Can Eyes on a Car Reduce Traffic Accidents?

Can Eyes on a Car Reduce Traffic Accidents?
自動運転車からの視線提示による交通事故低減の可能性の検討

Chia-Ming Chang Koki Toda Xinyue Gui Stela H. Seo Takeo Igarashi

Abstract

Various car manufacturers and researches have explored the idea of adding eyes to a car as an additional communication modality. A previous work showed that autonomous vehicles’ (AVs) eyes help pedestrians make faster street-crossing decisions. In this work, we examine a more critical question "can eyes reduce traffic accidents?” In order to answer the question, we consider a critical street-crossing situation where a pedestrian is in a hurry to cross a street. If the car is not looking at the pedestrian, it implies that the car is not recognizing the pedestrian. Thus, the pedestrian can judge that they should not cross the street, avoiding potential traffic accidents. We conducted an empirical study using 360-degree video shooting of a real car with robotic eyes. The results showed that the eyes can reduce potential traffic accidents and the gaze directions can increase pedestrians’ subjective feelings of safety and danger. In addition, the results showed gender differences regarding critical and non-critical scenarios in AV-to-pedestrian interaction.

様々な自動車メーカーや研究者が、自動車に目を追加することで、歩行者とのコミュニケーションを円滑にするアイデアを提示している。我々の以前の研究では、自動運転車に視線を提示できる目を付与することにより、歩行者の道路横断の判断の迅速化が可能であることを示した。本研究では、より重要な問題である "視線の提示によって交通事故を減らすことができるのか？"について検討した。歩行者が急いで自動運転車の前を横断しようとしている状況を考える。この時、車が歩行者を見ていないということは、車が歩行者を認識していないことを意味する。したがって、歩行者は道路を渡るべきではないと判断でき、潜在的な交通事故を回避することができる。我々は、モーターで駆動される物理的な目を付与した実験車両を製作し、それを撮影した仮想環境において被験者実験を行った。その結果、視線提示によって危険な道路横断を低減できる可能性があること、歩行者の主観的な安全感・危険感を高めることができることが分かった。また、視線を提示する自動運転車とのインタラクションにおいて、男性と女性の行動の間に差異があることも示唆された。

Video (research)

Video (scenario)

Publications

Chia-Ming Chang, Koki Toda, Xinyue Gui, Stela H. Seo and Takeo Igarashi, 2022, Can Eyes on a Car Reduce Traffic Accidents?. The 14th ACM International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (AutomotiveUI 2022), Seoul, South Korea, 17-20 September 2022 [PDF]

張家銘, 戸田光紀, Xinyue Gui, Stela H. Seo, 五十嵐健夫. 自動運転車からの視線提示による交通事故低減の可能性の検討. 第30回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ (WISS 2022), アクティブリゾーツ宮城蔵王, 宮城県, 日本国, 2022年12月14日-16日 [PDF]

Media Coverage (50+)

[English]
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[Japanese]
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Acknowledgement

This work was supported by JST CREST (PI: Takeo Igarashi. Grant Number JPMJCR17A1, Japan).

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