Automated Driving Vs. Mental Workload
เผยแพร่เมื่อ 20/08/2564...,
เขียนโดย ผศ.ดร.ทศพล บุตรมี
คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร...,
เรื่อง Automated Driving Vs. Mental Workload
รถยนต์ระบบอัตโนมัติกับระดับภาระงานด้านความคิด
สวัสดีครับ ใน Ep. 1 ผู้เขียนได้อธิบายคำจำกัดความ ประเภทของรถยนต์ระบบอัตโนมัติ และได้เกริ่นนำเรื่องผลกระทบจากใช้รถระบบอัตโนมัติในมุมมองของนักการยศาสตร์/นักปัจจัยมนุษย์ ใน Ep. 2 นี้จะเขียนถึง การใช้รถยนต์ระบบอัตโนมัติกับระดับภาระงานด้านความคิด
ภาระงานด้านความคิด (Mental Workload) หรือบางคนอาจเรียกว่าภาระงานจิตใจ ในการทำงานต่างๆ นอกจากเราต้องใช้ภาระงานด้านร่างกาย (Physical Workload) เช่น การออกแรงเหยียบเบรก เหยียบคันเร่ง การหมุนพวงมาลัยขณะขับรถแล้ว เราจำเป็นต้องใช้ภาระงานด้านความความคิดด้วย เช่น การวางแผนเส้นทางในการขับรถ การแปรความหมายของป้ายจราจร การคาดการณ์ความเร็วของรถคันด้านหน้าเพื่อจะเร่งแซง
สำหรับคำว่า ภาระงานด้านความคิด (Mental Workload) ยังไม่มีคำนิยามที่ได้รับการยอมรับให้ใช้เป็นมาตรฐานสากล แต่ภาระงานด้านความคิดจะมีความสัมพันธ์กับ ความต้องการของงาน (Task Demand) ความพยายามทางด้านความคิด (Mental Effort)ซึ่งจะส่งผลต่อประสิทธิภาพในการทำงาน (Task Performance) และความผิดพลาดของมนุษย์ (Human Error) (Young et al., 2015) ยกตัวอย่างงานวิจัยของ ประจวบ กล่อมจิต และ อลงกรณ์ ฉัตรเมืองปัก (2564) ได้อธิบายว่ากรณีที่เราต้องขับรถยนต์ด้วยระบบ ธรรมดา ในวันที่ฝนตกและสภาพการจราจรมีความหนาแน่น เราจะต้องใช้ความคิด (Mental Effort) อย่างมากในการตัดสินใจเพื่อขับขี่รถยนต์ให้เกิดความปลอดภัย (Task Demand) ซึ่งจะทำให้มีระดับ Mental Workload เพิ่มมากขึ้นส่งผลให้ประสิทธิภาพในการขับขี่ (Driving Performance) ลดลง และอาจส่งผลให้เกิดความผิดพลาด (Error)หรืออุบัติเหตุตามมาได้ นั่นหมายถึงผู้ขับขี่มีระดับภาระงานด้านความคิดสูงเกินไป (Mental over-workload)
งานศึกษาวิจัยที่ผ่านมาพบว่าการขับรถยนต์ระบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะ ระบบอัตโนมัติขั้นสูง Highly Automated Driving (HAD)เป็นระยะเวลานานๆ จะส่งผลให้ผู้ขับขี่มีระดับภาระงานด้านความคิดต่ำเกินไป (Mental under-workload) ซึ่งส่งผลทำให้ลดทักษะการขับขี่และเกิดอุบัติเหตุจากการขับขี่ได้เช่นกัน (Totsapon Butmee, 2018) โดยเฉพาะในบางสถานการณ์ที่ระบบอัตโนมัติเกิดความผิดพลาดและต้องการให้ผู้ขับขี่กลับมาควบคุมรถอีกครั้งหนึ่ง (take-over control) ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่อาจทำให้เกิดอุบัติได้ ยกตัวอย่างงานวิจัยของผู้เขียนได้ทดลองให้กลุ่มตัวอย่างลองขับรถระบบ HAD ระบบ Adaptive Cruise Control (ACC) และรถยนต์ระบบธรรมดา และจำลองเหตุการณ์ที่ระบบเกิดความผิดพลาด (system failure) ดังภาพที่ 1
ภาพที่ 1 แบบจำลองสถานการณ์การขับขี่
ผลการทดลองพบว่าเมื่อผู้ขับขี่ขับรถระบบอัตโนมัติขั้นสูง (HAD) เมื่อระบบเกิดความผิดพลาดและต้องการให้ผู้ขับขี่กลับมาควบคุมรถอีกครั้งหนึ่ง (take-over control) ส่งผลให้ระดับภาระงานด้านความคิด ของผู้ขับขี่เพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว(mental over-workload) และประสิทธิภาพในการขับขี่ลดลง (ผู้ขับขี่ขับข้ามเลนมากขึ้น) เมื่อเทียบกับการ take-over control จากรถยนต์ระบบกึ่งอัตโนมัติ (ACC) และขับในระบบธรรมดา ผลการศึกษานี้สรุปได้ว่า ยิ่งถ้าผู้ขับขี่ใช้รถระบบอัตโนมัติขั้นสูง ในกรณีที่ระบบเกิดความผิดพลาดและต้องการให้ผู้ขับขี่กลับมาควบคุมรถอีกครั้งหนึ่งจะยิ่งเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุได้
ที่กล่าวมาข้างต้นก็เป็นตัวอย่างงานวิจัยที่เกี่ยวกับผลกระทบจาการการใช้รถระบบอัตโนมัติกับระบบภาระงานด้านความคิดกับประสิทธิภาพการขับขี่ ซึ่งงานวิจัยทางด้าน Human Factors of Automated Driving ยังมีอีกหลายเรื่อง รอติดตามใน Ep. ถัดไปนะครับ
เอกสารอ้างอิง
ประจวบ กล่อมจิต และ อลงกรณ์ ฉัตรเมืองปัก. (2564). การประเมินภาระงานของการฝึกหัดขับรถยนต์โดยใช้โปรแกรมจำลองสถานการณ์. วารสารการยศาสตร์ไทย. 4(1), 68-76.
Butmee, T., Lansdown, T. C., & Walker, G. H. (2018). Mental workload and performance measurements in driving task: A review literature. In Congress of the International Ergonomics Association (pp. 286-294). Springer, Cham.
Young, M. S., Brookhuis, K. A., Wickens, C. D. and Hancock, P. A. (2015). State of science: mental workload in ergonomics. Ergonomics, 58(1), 1-17.
