CAN coach

Este trabalho aborda se um sistema ciber-físico com intervenção humana (HCPS) pode ser eficaz na melhoria do controle longitudinal de um veículo individual em um fluxo de tráfego. Apresentamos o CAN Coach, que é um sistema que fornece feedback ao humano na loópa usando dados de radar (informações de velocidade relativa e posição em relação a objetos à frente) disponíveis na rede de área de controle (CAN). Usando uma coorte de seis indivíduos dirigindo um veículo instrumentado, comparamos a capacidade do motorista humano na loópa de alcançar uma política de controle de intervalo de tempo constante usando apenas a percepção visual humana em relação ao carro à frente, e ao aumentar a percepção humana com feedback audível dos dados do sensor CAN. A adição de feedback baseado em CAN reduz o erro médio de intervalo de tempo em uma média de 73%, e também melhora a consistência do humano ao reduzir o desvio padrão do erro de intervalo de tempo em 53%. Removemos a percepção humana do loop usando um modo fantasma em que o humano na loópa é orientado a acompanhar um veículo virtual na estrada, em vez de um físico. A perda da percepção visual do veículo à frente degrada o desempenho da maioria dos motoristas, mas em quantidades variadas. Mostramos que os indivíduos humanos podem igualar a velocidade do veículo líder à frente com e sem feedback baseado em CAN, mas a correspondência de velocidade não oferece regulação do espaçamento do veículo. A viabilidade do controle dinâmico de intervalo de tempo também é demonstrada. Concluímos que (1) é possível orientar motoristas para melhorar o desempenho em tarefas de condução usando dados CAN, e (2) é um verdadeiro HCPS, uma vez que remover a percepção humana do loop de controle reduz o desempenho no objetivo de controle dado.