Formidling av elgfare til sjåføren

Abstract

Hensikten med prosjektet har vært å designe en løsning som reduserer elgkollisjoner på veibanen, ved å gjøre sjåføren oppmerksom på risikobildet slik at sjåføren reduserer hastigheten. Oppgaven er skrevet på eget initiativ i samarbeid med Miljødirektoratet. Prosessen vår har vært inspirert av den kontekstdrevne ViP-prosessen, som har mål om å utforske optimale interaksjonsmetoder. Vi har gjennom masteroppgaven kartlagt flere problemer med eksisterende tiltak og undersøkt mulighetsrommet for nye løsninger i dagens samfunn. På veien ble vi introdusert for ny teknologi i bil, som gjorde at vi så strategisk på hvordan varslingen kan passe inn i en mer autonom fremtid.

Vi starter med å presentere forstudier og innsikt. For å forstå hvordan systemet henger sammen og hvordan løsningen vår kan lykkes, har vi brukt bevisbasert design. Gjennom litteraturstudie, ekspertintervjuer, aktørintervjuer, observasjon og ekspertanalyse har vi opparbeidet oss god kunnskap om hjortevilt, brukerbehov og aktører, slik at vi har tatt gode beslutninger for naturen, mennesket og interessenter. Vi har også brukt samskapende design slik at det er lettere å forstå hvordan sjåførene skal bruke løsningen vår. Ved brukerintervjuer, hendelsesforløp, brukertester og andre brukersentrerte metoder har vi kartlagt hvordan løsningen kan utformes for å oppnå atferdsendring hos sjåføren. Vi har hele veien brukt historie- og scenariobasert design slik at intervjuobjekter har kunnet dele genuine opplevelser og brukertestdeltakere har levd seg inn i situasjonen.

Deretter presenteres idéer og interaksjonsforslag som er utviklet på bakgrunn av innsikten vi tilegnet oss. Konseptet tar videre form gjennom flere tester og iterasjoner av prototyper. Avslutningsvis diskuteres utfordringer og begrensninger, samt hvordan løsningen kan fusjoneres med fremtidens bilteknologi. Halvveis i masteroppgaven oppdaget vi et oppstartsfirma, IMSA, som har laget en prediksjonsmodell for elg, og dermed bekreftet at ideen er gjennomførbar.

Resultatet av oppgaven er Viltvarsleren, et digitalt varslingssystem, som gir beskjed til sjåføren om kollisjonsfare med elg, overganger der elg krysser veien og observert elg i nærheten. Varslingen er basert på prediksjon, kartlegging av viltoverganger og rapporterting om elg fra andre sjåfører på veiene. Bilen viser elgfaren visuelt gjennom head-up display og dashbord, og auditivt gjennom lydvarsling.

The purpose of the project has been to design a solution that reduces moose collisions on the road, by increasing the driver’s attention and reducing the speed. The thesis is initiated by the authors in collaboration with Miljødirektoraet. Our process has been inspired by the ViP process, which is context-driven with the goal of exploring optimal interaction methods. The thesis has identified several problems with existing measures and investigated the possibility of new solutions in today’s society. During the process, we were introduced to new technology in cars, which made us look strategically at how the alert could fit into a more autonomous future.

We start by presenting preliminary studies and insights. To understand how the system is connected and how our solution can succeed, we have used evidence-based design. Through the literature study, expert interviews, actor interviews, observation and expert analysis, we have gained sound knowledge about cervids and stakeholders, in order to make good decisions that can benefit stakeholders and drivers. We have also used collaborative design to understand how drivers will use our solution. Through user interviews, user journey, user tests and other user-centered methods, we have identified how the solution can be designed to achieve behavioral change. We have used story- and scenario-based design throughout the project, in order to encourage interview subjects to share their genuine experiences and to make other participants immerse in the situation.

Subsequently, ideas and interaction suggestions, which are developed based on the insight we acquired, are presented. The concept fall into place through several tests and iterations of prototypes. Finally, challenges and limitations are discussed, as well as how the solution can be merged with future car technology. Halfway through the master thesis, we discovered a startup company, IMSA, which has created a prediction model for moose, thus confirming that the idea is feasible.

The result of the task is Viltvarsleren, a digital alert system, which notifies the driver of collision danger with moose, crossings where moose cross the road and observed moose nearby. The alert is based on prediction, mapping of moose crossings and reported mooses from other drivers on the roads. The car shows the danger visually through the head-up display and dashbord, and audibly through sound notification.