在时间关键情况下,研究人与人,人与自动驾驶汽车交互的行为和大脑差异

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 人与计算机的交互
• 运输工程 运输工程

背景情况:

• 自动驾驶汽车 (AV) 越来越多地融入交通,需要了解人类互动动态.
• 人类可能会改变他们的行为与AVs由于他们的感知风险不利的编程.
• 研究人类与自动驾驶汽车的相互作用对于开发安全高效的混合交通环境至关重要.

研究的目的:

• 确定参与者是否认为与自动驾驶汽车的互动不同于人类驾驶汽车 (HV).
• 描述人类对AVs和HVs反应的行为和大脑水平差异.
• 在复杂的交通场景中分析涉及AV和HV的决策过程.

主要方法:

• 参与者在时间压力下在模拟的城市环境中开车,遇到AV和HV.
• 在驾驶任务期间,使用功能近红外光谱 (fNIRS) 记录了全脑活动.
• 参与者在没有信号的十字路口执行左车道转,通过由AV和HV组成的相对交通进行导航.

主要成果:

• 行为分析显示,在AV车前转时使用的安全边缘与HV车前转时没有显著差异.
• 参与者在转向AV前时表现出更大的决策确定性,这表明差距接受率的变化减少.
• fNIRS数据允许预测转向决策 (AV与HV) 的准确率为67.2%,突出了评估区域中独特的大脑活动模式.

结论:

• 人类的决策过程在与AV相比,与HV相比,在与AV互动时有所不同,特别是在确定性方面.
• 大脑活动模式,特别是与估值相关的领域,可以区分与AVs的相互作用与HVs的相互作用.
• 结果为设计未来混合交通环境的控制系统提供了宝贵的见解.