驾驶员在自动驾驶场景中如何感知风险? 一个fNIRS神经成像研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 人与计算机的交互
• 运输安全运输安全

背景情况:

• 驾驶员的风险感知对于手动驾驶至关重要,但在自动驾驶环境中不太了解.
• 功能近红外光谱 (fNIRS) 为评估驾驶员状态和风险感知提供了一种潜在的新方法.

研究的目的:

• 通过fNIRS调查大脑血液动力学反应的使用,以测量自动驾驶过程中交通复杂性的感知风险.
• 建立fNIRS作为一个可行的工具来评估驾驶员在自动驾驶场景中的风险感知.

主要方法:

• 一个经验式驾驶模拟器实验,涉及23名志愿者在自动驾驶条件下.
• 在郊区和城市场景中,交通复杂度不同,包括意外的危险事件.
• 使用fNIRS (前额叶皮层血红蛋白氧化) 和自我报告来测量感知风险.

主要成果:

• 观察到前额叶皮层血红蛋白氧化的显著增加.
• 这些增加与自我报告的感知风险和交通复杂性相关.
• 无论是fNIRS信号还是自我报告,都显示在危险场景中反应加剧.

结论:

• fNIRS是衡量高度自动驾驶过程中感知到的风险变化的一个有价值的工具.
• 司机感知到中等风险与增加交通复杂性,即使自动化系统,体现在生理反应.
• 未来的研究可以利用fNIRS来了解风险评估及其对驾驶行为的影响,以实现更安全的自动驾驶.