神经生理学精神疲劳评估开发以用户为中心的人工智能作为自动驾驶解决方案

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 汽车工程 汽车工程
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 人类错误,特别是不安全的驾驶员行为,是交通事故的主要原因.
• 汽车行业正在开发先进的驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 技术,以减轻这些风险.
• 在过渡到更高水平的自动驾驶 (SAE 3-5) 期间,需要以用户为中心的AI来监控驾驶员的心理物理状态.

研究的目的:

• 使用整体神经生理学方法实时评估驾驶员的精神疲劳.
• 在模拟驾驶任务中检测精神疲劳的开始和进展.
• 为汽车人工智能提供信息/触发道,以管理驾驶员的注意力和控制过渡.

主要方法:

• 模拟驾驶任务 (45分钟) 使用26名专业驾驶员.
• 同时记录神经生理信号:脑电图 (EEG),眼电图 (EOG),光电图 (PPG) 和电皮活动 (EDA).
• 收集行为 (反应时间) 和主观疲劳措施进行验证.

主要成果:

• 大脑活动 (EEG) 参数是精神疲劳发作的最敏感和最及时的指标.
• 眼部参数 (EOG) 也显示出对疲劳的敏感性,但有明显的延迟.
• 在这项研究中,光斑发热 (PPG) 和皮电活动 (EDA) 没有显示与精神疲劳相关的显著变化.

结论:

• 一种多模式的神经生理学方法,特别关注大脑和眼睛活动,可以有效地实时监测驾驶员的精神疲劳.
• 实时疲劳检测对于开发以用户为中心的自动驾驶汽车人工智能至关重要,确保在人类和自动驾驶之间安全过渡.
• 未来的系统可以利用这些发现来提高驾驶员的安全性和自动驾驶技术的整体性能.