对不同方法进行比较,以分类个体对运动性疾病的易感性 - - 一项汽车性疾病研究

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 汽车工程 汽车工程
• 人类因素 心理学 心理学

背景情况:

• 运动性疾病 (运动症) 对自动驾驶汽车的采用构成了重大挑战.
• 个体对运动症的敏感性差异很大,需要个性化对策.
• 目前的评估方法可能无法在现实驾驶场景中准确预测运动症.

研究的目的:

• 为了比较不同方法在评估个体运动性敏感性方面的有效性.
• 为了确定可靠的预测器在汽车旅行期间的动态,特别是自动驾驶汽车.
• 为了帮助开发个性化的运动恶心对策.

主要方法:

• 两种运动质问卷 (MS-VD,MS-C) 和一种基于实验室的运动质测试的比较.
• 在真实汽车驾驶测试中经历的运动症的验证.
• 调查问卷答复与实际驾驶诱导的运动症之间的相关性分析.

主要成果:

• 汽车特异性运动性疾病调查问卷 (MS-C) 与现实世界汽车病的相关性比一般运输调查问卷 (MS-VD) 更强烈.
• 实验室测试仍然非常可靠,但资源密集.
• MS-C在准确性和资源要求之间提供了切实可行的平衡,甚至在一些人口统计数据中解释了报告不足.

结论:

• 特定于汽车的问卷是预测车辆运动病的宝贵工具.
• MS-C提供了一种实用和有效的方法来评估个体的运动性敏感性.
• 这些发现支持为自动驾驶汽车乘客量身定制的运动病对策的开发.