Influence de la restitution de mouvements
Les expérimentations présentées dans les deux chapitres précédents ont été réalisées sur deux simulateurs différents : la première sur un simulateur statique (voir 4.3.1), et la deuxième sur un simulateur dynamique (voir 4.3.2). Ces deux expérimentations, quoique relativement proches et partageant le même protocole, ont montré des résultats relativement différents. Un des objectifs de cette thèse étant de discuter de la pertinence et de la validité des simulateurs de conduite pour le type d’études précédemment décrites, ce chapitre est donc consacré à la mise en parallèle des résultats des deux expérimentations. En effet, les deux simulateurs utilisés étaient très différents, principalement de part l’apport de la restitution de mouvement sur le simulateur dynamique. L’objectif de ce chapitre est donc d’étudier l’influence qu’a eu la restitution de mouvements sur le comportement observé chez les conducteurs. Les résultats et leurs implications seront ainsi discutées de ce point de vue. De nouvelles analyses ont pour cela été conduites, afin de comparer les données des deux expé- rimentations. Ici, l’accent à été mis sur le facteur “simulateur” plutôt que sur le facteur “système d’aide à la conduite”, qui a déjà été traité dans les chapitres précédents.
L’intégrale curviligne de l’écart latéral (ICEL) calculée dans les chapitres précédents (voir 7.3.1), en ligne droite et en courbe, a été comparée entre les deux simulateurs, à l’aide de tests de Mann-Whitney.Lors des deux expérimentations précédentes, l’accélération latérale maximale ainsi que la vitesse associée ont été mesurées sur la même portion de route, lors d’une prise de virage normale et lors de la situation d’urgence (voir 7.3.2). Afin d’évaluer l’influence de la restitution de mouvements sur ces valeurs, nous avons réalisé des tests de Mann-Whitney ainsi qu’une ANOVA à mesures répétées.Les réponses aux deux questionnaires, présentés avant et après la conduite avec système d’aide, ont été comparées entre les deux simulateurs. Pour cela, des tests de Student et de Mann Whitney ont été réalisés. Les systèmes étant identiques dans les deux expérimentations, aucune différence n’était attendue dans les réponses aux questionnaires. Cette analyse avait donc principalementDes tests de Mann-Whitney ont été réalisés sur les données de la tâche secondaire (temps moyen de réponse à une tâche, nombre de bonnes réponses, nombre de mauvaises réponses), afin de comparer le niveau de performance entre les deux simulateurs. Comme l’analyse par groupe, celle- ci servaient principalement à vérifier que le niveau de distraction entre les deux expérimentations était comparable (voir 7.3.4).
Conduite normale
On peut voir sur ces graphiques que l’ICEL est globalement plus faible sur le simulateur dy- namique que sur le simulateur statique. Les analyses confirment cette tendance pour l’ICEL en ligne droite pendant la conduite de familiarisation (U (27, 33) = 297; Z = 2.21; p < 0.03) mais pas pour les autres situations, à savoir, l’ICEL en ligne droite pendant la conduite de test (U (27, 33) = 326; Z = 1.78; p = 0.08), l’ICEL en courbe pendant la conduite de familiarisa- tion (U (27, 33) = 345; Z = 1.49; p = 0.14) et l’ICEL en courbe pendant la conduite de test (U (27, 33) = 439; Z = 0.1; p = 0.92).Les tests de Mann-Whitney réalisés sur l’accélération latérale maximale ne montrent aucune dif- férence significative entre les deux simulateurs lors de la conduite de familiarisation (U (27, 32) = 354; Z = −1.19; p = 0.24), mais une accélération significativement plus grande sur simulateur statique que sur simulateur dynamique lors de la situation d’urgence (U (27, 32) = 279; Z = −2.33; p < 0.02).La figure 9.4 présente les moyennes de vitesse associée à l’accélération latérale maximale, lors de la prise de virage normale et lors de la situation d’urgence, pour les deux simulateurs. L’ANOVA à mesure répétées réalisée sur la vitesse associée montre un effet significatif du type de simulateur (F (1, 57) = 13.39; p < 0.001), un effet significatif du type de conduite (F (1, 57) = 37.49; p < 0.001), ainsi qu’un effet d’interaction entre ces deux facteurs (F (1, 57) = 5.91; p < 0.02) sur cet indicateur.