Different road users follow different behaviors and intentions in the trajectories that they traverse. Predicting the intent of these road users at intersections would not only help increase the comfort of drive in autonomous vehicles, but also help detect potential accidents. In this thesis, the research objective is to build models that predicts future positions of road users (pedestrians,cyclists and autonomous shuttles) by capturing behaviors endemic to different road users.  Firstly, a constant velocity state space model is used as a benchmark for intent prediction, with a fresh approach to estimate parameters from the data through the EM algorithm. Then, a neural network based LSTM sequence modeling architecture is used to better capture the dynamics of road user movement and their dependence on the spatial area. Inspired by the recent success of transformers and attention in text mining, we then propose a mechanism to capture the road users' social behavior amongst their neighbors. To achieve this, past trajectories of different road users are forward propagated through the LSTM network to obtain representative feature vectors for each road users' behaviour. These feature vectors are then passed through an attention-layer to obtain representations that incorporate information from other road users' feature vectors, which are in-turn used to predict future positions for every road user in the frame. It is seen that the attention based LSTM model slightly outperforms the plain LSTM models, while both substantially outperform the constant velocity model. A comparative qualitative analysis is performed to assess the behaviors that are captured/missed by the different models. The thesis concludes with a dissection of the behaviors captured by the attention module.

Chaque année, des millions de personnes meurent et beaucoup d'autres subissent des séquelles graves à la suite d'accidents de la route. Malgré une multitude d’initiatives, le nombre de cas mortels et d'accidents graves augmente chaque année en engendrant des problèmes préoccupants à la fois sociaux, économiques et sanitaires. En raison de leur nombre élevé et de l'absence de protection personnelle, plus de la moitié de ces décès concerne les usagers vulnérables (en anglais, vulnerable road users - VRU) regroupant les piétons, cyclistes et motocyclistes. Les appareils mobiles, combinés à la technologie de Fog Computing (ou informatique géodistribuée, ou même informatique en brouillard), représentent une solution réaliste à court terme pour les protéger en les avertissant de l’imminence d'un accident de circulation. L’omniprésence des appareils mobiles et leurs capacités de calcul élevées font de ces appareils un élément important à considérer dans les solutions de sécurité routière. Le Fog Computing offre des fonctionnalités adaptées aux applications de sécurité routière, puisqu’il s’agit d’une extension du Cloud Computing permettant de rapprocher les services informatiques, le stockage et le réseau au plus près des utilisateurs finaux. Par conséquent, dans cette thèse, nous proposons une architecture réseau sans infrastructure supplémentaire (PV-Alert) pour des fins de sécurité routière et reposant uniquement sur les appareils mobiles des VRU et des conducteurs sur la route avec l’aide du concept de Fog Computing. Les données géographiques et cinématiques de ces appareils sont collectées et envoyées périodiquement au serveur fog situé à proximité. Le serveur fog traite ces données en exécutant un algorithme de calcul de risque d’accident de circulation et renvoie des notifications en cas d'accident imminent. L’évaluation de cette architecture montre qu’elle est capable de générer des alertes en temps réel et qu’elle est plus performante que d’autres architectures en termes de fiabilité, d’évolutivité et de latence. / Annually, millions of people die and many more sustain non-fatal injuries because of road traffic crashes. Despite multitude of countermeasures, the number of causalities and disabilities owing to traffic accidents are increasing each year causing grinding social, economic, and health problems. Due to their high volume and lack of protective-shells, more than half of road traffic deaths are imputed to vulnerable road users (VRUs): pedestrians, cyclists and motorcyclists. Mobile devices combined with fog computing can provide feasible solutions to protect VRUs by predicting collusions and warning users of an imminent traffic accident. Mobile devices’ ubiquity and high computational capabilities make the devices an important components of traffic safety solutions. Fog computing has features that suits to traffic safety applications as it is an extension of cloud computing that brings down computing, storage, and network services to the proximity of end user. Therefore, in this thesis, we have proposed an infrastructure-less traffic safety architecture that depends on fog computing and mobile devices possessed by VRUs and drivers. The main duties of mobile devices are extracting their positions and other related data and sending cooperative awareness message to a nearby fog server using wireless connection. The fog server estimates collision using a collision prediction algorithm and sends an alert message, if an about-to-occur collision is predicted. Evaluation results shows that the proposed architecture is able to render alerts in real time. Moreover, analytical and performance evaluations depict that the architecture outperforms other related road safety architectures in terms of reliability, scalability and latency. However, before deploying the architecture, challenges pertaining to weaknesses of important ingredients of the architecture should be treated prudently. Position read by mobile devices are not accurate and do not meet maximum position sampling rates traffic safety applications demand. Moreover, continuous and high rate position sampling drains mobile devices battery quickly. From fog computing’s point of view, it confronts new privacy and security challenges in addition to those assumed from cloud computing. For aforementioned challenges, we have proposed new solutions: (i) In order to improve GPS accuracy, we have proposed an efficient and effective two-stage map matching algorithm. In the first stage, GPS readings obtained from smartphones are passed through Kalman filter to smooth outlier readings. In the second stage, the smoothed positions are mapped to road segments using online time warping algorithm. (ii) position sampling frequency requirement is fulfilled by an energy efficient location prediction system that fuses GPS and inertial sensors’ data. (iii) For energy efficiency, we proposed an energy efficient fuzzy logic-based adaptive beaconing rate management that ensures safety of VRUs. (iv) finally, privacy and security issues are addressed indirectly using trust management system. The two-way subjective logic-based trust management system enables fog clients to evaluate the trust level of fog servers before awarding the service and allows the servers to check out the trustworthiness of the service demanders. Engaging omnipresent mobile device and QoS-aware fog computing paradigm in active traffic safety applications has the potential to reduce overwhelming number of traffic accidents on VRUs.

Autonoma bilar är ett utav de mest efterlängtade teknologierna som hastigt utvecklas i världen idag. De autonoma bilarna har redan tillämpats på vägarna idag och kommer med stor sannolikhet att fortsätta tillämpas i framtiden med de fördelar som de tillför. Men trots alla fördelar så kan samhället fortfarande känna sig osäkert på ifall det faktiskt kan förlita sig på fullt autonoma bilar. Det gäller att människorna känner sig säkra både när de sitter i bilen och när de befinner sig i den omgivande trafiken. Studien undersöker ifall kön, ålder, tillit och vetskap har en påverkan i hur människor i det svenska samhället uppfattar säkerheten med autonoma bilar i trafiken. En kvantitativ forskningsmetod i form av ett webbaserat frågeformulär användes för att samla in data. Frågeformuläret besvarades av totalt 265 respondenter mellan åldrarna 18-50+ där 121 var män och 144 var kvinnor. Den data som samlades in analyserades sedan genom den statistiska plattformen SPSS Software. Studien rapporterade att inget samband kunde påvisas mellan kön och säkerhetsuppfattningen utav autonoma bilar och likaså för faktorn ålder. Däremot upptäcktes ett samband för både faktorerna tillit och vetskap. / Autonomous cars are one of the most anticipated technologies that are rapidly evolving in the world today. The autonomous cars have already been applied on the roads today and will most likely continue to be applied in the future with the benefits they bring. But despite all the benefits, the society can still feel insecure about whether it can actually rely on fully autonomous cars. It is important that people feel safe both when they are in the car and when they are in the surrounding traffic. The study examines whether gender, age, trust and awareness have an impact on how people in the Swedish society perceive the safety of autonomous cars in the traffic. A quantitative research method in the form of a web-based questionnaire was used to collect data. The questionnaire was answered by a total of 265 respondents between the ages of 18-50+ of which 121 were men and 144 were women. The data collected was then analyzed through the statistical platform SPSS Software. The study reported that no association could be indicated between gender and the safety perception of autonomous cars and also for the factor age. However, a correlation was discovered for both factors trust and awareness.

In den letzten Jahren ist ein immer größerer Anstieg automatisierter Fahrfunktionen zu verzeichnen. Mit der Einführung von automatisierten Fahrzeugen (AF) gehen allerdings nicht nur Vorteile, sondern auch potentielle Herausforderungen hinsichtlich der Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmenden einher. Beispielsweise werden ein potentiell abweichender Fahrstil von AF, sowie die Veränderung der FahrerInnenrolle und daraus resultierende veränderte Interaktionen mit umgebenden Verkehrsteilnehmenden in der Literatur diskutiert. Besonders in Shared Spaces, wie auf Parkplätzen, in denen verschiedene Verkehrsteilnehmende auf beschränktem Raum miteinander agieren, es allerdings nur begrenzte gesetzliche Regelungen gibt, sind Interaktionen und die Koordination von Manövern notwendig. Hierfür setzen Verkehrsteilnehmende verschiedene Kommunikationssignale ein. Gegeben der genannten Herausforderungen ergibt sich für AF der Forschungsbedarf, wie zukünftige Interaktionen mit umgebenden Verkehrsteilnehmenden intuitiv und vorhersehbar gestaltet werden können. Das Ziel dieser Dissertation war es deshalb, wissenschaftliche Erkenntnisse zur Gestaltung solcher potentiellen Interaktionen beizutragen. Die Arbeit besteht aus drei wissenschaftlichen Artikeln, sowie einer vorangestellten Synopse, in der theoretische Grundlage dargelegt, wesentliche Ergebnisse der Artikel aufgegriffen und diskutiert, theoretische und praktische Implikationen abgeleitet werden. Interaktionen im Straßenverkehr werden häufig durch räumliche und zeitliche Lücken im Verkehrsfluss koordiniert. Spezifische Fahrparameter manueller Fahrzeuge (MF) könnten quantifiziert und als Orientierung für intuitive und vorhersehbare AF-Fahrfunktionen genutzt werden. Deshalb beschäftigte sich der erste Artikel mit akzeptierten Lücken im Verkehrsfluss als spezifischer Fahrparameter. In einer Laborstudie wurde die Lückenwahl für das Manöver vorwärts Einparken auf einem Parkplatz mit verschiedenen heranfahrenden Interaktionspartnern aus FahrerInnenperspektive untersucht. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass MF nicht die eine zeitliche Lücke für die Initiierung eines Parkmanövers im Verkehrsfluss wählten, sondern verschiedene Faktoren wie die Größe und Geschwindigkeit eines heranfahrenden Interaktionspartners diese Entscheidung beeinflussten. Zur Unterstützung von intuitiven und vorhersehbaren Interaktionen sollten solche spezifische Einflussfaktoren zukünftig auch in AF-Fahrfunktionen implementiert werden. Diese könnten eine verbesserte Antizipation von AF-Fahrverhalten durch umgebende Verkehrsteilnehmende ermöglichen. Außerdem könnten AF dadurch bevorstehende Manöver von MF verbessert antizipieren. Um potentiellen Interaktionsherausforderungen zu begegnen, beschäftigt sich die Forschung außerdem mit LED-Lichtleisten, die perspektivisch zusätzliche Kommunikationssignale in AF präsentieren könnten. Da diese Lichtleisten abstrakte Signale präsentieren, beschäftigt sich der zweite Artikel der Arbeit mit der Bewertung solcher Signale als zusätzliches Kommunikationsmittel in AF. Es wurde eine Feldstudie durchgeführt, in der ein AF simuliert wurde. Auf dem Dach des Testfahrzeuges war eine LED-Lichtleiste angebracht, die umgebenden FußgängerInnen verschiedene Kommunikationssignale präsentierte. Die ProbandInnen beurteilten die untersuchten Lichtsignale generell als unverständlich, wodurch diese Signale ohne bereitgestelltes Vorwissen keinen Mehrwert zur Vorhersehbarkeit der Verkehrssituation lieferten. Allerdings konnten die Ergebnisse der Studie ein allgemeines Potential für Lichtsignale als Kommunikationsmittel in AF aufzeigen, da die ProbandInnen deren generellen Einsatz in AF als nützlich bewerteten. Der dritte Artikel beschäftige sich mit dem Einfluss von Interaktionserfahrung und den Auswirkungen von Fehlfunktionen zusätzlicher Lichtsignale als potentielles Kommunikationsmittel in AF (d.h. ein Widerspruch zwischen den eingesetzten Lichtsignalen und den Fahrzeugbewegungen als Kommunikationssignal) auf deren Bewertung. In einer Laborstudie bewerteten die ProbandInnen die untersuchten Signale aus FußgängerInnenperspektive in einem Parkplatzsetting. Die Bewertungen des Systems stiegen nach kurzen Interaktionssequenzen an, nach erlebten Systemfehlern sanken diese ab. Die Ergebnisse verdeutlichen die Relevanz einer adäquaten Systembeurteilung. Einerseits sollte die Bewertung des Systems dessen Nutzung ermöglichen, um potentielle Vorteile auszuschöpfen. Andererseits sollten aber auch andere Kommunikationssignale, wie Fahrzeugbewegungen, weiterhin als Informationsquelle in Interaktionen berücksichtigt werden, um potentiell sicherheitskritischen Situationen im Fall von Systemfehlfunktionen vorzubeugen. Da FußgängerInnen über 65 Jahren im Straßenverkehr durch altersbedingte Beeinträchtigungen besonders gefährdet sind, untersuchte die Studie außerdem Unterschiede in der Bewertung des Systems zwischen jüngeren (18 – 40 Jahren) und älteren ProbandInnen (≥ 65 Jahren). Generell bewerteten ältere ProbandInnen das System positiver als Jüngere. Allerdings passten Ältere ihre Systembewertung im Fall von erlebten Fehlfunktion auch weniger an, was besonders hohe sicherheitskritische Auswirkungen haben könnte, z.B. hinsichtlich längerer Reaktionszeiten auf nicht erwartete Fahrzeugbewegungen bei fehlerhaften Lichtsignalen. Insgesamt unterstreichen die Ergebnisse der Dissertation die Notwendigkeit einer menschzentrierten Produktenwicklung in Bezug auf die Implementierung spezifischer Fahrparameter, sowie potentieller zusätzlicher Lichtkommunikationssignale in AF. Konkret zeigen die Ergebnisse, dass verschiedene Einflussfaktoren für vorhersehbare und intuitive AF-Fahrparameter berücksichtigt werden sollten. Außerdem konnte gezeigt werden, dass zusätzliche Lichtsignale in AF ein generelles Potential zur Unterstützung zukünftiger Interaktionen im Straßenverkehr haben. Nachfolgende Forschung sollte weitere Verkehrsszenarien und Einflussfaktoren auf Interaktionen im Straßenverkehr und AF untersuchen, sowie die Bedürfnisse spezifischer NutzerInnengruppen genauer beleuchten. Insgesamt kann die Arbeit dazu beitragen, Anforderungen und Voraussetzungen für vorhersehbare und intuitive Interaktionen in AF besser zu verstehen. Verschiedene theoretische Konzepte und Annahmen der Mensch-Maschine-Interaktion im Allgemeinen können auch auf AF und Lichtsignale als potentielles zusätzliches Kommunikationsmittel angewendet werden. Weiterhin können aus den Ergebnissen der Dissertation verschiedene Strategien und praktische Maßnahmen für die Gestaltung von vorhersehbaren und intuitiven AF-Interaktionsverhalten mit manuellen Verkehrsteilnehmenden abgeleitet werden, welche sich positiv auf die Nutzung und Akzeptanz von AF auswirken könnten.:Danksagung Zusammenfassung Summary Table of contents Synopsis 1 Introduction 2 Interactions in road traffic 2.1 Defining interactions in road traffic 2.2 Joint activities in road traffic 2.3 Situation awareness in road traffic 2.4 Shared spaces as interactional space for different traffic participants 3 Communication in road traffic 3.1 Models for describing communication in road traffic 3.2 Implicit communication in road traffic 3.3 Explicit communication in road traffic 4 Vehicle automation 4.1 Levels of vehicle automation 4.2 Challenges in automated driving 5 Enabeling AVs for predictable interactions in mixed road traffic 5.1 HMI framework in AVs 5.2 Dynamic human-machine interfaces (dHMIs) 5.3 External human-machine interfaces (eHMIs) 6 Research objectives of the dissertation 6.1 Research objective 1: Examining and deriving manual drivers’ gap acceptance parameters when initiating parking actions as a basic orientation for intuitively initiating parking maneuvers in AVs 6.2 Research objective 2: Assessing abstract eHMI signals as additional means of communication in AVs by incidental users in a shared space setting 6.3 Research objective 3: Investigating participants’ eHMI assessment considering interaction experience with the system and multiple malfunctions of the system 6.4 Research objective 4: Examining differences in eHMI assessment between younger and elderly pedestrians 6.5 Integration of conducted studies of the thesis into the HMI framework by Bengler et al. (2020) 7 Overview of the applied methodology 7.1 Laboratory studies 7.2 Wizard-of-Oz study 8 Main results and discussion 8.1 Main findings and discussion regarding gaps in traffic flow for coordinating encounters 8.2 Main findings and discussion regarding eHMIs as potential additional means of communication in AVs 9 Implications 9.1 Theoretical considerations 9.2 Practical implications 10 Conclusion 11 References Paper I Paper II Paper III Curriculum Vitae Publications

La conduite d’un véhicule industriel est une activité professionnelle complexe qui s’exerce dans un environnement dynamique en constante évolution. Elle nécessite un apprentissage spécifique et se situe dans un cadre réglementaire strict, qui relève aussi bien du code du travail que de la réglementation routière. A ces caractéristiques s’ajoutent de fortes contraintes spatio-temporelles qui imposent aux conducteurs le recours à des stratégies opératoires pour répondre à l’objectif principal de leur activité : le respect des délais de livraison dans des conditions optimales de sécurité, de sûreté et de productivité.Cette thèse traite de l'apport de la psychologie cognitive à la conception de systèmes d'assistance à la conduite de véhicules industriels. Les travaux sont destinés à intégrer, dès la conception des nouveaux systèmes, les contraintes du fonctionnement cognitif humain en situation réelle, ainsi que les besoins et attentes des conducteurs, afin que leur soient proposées des solutions technologiques adaptées et utilisables.La partie appliquée illustre deux dimensions majeures de l'activité de conduite d'un camion : la productivité, au travers de la problématique de l'assistance à l'éco-conduite (projet Conduite Economique Assistée, ADEME- RENAULT TRUCKS) ; la sécurité, au travers de la problématique de l'assistance à la détection et à la protection des usagers vulnérables de la route (projet VIVRE2, ANR-PREDIT05-LUTB).D’un point de vue scientifique, la thèse aboutit à la proposition d’un modèle du fonctionnement humain dans les activités finalisées, complété par un modèle adapté à l’activité de conduite d’un véhicule industriel. Les analyses effectuées en situations réelles enrichissent les connaissances, d’une part, sur les stratégies de conduite appliquées à la conduite rationnelle d’un poids lourd en environnement extra-urbain, et, d’autre part, sur les composantes de l’activité des conducteurs qui effectuent des livraisons en milieu urbain. De plus, les travaux effectués dans le cadre du projet VIVRE2 ont permis de préciser les représentations et les comportements à risque des usagers vulnérables vis-à-vis des camions en ville.D’un point de vue applicatif et ergonomique, les travaux sur simulateur dynamique de conduite ont permis l’évaluation d’une interface homme-machine innovante qui pourrait être adaptée à l’éco-conduite, ainsi que la proposition et l’évaluation de systèmes d’assistance pour garantir la sécurité des usagers vulnérables lors des manœuvres à basse vitesse en milieu urbain. / Driving a truck is a complex professional activity that takes place in a dynamic and constant changing environment. It needs a specific learning and it is set in a strict regulated framework including French labour code (Code du travail) as road regulation. Strong spatio-temporal pressure should be added to those characteristics. These constraints entail to drivers the use of operative strategies to achieve the main objective of their activity: respect of delivery time in optimal conditions of safety, security and productivity.This thesis deals with the contribution of cognitive psychology to the design of driving assistance systems for trucks. Works are intended to integrate, from the design of new systems, the demands of human cognitive functioning in real situation and the needs and expectations of drivers so that adapted and usable technological solutions could be proposed to them.Applied part shows two major dimensions of truck driving activity: productivity through the issue of the eco-driving assistance (“Conduite Economique Assistée, ADEME- RENAULT TRUCKS” project) and safety through the issue of the assistance to detection and protection of vulnerable road users (“VIVRE2, ANR-PREDIT05-LUTB” project).From a scientific point of view, the thesis ends with a proposal of a model of human functioning in finalized activities, of which is added an adapted model of the truck driving activity. The analysis performed in real environment enhance knowledge, on the one hand, on the applied driving strategies to the eco-driving of a truck in extra-urban environment and, on the other hand, on the components of the activity of drivers doing deliveries in urban environment. Moreover, works performed in VIVRE2 project allowed to specify representations and risky behaviours of vulnerable users with relation to trucks in town.From an applicative and ergonomic point of view, works on driving dynamic simulator allowed the evaluation of an innovative man-machine interface which could be adapted to eco-driving and the proposal as well as the evaluation of assistance systems to guarantee safety of vulnerable users during low speed manoeuvres in urban environment.