristas mais jovens (20 a 25 anos) precisaram apenas de 220 milissegundos para detectar e 388 milissegundos para escolher.

Esses resultados de idade são importantes, Wolfe diz. Quando os veículos autônomos estão prontos para pegar a estrada, eles provavelmente serão caros. "E quem tem mais probabilidade de comprar veículos caros? Motoristas mais velhos, ", diz ele." Se você construir um sistema de veículo autônomo em torno das capacidades presumidas de tempos de reação de jovens motoristas, isso não reflete o tempo que os motoristas mais antigos precisam. Nesse caso, você fez um sistema que não é seguro para drivers mais antigos. "

Juntando-se a Wolfe no papel estão:Bobbie Seppelt, Bruce Mehler, Bryan Reimer, do MIT AgeLab, e Ruth Rosenholtz do Departamento de Ciências do Cérebro e Cognitivas e CSAIL.

Jogando "o pior videogame de todos os tempos"

No estudo, 49 participantes sentaram-se em frente a uma grande tela que correspondia perfeitamente ao ângulo visual e à distância de visualização de um motorista, e assistiu a 200 vídeos do conjunto de dados Road Hazard Stimuli para cada teste. Eles receberam uma roda de brinquedo, freio, e pedais de gás para indicar suas respostas. "Pense nisso como o pior videogame de todos os tempos, "Wolfe diz.

O conjunto de dados inclui cerca de 500 vídeos em dashcam de oito segundos de uma variedade de condições de estradas e ambientes. Cerca de metade dos vídeos contém eventos que levam a colisões ou quase colisões. A outra metade tenta corresponder exatamente a cada uma dessas condições de direção, mas sem riscos. Cada vídeo é anotado em dois pontos críticos:o quadro quando um perigo se torna aparente, e o primeiro quadro da resposta do motorista, como frear ou desviar.

Antes de cada vídeo, os participantes viram uma máscara de ruído branco em frações de segundo. Quando essa máscara desapareceu, os participantes viram um trecho de um vídeo aleatório que continha ou não um perigo iminente. Depois do vídeo, outra máscara apareceu. Seguindo isso diretamente, os participantes pisaram no freio se viram um perigo ou no gás se não viram. Houve então outra pausa de fração de segundo em uma tela preta antes que a próxima máscara aparecesse.

Quando os participantes começaram o experimento, o primeiro vídeo que viram foi mostrado por 750 milissegundos. Mas a duração mudou durante cada teste, dependendo das respostas dos participantes. Se um participante respondeu incorretamente a um vídeo, a duração do próximo vídeo seria ligeiramente estendida. Se eles responderam corretamente, iria encurtar. No fim, as durações variaram de um único quadro (33 milissegundos) a um segundo. "Se eles erraram, presumimos que eles não tinham informações suficientes, então tornamos o próximo vídeo mais longo. Se eles acertaram, presumimos que eles poderiam fazer com menos informações, então tornei mais curto, "Wolfe diz.

A segunda tarefa usou a mesma configuração para registrar a rapidez com que os participantes podem escolher uma resposta a um perigo. Por isso, os pesquisadores usaram um subconjunto de vídeos em que sabiam que a resposta era virar para a esquerda ou para a direita. O vídeo para, e a máscara aparece no primeiro quadro que o motorista começa a reagir. Então, participantes giraram o volante para a esquerda ou direita para indicar para onde iriam.

"Não é suficiente dizer, "Eu sei que algo caiu na estrada na minha pista." Você precisa entender que há um acostamento para a direita e um carro na próxima faixa que eu não consigo acelerar, porque vou ter uma colisão, "Wolfe diz.

Mais tempo necessário

O estudo do MIT não registrou quanto tempo realmente leva para as pessoas, dizer, fisicamente olhe para cima de seus telefones ou gire uma roda. Em vez de, mostrou que as pessoas precisam de até 600 milissegundos para detectar e reagir a um perigo, sem ter nenhum contexto sobre o meio ambiente.

Wolfe acha que isso é preocupante para veículos autônomos, uma vez que eles podem não dar aos humanos o tempo adequado para responder, especialmente em condições de pânico. Outros estudos, por exemplo, descobriram que são necessárias pessoas que dirigem normalmente, com os olhos na estrada, cerca de 1,5 segundos para evitar fisicamente perigos na estrada, a partir da detecção inicial.

Carros sem motorista já vão exigir algumas centenas de milissegundos para alertar um motorista sobre um perigo, Wolfe diz. "Isso já chega aos 1,5 segundos, "diz ele." Se você tirar os olhos do telefone, pode levar algumas centenas de milissegundos adicionais para mover os olhos e a cabeça. Isso nem chega a tempo que levará para reassumir o controle e frear ou dirigir. Então, começa a ficar realmente preocupante. "

Próximo, os pesquisadores estão estudando o quão bem a visão periférica ajuda na detecção de perigos. Os participantes serão solicitados a olhar para uma parte em branco da tela - indicando onde um smartphone pode ser montado em um para-brisa - e da mesma forma pisar no freio quando perceberem um perigo na estrada.

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.