一个多式联网驾驶员监控基准数据集用于驾驶员在辅助驾驶自动化中的驾驶员建模
Khazar Dargahi Nobari1, Torsten Bertram2
1TU Dortmund University, Institute of Control Theory and Systems Engineering, Otto-Hahn-Str. 8, 44227, Dortmund, Germany. khazar.dargahinobari@tu-dortmund.de.
Scientific data
|March 30, 2024
概括
manD 1.0数据集提供了驾驶模拟器中50名参与者的同步多式联络数据. 这一基准支持自动驾驶系统的驾驶员监控研究.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 自动驾驶系统 自动驾驶系统
- 行为科学 行为科学
背景情况:
- 驾驶员监控对于解释,建模和预测自动驾驶中的驾驶员行为至关重要.
- 现有的数据集可能缺乏用于全面分析驱动器状态所需的多式联机同步.
研究的目的:
- 介绍manD 1.0,一个新的多式联运数据集,用于对自动驾驶中的驾驶员监控进行基准测试.
- 为研究自动驾驶 (manD) 中的人类维度提供标准化资源.
主要方法:
- 在静态驾驶模拟器中收集了50名性别平衡的参与者 (21-65岁) 的同步数据.
- 模拟了五种不同的驾驶场景,各种自动化级别 (SAE L0-L3),交通和天气条件.
- 捕获的多式联运驾驶员数据包括生理学,身体运动,活动,目光和面部信息.
主要成果:
- manD 1.0数据集包含同步的环境,车辆和全面的驾驶员状态数据.
- 数据反映了各种驾驶事件和条件的各种心理和身体状态.
- 该数据集适用于开发和验证驾驶员监控应用程序.
结论:
- manD 1.0 为自动驾驶领域的驾驶员监控研究提供了宝贵的基准.
- 该数据集促进了数据驱动的建模,预测驾驶员反应和交互策略设计.
- 允许在自动驾驶环境中对驾驶员状态进行进一步的研究,包括运动性疾病.
